본 논문에서는 3차원 사용자 인터페이스를 PC 클러스터에 기반한 타일 가시화 시스템에 효율적으로 연동시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 사용자 편의성을 증대하기 위해 개발된 3차원 사용자 인터페이스 소프트웨어에는 모델 자세조종 명령어를 비롯한 각종 메뉴가 포함되어있으며, 3차원 사용자 인터페이스 장비에서 발생되는 신호 잡음을 없애기 위해 박스형 필터를 사용하였다. 또한 타일 가시화 시스템과 3차원 사용자 인터페이스 사이에서 신호 대기로 인해 발생하는 모델 운동 지연 문제를 해결하기 위해 비동기식 통신형태에 기반한 새로운 ‘통신 분리’ 알고리듬을 제안하였으며, 검증 테스트를 통해 제안된 방안의 효율성을 확인하였다.
PC급 성능의 서버를 네트워크로 연결하여 대규모 웹서비스에 사용하는 웹서버 클러스터 시스템이 널리 활용되고 있다. 본 논문은 단순 페이지 뷰, 지식 탐색, 동영상 뷰 및 동영상 업로드 등 4가지 형태의 웹 서비스를 제공하는 대규모 웹서버 클러스터 시스템을 대상으로 공동 사용 방식과 전용 사용 방식을 적용할 경우 각각 필요한 웹서버 규모를 예측해 본다. 이를 위해 일정한 수준의 자원 활용률을 유지하면서 응답시간을 짧게 유지하는 서버 배치 방안을 컴퓨터 시뮬레이션 실험을 통해 모색해 본다.
지금까지의 소프트웨어 기반 분산 공유 메모리(이하 DSM이라 칭함)시스템은 유닉스 워크스테이션 클러스터를 목표로 하는 것이 대부분이었다. 그러나 현재 Windows-NT 는 서버급 시스템과 PC 모두를 위한 운영체제로서 유닉스와 더불어 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 Windows-NT 워크스테이션 클러스터 환경을 위한 DSM 시스템을 구현하고, 구현된 DSM 시스템의 성능 평가 결과를 제시한다. 구현된 DSM 시스템은 Win32 API와 표준 실행-시간 라이브러리를 이용해 구현되었기 때문에 모든 Windows-NT 워크스테이션에서 실행 가능하며 , 프로그래머는 몇 라인의 코드 추가만으로 DSM 시스템 상에서 수행되는 병렬 응용 프로그램을 작성할 수 있다. 워크스테이션 간의 상호연결망으로 범용성을 위해 이더넷 LAN을 지원하였고, 아울러 성능 향상을 위해 기가비트 SAN(System Area Network)도 지원하였다. 기가비트 SAN을 위한 하드웨어로는 Dolphin 사의 PCI-SCI 타입 제품인 Clustar를 사용하였다. 우리는 성능 평가를 통해, 구현된 DSM 시스템이 정확히 동작함은 물론 확장성이 뛰어나다는 것을 확인하였다. 특히 , 기가비트 SAN을 사용할 경우 일부 병렬 벤치 마크 프로그램에서는 노드 수 증가에 따라 성능이 거의 선형적으로 향상된다는 것을 알 수 있었다. 본 논문이 기여하는 바는 Windows-NT 기반 소프트웨어 DSM 시스템의 원천 기술을 확보함으로써 향후 Windows-NT 워크스테이션 클러스터 환경에서의 분산 및 병렬 처리 연구에 도움을 줄 수 있다는 점이다.
혜성, 월식, 금성의 태양면 통과 현상 관측/ 2004 하계교원연수 / 제1회 찾아가는 별의 축제/ 제1회 보현산별빛문화축제/ 천문 계산용 고성능 PC 클러스터 완성/ 한국우주전파관측망 안테나 계약/ 2004년도 하반기 관측제안서 모집/ 주 40시간 근무제 도입관련 직원설명회/ 춘계 체육활동 실시/ 학회동정/ 직원동정/ 콜로키움/ 캐나다 Dominion Astrophysical Observatory를 다녀와서(II)
클러스터들을 연결시키는 통신 모델로 업계 표준인 VIA(Virtual Interface Architecture)가 있다. VIA의 소프트웨어적인 구현으로는 M-VIA를 대표적으로 들 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 지원하는 기존의 AceNIC 기가비트 이더넷 카드의 디바이스 드라이버에 수정을 가하여 M-VIA를 지원할 수 있도록 구현하였다. 그리고 M-VIA의 데이터 세그멘테이션 과정을 분석하여 기가비트 이더넷 카드가 1514 bytes이상의 MTU를 지원할 경우, 기존의 M-VIA 뎨이터 세그멘데이션 크기가 가지는 문제점을 보이며 이를 개선하기 위해 MTU와 M-VIA 데이터 세그멘테이션 크기를 다르게 해서 실험하였고 그 성능을 비교하였다.
