• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.102-105
• /
• 2013

최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.556-558
• /
• 2001

분산 컴퓨팅 시스템은 단일 시스템보다 결함에 민감하기 때문에 기존의 많은 연구들에서 분산 시스템에서 결함이 발생할 경우 이룬 해결하기 위한 많은 복귀회복기법들이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 분산 컴퓨팅 시스템의 결함 포용 기법에 멀티 에이전트의 개념을 도입하여 운영체제에 독립적인 에이전트를 이용한 회복기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 프로세스의 회복을 담당할 회복 에이전트, 결함 포용 규칙과 정보를 유지.관리하는 정보 에이전트, 전체 에이전트간의 통신 기능을 담당할 조정 에이전트를 정의 및 설계하고 회복 에이전트를 이용한 회복 알고리즘을 제안한다. 분산 컴퓨팅 시스템에서 회복 에이전트의 도입은 결함 발생 프로세스의 결함 회복 작업을 어플리케이션 계층과 독립적인 별도의 계층으로 계층화하여 결함 포용을 위한 메카니즘의 이식성 증대 및 확장성 증대를 가져온다.

• Spatial Information Research
• /
• v.19 no.4
• /
• pp.55-71
• /
• 2011

Recently, interest in cloud computing which provides IT resources as service form in IT field is increasing. As a result, much research has been done on the distributed data processing that store and manage a large amount of data in many servers. Meanwhile, in order to effectively utilize the spatial data which is rapidly increasing day by day with the growth of GIS technology, distributed processing of spatial data using cloud computing is essential. Therefore, in this paper, we review the representative distributed data processing techniques and we analyze the optimization requirements for performance improvement of the distributed processing techniques for a large amount of data. In addition, we uses the Hadoop and we evaluate the performance of the distributed data processing techniques for their optimization requirements.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.394-396
• /
• 2001

지금까지의 분산 컴퓨팅 시스템은 클라이언트의 요청을 서버에서 분산 처리하는 방식이었으나 SETI는 피어투피어 기술을 이용하여 이와 반대로 서버의 요청을 클라이언트에서 분산처리하는 방식을 취하고 있다. 여기서 데이터의 요청과 분산처리가 모두 클라이언트에서 이루어지는 분산시스템을 구성해볼 수 있다. 본 논문에서는 피어투피어 모델에 분산컴퓨팅을 적용하여, 기존 모델의 문제점을 해결한 새로운 피어투피어 모델을 제시해보고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.30-39
• /
• 2012

In these day, some of IT venders already were going to cloud computing market, as well they are going to expand their territory for the cloud computing market through that based on their hardware and software technology, making collaboration between hardware and software vender. Distributed file system is very mainly technology for the cloud computing that must be protect performance and safety for high levels service requests as well data store. This paper introduced distributed file system for cloud computing and how to use this theory such as memory database, Hadoop file system, high availability database system. now In the market, this paper define a very large distributed processing architect as a reference by kind of distributed file systems through using technology in cloud computing market.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10d
• /
• pp.456-461
• /
• 2007

기존의 P2P기반의 분산컴퓨팅 시스템을 일반 응용수행자가 사용하기 위해서는 수동적으로 시스템에 위탁하여 수행하여 왔다. 이러한 구조에서 응용수행자가 자신이 원하는 응용을 계산도구로서 분산컴퓨팅 시스템을 활용하여 수행하고 최종 결과를 받아오는 것은 복잡하고 어려운 과정이었다. 본 논문에서는 이러한 과정을 간편화하고 분산컴퓨팅 시스템의 참여도를 높이기 위하여 웹 서비스 Open API를 사용한 개방형 분산컴퓨팅 시스템을 구현하였다. 본 논문은 국내의 P2P기반 분산컴퓨팅 시스템인 Korea@Home 데스크톱 그리드 시스템을 소개하고 이 시스템에서 효율적으로 Open API를 제공하기 위하여 REST 웹 서비스를 구현하고 응용수행자의 편의를 위한 인터페이스로 자바 클래스를 제공하였다. 응용수행자는 제공되는 인터페이스를 통하여 간단한 프로그래밍 지식으로 Korea@Home 데스크톱 그리드 시스템을 웹 서비스 방식으로 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.39-40
• /
• 2013

최근 소셜 미디어의 성정과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서의 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이를 고려한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에 최적화된 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 데이터 재배치 알고리즘을 수행함으로써 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과 기존 기법에 비해 데이터 재배치 블록 비율이 약 75% 감소하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.11 no.4 s.42
• /
• pp.69-75
• /
• 2006

Internet-based distributed computing environment have been developed for advanced science and engineering by sharing large-scale resources. Therefore efficient scheduling algorithms for allocating user job to resources in the Internet-based distributed computing environment are required. Many scheduling algorithms have been proposed. but these algorithms are not suitable for the Internet-based Distributed computing environment. That is the previous scheduling algorithm does not consider peer self-control. In this paper, we propose a Peer Availability Period Prediction Strategy for Internet-based distributed computing environment and show that our Strategy has better performance than other Strategy through extensive simulation.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.80-88
• /
• 2011

데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.131-134
• /
• 2013

최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.