이 기종의 네트워크와 시스템 자원으로 구성된 그리드 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기 위해서는 효과적인 그리드 자원선택이 필수적이다. 이를 위해 본 논문은 의사결정 트리 기법을 이용한 그리드 자원선택 시스템을 제안한다. 이 시스템은 자원 정보를 기록한 데이터 셋을 바탕으로 사용자들이 선택하는 자원들을 처리 할 데이터의 특성과 사용자의 요구사항으로 분석해서 자원선택을 위한 의사결정 트리를 구축한다. 그리드 사용자의 자원 요청 시 의사결정 트리를 탐색하여 사용자 요구 및 작업 특성에 적합한 자원들을 선택하여 작업을 할당함으로써 사용자 만족도를 향상시킴은 물론 전체 그리드 시스템의 성능을 개선한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 의사결정 트리 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G 및 Nimrod-G와 비교하여 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 더 적은 작업 손실 및 처리시간을 제공함으로써 그리드 자원선택 및 데이터 분산 처리에 효과적이라는 사실을 증명한다
그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.
다양한 과학 분야에서 대규모의 계산집중적인 어플리케이션들이 많은 그리드 자원을 활용해감에 따라 그 실행 관리와 제어의 어려움도 증가하였다. 어플리케이션의 반복되는 실행으로 축적된 작업 이력을 참조하여 어플리케이션의 특성을 파악하고 그리드 자원 선택 정책을 결정하였다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경과 이를 활용한 어플리케이션의 이력을 분석하기 위해 통계적 기법인 PBDF(Plackett-Burman with Fold-Over)계획법을 적용하였다. PBDF는 그리드 환경과 어플리케이션에서 주요한 요인들을 파악하고, 그것들이 얼마만큼 영향을 미치는 가를 수치화한다. 영향력 큰 요인은 작업 이력에서 참조 프로파일을 찾고 적절한 자원을 선택하는데 사용하였다. 응용의 수행 결과를 다시 작업 이력에 포함시키고 인자의 신뢰도를 조정하였다. 본 연구는 항공우주 연구 그리드의 작업 이력을 분석하여 적응형 자원 선택 알고리즘을 제안하였다. 주요한 요인들의 영향력을 계산하고 자원 선택 정책에 반영하는 실험을 하였다. 또한, 수행이 끝난 후 인자의 신뢰도를 평가해 그리드 환경 변화에 적응하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 오류가 빈번한 그리드 환경에서 자원 선택 기법을 평가하기 위해 다양한 시나리오에서 그 적응력을 실험하였다.
본 논문은 그리드 서비스 환경에서 효율적인 자원 관리를 위한 프레임워크를 개발한다. 자원 관리는 그리드 서비스의 핵심이며, 자원의 가변적 특성에 적응적으로 대처하기 위한 프레임워크인 GridRMF(Grid Resource Management Framework)를 모델링하고 개발한다. GridRMF는 그리드 자원의 참여 의도에 따라 계층적으로 관리한다. 계층적 자원 관리는 가상 조직 관리를 위한 VMS(Virtual organization Management System)와 메타데이타 관리를 위한 RMS(Resource Management System)로 관리 도메인을 구분한다. VMS는 최적 가상 조직 선택 전략에 의해 자원을 중개하며, LRM(Local Resource Manager) 자동 회복 전략에 의해 가상 조직의 결함에 대처한다. RMS는 자원 상태 모니터링 정보를 적응적 성능 기반 작업 할당 알고리즘에 적용하여 부하균등화와 결함에 대처한다.
본 논문에서는 분산 환경 상에서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 분석 프로그램을 편리하게 수행할 수 있도록 하는 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-un of Application)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 그리드 시스템 META는 CFD 프로그램 개발자들이 네트워크에 분산된 계산 자원들을 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 한다. 그리드 컴퓨팅과 관련하여 연구주제로는 고장허용, 자원 선택, 사용자 인터페이스 설계 등이 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)로 작성된 SPMD(Single Program, Multiple Data) 구조의 병렬프로그램을 실행시키기 위한 자동 자원 선택방법을 활용하였다. 본 논문에서 제안한 자원 관리기법은 네트워크상의 전송지연 시간과 시험수행을 통해 얻어진 핵심루프의 경과시간을 이용한다. 전송지연시간은 병렬 프로그램이 복수의 시스템에 분산되어 수행될 때 수행 성능에 큰 영향을 주는 요인이다. CFD 프로그램들의 공통적인 특성 때문에 핵심루프 경과시간은 전체 수행시간을 예측할 수 있는 지표가 된다. 핵심루프는 CFD 프로그램의 전체 수행시간 중 90% 이상을 차지한다.