대용량 VOD 서비스를 위한 서버로 높은 성능과 낮은 가격의 클러스터 서버가 주목받고 있다. 일반적으로 클러스터 서버는 하나의 front-end 노드와 여러 back-end 노드로 구성된다. back-end 노드 수를 증가시키면 더 많은 클라이언트들에게 QoS를 보장하는 스트리밍 서비스를 할 수 있지만, back-end 노드의 오류 가능성도 이와 비례하여 증가한다. 서버의 장애는 모든 스트리밍 서비스를 중단시킬 뿐 아니라 현재 재생 위치 정보도 잃어버린다. 본 논문에서는 back-end 노드가 오류 상태가 될 때, 끊이지 않는 스트리밍 서비스를 지원하기 위한 복구 방법을 제안한다. 실제 VOD 서비스 환경을 위해, 일반 PC로 구성된 클러스터 기반의 VOD 서버를 구현하였으며, MPEG 영화를 위한 병렬 처리 기법을 사용하였다. 구현된 VOD 서버에 패리티 연산을 이용한 비디오 블록 복구 방법을 설계하였다. 하지만, 클러스터 기반의 VOD 서버 구조를 고려하지 않으면 복구를 위한 내부 네트워크 성능의 병목현상과 back-end 노드들의 비효율적인 CPU 사용을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 파이프라인 개념을 이용한 새로운 장애 복구 방법을 제안한다.
스마트 폰, 스마트 TV, 스마트 패드 등의 스마트 디바이스는 최근 없어서는 안 될 필수적인 기기가 되었다. 인기가 많아지고 수요가 늘어감에 따라 스마트 디바이스의 성능 또한 점차 좋아져 교육, 비즈니스 등 많은 일을 처리하기 위해 번거로운 데스크탑 PC 대신 스마트 디바이스를 선택하는 사용자들이 늘어나고 있다. 그러나 성능이 좋아졌다해도 여전히 데스크탑 PC에 비해 부족한 성능을 지닌 스마트 디바이스는 제한된 자원으로 인해 고성능을 요구하는 어플리케이션을 실행하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스의 자원 제한을 극복하기 위한 방법으로 주변 스마트 디바이스의 자원 활용 시 발생할 수 있는 문제점과 고려해야 할 사항에 대해 살펴보고, 스마트 디바이스의 특성을 적용한 작업 분배 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 검증하기 위해 안드로이드 플랫폼 내 분산 처리 시스템 서비스를 추가 후 알고리즘을 구현하였고, 스마트 디바이스에 탑재해 클러스터를 구성 후 다양한 실험을 진행했다. 실험 결과 분석을 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드 간 성능이 균일하지 않은 클러스터에서도 각 노드의 성능을 파악해 서로 다른 양의 작업을 분배함으로써 전체적인 분산 처리 성능이 효율적으로 향상된다는 것을 확인할 수 있었다.
볼륨 렌더링은 3차원이나 그 이상의 차원의 볼륨 데이터에서 의미있는 정보를 추출해 내어 직관적으로 표출하는 가시화 기법을 말하며 의료영상 기상학, 유체역학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 한편, 최근 PC 하드웨어의 급격한 발전으로 과거에는 슈퍼컴퓨터에서나 가능했던 대용량 볼륨 데이터의 가시화가 일반 PC 환경에서도 가능하게 되었다. PC 그래픽스 하드웨어의 꼭지점 및 픽셀 세이더의 수치 계산에 최적화된 벡터 연산으로 빠른 볼륨 가시화를 가능하게 한 것이다. 그러나 그래픽스 하드웨어의 메모리 용량의 한계로 대용량의 볼륨 데이터를 빠르게 가시화하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 제작한 대용량의 인체영상 데이터인 Visible Korean Human 데이터를 여러 개의 그래픽스 하드웨어 메모리에 분산시키고 이를 꼭지점 및 픽셀 쉐이더를 이용하여 빠르게 가시화하여 고해상도의 이미지를 얻고자 하였다.
In this study, spin-up flows in a rectangular container are analysed by using three-dimensional computation. In the numerical computation, we use the parallel computer system of PC-cluster type. We compared our results with those obtained by two-dimensional computation. Effect of velocity and vorticity on the flow is studied. The result shows that two-dimensional solution is in good agreement with the 3-D result. Attention is given to the region where the 3-D flow is significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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