• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.190-191
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• 2017

정보통신기술(ICT)의 발전으로 원격지에서 고속으로 HPC(High Performance Computing) 서비스를 이용할 수 있게 되었지만, HPC 서비스 환경을 대상으로 하는 사이버 공격도 끊이지 않고 발생하고 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 4호기 서비스 환경에서 탐지/차단된 사이버 공격 증가 추이를 살펴보고, 2016년 사이버 공격 탐지 데이터와 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크 내부로 유입된 트래픽 데이터를 분석하여 급격히 증가한 공격지 IP 주소의 분포 및 특징을 확인한다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 1999.11a
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• pp.201-206
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• 1999

현재 전세계적으로 과한 기술 연산용 리눅스 클러스터에 대한 연구와 개발이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 펜티엄 프로세서와 알파 프로세서 및 고속 이더넷을 이용한 리눅스 클러스터를 구현하고 이를 전산유체역학 분야에 적용하기 위한 선행연구로서 NAS의 병렬 벤치마크 프로그램인 NPB를 사용하여 리눅스 클러스터들의 성능을 비교 분석하였다. NPB 프로그램은 전산유체역학 분야의 해석프로그램에서 널리 이용되는 알고리즘들로 구성된 벤치마크의 프로그램으로 이를 이용한 성능 평가의 결과는 향후 리눅스 클러스터에서 실제 전산유체역학 코드들의 성능을 나타내는 중요한 지표가 될 수 있다. NPB 벤치마크 결과 리눅스 클러스터는 고가의 슈퍼컴퓨터에 비해 전산유체역학 분야에서 높은 가격 대 성능비를 보임을 알 수 있으며 이를 통하여 저비용 슈퍼컴퓨팅의 가능성을 제시하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11b
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• pp.865-868
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• 2003

ESP는 Effective System Performance의 약자로 NERSC에서 개발한 HPC 시스템에 대한 새로운 성능 측정 기준이다. 기존 HPC 시스템에서는 주로 성능 측정의 대상으로 시스템[프로세서]의 계산 성능에 주안점을 두었지만 시스템의 효율성은 무시되는 경향이 있었다. ESP는 실제 운영환경에서 배치 작업 스케줄러 및 병렬 작업 환경에 영향을 받는 시스템 효율성(ESP:Effective System Performance)을 측정하는 데 주안점을 두고 있다. KISTI 슈퍼컴퓨팅센터는 2003년 7월 국내 최고 성능의 슈퍼컴퓨터인 IBM p690+ 시스템의 도입을 완료하고 ESP를 사용하여 배치 작업 스케줄러인 LoadLeveler의 스케줄링 알고리즘에 따른 시스템 효율성 벤치마크를 수행하였다. 이 벤치마크를 통해서 효율적인 시스템 자원 활용을 위한 작업 스케줄링 알고리즘의 적용 근거를 마련하게 되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.229-232
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• 2002

분간 병렬 시스템에서 사용되는 배치 작업 스케줄링 기법으로 잘 알리진 것은 Gang Scheduling과 Backfilling Scheduler가 있다. 특히 IBM SP 시스템에서 주로 사용되는 작업 스케줄러인 LoadLeveler 최신 버전에서는 이전 버전에서도 지원하였던 Backfilling Scheduler 뿐만 아니라 Gang Scheduling 기법을 새롭게 지원하게 되었다. 이에 따라 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터에서는 슈퍼컴퓨터 3호기로 신규 도입된 IBM p690 시스템에서 LoadLeveler의 Gang Scheduling 혹은 Backfilling Scheduler 중의 한 가지 기법을 선택하여 서비스 레벨 클래스를 구현하고자 하였다. 이러한 노력의 일환으로 두 가지 스케줄링 기법을 테스트 및 분석하였다. 이에 따르면 Gang Scheduler가 개념상 여러 가지 장점을 가지므로 Backfilling Scheduler에 비하여 서비스 레벨 클래스 구성에는 용이하지만, 불완전한 구현 및 특히 CPU Utilization이 저하되는 심각한 문제점을 가지고 있었다. 따라서 Backfilling Scheduler를 통한 제한적인 서비스 레벨 클래스를 구성하기로 결론지었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.183-184
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• 2009

과학용 어플리케이션을 주로 사용하는 고성능 컴퓨팅 시장에서 연산 요구량이 증가하면서 연산 가속 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 컴퓨터 연산 가속의 대안으로 재설정가능반도체(FPGA)나 주문형 반도체(ASIC) 등의 전용 칩을 사용하거나 Cell 프로세서와 같이 비디오 게임용으로 개발된 게임 프로세서(Game Processor)를 과학 어플리케이션에 이용하려는 노력이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 ASIC 프로세서를 이용한 대표적인 가속 프로세서인 Clearspeed Advanced e620을 대상으로 성능을 분석하고 그 타당성을 검토하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.393-394
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• 2009

