• 한국통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1867-1879
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• 1997

DREAM-S는 ATM 네트워크용 교환 시스템에서 응용 프로그램들의 교환기 운용 데이터에 대한 실시간 처리 요구를 지원하기 위한 분산 주기억장치 상주 데이터베이스 시스템(Main Memory Database Systems)이다. DREAM-S는 클라이언트-서버 구조를 가지면서 서버 프로세서에만 디스크가 연결되어 있으며, 대량의 데이터로부터 원하는 데이터를 신속히 검색하기 위하여 T- Tree 색인 구조를 제공한다. 본 논문에서논 DREAM-S에서 T- Tree 색인 구조에 대한 회복 기법를 제안한다. 주기억장치 상주 데이터베이스는 디스크 상주 데이터베이스 보다 뛰어난 성능을 제공하지만 시스템 고장 시(정전 등과 같은 오류) 주기억장치에 저장된 모든 데이터(릴레이션과 색인 구조)가 파손될 수 있다. 따라서 고장 후 파손된 주기억장치 데이터베이스를 신속히 정상 데이터베이스 상태로 회복하는 회복 기법이 필수적이다. 제안된 회복 기법에서는 T-Tree 색인 구조를 각 프로세서의 주기억장치에만 유지하도록 함으로서 ATM 교환기 시스템의 성능에서 병복 현상을 일으킬 수 있는 서버 프로세서의 디스크 출입 오버헤드를 줄인다. 또한, 시스템 고장 후 서버와 모든 클라이언트 시스템들이 병렬 처리 방식으로 각자의 T- Tree(들)를 회복하도룩 함으로서 클라이언트 개수가 많은 경우에도 신속한 회복이 가능하도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.196-198
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• 2003

Virtually every digital signal processors(DSPs) support on-chip multi- memory banks that allow the processor to access multiple words of data from memory in a single instruction cycle. Also, all existing fixed-point DSPs have irregular architecture of heterogeneous register which contains multiple register files that are distributed and dedicated to different sets of instructions. Although there have been several studies conducted to efficiently assign data to multi-memory banks, most of them assumed processors with relatively simple, homogeneous general-purpose resisters. Therefore, several vendor-provided compilers fer DSPs were unable to efficiently assign data to multiple data memory banks. thereby often failing to generate highly optimized code fer their machines. This paper presents an algorithm that helps the compiler to efficiently assign data to multi- memory banks. Our algorithm differs from previous work in that it assigns variables to memory banks in separate, decoupled code generation phases, instead of a single, tightly-coupled phase. The experimental results have revealed that our decoupled algorithm greatly simplifies our code generation process; thus our compiler runs extremely fast, yet generates target code that is comparable In quality to the code generated by a coupled approach

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.75-78
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• 2017

This paper compares operational and network analysis of centralized and distributed repository for big data solutions in the IoT enabled Smart Grid environment. The comparative analysis clearly depicts that centralize repository consumes less memory consumption while distributed locality-based repository reduce network complexity issues than centralize repository in state-of-the-art Big Data Solution.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.450-459
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• 2016

매년 RDFS 데이터는 대용량화 되어 가며, 빠른 질의를 위한 SPARQL 처리방식에 대한 변화가 필요하게 되었다. 이를 위해 대용량 분산 처리 프레임워크를 활용한 SPARQL의 질의 처리방식이 많이 연구되고 있다. 기존의 연구 중 대용량 분산 처리 프레임워크인 Hadoop(MapReduce) 기반 질의 엔진은 반복적인 작업으로 인한 잦은 I/O 발생으로 실시간 질의 처리가 불가능하며, 인메모리 기반 분산 질의 엔진 역시 낮은 단계의 언어 수준에서 분산 구조를 고려한 구현이 필요하기 때문에 질의 엔진 구축이 어렵다. 본 논문에서는 인메모리 기반 분산 질의 처리 프레임워크인 SparkSQL을 활용하여 대용량 트리플 데이터에 대한 SPARQL 질의문 처리 속도를 향상시킬 수 있는 질의 처리 엔진 구축 방법을 제안한다. SparkSQL 은 Spark 기반의 고수준 분산 질의 엔진으로서 기존의 SQL문을 활용한 질의가 가능하다. 따라서 SPARQL 질의문을 처리하기 위해서는 Jena를 이용하여 Algebra Tree를 생성한 후 이를 Spark 시스템에 적용하기 위한 Spark Algebra Tree로 변환해야 한다. 그리고 이를 이용하여 SparkSQL 질의문을 생성하는 시스템을 구축하였다. 또한 Spark 인메모리 시스템에서 보다 효율적인 질의 처리를 위한 DataFrame기반의 트리플 Property 테이블 설계를 제안하고 SparkSQL 프레임워크에 활용하였다. 마지막으로 기존의 분산처리 프레임워크를 사용한 질의 엔진과 비교 평가를 통하여 연구의 타당성을 검증한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.207-211
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• 2023

