• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.171-178
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• 2013

데스크톱 그리드 컴퓨팅은 이질성과 휘발성을 갖는 데스크톱 자원을 활용하여 대용량의 컴퓨팅 작업을 수행한다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서는 서로 다른 성능을 갖는 데스크톱 자원의 연산 참여와 이탈이 자유롭기 때문에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 보장하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 데스크톱 그리드 컴퓨팅에 연산 수행의 안정성과 신뢰성을 제공하기 위한 방안으로 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 자원 그룹핑 기법을 설계한다. 아울러, 실제 데스크톱 그리드 시스템의 연산 수행 로그 데이터에 기반하여 자원 그룹핑을 수행하고, 데스크톱 자원 그룹에 대한 결함포용으로의 적용 방안을 제시한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권4호
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• pp.707-716
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• 2011

It is important that desktop grids should be able to aggressively deal with the dynamic properties that arise from the volatility and heterogeneity of resources. Therefore, it is required that task scheduling be able to positively consider the execution behavior that is characterized by an individual resource. In this paper, we implement a log analysis system with REST web services, which can analyze the execution behavior by utilizing the actual log data of desktop grid systems. To verify the log analysis system, we conducted simulations and showed that the resource group-based task scheduling, based on the analysis of the execution behavior, offers a faster turnaround time than the existing one even if few resources are used.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.65-75
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• 2009

결과 검증은 데스크톱 그리드 환경에서 불특정 자원들에 의해 수행된 작업 결과의 정확성을 보장하는데 필수적이다. 전형적으로 투표기반 기법과 믿음기반의 기법이 데스크톱 그리드 환경에서 사용되어 왔지만, 이들 기법은 작업의 잉여 중복에 의한 자원 낭비와 동적 환경의 비적응성에 의한 반환 시간의 증가 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 자원의 믿음 정도와 결과 반환 확률을 이용하여 적응적으로 작업 복제 개수를 결정할 수 있는 퍼지 추론 기반의 복제 기법을 제안한다. 따라서, 제안 기법은 동적 연산 환경의 적절한 대처를 통해 작업 복제 개수를 결정함으로써 자원 낭비를 줄여주고 전체 작업의 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 반환 시간, 자원 낭비, 작업의 재복제 횟수의 관점에서 우수함을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권6호
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• pp.628-646
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• 2009

Users want to browse and search various web contents with mobile devices which can be used anywhere and anytime without limitations, in the same manner as desktop. But mobile devices have limited resources compared to desktop in terms of computing performance, network bandwidth, screen size for full browsing, and etc, so there are many difficulties in providing support for mobile devices to fully use desktop-based web contents. Recently, mobile network bandwidth has been greatly improved, however, since mobile devices cannot provide the same environment as desktop, users still feel inconvenienced. To provide web contents optimized for each user device, there have been studies about analyzing code to extract blocks for adaptation to a mobile environment. But since web contents are divided into several items such as menu, login, news, shopping, etc, if the block dividing basis is limited only to code or segment size, it will be difficult for users to recognize and find the items they need. Also it is necessary to resolve interface issues, which are the biggest inconvenience for users browsing in a mobile environment. In this paper, we suggest a personalized adaptation system that extracts item blocks from desktop-based web contents based on user interests, layers them, and adapts them for users so they can see preferred contents first.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.429-439
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• 2006

데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.45-50
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• 2019

IT의 점진적 진보에 따라 수동적인 작업 처리가 자동화되고 이를 통해 전반적인 삶의 질이 대폭 발전되었다. 이는 실생활에 접목된 다양하고 많은 스마트 디바이스간 유기적인 토폴로지가 형성됨으로써 가능하다. 이러한 다양한 스마트 디바이스에 서비스를 제공하기 위해서 기업 또는 사용자들은 클라우드를 이용하고 있다. 클라우드에서의 서비스는 크게 Infrastructure as a Service(IaaS), Platform as a Service(PaaS), Software as a Service(SaaS)로 나뉜다. SaaS는 PaaS 위에서 동작되고, PaaS는 IaaS 위에서 동작한다. 이와 같이 IaaS는 모든 서비스의 기반이기 때문에 가상화하는 자원을 효율적으로 운용하기 위한 알고리즘이 요구된다. 이 중에 데스크탑 자원 가상화는 기존 데스크탑 PC의 비가용 상태 시간의 자원 고가용성을 위해 사용된다. 이러한 자원의 고가용성을 위해서는 계층적 구조에 대한 클러스터링이 중요시된다. 또한 많은 클러스터링 알고리즘 중에서 데스크탑 PC의 분포율 및 환경에 따라 주로 사용되는 자원 비중이 다르기 때문에 적합한 알고리즘을 선정하는 것이 매우 중요하다. 만일 동작 환경의 데스크탑 자원 가상화에 적합한 알고리즘을 찾기 위해 다양한 시도를 한다면 이에 대한 전력적, 시간적, 인력에 대한 막대한 비용이 초래된다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화의 클러스터 선정을 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터인 RCS를 제안한다. RCS에 클러스터 수, 호스트 수를 증가하여 동작하는 과정의 시각화 및 수행 시간을 비교 분석한다. 이를 통하여 데스크탑 PC들의 서로 다른 환경에서 클러스터링 알고리즘 선정 및 요소를 올바르게 적용할 수 있도록 클러스터링 시뮬레이션을 제공한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.933-937
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• 2010

