• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.406-408
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• 2003

요즘 값싼 PC를 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자하는 클러스터 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구 중 클러스터 컴퓨팅 환경을 구성하는 여러 컴퓨터들을 하나의 컴퓨터처럼 보이게 해주는 단일 시스템 이미지 서비스는 사용자에게 쓰기 편리한 환경과 높은 가용성을 제공하여 준다. 단일 시스템 이미지 서비스를 제공하기 위해서는 단일 프로세스 공간, 단일 메모리 공간 및 단일 디스크 입출력을 제공하여 주어야 한다. 단일 디스크 입출력은 여러 컴퓨터에 나누어져 있는 디스크들을 하나의 큰 디스크로 보여주고 여러 디스크들을 효율적으로 사용할 수 있도록 서비스를 제공한다. 이러한 단일 디스크 입출력을 사용자 수준이나 파일 시스템 수준에서 제공하여 주는 것은 성능 측면이나 투명성의 측면에서 커널 모듈로 제공하여 주는 것 보다 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 단일 디스크 입출력을 위하여 커널 모듈 프로토타입을 설계하고 구현한다. 그리고 네트웍 파일 시스템과 단일 디스크를 이용하여 단일 디스크 입출력을 위한 터널 모듈의 성능과 비교, 분석한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권10호
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• pp.337-342
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• 2015

이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하여 실행 시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 실험을 진행하였다. 성능 개선을 위해 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였고, 멀티코어 컴퓨터 클러스터에 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 활용하여 효과를 높였다. 소규모 컴퓨터 클러스터와 저전력 컴퓨터에서 구현, 실험한 결과 이전 방식보다 연산 속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.46-48
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• 2003

미국 페르미연구소에서 현재 수행되고 있는 고에너지물리 실험의 하나인 CDF 실험에서는 현재 303대의 Dual CUP 클러스터를 이용한 중심분석용팜(CAF, Central Analysis Farm)을 페르미 연구소 내에 구성하여 실제 데이터 처리 및 모의 시늉 데이터를 생산하는데 사용하고 있다. 그러나 페르미 연구소에서의 중심분석용팜(CAF)은 향후 그 자원이 충분치가 못하므로, 이에 참여하고 있는 여러 나라의 컴퓨팅 자원들을 공유할 수 있어야 한다. 따라서, 한국그룹은 경북대학교 고에너지물리연구소에 있는 PC 클러스터를 활용하여 탈중심분산팜 (DCAF, DeCenteralized Analysis Farm)을 국제공동연구로 설계하여 테스트베드를 구축하였다. 이 구성에는 CAF의 기술뿐만 아니라 페르미 연구소라는 원격에 있는 실험 데이터를 이용하여 job을 수행하므로 데이터 전송 기술인 SAM(Sequential data Access via Meta-data) 및 Kerberos의 보안 시스템, 그리드(Grid)를 포함하는 모든 IT 기술의 종합으로 이루어져있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.52-54
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• 2003

본 논문은 MPI 미들웨어에 기반하여 데이터베이스에 포함되어 웹에 의해 제공되는 정보들을 고속으로 검색할 수 있는 분산 병렬 검색 시스템을 구현한다. 지리적으로 산재한 막대한 양의 정보를 다루어야 히는 생물정보 분야 응용의 요구에 부합하기 위하여, LINUX를 탑재한 3 대의 PC로 구성된 클러스터를 구축하고 CGI 구동 프로그램, 마스터와 슬레이브로 구성된 MPI 프로세스를 구현하였으며 메시지 큐. MPI 프리미티브. HTTP 1.1 프로토콜에 의해 서로 통신한다. 마스터는 CGI의 요청에 따라 슬레이브에게 명령을 내려 동시에 해당 웹 페이지에 대한 검색을 수행하며 이를 통합하여 CGI에게 전달한다. 마스터는 다수의 CGI 요청들을 직렬화할 뿐 아니라 슬레이브들과의 동기화에 의해 최종적인 검색 결과를 수행한다. 본 논문에서 구현된 클러스터는 특정 어댑터의 추가 구현에 의해 새로운 데이터베이스에 대한 검색 기능을 추가할 수 있으며 동일한 운영체제와 미들웨어를 갖는 노드를 추가함으로써 협력 검색에 있어서 보다 많은 컴퓨터를 참여시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.163-165
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• 2003

