This paper introduces a novel approach for managing and building customized container images in high-performance computing (HPC) environments, addressing the growing need for flexibility, scalability, and efficiency in computational workflows. Our contributions include the development and integration of a custom container image manager and builder within a container-based HPC infrastructure. This system enables users to effortlessly create, manage, and deploy personalized AI service platforms, significantly enhancing the user experience by reducing the time and effort required to configure essential packages and frameworks. The image manager we developed is capable of processing multiple user requests concurrently, distributing tasks efficiently to image builders operating on compute nodes. Meanwhile, the image builder is designed to handle queued tasks, generate customized container images based on active instances, and store these images in a private container registry, ensuring seamless access and reusability. We validated our system's effectiveness by implementing it on HPC cluster-based systems, including the Nurion supercomputer and the Neuron GPU system, demonstrating its scalability and interoperability in real-world environments. Additionally, we established an architecture and mechanism that ensures seamless integration with existing container-based supercomputing frameworks, underscoring our system's capability to optimize resource utilization and streamline the deployment of AI service platforms.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.333-344
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2022
In a container-based cloud environment, multiple containers can share a graphical processing unit (GPU), and GPU sharing can minimize idle time of GPU resources and improve resource utilization. However, in a cloud environment, GPUs, unlike CPU or memory, cannot logically multiplex computing resources to provide users with some of the resources in an isolated form. In addition, containers occupy GPU resources only when performing GPU operations, and resource usage is also unknown because the timing or size of each container's GPU operations is not known in advance. Containers unrestricted use of GPU resources at any given point in time makes managing resource contention very difficult owing to where multiple containers run GPU tasks simultaneously, and GPU tasks are handled in black box form inside the GPU. In this paper, we propose a container management technique to prevent performance degradation caused by resource competition when multiple containers execute GPU tasks simultaneously. Also, this paper demonstrates the efficiency of container management techniques that analyze and propose the problem of degradation due to resource competition when multiple containers execute GPU tasks simultaneously through experiments.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.148-150
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2002
EJB(Enterprise Java Bean)에서는 데이터베이스나 JMS(Java Message Service), 메일, ERP와 같은 외부 시스템 자원을 사용하기 위해 EJB 스펙은 JCA(Java Connector Architecture) 사용을 권장하고 있다. 본 논문에서는 E504(Enterprise 504) EJB 컨테이너가사용하는 여러 가지 자원 중 데이터베이스 커넥션에 초점을 맞추어 EJB 스펙에서 논의하고있는 리소스 관리 요구 사항과 JCA를 이용한 데이터베이스 커넥션 관리 방법 및 빈에서 발생 가능한 커넥션 요청 모델에 대해 논의한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2009.06a
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pp.169-170
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2009
With increase in container traffic, there has been constant shortage in supply of containers causing upward tendency at a price of sale and lease. In this point of view, it is safe to say that the importance of demand and supply management for containers is getting dear. At the same time, growing dependence on leasing containers has huge effect on increase in cost because of the difficulty in forming forecast model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.5
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pp.321-326
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2007
The contents of reef container face a risk of being damaged if the interior temperature and certain maintenance conditions for the shipments cannot be met. Currently, the temperature and other conditions within a reefer container is checked manually and periodically by someone in charge of it. Since it means that there is no real-time checking of the conditions, if something goes wrong, there is no immediate means of correcting the problem. This paper introduces reefer container monitoring system, that checks interior temperature of container on real-time by sensor nodes attaching reefer container using wireless sensor network. It senses the temperature, amount of light, motion and the change in speed of the objects that distributes sensors throughout the desired places and sends the data wirelessly to anyone interested. Because the prosed technique can check the temperature and other conditions within a reefer container on real-time basis, it enables efficient and effective maintenance of temperature and other conditions
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.11
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pp.381-394
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2022
Recently, due to the personalization and customization of data, Internet-based services have increased requirements for real-time processing, such as real-time AI inference and data analysis, which must be handled immediately according to the user's situation or requirement. Real-time tasks have a set deadline from the start of each task to the return of the results, and the guarantee of the deadline is directly linked to the quality of the services. However, traditional container systems are limited in operating real-time tasks because they do not provide the ability to allocate and manage deadlines for tasks executed in containers. In addition, tasks such as AI inference and data analysis basically utilize graphical processing units (GPU), which typically have performance impacts on each other because performance isolation is not provided between containers. And the resource usage of the node alone cannot determine the deadline guarantee rate of each container or whether to deploy a new real-time container. In this paper, we propose a monitoring technique for tracking and managing the execution status of deadlines and real-time GPU tasks in containers to support real-time processing of GPU tasks running on containers, and a node list management technique for container placement on appropriate nodes to ensure deadlines. Furthermore, we demonstrate from experiments that the proposed technique has a very small impact on the system.
