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.
최근 과학 기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위하여 고성능의 계산 자원이 필요하게 되었다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 제한된 자원 안에서 최대한의 결과를 얻어내기 위한 프로세스, 실시간 작업의 총 실행시간을 정확하게 예측할 수 있는 스케줄링 정책이 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 시스템 효율성 증대를 위한 시스템 구조, 프로세스를 도출하고, 그리드 컴퓨팅 기반의 작업 방법론 도출, 자원(Agent)의 작업에 대한 문제점을 효율적으로 관리할 수 있는 위험 정책 모듈, 자원 할당 및 문제되는 자원들을 재할당 할 수 있는 스케줄링 기법 및 할당 기법, 자원(Agent) 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있도록 그리드 컴퓨팅 기반의 위험 관리 시스템을 제안하였다.
국제해사기구(IMO)는 해상을 항해하는 선박에 대해, 해상사고의 인적요인이 발생하지 않도록 e-Navigation이라는 새로운 해상안전 지원체계를 개발하고 도입하려 하고 있다. 한국은 e-Navigation 개발에 적극적으로 참여하여 e-Navigation 에 자체적으로 개발한 개념을 더해 한국형 e-Navigation인 '차세대 해양안전종합관리체계 기술'을 개발하고 있으며 2019년 도입을 목표로 하고 있다. 한국형 e-Navigation은 해양안전을 위한 다양한 기능을 제공할 수 있도록 설계되고 있는 만큼 각 기능별로 필요한 데이터의 종류가 공간 데이터와 일반 데이터, 파일, 기상 그리드등 다양하다. 따라서 이들 데이터를 eNavigation의 각 기능 서비스 시스템에 적절히 제공할 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation에서 필요로 하는 데이터를 분석하고 이러한 이종 데이터를 제공할 수 있도록 REST API를 이용한 이종 데이터 서비스 시스템의 아키텍처를 설계하였다.
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.
기존의 슈퍼컴퓨팅 서비스는 사용자(연구자)가 쉘 터미널을 통해 로그인 서버에 접속하여 커맨드 라인에서 계산 작업을 수행하는 단순한 형태를 띠고 있으며, 이는 컴퓨팅 자원에 대한 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 제공하기 위하여 본 논문에서는 국가 슈퍼컴퓨팅 서비스 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 상세히 기술한다. 제안된 프레임워크는 사용자 관리 및 인증, 이기종 컴퓨팅자원 관리, HPC(High Performance Computing) 작업 관리 등의 기능에 대해 HTTP 방식의 RESTful OpenAPI들을 제공함으로써, 슈퍼컴퓨터 자원과 연계하여 새로운 서비스를 만들고자 하는 개발자들이 편리하게 원하는 서비스를 만들 수 있는 기능을 제공한다. 또한 다양한 이기종 클러스터 자원을 활용하여 HPC 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 확장 플러그-인(LoadLeveler, Open Grid Scheduler(OGS), TORQUE)을 제공한다. 아울러, 본 논문에서는 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해, 고에너지 물리 분야의 Lattice-QCD 프로그램을 활용한 적용 사례를 기술한다.
오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.
비즈니스 프로세스의 자동화된 처리와 이에 대한 모니터링 요구는 기업마다 특화된 형태를 지니는 것이 일반적이다. 비즈니스 프로세스는 일반적인 데이터베이스 트랜잭션과는 달리 수행에 장시간이 소요되며, 비즈니스 상황에 따라 매우 복잡한 처리 로직을 가진다. 이러한 처리 로직들은 사업 정책이나 환경이 변함에 따라 자주 변경되기 때문에 기업은 특정 비즈니스 프로세스의 모니터링 과정에서 해당 프로세스 인스턴스의 전체적 의미를 종합적으로 파악하고자 한다. 본 연구에서는 비즈니스 프로세스의 종합적인 모니터링을 위해 GMA(Grid Monitoring Architecture)를 사용하였다. GMA는 이종 시스템 환경 하에서 모니터링 정보를 효과적으로 관리하고 감독하기 위하여 제시된 확장성이 높은 아키텍처이다. 다양한 처리 로직을 지원할 수 있도록 GMA 모델에 복합 이벤트의 처리 기능을 부가함으로써, 비즈니스 프로세스에 대한 자동화된 실행과 상위수준의 모니터링이 가능한 시스템을 구축할 수 있었다.
