• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.561-566
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• 2015

하둡은 오픈소스 기반의 분산 데이터 처리 프레임워크로서 과학 및 상용 분야에서 널리 사용되고 있는데 최근에 대규모 데이터의 실시간 처리 및 분석을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술을 활용하여 하둡을 고성능화하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 하둡의 기본 파일시스템 구현인 하둡 분산파일시스템(HDFS)을 고성능 병렬 분산파일시스템인 러스터 파일시스템으로 대체하여 사용할 수 있도록 하둡 파일시스템 라이브러리를 확장하여 구현하였고 하둡이 제공하는 표준 벤치마크 도구를 사용하여 성능을 분석하였다. 실험 결과 러스터 파일시스템 기반으로 하둡 맵리듀스 응용을 수행하는 경우에 2-13배의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제30권2호
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• pp.127-135
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• 2017

멀티코어 CPU와 BLAS, LAPACK을 구현한 최적 수치라이브러리, 직접 희소 솔버의 대중화 등 PC나 워크스테이션 수준에서도 대규모 유한요소 모델을 해석할 수 있도록 컴퓨팅 환경이 급속도로 변화되었다. 이 논문에서는 멀티코어 CPU를 갖는 공유 메모리 구조에 대한 병렬 유한요소 프로그램 설계시 고려사항으로 (1) 최적화된 수치라이브러리의 사용, (2) 최신 직접 희소 솔버의 사용, (3) OpenMP를 이용한 병렬 요소 강성 행렬의 계산, (4) 희소행렬 저장방식의 일종인 triplet을 이용한 어셈블 기법 등을 제시하였다. 또한 대규모 수치모델을 통해 많은 시간이 소요되는 작업을 기준으로 병렬화 효과를 검토하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.99-108
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• 2017

오픈 사이언스는 연구 결과의 공유뿐 아니라 연구 과정을 공개하는 방향으로 발전하고 있다. 우리는 계산과학공학 분야의 오픈 사이언스 활성화를 위해 EDISON 플랫폼을 개발하고 있다. EDISON 플랫폼은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션의 온라인 서비스를 제공할 뿐만 아니라 소스코드, 데이터, 관련 연구 출판물에 대해서도 공유할 수 있는 환경을 제공해준다. EDISON 플랫폼에 성공적인 서비스를 위해서는 시뮬레이션 소프트웨어의 효율적인 관리 시스템이 필요하다. 본 논문은 계산과학공학 연구자들이 개발한 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 제공하기 위한 등록 관리 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 통해 개발자는 관리자의 개입 없이 시뮬레이션 소프트웨어를 EDISON 플랫폼에 등록할 수 있으며, 웹 기반의 시뮬레이션 제공 환경을 효과적으로 구축할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권2호
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• pp.101-108
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• 2011

기후변화는 자연 및 농업생태계에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 기후변화 영향 평가를 위해 모형의 입력자료로서 예측된 기후자료가 사용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 자주 수행되지는 않기 때문에, 실제의 컴퓨터 자원들을 구축하거나 유지하지 않고 필요에 따라 자료처리를 하기 위해서는 가상적으로 다수의 운영체제를 구동할 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이 유용하다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 소프트웨어 라이센스를 필요로 하지 않는 오픈소스 지리분석용 소프트웨어를 사용하는 것이 유리하다. 예비실험에서, Amazon Web Service-Elastic Compute Cloud(EC2)를 사용하여 월 강우일수를 계산하였다. 총 70기가바이트에 이르는 일별 기후 예측 자료를 사용하여 자체 제작된 데이타베이스 처리 응용프로그램을 가상머신에서 처리하였다. 이 응용프로그램은 기후자료 처리와 데이타베이스 접속을 위해 오픈소스 라이브러리를 기반으로하여 제작되었다. 이 분석에서는 21세기 동안 전지구적으로 강우일수를 계산하기 위해 10대의 가상 클라이언트와 1대의 서버를 이용하여 약 170억개의 자료를 32시간 내에 처리하였다. 이번 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅이 막대한 양의 자료 처리를 필요로하는 기후변화 영향평가 연구와 분석에 큰 도움이 될 수 있음을 보여 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2749-2756
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• 2015