Kim Sang Woo;Oh Se Yeong;Seo Yong Uk;Yeon Jeong Hum;Cho Hee Jeong;Youn Joosang
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.9
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pp.273-282
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2023
Recently, various technologies such as logistics automation and port operations automation with ICT technology are being developed to build smart ports. However, there is a lack of technology development for port safety and safety accident prevention. This paper proposes an AI-based shipping container loading safety management system for the prevention of safety accidents at container loading fields in ports. The system consists of an AI-based shipping container safety accident risk classification and storage function and a real-time safety accident monitoring function. The system monitors the accident risk at the site in real-time and can prevent container collapse accidents. The proposed system is developed as a prototype, and the system is ecaluated by direct application in a port.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.16
no.3
s.55
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pp.26-32
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2005
RFID 기술은 사물에 전자 태그를 부착하여 무선으로 사물의 ID를 인식하여 정보를 수집하고 주변상황 정 보를 감지하고 수집 된 정보를 저 장, 가공, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리, 관리 및 사물간 정보 교환 등의 서비스를 제공하는 기술이다. 특히,.미 관세청에서 2005년 미국에 수출되는 컨테이너에 RFID 태그를 부착하는 정책을 발표하여 2006년부터는 능동형 RFID 태그를 이용한 컨테이너 통관을 시행할 예정이며, 현재 태그 부착은 의무 사항은 아니지만 선별적으로 컨테이너 전수 검사를 실시한다는 방침이어서 반강제적인 성격을 지닌 것으로 판단할 수 있다. 또한, 물류 산업의 변화의 대세에 따라 제조업체의 생산품이 유통 과정을 거쳐 항만에서 처리되는 과정을 실시간으로 추적이 가능함은 물론이고 나아가서 외국 항만과의 연계를 통하여 수출입 전 과정의 추적성을 파악하고 거기에 다른 시스템의 효율적인 통합을 이루어 언제 어디서나 화물의 추적과 관리가 가능한 유비쿼터스 환경의 선진화된 항만 시스템을 구축할 수 있다. 본고에서는 항만 물류용 능동형 RFID 기술과 관련하여 시스템 구성 요소 및 관련 기술 동향, 항만 물류 시스템의 응용에 대해 알아본다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.3
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pp.278-287
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2013
Modern information technologies continue to provide industries with new and improved methods. With the rapid development of Machine to Machine (M2M) communication, a smart container supply chain management is formed based on high performance sensors, computer vision, Global Positioning System (GPS) satellites, and Globle System for Mobile (GSM) communication. Existing supply chain management has limitation to real time container tracking. This paper focuses on the studies and implementation of real time container chain management with the development of the container identification system and automatic alert system for interrupts and for normal periodical alerts. The concept and methods of smart container modeling are introduced together with the structure explained prior to the implementation of smart container tracking alert system. Firstly, the paper introduces the container code identification and recognition algorithm implemented in visual studio 2010 with Opencv (computer vision library) and Tesseract (OCR engine) for real time operation. Secondly it discusses the current automatic alert system provided for real time container tracking and the limitations of those systems. Finally the paper summarizes the challenges and the possibilities for the future work for real time container tracking solutions with the ubiquitous mobile and satellite network together with the high performance sensors and computer vision. All of those components combine to provide an excellent delivery of supply chain management with outstanding operation and security.
미국 환경단체가 발표한 자료에 따르면, 항만이 대기오염의 주범으로 알려진 자동차나 발전소보다 더 많은 오염물질을 배출하고 있으며, 특히 컨테이너트럭과 하역장비에서 많은 오염물질을 배출하는 것으로 확인되었다. 세계 5위의 컨테이너 물동량을 처리하는 부산항을 비롯하여 많은 항만을 보유하고 있는 우리나라도 적극적으로 항만에서 배출하는 온실가스를 감축하기 위한 노력이 필요하다. 이를 해결하기 위해서 본 연구에서는 IP-RFID라는 새로운 기술을 이용하여 항만 터미널내의 물류장비(컨테이너 트럭, 하역장비 등)들의 탄소배출량을 실시간으로 관리할 수 있는 모니터링시스템을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 개발하는 모니터링시스템은 개별 물류장비의 탄소량을 실시간으로 측정하여 IP통신을 통해 다양한 사용자에게 직접 정보를 전달할 수 있는 IP-Tag를 부착하여, 개별 물류장비별 탄소배출량을 적극적으로 관리할 수 있는 시스템이다. 이 시스템을 통해 물류장비별로 탄소배출량 관리가 가능해지고 운전자도 실시간으로 장비의 탄소배출량을 확인할 수 있기 때문에, 항만의 탄소배출량을 감축할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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