본 논문에서는 클라이언트들의 작업부하를 분산하기 위한 측정 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 작업들이 재배치되는 것을 허용할 때, 송신자가 수신자에게 요청한 처리량만큼 적절하게 전송하여야 한다. 이 양은 송신자와 수신자의 협상 과정에서 동적으로 결정된다. 전송하여야 할 작업량을 결정할 때 전송 노드는 수신하는 다른 노드들의 처리 속도를 포함하여 송신 노드와 수신 노드의 현재 부하상태, 재배치하기에 적절한 작업의 처리 요구량 등의 요소들을 고려하여야 한다. 이러한 분석에 근거하여 이기종 분산 웹서버 시스템에 적합한 새로운 알고리즘을 제안하고, 기존 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 CPU 이용율과 응답시간에서 성능의 개선을 보였다.
부하 분산 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 각 연산 노드들에 대한 부하수준을 잘 파악하여야 한다. 기존의 부하 분산 시스템들은 부하 측정기준(load metric)으로 실행 큐(run queue)에 있는 작업의 수(number of jobs)를 주로 이용한다. 그러나, 여러 프로세스들이 동시에 실행될 때, 각 프로세스의 실행이 서로의 성능에 미치는 정도인 프로세스간 독립수준(interprocess dependence level)을 고려하면 좀 더 정확하게 시스템 부하수준을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 시스템 성능에 실제로 영향을 미치는 프로세스들의 수를 의미하는 유효 작업의 수(effective number of jobs)라는 부하 측정기준을 적용하여 성능이 향상된 부하 분산 시스템을 설계하고 구현하였다.
하둡 맵리듀스와 같은 분산 컴퓨팅 플랫폼이 개발됨에 따라, 기존 단일 컴퓨터 상에서 수행되는 질의 처리 기법을 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적으로 수행하는 것이 필요하다. 특히, 주어진 두 데이터 집합에서 유사도가 높은 모든 데이터 쌍을 탐색하는 유사 조인 질의를 분산 컴퓨팅 환경에서 수행하려는 연구가 있어 왔다. 그러나 분산 병렬 환경에서의 기존 유사 조인 질의처리 기법은 데이터 전송 비용만을 고려하기 때문에 클러스터 간에 비균등 연산 부하 분산의 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 효율적인 유사 조인 처리를 위한 행렬 기반 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 클러스터의 균등 부하 분산을 위해 행렬을 이용하여 예상되는 연산 부하를 측정하고 이에 따라 파티션을 생성한다. 아울러, 클러스터에서 질의 처리에 사용되지 않는 데이터를 필터링함으로서 연산 부하를 감소시킨다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의 처리 성능 측면에서 우수함을 보인다.
데이터베이스 시스템에서 조인 연산은 시스템의 성능에 영향을 주는 가장 복잡하고 소모적인 연산이다. 데이터베이스 시스템의 향상을 위한 많은 병렬 처리 알고리즘들이 제안되었으나 기존의 방법들은 AVS(Attribute Value Skew)와 JPS(Join Product Skew) 등과 같은 데이터 편지를 고려하고 있지 않다. 따라서 데이터 편재의 상황에서 기존의 방법들은 조인 연산 중에 노드들 간의 부하 불균형으로 인하여 그 성능이 급격하게 저하된다. 본 논문에서는 병렬 조인 시에 AVS와 JPS를 고려하여 노드간에 균등하게 부하를 분산하는 방법과 이를 이용한 효율적인 병렬 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 기존의 샘플링 방법을 이용하여 조인 연산의 입력과 결과 릴레이션의 데이터 분포를 예측하고, 이를 기반으로 데이터 값에 대한 조인 비용을 산출한다. 그리고 히스토그램 균등화 기법을 이용하여 국부적인 조인 과정에서 노드들 간에 부하 균등을 성취할 수 있도록 데이터를 각 노드에 재 분재한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 제안된 알고리즘과 기존의 대표적인 알고리즘들을 위한 모의 실험 모델을 제시하고 모의 실험 결과를 기술한다. 성능 측정 결과 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해서 데이터 편재의 상황에서 성능이 우수한 것으로 나타났다.
컴퓨터 생성 홀로그래피는 일반 이미지에 비해 연산 부하와 메모리 요구량이 크다. 본 논문은 정밀도를 낮추어 연산속도를 높이는저정밀도(low-precision) 및 혼합정밀도(mixed precision) 연산 방법을 회절연산에 적용하여, 정밀도에 따른 홀로그램의 생성 속도와 품질의 변화를 분석한다. 본 논문은 배정밀도, 단정밀도, bfloat16 정밀도에서의 회전 연산을 비교하였으며, bfloat16의 회절연산의 속도가 배정밀도에 비해 최대 5.94배, 단정밀도에 비해 1.52배 빠른 것을 확인하였다. 또한, MSE, PSNR, SSIM을 기준으로 회절 연산의오차를 측정하였으며, 정밀도가 낮아질수록 홀로그램 품질이 낮아지는 것을 확인했다. 하지만, 정성적인 이미지 품질에는 유의미한 영향이 없는 것을 확인했다. 이러한 결과는, bfloat16등 낮은 정밀도 연산의 홀로그램 연산으로의 적용 가능성을 보여준다.