최근 데이터의 질이 높아짐에 따라 영상을 처리하는데 많은 시간이 소모되는 문제가 제기되어 영상 처리 알고리즘의 가속화가 필요하게 됨으로써, 기존의 CPU와 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기반의 인식 시스템에서 연산속도와 성능이득 비교를 위해 OpenMP를 가지고 측정할 수 있는 문자 인식시스템으로 학습된 문자데이터가 입력되면 매칭이 가장 잘 되는 영상의 영역을 인식하는 환경으로 구현하여 각 영문 알파벳의 글씨체가 일정하고 크기가 규격화 되어 있으므로 문자를 학습하고 문자 정합도를 계산하기 위한 영상 매칭 방법을 구현하게 되었다. GPGPU(General Purpose GPU)프로그래밍 플랫폼 기술인 CUDA연산 기법을 이용하여 알고리즘을 빠르고 효율적으로 처리하는 OpenMP에서 인텔 i5 2500의 네 개의 코어를 사용하여 인식 할 때, 기존 CPU의 성능보다 4배의 속도가 나오지 않고 데이터의 분할과 병합 연산의 지연으로 인해 약 3.2배의 속도로 향상되는 가속화 방법을 제안하고 그래픽카드에서 처리하는 병렬처리 결과, 순차적 연산을 수행하였던 CPU 기반의 처리에 비해 성능이득이 약 21X(배)로 향상됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.69-77
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• 2021

금융업의 주요 채널이 모바일로 빠르게 변화하는 추세이다. 이러한 환경에서 은행들은 자사의 경쟁력 확보를 위해 정보통신기술을 이용하는 방안에 대해 많은 관심을 기울이며 특히 지급결제 분야에서 빠른 혁신이 추진되고 있다. 국내도 금융결제망의 개방형 전환, 간편 결제의 이용한도 확대 등 금융혁신을 가속화하기 위해 2019년 10월 오픈뱅킹서비스를 실시하였다. 본 논문은 국내 오픈뱅킹서비스의 품질요소가 이용의도에 미치는 영향에 관해 실증연구를 진행하였다. 오픈뱅킹을 구성하는 서비스 품질요소를 인터페이스 디자인, 혁신성, 보안성, 데이터 공유성으로 분류하고 기술수용모형(TAM)을 활용하여 인지된 편의성과 유용성, 이용의도에 유의미한 영향을 미치는지 검증하였다. 검증결과 혁신성과 보안성은 편의성과 유용성에 유의미한 영향을 미치지 못하였으나 인터페이스 디자인과 데이터 공유성은 인지된 편의성에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 연구결과는 학계와 더불어 오픈뱅킹서비스를 도입하려는 기업들에게 이용자의 서비스 이용품질에 관한 시사점을 제공한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.569-584
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• 2016

본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.71-83
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• 2009

본 논문에서는 HMIPv6환경에서 모바일 호스트들의 지역적인 환경과 이동 패턴을 고려한 페이징 기법을 제안한다. 제안한 페이징 기법은 지역적인 환경과 모바일 호스트들의 핸드오프 확률에 따라서 적응적으로 페이징 도메인을 구성할 수 있고 핸드오프 확률을 기반으로 단계적으로 페이징을 실시한다. 그리고 본 논문에서는 광장과 같이 이동 패턴이 자유로운 개방된 환경과 도심과 같은 이동 패턴이 제한된 실제 도심 중심지 환경을 기반으로 제안한 기법에 대한 실험을 실시하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 기법은 비교 기법에 비하여 전체적으로 우수한 성능을 보였고, 특히 호 요청비율이 많은 실제 도심 환경에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.554-557
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• 2016

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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.129-139
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• 2018

The crowdsourcing software development (CSD) is growing rapidly in the open call format in a competitive environment. In CSD, tasks are posted on a web-based CSD platform for CSD workers to compete for the task and win rewards. Task searching and assigning are very important aspects of the CSD environment because tasks posted on different platforms are in hundreds. To search and evaluate a thousand submissions on the platform are very difficult and time-consuming process for both the developer and platform. However, there are many other problems that are affecting CSD quality and reliability of CSD workers to assign the task which include the required knowledge, large participation, time complexity and incentive motivations. In order to attract the right person for the right task, the execution of action plans will help the CSD platform as well the CSD worker for the best matching with their tasks. This study formalized the task assignment method by utilizing different situations in a CSD competition-based environment in artificial intelligence (AI) planning. The results from this study suggested that assigning the task has many challenges whenever there are undefined conditions, especially in a competitive environment. Our main focus is to evaluate the AI automated planning to provide the best possible solution to matching the CSD worker with their personality type.