그리드(Grid)[1] 환경은 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원과 방대한 데이터를 네트워크로 상호 연동하여 지역적으로 분산되어있다는 제약을 받지 않고 효과적으로 활용할 수 있는 환경으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 그리드 기술은 고성능 및 대용량의 계산 능력을 필요로 하는 과학 및 공학 응용 연구와, 상호 협력 작업을 가능하게 하는 협업 환경을 가능하게 해준다. 따라서 그리드 기술을 기반으로 분산된 자원을 사용자가 쉴게 사용할 수 있도록 해주는 문제해결환경(PSE Problem Solving Environment)에 대한 개발이 요구되고 있다. 이 논문은 현존하는 PSE의 기능을 분석하고, NT응용에서 사용 할 수 있는 포탈을 구축하고 활용하는 과정에서 실제 그리드 환경을 제공하는 서버측의 내용을 기술하였다.
그리드는 기존의 컴퓨팅 환경을 대체하는 새로울 환경으로 각광받고 있다. 그러나 그리드가 원천적으로 가지고 있는 이질적인 특성으로 인한 사용상의 복잡함 때문에 일반 사용자가 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 그리드 안경에서 사용자에게 편리하고 향상된 작업 환경을 제공하고 효율적인 작업의 수행을 돕는 JCML(Job Control Markup Language)과 편집기에 대해 소개한다. JCML은 기존의 글로버스에서 사용하는 RSL을 향상시킨 작업 제어 언어이다. JCML은 표준 XML 문서 형식으로 설계되어 그리드 서비스와의 데이타 호환성을 제공하며, 작업의 표현과 의존성 정보를 표시하기 위해 GXL(Graph eXchange Language)을 이용한 그래프 방식으로 노드와 에지를 사용하여 두 노드간의 의존성을 표현한다. 그리고 JCML 편집기는 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 GUI 기반의 비주얼 환경을 제공하며, 끌어다 놓기와 같은 간단한 조작만으로도 복잡한 작업 지시를 수행할 수 있도록 구성되었다.
그리드 데이터베이스는 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산된 데이터의 효율적 처리와 사용을 위한 데이터 베이스 관리 시스템이다. 공간 데이터는 일반적인 데이터에 비해 지역적 특성에 따른 이용도가 높으며, 대용량의 저장 공간을 필요로 하는 특징을 포함한다. 그리드 데이터베이스는 이러한 공간 데이터의 관리를 위한 최적의 시스템으로 적용 가능하다. 그러나, 기존의 분산 데이터베이스 시스템과는 달리 지역적 자율성을 보장하기 때문에 단일 관리자에 대한 적용이 불가능하거나 비효율적인 시스템 구성이 이루어질 가능성이 있다. 또한 동적으로 변화되는 환경에 유동적인 대응을 위해서는 효율적인 재조직 연산이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서 계층 구조를 이용한 동적 재조직 기법을 제안한다. 제안 기법은 재조직 수행 시 데이터베이스들의 정보를 논리적으로 취합하는 오가나이저를 생성한다. 또한, 오가나이저를 계층적 구조로 구성을 함으로써 단계적인 정보 전파 및 재조직 연산 수행을 지원하게 된다. 이를 통해 지역적인 재조직 연산의 지원 및 효율적 균형 조정이 가능해진다. 부가적으로 불필요한 재조직 연산의 제거가 가능하다. 성능평가를 통해 제안 기법이 재조직 수행 후에 전체적인 처리량을 향상시킴을 보인다.
권한의 위임은 그리드 컴퓨팅과 같은 대규모의 분산 환경에서 사용자가 원하는 작업을 처리하기 위해 해당 노드에 권한을 부여하는 중요한 과정 중의 하나이다. 하지만, 기존의 권한 위임 기법들은 작업에 대한 적절한 권한을 부여하지 못하거나, 위임의 범위를 세분화하지 못하고, 작업의 처리 과정에 대한 위임이 아닌 자원 자체에 대한 접근 권한의 위임만이 존재한다. 또한 시스템 자원의 예약이나 실행 전 ·후의 호스트 접근 등 작업의 실행 전 후의 위임이 필요한 과정에 대하여 적절한 위임을 적용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경에서의 제약적인 위임을 위한 방법 및 명세를 제안한다. 제안한 방법은 위임을 작업 측면과 권한 측면으로 분리하고, 위임의 명세 및 절차를 XM L스키마와 UML을 이용하여 표현하며, 분산 컴퓨팅 환경에서의 제한적인 위임 시나리오를 제시한다.