최근, 슈퍼컴퓨터 시스템은 교육, 의료, 국방 등은 물론 계산과학 시뮬레이션까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, 슈퍼컴퓨터, 클라우드 등 이종의 계산 자원을 연동하는 시뮬레이션 환경은 시간, 공간적 한계를 극복하는 차세대 연구 환경으로서 다양한 응용 분야에서 큰 각광을 받고 있다. 그러나 기존의 이종 슈퍼컴퓨팅 환경은 API(Application Programming Interface)의 부재로 터미널 접근을 통해 계산 작업을 수행하는 단조로운 형태를 띠고 있으며, 이는 이종 컴퓨팅 자원의 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 확보하기 위해, 본 논문에서는 계산과학 시뮬레이션을 위한 웹 기반 HPC (High Performance Computing) 작업 관리 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 제안한 프레임워크는 슈퍼컴퓨터, 클라우드, 그리드 등의 다양한 이기종 자원을 활용하여 시뮬레이션 계산 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 번들 플러그-인을 제공하며, 플러그-인 관리자를 통해 손쉽게 자원 확장이 가능하다. 또한 시뮬레이션 작업의 생성, 제출, 제어, 상태 모니터링 등의 전주기적인 작업 라이프사이클 관리를 위해 HTTP 표준 방식의 RESTful endpoints들을 제공한다.
Li, Zuohua;Shan, Qingfei;Ning, Jiafei;Li, Yu;Guo, Kaisheng;Teng, Jun
Computers and Concrete
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제29권2호
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pp.93-105
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2022
The degrees of freedom (DOFs) of high-rise structures increase rapidly due to the need for refined analysis, which poses a challenge toward a computationally efficient method for numerical analysis of high-rise structures using the finite element method (FEM). This paper presented an efficient iterative method, an algebraic multigrid (AMG) with a Jacobi overrelaxation smoother preconditioned conjugate gradient method (AMG-CG) used for solving large-scale structural system equations running on heterogeneous platforms with parallel accelerator graphics processing units (GPUs) enabled. Furthermore, an AMG-CG FEM application framework was established for the numerical analysis of high-rise structures. In the proposed method, the coarsening method, the optimal relaxation coefficient of the JOR smoother, the smoothing times, and the solution method for the coarsest grid of an AMG preconditioner were investigated via several numerical benchmarks of high-rise structures. The accuracy and the efficiency of the proposed FEM application framework were compared using the mature software Abaqus, and there were speedups of up to 18.4x when using an NVIDIA K40C GPU hosted in a workstation. The results demonstrated that the proposed method could improve the computational efficiency of solving structural system equations, and the AMG-CG FEM application framework was inherently suitable for numerical analysis of high-rise structures.
농림생태계에서의 물과 탄소의 순환을 연구하려면, 먼저 관측지의 공간적 특성을 정량적으로 이해해야 한다 특히, 우리나라와 같은 복잡한 경관에 관측지가 위치한 경우에는 공간 특성의 이해가 더욱 더 중요하다. 본 연구에서는 광릉 산림 소유역의 지형, 식생 및 토양과 관련된 변수들의 공간적 특성을 정량화하였다 지형의 공간 특성을 산출하기 위해 수치고도 모형 (DEM)에서 계산된 고도, 경사 및 사면 정보를 분석하였다. 식생과 토양 정보는 LANDSAT TM 영상으로부터 제작된 지표 피복 지도를 사용하였다. 계절 특성을 살펴보기 위해 1999년 6월 30일, 2000년 9월 4일, 2001년 9월 23일, 2002년 2월 14일의 네 위성 영상을 사용하였다. CO₂와 수증기의 플럭스 지수로서, 위성 영상으로부터 식생지수 NDVI를 세 격자 크기 (7km x 7km MODIS 격자, 3km x 3km 집중관측 격자, 1km x 1km 단위 격자)에 대해 각각 도출하였다. 반분산 분석에 근거해서 이 자료들을 사용하여 관측지의 비균질성의 공간 규모를 계산하였다. 예상한대로, 격자의 크기가 작아질수록 비균질성의 규모가 작아졌고, 식생의 계절 변화에 민감하였다. 40m 플럭스 타워가 위치한 두 단위 격자의 경우, 비균질성의 공간 규모는 200~1000m 이었고, 이러한 공간 규모는 모형에서 계산된 타워 플럭스 발자국의 기후도와 잘 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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