• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.526-531
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• 2005

D-클래스는 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 D-클래스의 계산은 NP-완전문제로서 행렬크기 증가에 의한 연산 량 증가 문제 해결을 위해 병렬 컴퓨팅 환경에서의 병렬 알고리즘 설계 및 구현이 필요하다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서의 D-클래스 계산을 위해 Globus 가 설치된 클러스터를 구축하고. MPICH를 이용 효율적인 D-클래스 계산 알고리즘을 설계 및 구현, 실행 결과 그리고 연산 량을 줄일 수 있는 수식 연구와 연구한 수식에 기반한 순차 알고리즘을 논한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.77-83
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• 2010

최근, IT 기반의 환경은 웹서비스의 플랫폼의 변화, 클라우딩 컴퓨팅환경으로의 진화, 스마트 시장의 저변확대로 급속히 변화되고 있는 실정이다. 이와 함께 모니터링 개발 환경도 급속히 변화되고 있다. 이에, 사용자 정의가 가능한 SaaS기반의 모니터링 제공 서비스가 요구된다. 다양한 모니터링 환경을 지원하고 관리자가 요구한 자원 정보를 사용하고 있는 향상된 모니터링 프레임워크로써 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 플랫폼의 고성능 저비용 클러스터 관리 시스템이 가능한 클라우딩 컴퓨팅 시스템이 요구된다. 그리하여 본 연구의 목표는 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 기반 플랫폼의 효율적이고 사용자 정의 가능한 모바일 인터페이스를 가진 3D 뷰어가 제공되는 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.412-414
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• 2006

그리드 네트워크에서 MPI를 사용하여 지리적으로 산재된 컴퓨팅 자원을 활용하고 복잡한 문제를 해결하기 위한 MPICH-G2는 사설 IP 클러스터를 지원하지 못한다는 단점을 가지고 있다. MPICH-G2가 가지는 이러한 문제점을 해결하는 방법으로서 사설 IP 클러스터를 지원하는 MPICH-GP를 NAT와 프락시를 병용하여 설계하고 구현하였다. 사설 IP 클러스터의 프론트 노드에 프락시를 두고, 이를 통해 내부 계산 노드로의 통신 링크를 중계한다. 따라서 사설 IP 클러스터와 공인 IP 클러스터가 혼재된 네트워크에서도 적정한 경로를 설정하고 성공적으로 MPI 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 MPICH-GP의 성능을 기존의 MPICH-G2와 비교하였다. 그리드 환경에서 MPICH-GP는 MPICH-G2의 80% 이상의 성능을 보이며 rank 관리기법을 적용한 경우는 95% 이상의 성능을 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.80-82
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• 2020

전통적으로 기초 과학 분야의 대규모 워크로드 작업들은 슈퍼컴퓨터와 같은 대용량 클러스터 시스템을 이용하여 수행해왔다. 그러나 최근 빅데이터 및 머신 러닝과 같은 새로운 분야에서의 컴퓨팅 자원 요구가 증가하고 기존 사용자의 요구 사항도 다양해짐에 따라 기존의 클러스터 시스템 운영 환경에서는 많은 어려움이 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 지난 3 월부터 KI (KISTI Intelligent) Cloud 서비스를 개발하여 서비스를 제공하고 있다. KI Cloud 서비스는 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, Jupyter 과 RStudio 와 같은 대화형 개발 환경을 웹을 통해 제공함으로써 사용자는 언제, 어디서나 손쉽게 서비스를 활용할 수 있다. 둘째, 컨테이너 기술을 활용하여 사용자가 요구하는 개발 및 실행 환경을 실시간으로 구성하여 제공한다. 셋째, 사용자의 서비스 환경을 동적으로 구성하여 제공함으로써 컴퓨팅 자원의 효율성을 높일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.556-559
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 XOR기반의 효율적인 분산 저장 및 복구 기법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.113-119
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• 2003

컴퓨팅 환경의 고도화와 인터넷 사용자의 급증으로 인해 현재의 Web기반 클러스터 시스템 어카운팅 서비스는 과거에 비해 다수의 사용자로 하여금 보다 많은 양의 데이터를 고속으로 접근할 수 있게 하고있다. 하지만 시스템 환경의 편리함 만큼이나 사용자정보와 데이터의 보안 역시 중요한 요소 중 하나이며 특히 데이터 유출, 해킹 그리고 악의적인 코드 등으로 인한 개인과 기관의 피해는 인터넷 서비스 사업 분야에 있어 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내 TTA(한국정보통신기술협회) 표준 암호 알고리즘인 SEED를 이용한 보다 안정적인 웹기반 클러스터시스템 어카운팅 서비스 방안을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.293-296
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• 2001

