• 정보처리학회지
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• 제19권2호
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• pp.37-44
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• 2012

• 정보처리학회지
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• 제19권2호
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• pp.20-28
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• 2012

• 정보처리학회지
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• 제21권3호
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• pp.51-58
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• 2014

• 정보처리학회지
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• 제12권1호
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• pp.43-51
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• 2005

• 정보처리학회지
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• 제5권5호
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• pp.48-54
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• 1998

• 정보처리학회지
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• 제20권3호
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• pp.35-44
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• 2013

• 정보처리학회지
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• 제10권4호
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• pp.182-188
• /
• 2003

• 정보처리학회지
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• 제15권4호
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• pp.53-58
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• 2008

• 정보처리학회지
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• 제30권2호
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• pp.23-29
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• 2023

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.49-51
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• 2022

대규모 데이터를 처리하기 위해 머신러닝, 딥러닝과 같은 AI 활용 연구가 일반화되면서 시스템 환경 또한 병렬처리 연산에 강화된 가속기 기반의 이기종 아키텍처로 확산되고 있다. CPU 기반의 계산 환경과 달리 상대적으로 성능이 낮은 수천 개의 산술연산장치(ALU)를 활용해 쓰레드 방식으로 연산을 수행하며, I/O의 특성 또한 대규모의 데이터들이 수많은 연산장치에 전달되기 위한 Small I/O, High-throughput 처리 성능이 애플리케이션에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에 AI 애플리케이션이 접목되면서 요구되는 스토리지, 파일시스템의 환경을 분석하고 나아가 성능 검증을 통해 I/O 특성을 파악하고자 한다.