This study aimed at the introduction of desktop method for assessment of environmental flows developed by IWMI(International Water Management Institute) recently and its application to Geum river basin. This scheme simulated the influence on aquatic ecosystem caused by watershed development and in turn the decrease of water quantity keeping the river's own flow regime. It was found to be as very effective method although it had simple structure. Flow duration curves for different environmental classes at Sutong and Gongjoo sites were estimated according to the natural conditional scenario of Geum river basin and the results were relatively compared well with the previous studies. The behaviors of monthly average runoff time series of both sites showed the level of A class. The results of this study would provide the fundamental data to establish the future plans of monitoring or management for aquatic ecosystem of Geum river basin.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.250-253
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• 2011

Chip manufacture nowadays turned their attention from accelerating uniprocessors to integrating multiple cores on a chip. Moreover desktop graphic hardware is now starting to support general purpose computation. Desktop users are able to use multi-core CPU and GPU as a high performance computing resources these days. However exploiting parallel computing resources are still challenging because of lack of higher programming abstraction for parallel programming. The 2-dimensional discrete cosine transform (2D-DCT) algorithms are most computational intensive part of JPEG encoding. There are many fast 2D-DCT algorithms already studied. We implemented several algorithms and estimated its runtime on multi-core CPU and GPU environments. Experiments show that data parallelism can be fully exploited on CPU and GPU architecture. We expect parallelized DCT bring performance benefit towards its applications such as JPEG and MPEG.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권12호
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• pp.295-300
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• 2018

최근 IT 기술의 급성장에 따라 종래의 많은 수동적인 업무가 자동화되었다. 이러한 자동화를 통해 많은 사람들의 여가 시간이 증대되고 이를 위한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 또한, 소형화되고 휴대에 편리한 스마트 디바이스의 등장으로 시간과 장소에 구애를 받지 않고 다양한 인터넷 서비스 이용이 가능하다. 많은 디바이스 및 서비스에서 발생되는 빅 데이터의 효율적인 저장 처리를 위해 가상화 기반의 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구 중에 온-프레미스 기반 분산된 데스크탑 자원을 통합하고 사용자에게 제공하는 데스크탑 스토리지 가상화는 가상화를 이용하여 분산된 레거시 데스크탑내에 사용되지 않는 자원을 통합한다. 이는 사용자에게 신뢰성 제공을 위한 고가용성이 매우 중요시된다. 또한, 분산된 데스크탑 기반 자원 통합 환경에서 효율적인 데이터 분배 저장 처리를 위한 계층적 구조 및 자원통합 연구들이 진행되고 있다. 그러나 온-프레미스 기반 자원 통합 환경에서 서버 고장 발생시 효율적인 대처를 위한 운영 연구가 미흡하다. 이러한 운영적 서버 고가용성을 위해 본 논문에서는 온-프레미스 기반 분산된 데스크탑내 스토리지 통합 환경에서 데스크탑 서버의 장애 발생에 따른 능동적인 대처가 가능한 무중단 서버 관리 기법을 제안한다. 이는 데스크탑 기반 통합 환경에서 데스크탑 추가 및 제거가 용이하다. 또한, 장애발생에 따라 대체 서버가 능동적으로 수행된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.369-374
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 컴퓨팅 및 스토리지 자원에 대한 요구가 대규모로 증가하면서 스토리지 시스템에서는 스토리지 공간을 효율적으로 절감하고 활용할 수 있는 중복제거 기법을 적용하고 있다. 특히 가상 데스크탑 인프라 환경에서 가상 데스크탑 이미지들에 대해 동일한 데이터가 중복되어 저장되는 것을 방지함으로써 스토리지 공간을 절감하는데 큰 효과를 얻을 수 있다. 하지만 안정적인 가상 데스크탑 서비스를 제공하기 위해서는 중복제거로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드와 주기적으로 발생하는 데이터 입출력 폭증, 그리고 빈번한 랜덤 입출력 동작과 같은 가상 데스크탑이 가지고 있는 특이한 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있는 스토리지 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 데스크탑 및 스토리지 서비스를 지원하기 위해 개발된 클러스터 파일 시스템을 제시한다. 여기에서는 가상 데스크탑 이미지들에서 중복된 데이터가 스토리지에 저장되기 이전에 실시간으로 검출하고 제거하는 인라인 데이터 중복제거 기법을 통해 스토리지 공간을 절감한다. 또한 가상 데스크탑 이미지에 대한 중복제거 처리를 가상 호스트가 아니라 가상 데스크탑 이미지가 실제로 저장되는 데이터 서버에서 수행함으로써 중복제거 처리로 인한 가상 데스크탑의 성능 오버헤드를 줄인다.