1990년대에 들어 컴퓨터 시스템의 급진적 발전으로 인한 소형 컴퓨터의 성능 향상과 가격 하락으로 보급량이 증가하고, LAN/WAN 및 인터넷 통신 기술 발달에 힘입어 여러 분야에서 많은 응용들이 클라이언트/서버 환경에서 개발되고 있다. 클라이언트/서버 환경을 도입하는 이유는 개방형 시스템으로서의 표준화와 자원 공유, 확장성, 가용성, 응용의 생산성 등의 장점 때문이다. 클라이언트/서버 환경에서 운용되는 대부분의 프로그램은 다계층 구조에서 표현계층(사용자 인터페이스) , 응용 로직, 그리고 데이카로 나뉘어질 수 있다. 클라이언트/서버 환경에서 최적의 성능을 얻기 위해서는 어느 자원을 어디로 분산하여야 하는가 하는 것이 문제가 된다. 만약 개발자가 코딩 단계에서 각 노드의 시스템의 부하 정보를 얻을 수 있다면, 클라이언트/서버 환경에서 부하가 적절히 분산된 최적의 프로그램임을 쉽게 개발할수 있다. 본 연구에서는 자바 소스 코드의 분석을 통하여 시스템 부하를 측정할수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 시스템 환경 변수와 자바 소스 코드를 받아들여 모의실험한 후, 응답시간을 라인 그래프 및 막대그래프의 형태로 표현한다. 마지막으로, 시뮬레이터의 정확성을 검증하기 위하여 임의의 프로그램을 선택하여 설제 실행 시간과 본 시뮬레이터에서 측정된 응답시간을 비교, 분석하였다.
집중도 변화와 정신피로는 정의 방향의 평가와 부의 방향의 평가가 있으며, 작업 수행시의 집중변화와 정신피로의 평가는 정의 방향보다 부의 방향으로의 평가가 용이하다. 따라서, 저자들은 먼저 피험자에게 부가할 정신작업부하로 난이도 조정이 용이한 연산작업을 사용하여 작업수행시 가장 높은 집중을 요구하는 하나의 난이도를 선정하고 피험자에게 반복 수행시키면서 생리량과 심리량을 동시에 측정하였다. 측정된 생리량은 뇌파, 심전도, 호흡, 맥파, 말초피부온이며 심리량은 저자들이 개발한 정신피로설문지를 사용하였다. 분석결과 작업수행시 심박변화율의 전력스펙트럼 MF/(LF+HF)비가 감소하였으며, 작업이 반복됨에 따라 집중이 저하되고 정신피로가 증가하였다. 특히, 뇌파의 beta파와 호흡간격이 집중도의 변화를 말초피부온이 정신피로를 잘 반영하였다.
본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.
단조 작업에 의한 정신적 부하의 평가를 위하여 피험자에게 3자릿수 숫자 3개를 더하는 연산 작업을 수행하게 하였다. 작업 시간이 증가함에 따라 단조감이 증가하도록 실험과정을 설계하였고 수행한 작업이 단조 작업임을 주관적 설문지를 사용하여 증명하였다. 작업 수행시 발생된 부하를 평가하기 위하여 생리신호를 측정하였다. 측정된 생리신호 중 Electrocardiogram, skin-temperature, temperature, respiration을 먼저 분석하였다. 단조 작업을 수행함에 따라 skin-temperature의 증가 경향이 나타났으며, heart rate variability의 power spectrum의 HF성분의 감소와 LF/HF비의 증가 경향이 나타났다. 특히 skin-temperature와 heart rate variability의 power spectrum의 HF성분은 주관적 평가치와 상관관계도 비교적 높게 나타났다.
본 논문에서는 CCN(Content Centric Networking)에서 세그먼트 데이터 인증에 대한 연산 부하와 전송량 부하를 크게 줄일 수 있는 해시 체인 기반의 데이터 인증 기법을 제안한다. 제안방법은 컨텐츠의 실제 정보를 담은 데이터 세그먼트들에 해시 체인 인증을 적용하고, 각 세그먼트들의 해시값들로 구성된 메타 부분에 대하여 해시 체인과 MHT(Merkle Hash Tree)를 적용한 2계층 인증 방법이다. 해시 체인과 MHT를 적절히 사용하여 해시 체인 방법의 효율성을 활용할 수 있으며, 또한, 해시 체인의 단점인 데이터 손실과 순서대로가 아닌(out-of-order) 전송 문제를 해결할 수 있다. CCNx 라이브러리에 구현하여 100Mbyte 전송 시, 연산 부하와 전송량 부하를 측정한 결과, 약, 2.596%와 1.803%만을 발생시키며, 이는 CCNx 라이브러리에 기본 탑재된 패킷 별 서명(per-packet signing), MHT 기반 서명과 비교하여 크게 개선된 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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