클러스터 웹서버는 실질적인 네트웍 컴퓨팅 어플리케이션을 구현하기 위한 중요한 플렛폼으로서 생각되어 왔으며, 그 필요성이 더해가고 있다, 이러한 환경 속에서 트래픽의 증가는 놀라울 정도로 증가하여 다중 호스트 사이의 부하분배 및 효과적인 관리를 위해서 로드밸런싱 기술을 적용할 수 있다. 그러나 네트웍 전역상태(global state)의 불확실성을 반영하고, 고유의 습성을 예상하여 정확한 작업 배치 절정을 하기 위한 적당한 수학적 모델이 많지 않다. 그러한 측면에서 퍼지로직은 수학적으로 모델링하기 어려운 문제를 해결하여 전역상태의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 강력한 패러다임의 하나이다. 본 논문은 이러한 퍼지로직 접근을 통하여 클러스터 웹서버 환경에서의 동적 부하배분을 실현하는 시스템설계 와 도구를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.130-133
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• 2012

맵리듀스 프레임워크는 개발의 편의성, 높은 확장성, 결함 내성 기능을 제공하며 다양한 대용량 데이터 처리에 사용되고 있다. 또한, 최근의 데이터의 폭발적 증가는 높은 확장성을 제공하는 맵리듀스 프레임워크의 도입의 필요성을 더욱 증가시키고 있다. 이 경우 하나의 단일 클러스터에서 처리할 수 있는 계산 용량을 넘어설 수 있으며, 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅 서비스 등에서 계산자원을 빌려오게 된다. 하지만 현재의 맵리듀스 프레임워크는 단일 클러스터 환경을 가정하고 설계되었기에 여러 개의 클러스터로 이루어진 환경에서 수행시킬 경우 전체 계산자원의 이용률이 떨어져서 투입된 자원에 비해 전체적인 성능이 낮아지는 경우가 발생하게 된다. 본 연구에서는 이의 원인이 맵과 리듀스 단계 사이에 존재하는 중간결과의 전송에 있음을 밝히고, 이의 전체 맵리듀스 프레임웍의 성능에 미치는 영향에 대하여 분석해보았다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.587-595
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• 2015

전통적으로 고에너지 물리, 해양, 기상, 천문 우주 등 다양한 과학 분야에서 수천 코어 이상의 CPU를 사용하는 대규모 워크플로우 지원을 요구하고 있으며 이를 위해 대부분 슈퍼컴퓨터와 같은 클러스터 기반의 대용량 시스템이 활용되고 있다. 이러한 시스템은 다수의 사용자 및 기관에 의해 공유되고 있으며, 사용자들의 다양한 요구 사항으로 인해 시스템 운영 및 관리에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상화로 인한 성능 저하 문제를 최소화하고 사용자가 원하는 환경을 동적으로 제공하기 위해 컨테이너 기반 클러스터 관리 플랫폼 방안을 제시하고 구축 사례를 소개한다. 본 논문의 의의는 다음 3가지로 볼 수 있다. 먼저, 컨테이너 기반 가상화 기술과 스케줄러 기능을 연동하여 큰 성능 저하 없이 대규모의 과학워크플로우 지원을 위한 클러스터 구성 및 관리 방안을 제시하였다. 둘째, Docker 와 HTCondor를 활용하여 제시된 방안을 손쉽게 구축한 사례를 소개하였다. 셋째, 널리 활용되는 벤치마크 툴을 이용하여 Docker 성능을 검증하였으며, 다양한 프로그램 언어로 구현된 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 과학 워크플로우 지원 예제를 제시하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제24권4호
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• pp.41-54
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• 2009

인터넷 서비스 데이터량의 지속적인 증가로 대량의 원시 데이터로부터 정보를 가공 처리하는 과정, 체계화된 정보의 저장 관리 및 유용한 정보를 추출하기 위한 분석 등에 분산 컴퓨팅 기술을 적용하는 움직임이 활발히 진행되고 있다. 기존의 RDBMS 기술, MPI 분산 처리 기술 등은 대규모 데이터 처리 환경에 적용하기에는 운영 환경, 기능/성능면에서 확장성 혹은 고비용 문제가 따른다. 그러므로 저가의 서버들로 구성된 대규모 클러스터 환경을 기반으로 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 새로운 시스템들이 대규모 데이터 처리를 요하는 인터넷 서비스 응용에 이용되고 있다. 이를 기반으로 바이오인포매틱스, 과학 시뮬레이션, 비즈니스 인텔리전스 등 다른 응용 영역으로 확대하여 클라우드 서비스로 제공하려는 비즈니스 모델이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 적용한 대규모 데이터 저장 관리 및 처리 기술 동향을 조사하고 클라우드 기반 서비스로의 발전 방향을 서술한다.