본 논문에서는 일반적인 건물자동제어 시스템의 아키텍처를 네트워크 구성과 관제점, 상호운영성, 성능 측면에서 분석하고, 점대점 고속 유선 방식으로 연결된 가상화 기반의 새로운 건물자동제어 시스템을 제시하였다. 클라우드 컴퓨팅 기반의 건물자동제어 시스템은 사용자 기반의 환경제어를 가능하게 하며 건물자동제어 시스템의 성능 향상을 통하여 건물에너지관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 또한, 가상화 방식은 부하관리사업자의 건물 군관리를 효율적으로 수행할 수 있도록 한다.
D-클래스의 계산은 NP-완전 문제로서 그 결과를 개인키, 공개키로 이용하여 보안에 응용될 수 있는 가능성을 가지고 있으나 계산 복잡도로 인해 현재 극히 제한된 크기의 행렬에 대한 D-클래스만이 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 D-클래스 계산을 효율적으로 할 수 있는 수식과 알고리즘을 설계 및 구현하였지만, 행렬의 크기가 증가함에 따라 결과를 얻는 것에는 한계가 있다. 이것을 해결하기 위해 많은 컴퓨터를 사용할 수 있는 그리드 컴퓨팅이 필요하다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경에서 최적화된 알고리즘 설계 및 구현을 위해 Globus 가 설치된 클러스터를 구축하고, MPICH 를 이용 효율적인 D-클래스의 계산 알고리즘을 설계 및 구현하여 실행 결과에 대해 논한다.
그리드와 같은 대규모 컴퓨팅 자원이 연결되어 이용되는 분산처리 환경에서 가장 중요한 기능중에 하나가 자원 탐색(lookup)기능이다. 찾기 기능은 미리 정해진 형태로 지원을 등록하고 이 정보를 중앙에서 관리하는 단일기관이나 소규모로 분산된 컴퓨팅 자원을 공유하는 환경에서는 문제되지 않는다. 그러나 임의로 가입과 탈퇴가 가능하고 대규모로 자원이 연결된 그리드 환경에서는 빠른 자원 탐색이 성능의 기본 요소가 된다. 이 논문에서 그리드 환경에서 자원탐색 방법으로 분산형 자원탐색 방법인 Chord시스템을 이용하고 자원탐색방법을 신뢰성 있게 유지하기 위해 메시지큐를 이용하여 시스템을 모델링하고 시스템을 설계한 내용을 기술하였다. 이를 위하여 Chord시스템에 Message Queue System을 통합하여 응용 프로그램에서 요청한 자원탐색을 메시지 큐에 저장하여 노드가 failure되거나 네트워크가 분할이 되더라도 메시지 큐에 저장된 내용을 바탕으로 일관성을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.
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.
Self-organization of distributed wireless sensor nodes is a critical issue in wireless sensor networks (WSNs), since each sensor node has limited energy, bandwidth, and scalability. These issues prevent sensor nodes from actively collaborating with the other types of sensor nodes deployed in a typical heterogeneous and somewhat hostile environment. The automated self-organization of a WSN becomes more challenging as the number of sensor nodes increases in the network. In this paper, we propose a dynamic self-organized architecture that combines tree topology with a drawn-grid algorithm to automate the self-organization process for WSNs. In order to make our proposed architecture scalable, we assume that all participating active sensor nodes are unaware of their primary locations. In particular, this paper presents two algorithms called active-tree and drawn-grid. The proposed active-tree algorithm uses a tree topology to assign node IDs and define different roles to each participating sensor node. On the other hand, the drawn-grid algorithm divides the sensor nodes into cells with respect to the radio coverage area and the specific roles assigned by the active-tree algorithm. Thus, both proposed algorithms collaborate with each other to automate the self-organizing process for WSNs. The numerical and simulation results demonstrate that the proposed dynamic architecture performs much better than a static architecture in terms of the self-organization of wireless sensor nodes and energy consumption.
이 논문에서는 OGSA 기반 그리드 서비스의 특징을 기술하고 서비스 데이터 정보 수집을 위한 서비스 컴포넌트를 기술한다. SOA를 위한 그리드 서비스의 구성을 위해서는 주요한 시스템 컴포넌트와 이들 간의 상호작용을 기술하는 시스템의 고수준의 소프트웨어 아키텍처로부터·SOA를 위한 그리드 서비스를 구성하기 위한 체계적인 접근이 고려되어야 한다. 이 논문의 목적은 서비스 데이터 수집기 서비스의 설계 및 구현이며 서비스 데이터 수집기 서비스는 인터넷과 같은 광대역 환경에서의 신뢰성 있는 수행을 위해 통지 메커니즘에 의해 비동기적으로 작동한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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