Traditional methods for datamining typically assume that the data is small, centralized, memory resident and static. But this assumption is no longer acceptable, because datasets are growing very fast hence becoming huge from time to time. There is fast growing need to manage data with efficient mining algorithms. In such a scenario it is inevitable to carry out data mining in a distributed environment and Frequent Itemset Mining (FIM) is no exception. Thus, the need of an efficient incremental mining algorithm arises. We propose the Distributed Incremental Approximate Frequent Itemset Mining (DIAFIM) which is an incremental FIM algorithm and works on the distributed parallel MapReduce environment. The key contribution of this research is devising an incremental mining algorithm that works on the distributed parallel MapReduce environment.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권6호
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• pp.592-598
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• 2000

분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory) 시스템에서 데이타 참조의 지역성은 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 데이타 참조의 지역성을 고려하여 적절하게 데이타를 배치할 경우 전체적인 시스템 성능 향상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 데이타 배치 방식을 효과적으로 적용할 수 있는 동적제한 디렉터리 기법에서 성능을 평가한다. 데이타 배치 방식 정보는 동적 제한 디렉터리 기법에서 존재 비트를 효과적으로 이용할 수 있다. 그리고 적절한 존재 비트의 사용은 메모리 오버헤드를 줄이고 디렉터리 풀을 효율적으로 사용하므로 성능을 향상시킬 수 있다. 성능 평가를 위해 서로 다른 공유 특성을 가진 3개의 응용 프로그램으로 모의 실험하였다. 모의 실험 결과 최적 배치 방식은 3.6 배의 성능을 향상시킬 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제1권2호
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• pp.141-158
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• 2005

A new design of distributed crack sensors based on the topological change of transmission line cables is presented for the condition assessment of reinforced concrete (RC) structures during and immediately after an earthquake event. This study is primarily focused on the performance of cable sensors under dynamic loading, particularly a feature that allows for some "memory" of the crack history of an RC member. This feature enables the post-earthquake condition assessment of structural members such as RC columns, in which the earthquake-induced cracks are closed immediately after an earthquake event due to gravity loads, and are visually undetectable. Factors affecting the onset of the feature were investigated experimentally with small-scale RC beams under cyclic loading. Test results indicated that both crack width and the number of loading cycles were instrumental in the onset of the memory feature of cable sensors. Practical issues related to dynamic acquisition with the sensors are discussed. The sensors were proven to be fatigue resistant from shake table tests of RC columns. The sensors continued to show useful performance after the columns can no longer support additional loads.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권9호
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• pp.793-802
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• 2000

본 논문에서는 분산 공유 메모리(distributed shared memory) 시스템에서 데이터의 일치성(consistency)을 마감시간(deadline) 이내에 완료하기 위해서 새로운 실시간 프로토콜을 제안한다. 분산 공유 메모리 시스템에서 사용되는 공유 데이터는 여러 시스템에 복제를 할 수 있기 때문에 이들간 일치성을 효과적으로 유지시키기 위한 여러 방법이 연구되어 왔다. 기존의 방법들은 평균 액세스 비용을 단축시키기 위한 것이고 프로토콜에 따라 서로 다른 복사본의 개수를 갖게 되며 일치성 유지를 위한 비용은 시스템이 갖고 있는 복사본의 개수에 따라 증가한다. 각 노드가 서로 다른 데드라인을 갖는 실시간 분산시스템에서는 일치성 유지를 주어진 데드라인이내에 완료하기 위해서는 일치성 유지를 위한 비용을 줄이는 것도 요구되지만 데드라인이 상대적으로 급한 노드에 대한 우선적인 처리가 요구된다. 실시간 프로토콜에서는 각 분산 시스템에서 데드라인이 상대적으로 급한 노드가 항시 복사본을 갖게 하고 전체 복사본의 개수를 제한한다. 시뮬레이션을 통해서 실시간 프로토콜의 성능향상을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권3호
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• pp.1-8
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• 1998

In this paper, we propose a Neural Call Admission Control (CAC) method using a Sparse Distributed Memory(SDM). CAC is a key technology of TM network traffic control. It should be adaptable to the rapid and various changes of the ATM network environment. conventional approach to the ATM CAC requires network analysis in all cases. So, the optimal implementation is said to be very difficult. Therefore, neural approach have recently been employed. However, it does not mett the adaptability requirements. because it requires additional learning data tables and learning phase during CAC operation. We have proposed a neural network CAC method based on SDM that is more actural than conventioal approach to apply it to CAC. We compared it with previous neural network CAC method. It provides CAC with good adaptability to manage changes. Experimenatal results show that it has rapid adaptability and stability without additional learning table or learning phase.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.333-336
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• 2000

We discuss the direct methods (Gauss-Jordan and Gaussian eliminations) to solve linear systems on distributed memory parallel computers. It will be shown that the so-called row-cyclic storage gives rise to the best performance among the standard three (row-cyclic, column-cyclic and cyclic-cyclic) data storages. We also show that Gauss-Jordan elimination, rather than Gaussian elimination, is highly efficient for the direct solution of linear systems in parallel processing, though Gauss-Jordan elimination requires a larger number of arithmetic operations than Gaussian elimination. Numerical experiment is performed on HITACHI SR12201 with the standard libraries MPI and BLAS.