• 전자공학회논문지
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• 제53권8호
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• pp.66-75
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• 2016

반도체 공정 초미세화에 따라 에이징 (aging)과 공정 변이 (process variation)로 인한 칩에서의 물리적인 결함은 더욱 증가하고 있으며, 특히 금속 배선 스케일링 제한과 온 칩 데이터 통신량 증가에 따라 다수의 프로세서 코어로 구성된 네트워크-온-칩(Network-on-Chip, NoC)에서의 결함 감내 기법 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 NoC에서 저전력 설계 기법으로 널리 채용되고 있는 VFI (Voltage-Frequency-Island)를 적용한 경우에서의 신뢰성 측면에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 신뢰성과 에너지 소모를 고려하여 VFI NoC에서 링크 고장이 발생하는 경우에도 정상적으로 통신을 유지할 수 있는 테이블 기반 라우팅 기법을 제안한다. 에너지 소모와 성능을 고려한 최적 경로와 고장 감내를 위한 우회 경로를 제공하며, 이때 우회 경로의 경우 필요한 최소한의 노드에만 라우팅 테이블을 저장하여 구현 복잡도를 완화하였다. 모의실험 결과를 통해 제안하는 기법은 전체 링크의 1%에서 고장이 발생하는 경우에도 정상적으로 통신함을 보였다. 또한 실시간으로 우회 경로를 탐색하는 고장 감내 라우팅 기법인 $d^2$-LBDR에 비해 링크에 고장이 발생하는 경우 평균 15.9%의 에너지 소모가 감소함을 보였으며, 실행 시간 측면에서는 평균 0.8% 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 지질공학
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• 제23권4호
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• pp.447-455
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• 2013

본 연구에서는 다공질 지반체내의 투수계수를 계산하기 위하여 정방형의 배열형태를 갖는 유동관망(pipe network) 유동해석 모델을 개발하였다. 본 유동관망을 통한 유체의 흐름 메커니즘은 통계적 침투이론(percolation theory)에 기초하여 정의된다(Stauffer and Aharony, 1994). 여기서, 개별 유동관의 직경들이 주어진 다공질 매질의 공극률과 공극크기 분포특성을 기초로 하여 통계적으로 지정됨으로 계산된 유체흐름은 불균일한 채널 유동 형태로 나타난다. 본 유동해석에서는 유동관망 모델의 한쪽 경계면에 가압된 유체가 투입되고 다른 측면 경계면들은 흐름을 억제하는 경계조건을 두어 한 방향으로 유동관망을 통해 유체의 흐름을 유도하여 모델링된다. 이때, 흐름을 허용할지를 정의하는 확산조건(percolation condition)이 각 유동관에 부여되며, 이는 각 유동 경로의 직경과 재료면 특성을 기초로 계산된 삼투압(capillary pressure) 수준에 의해 정의된다. 유체가 유입되는 면의 수압에 대해 전체 유동관망 모델 내의 수압 분포가 평형을 이루면 유출되는 면의 수압이 일정해 지며, 유입면의 수압과 계산된 유출면의 수압 및 유동량을 Darcy 방정식에 적용하면 유동관망 모델로 모사된 다공질 매질의 투수계수를 얻어 낼 수 있다. 본 연구에서는, 민감할 것으로 예상된 유동 격자망의 규모의 투수계수 결과값에 대한 민감도를 검토하였으며, 실제 석유개발 현장에서 수집된 시추코어에 대해 측정된 투수계수값과 제안 네트워크 모델을 이용한 계산값과 비교하여 합리적인 범위 내에서 잘 부합됨을 보였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.89-92
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• 2020

다양한 IoT(Internet of Things) 서비스들이 등장하면서 IoT 기기의 테스크를 오프로딩 시키는 연구가 진행되었다. 기존에는 클라우드 컴퓨팅을 통한 오프로딩이 고려되었지만 서비스 응답 지연 및 코어 네트워크의 부하 등의 이슈로 인해 IoT 기기 근처에서 오프로딩을 지원하는 포그 컴퓨팅 개념이 도입되었다. 하지만 포그 컴퓨팅 환경에서도 서비스 대상 IoT 기기가 증가하게 되면 클라우드 환경과 마찬가지로 부하 집중 문제로 인해 서비스 응답 지연이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위하여 자동차, 드론 등 IoT 기기 근처에 존재하는 컴퓨팅 가능 노드들을 통해 오프로딩을 수행하는 개념인 기회적 포그 컴퓨팅이 등장하였다. 기존의 포그 및 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 활용한 오프로딩 연구들은 서비스의 요청이 있을 때 가용한 노드를 통해 오프로딩을 수행한다. 기존의 연구 방법대로 오프로딩을 수행한다면 기회적 포그 컴퓨팅 노드가 가용할 때에 발생된 요청들만 해당 노드들로 오프로딩이 가능하다. 하지만 서비스의 응답 지연 요구사항만 만족시킨다면 즉시적으로 요청을 처리할 필요가 없고 최대한 많은 테스크를 기회적 포그 컴퓨팅 노드로 오프로딩 시키는 것이 부하 분산에 용이하다. 그러므로 본 논문에서는 오프로딩 타이머를 기반으로 서비스 응답 지연 요구사항을 만족시키면서 최대한 기회적 포그 컴퓨팅 노드들을 통해 오프로딩 시킬 수 있는 지연된 오프로딩 방법을 제안하고자 한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.