누리온 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI) 국가슈퍼컴퓨팅센터에서 2018년 5번째로 구축하여 운영하고 있는 슈퍼컴퓨터이다. 본 논문에서는 전산구조공학 분야에서 많이 활용되고 있는 ABAQUS, NASTRAN 등과 같은 응용소프트웨어를 누리온 시스템에서 활용하기 위한 방법을 소개하고 간단한 전산구조공학 모델을 누리온 시스템과 기존에 운영되었던 슈퍼컴퓨터 4호기 신바람 시스템에서 ABAQUS를 이용하여 분석하고 성능을 비교한다.
고성능 네트워크를 기반으로 하는 과학응용 협업연구 환경에서 대용량 데이터의 고속 전송을 위해 활용되고 있는 전용의 데이터 전송 노드는 이용률을 감안하여 연산을 위한 부수적인 목적을 위해 활용이 가능하다 본. 논문에서는 이러한 분산된 데이터 전송 노드들을 활용한 컨테이너 기반 협업연구 플랫폼의 구성 사례를 소개하고 해당 플랫폼 상에서 분산 학습을 실험하고 소요시간 측면에서 성능을 측정하여 제시한다.
장면 전환 검출을 위해 히스토그램 등 단일 특성만 고려할 경우 움직임이 많은 영상과 조명의 변화가 다양하거나 단조로운 색상으로의 장면 전환이 일어나는 영상에 검출이 어렵다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 프레임 간 색상 히스토그램을 비교 후, SURF를 적용하는 방법을 제안한다.
현재 해양수산부에서 발주하여 선박해양플랜트연구소에서 주관하여 진행하고 있는 해양 디지털 항로표지 정보 협력 시스템 과제가 진행 중에 있다. 해양 디지털 항로표지 정보 협력 시스템 과제는 실증 센터 구축을 목표 중 하나로 잡고 있으며, 실증 센터 구축을 위해서는 실증센터 구축 이전에 연구개발 결과물을 유사한 환경에서 성능을 검증할 필요가 있다. 또한 해양 디지털 항로표지 정보 협력 시스템 과제는 외부의 정보를 활용할 필요가 있어 정보통신의 측면에서의 보안이 유지되는 공간이 필요하다. 이를 위하여 본 연구에서는 보안이 필요한 서비스 설치 공간와 일반사용자가 서비스를 사용하기 위해 일반적으로 접근이 가능한 공간을 연결하고, 연결 방법에 대하여 분석하였다. 또한 서비스 개발 기관에서 개발 중인 서비스 코드를 보안 공간으로 전송하여, 시스템 설치 및 SW 품질 테스트 등이 용이한 방안에 대하여 연구하였다.
(비)구조화된 격자 상에 정의된 벡터 데이터는 다양한 과학 및 공학 분야에서 매우 중요하게 다루어진다. 이러한 데이터는 데카르트 격자 상의 데이터에 비해 많은 처리시간을 필요로 하는데, 이러한 문제는 계층 트리를 이용해서 빠르게 처리하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 구조화된 격자 데이터에 대해 계산 공간을 기반으로한 계층 트리를 생성하고 이 트리를 이용해서 빠르게 데이터 샘플링을 처리하고자 했다. 이러한 방법을 이용해서 스트림라인 생성 시간을 평균 1800배 빨라지게 하는 것이 가능했다.
사용자 응용 프로그램의 특징을 분석하고 효율적인 시스템 운영을 통하여 사용자 프로그램 최적화를 지원하기 위하여 소프트웨어 프로파일링을 수행한다. 특히 국가 슈퍼컴퓨터인 누리온과 같이 8,400대가 넘는 계산노드로 구성된 클러스터 시스템에서 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 사용자의 개입없이 수집하고 데이터를 분석하는 것에는 한계가 있다. 본 연구에서는 배치작업 스케줄러를 활용하여 사용자의 개입 없이 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 수집하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 누리온에서 구현하고 사용자 응용 프로그램이 실행될 때 프로파일링 데이터가 수집되는 것을 확인한다.