본 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 안정적인 자원을 선택하고 활용하는 자원 관리 방법을 제안한다. 모바일 그리드에서 이동 기기를 작업 처리에 이용하고자 하는 연구들이 많이 이루어지고는 있지만 모바일 장치의 불규칙한 이동성, 서비스 탐색, 자원 공유, 기기의 다양성, 제한적인 배터리 용량 등의 제약으로 인하여 기존 유선 그리드 환경에서의 작업 처리에 비해 신뢰성이 매우 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 연구가 진행되었고 대표적으로 프록시 기반 모바일 그리드 구조와 에이전트 기반 모바일 그리드 구조를 들 수 있다. 본 논문에서는 IP 페이징을 프록시 기반 모바일 그리드 구조에 적용하여 보다 쉽게 유휴 자원 탐색과 그리드 자원 정보를 관리하고자 한다. 그리고 모바일 기기의 작업 관리를 위하여 SIP(Session Initiation Protocol)를 이용하여 지속적으로 모바일 기기의 이동성을 관리하고 페이징 캐쉬를 이용하여 모바일 기기의 자원 변화와 배터리 용량을 관리하여 자원 예약을 통해 진행 중인 작업의 이주를 허용하고자 한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 모바일 그리드 구조가 효율적이고 안정적임을 보여준다.
계산 그리드 환경은 서로 다른 성능과 이질적인 네트워크 상태들을 갖는 LAN/WAN으로 구성되고 다양한 형태의 프로그램이 수행된다. 이러한 환경에서 각 노드의 작업은 프로그램의 특성에 따라 이질적인 네트워크 환경과 각 노드의 컴퓨팅 파워를 고려하여 수행되기 때문에 자원 선택 브로커의 역할은 매우 중요하다. 본 논문은 계산 그리드 환경에서 프로그램 특성에 따라 네트워크 상태 정보와 각 노드의 성능을 고려하여 각 노드에 할당될 작업 프로세스의 수를 결정하는 새로운 자원 선택 브로커를 제안한다. 제안된 자원 선택 브로커는 다음과 같이 3단계로 구성된다. 첫째 프로그램의 특성을 반영하여 지연시간 대역폭 정보와 cup 혼합정보를 이용하여 각 노드의 성능비율을 계산하고, 이러한 비율에 의해 각 노드에서 수행될 작업 프로세스의 수를 결정한다. 둘째, 이전 단계에서 결정된 작업 프로세스의 수를 기반으로 RSL 파일을 자동으로 생성한다. 마지막으로, 각 노드는 RSL파일을 이용하여 작업 프로세스들을 생성하고 자신에 할당된 작업을 수행한다. 실험 결과에 의하면 작업량, 프로세스 수, 노드 수 관점에서 프로그램의 특성을 반영한 제안된 방법이 기존 방법(균등)과 지연시간-대역폭을 고려한 것에 비해 $278%\sim316%,\;524%\sim595%,\;924%\sim954%$ 향상되었다.
We propose a strategic R&D resource allocation and project selection model based on national R&D policy and objectives. First, contributions to R&D policy and objectives for each R&D area are evaluated by using analytical hierarchy process (AHP). Second, fuzzy Delphi are proposed to estimate R&D budget for each R&D area. Then, a project selection grid is also introduced to implement two-phased evaluation for R&D project selection. We also discuss how to improve the consistency in AHP and how to reduce the pairwise comparison in AHP. The proposed model enables the decision makers to allocate R&D budget, and to evaluate and select the R&D proposals based on both the contribution to national R&D policy and objectives, and the size of each R&D area concurrently
We propose a strategic R&D resource allocation and project selection model based on national R&D policy and objectives. First, contributions to R&D policy and objectives for each R&D area are evaluated by using analytical hierarchy process (AHP). Second, fuzzy Delphi are proposed to estimate R&D budget for each R&D area. Then, a project selection grid is also introduced to implement two-phased evaluation for R&D project selection. We also discuss how to improve the consistency in AHP and how to reduce the pairwise comparison in AHP. The proposed model enables the decision makers to allocate R&D budget, and to evaluate and select the R&D proposals based on both the contribution to national R&D policy and objectives, and the size of each R&D area concurrently.
본 연구에서는 웹서비스 기반 그리드 환경에서 효과적인 자원선택을 할 수 있는 자원 선택 프레임웍을 설계 구현하였다. 이 프레임웍을 활용하여, 어플리케이션이 요구하는 자원 명세와 자원 공급자의 자원공급 정책을 기술할 수 있도록 지원하고, 이틀 토대로 다양한 자원 선택 알고리즘을 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 소규모의 그리드 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 그리드 상에서 어플리케이션의 성질을 고려한 자원 선택이 충분한 효과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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