최근 컴퓨팅 성능의 급격한 발전으로 이를 통해 생산되는 데이터의 크기 역시 매우 커지고 있다. 이는 로터 시뮬레이션 분야에서도 마찬가지인데, 과거에는 백만개 정도의 격자 데이터 정도만을 다루었던 것에 비해 최근에는 1억개 이상의 격자 데이터를 다루려는 시도가 계속되고 있다. 그러나 이렇게 생산된 대용량의 시변환(time-variant) 유동 데이터는 그 크기가 매우 크기 때문에 일반 PC에서는 실시간으로 가시화하기에 곤란한 경우가 많다. 또, 이러한 로터 시뮬레이션 데이터는 매우 복잡한 구조를 가지고 있기 때문에 초보자가 이 데이터에서 vortex와 같은 중요한 정보를 뽑아서 가시화하는 데에는 많은 어려움이 있어 왔다. 본 논문에서는 일반 PC에서 가시화하기 어려운 대용량 로터 시뮬레이션 데이터를 고성능 가시화 컴퓨터와 VTK를 이용해서 빠르게 가시화하기 위한 방법을 서술한다. 또, 복잡한 데이터 내부의 중요한 정보들을 자동으로 빠르고 간편하게 표출하기 위한 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.92-95
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• 2020

나날이 커져가는 데이터 처리량의 수요를 충족시키기 위한 방법의 하나로 수십개의 코어와 여러 채널의 고대역폭 메모리를 탑재한 프로세서가 상위 슈퍼컴퓨터 시스템에 도입되어 사용되고 있다. 이러한 Scale-out 방식은 성능 한계를 크게 끌어올릴 수 있지만 제대로 된 작업 배분이 되지 않았을 때 성능이 떨어질 가능성이 있다. 본 연구에서는 인텔 KNL 프로세서의 고성능 온칩 메모리의 성능 벤치마크를 진행하여 병목 현상이 실제로 존재함을 확인하였다. 또한 이런 성능 저하 패턴을 찾아내고 원인을 분석하여 향후의 시스템에서 이러한 문제를 최소화하기 위해서 하드웨어, 시스템 소프트웨어 수준에의 보완 방안을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.2-4
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• 2022

매니코어 CPU 시스템에서의 병렬 I/O 는 현재의 리눅스 시스템의 LRU 관리 방법의 한계로 확장성에 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 이 문제를 해결했던 하기 위한 개선된 FinerLRU 를 제안한다. LRU 락을 최대 코어 개수만큼 증가시키고 세분화된 Lock 관리를 통해 버퍼 캐시를 사용하는 파일 시스템의 병렬 I/O 성능을 향상시킨다. 리눅스 5.18.11 에 제안한 방법을 구현하였으며, 64 개의 물리적 코어와 256 개의 논리적 코어를 가지는 Intel Knights Landing 프로세서를 이용한 실험을 통해 두 배 가량의 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.197-200
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• 2003

그리드란 지리적으로 분산된 컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 등을 초고속 네트워크를 통하여 연결하여 가상의 슈퍼컴퓨터로 활용하고자 하는 노력으로 탄생하였다. OGSA 는 이러한 그리드를 위해서 새롭게 제시된 진보된 아키텍처로 웹 서비스 기술을 기반으로 하고 있다. 본 논문에서는 OGSA 의 핵심인 서비스 데이터를 효과적으로 브라우징할 수 있는 서비스 데이터 브라우저를 설계 및 구현한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1025-1030
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• 2007

여러 학계와 산업계로부터 인체영상과 같은 정적인 볼륨 데이터뿐만 아니라, 유체 흐름과 같은 동적으로 움직이는 Time-Variant 볼륨 데이터에 대한 실시간 렌더링의 요구가 계속되고 있다. 일반적으로 Time-Variant 데이터는 그 크기가 정적 볼륨 데이터의 수배에서 수백 배에 이르러, 이를 실시간으로 가시화하는 데에 많은 어려움이 있어왔다. 한편, PC 그래픽스 하드웨어의 급격한 발전에 따라 슈퍼컴퓨터나 다수의 컴퓨터들을 이용한 병렬/분산 렌더링으로나 가능했던 Time-Variant 볼륨 데이터의 실시간 볼륨 렌더링을 한대의 일반 PC에서 수행하려는 시도가 계속되고 있다. GPU의 꼭지점 및 프래그먼트 쉐이더(vertex & fragment shader)는 수치 계산에 최적화된 벡터 연산과 사용자 프로그래밍 기능으로 빠른 볼륨 렌더링을 일반 PC에서도 가능하게 했다. 본 논문에서는 GPU를 이용해서 Time-Variant 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하고, 이렇게 개발한 GPU 볼륨 렌더링 프로그램을 사용자가 사용하기 편리하도록 사용자 친화적인 유저 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 특히, 시간에 따라 동적으로 변화해야 하는 전이함수를 최대한 편리하게 생성할 수 있도록 전이함수 에디터에 중점을 두었다.