다수의 노드로 구성된 클러스터 시스템을 관리하기 위하여 모니터링 툴(S/W)이 필요하지만, 자신의 시스템에 적합한 툴을 확보한다는 것은 쉽지가 않다. 본 문서는 소규모 SMP 클러스터 시스템을 위하여 개발한 모니터링 툴(my-mon)과 성능 시험 내용을 기술하였다. ganglia와 같이 웹기반의 툴들도 있지만 필요한 기능들로 구성된 my-mon은 다양한 구조의 클러스터 시스템을 관리하는 관리자에게는 ?춤형 클러스터 모니터링 툴이다. infiniband 네트워크를 계산노드간의 스위치로 구성된 소규모 SMP 클러스터 시스템용 모니터링 툴의 개발 내용과 툴의 성능(CPU사용율과 메모리 사용량)을 측정하여 웹기반의 툴들과 비교한 결과를 기술하였다.
한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)의 국가슈퍼컴퓨팅센터에서는 슈퍼컴퓨터 5호기인 Nurion과 Neuron 시스템을 구축하여 국내 연구자들에게 서비스하고 있다. 이 중에서 Neuron 시스템은 GPU 클러스터 시스템으로 SLURM Batch Scheduler를 이용하여 공동활용서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 Neuron에서 사용 중인 SLURM Batch Scheduler와 리눅스의 crontab 기능을 이용하여 소프트웨어 장애가 발생한 계산노드를 자동으로 복구시키는 기능을 구현하여 장애처리 대기시간을 단축시키는 기법에 대해서 소개한다.
이번에 구축되는 첨단과학분야의 DB들은 슈퍼컴퓨터를 사용해야만 하는 방대한 데이터 양을 처리해야 되거나 혹은 계산알고리즘을 포함하고 있다. 또한 구축되는 DB들을 일반 상요자와 연결하는 정보서비스 시스템을 포함하고 있다. 따라서 연구개발 정보센터는 일반사용자가 획득하고자 하는 정보를 One-stop으로 제공받을 수 있ㄷ록 인터넷, 관련 공공망 그리고 슈퍼컴퓨터 센터의 전국망인 HPCNat을 통한 정보서비스 계획을 고려하고 있다.
콜센터 정보시스템에서 상담원은 고객과의 상호작용에서 매우 중요한 역할을 담당한다. 이러한 정보시스템을 효과적으로 유용하게 사용할 때 상담원의 업무 스트레스가 줄고, 이는 상담원의 감정노동을 감소시켜 개인과 조직의 성과를 향상시키는 결과로 이어진다. 최근 감정노동에 대한 논의가 활발하지만, 대표적인 감정노동 직군인 콜센터 상담원을 대상으로 한 상담원과 고객응대에 필수적인 정보시스템 간의 상호작용 효과에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 항공사 콜센터 정보시스템품질이 기대일치에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 기대일치와 자기효능감이 감정노동성과에 어떠한 영향을 끼치는지 규명하고자 하였다. 콜센터 상담원 436명을 대상으로 분석한 결과, 이들에게 양질의 정보시스템을 제공할 때 직무에 대한 만족도와 자부심이 높아지고, 이는 감정노동의 강도를 낮추어 궁극적으로 서비스성과를 향상하는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 항공사 콜센터 정보시스템 운영과 관련한 조직의 의사결정자에게 성공적인 콜센터 정보시스템 도입 및 확장을 위한 실무지침을 제공했다. 둘째, 본 연구에서 제안한 측정모형을 항공사 정보시스템에 적용 및 분석해 봄으로써 시스템 사용에 대한 점검 및 진단을 수행 할 수 있는 방안을 제시하였다. 마지막으로 이론적으로 구축된 항공사 콜센터 정보시스템과 측정모형에 대하여 측정항목 간 인과관계를 실증적으로 분석함으로써 콜센터 정보시스템의 성과측정을 위한 확고한 전략적 안목을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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