요즘 값싼 PC들을 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자 하는 클러스터 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구 중 파일에 대한 서비스를 제공하여 주는 파일 시스템에서 높은 대역폭과 병렬성을 지원하는 분산 파일 시스템이 개발되고 있다. 한편 기존 분산 파일 시스템에 대한 연구 중 서버의 부하를 감소시키고 성능을 향상시키기 위하여 상호협력 캐쉬가 제시되었다. 상호협력 캐쉬는 클라이언트간 파일 캐쉬를 공유함으로써 자신에게 없는 파일에 대한 내용을 다른 클라이언트가 가지고 있을 경우 서버에게 파일을 요구하지 않고 클라이언트간 파일 내용 전달을 통하여 요구를 처리하게 된다. 분산 파일 시스템 중 클러스터 컴퓨팅에서 많이 사용되고 있는 Linux 운영체제에서 구현된 PVFS는 높은 성능과 병렬 I/O를 제공한다. 하지만 기존 PVFS에서는 파일에 대한 캐쉬를 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 기존 PVFS에서 제공하지 않은 상호협력 캐쉬를 설계하고 구현한다. 그리고 기존 PVFS와의 성능 비교를 통하여 캐쉬의 효율성을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.409-411
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• 2003

요즘 값싼 PC들을 빠른 네트웍으로 묶어 놓은 성능을 얻고자하는 클러스터 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 이루어지면서 CPU나 메모리. 네트웍보다 상대적으로 느린 디스크에서 데이터를 읽어 효율적으로 파일 서비스를 하는 분산 파일 시스템이 개발되었다. 기존 분산 파일 시스템 중 클러스터 컴퓨팅에서 많이 사용하는 Linux 운영 체제에서 병렬 I/O를 사용하여 사용자에게 빠른 파일 서비스를 제공하여 주는 PVFS가 개발되었다. 기존 PVFS에서는 캐쉬 시스템을 제공하고 있지 않기 때문에 읽기 성능을 향상시키기 위하여 PVFS를 위한 상호 협력 캐치를 설계하고 구현하였다. PVFS를 위한 상호 협력 캐쉬는 클라이언트의 파일 캐쉬를 공유하여 파일 요구를 처리하는 기법으로 읽기 성능은 크게 향상되었다. 하지만 쓰기의 경우에는 다른 클라이언트에서 가지고 있던 모든 데이터를 찾아 해제하는 부하가 있기 때문에 성능이 좋지 않다. 따라서 본 논문에서는 PVFS를 위한 상호 협력 캐쉬에서 쓰기 성능 향상 기법인 두 단계 프로토콜을 제시하고 구현한다. 그리고 두 단계 프로토콜을 기존 PVFS와 PVFS를 위한 상호 협력 캐쉬 시스템과 성능을 비교, 분석한다.

• 전기학회논문지
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• 제56권10호
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• pp.1699-1708
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• 2007

The optimal power flow(OPF) problem was introduced by Carpentier in 1962 as a network constrained economic dispatch problem. Since then, the OPF problem has been intensively studied and widely used in power system operation and planning. In these days, OPF is becoming more and more important in the deregulation environment of power pool and there is an urgent need of faster solution technique for on-line application. To solve OPF problem, many heuristic optimization methods have been developed, such as Genetic Algorithm(GA), Evolutionary Programming(EP), Evolution Strategies(ES), and Particle Swarm Optimization(PSO). Especially, PSO algorithm is a newly proposed population based heuristic optimization algorithm which was inspired by the social behaviors of animals. However, population based heuristic optimization methods require higher computing time to find optimal point. This shortcoming is overcome by a straightforward parallel processing of PSO algorithm. The developed parallel PSO algorithm is implemented on a PC cluster system with 6 Intel Pentium IV 2GHz processors. The proposed approach has been tested on the IEEE 30-bus system. The results showed that computing time of parallelized PSO algorithm can be reduced by parallel processing without losing the quality of solution.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.509-518
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• 2017

GPU를 탑재한 여러 대의 PC를 클러스터(서버-클라이언트 구조)로 구성함으로써 고해상도 디지털 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있다. 그러나, 비디오 홀로그램의 경우, PC 사이의 데이터 전송 시간이 프레임 수에 비례하여 선형적으로 증가하기 때문에 비디오 홀로그램을 고속 생성하는 데 있어 큰 걸림돌이 된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 전송 시간의 증가를 해결하기 위해 멀티쓰레드를 활용하는 방법을 제안한다. 기본적으로 각 클라이언트 PC에서의 홀로그램 생성은 서버로부터 광원 정보 획득, GPU를 이용한 CGH 연산, 서버로의 결과 전송의 과정으로 이루어지는데, 각 과정을 순차적으로 하지 않고 멀티쓰레딩을 통해 병렬로 수행함으로써 전체 홀로그램 생성 시간에서 데이터 전송 시간의 비율을 크게 줄일 수 있다. 실험을 통해, 150 프레임을 가지는 고해상도 비디오 홀로그램을 생성하는 시간을 약 30% 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권10호
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• pp.734-745
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• 2006

본 논문에서는 VIA(Virtual Interface Architecture) 통신 프로토콜과 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 서버 내부 통신망의 부하를 감소시킨 PC 클러스터 기반 분산 VOD 서버를 제안한다. 분산 VOD 서버의 각 노드는 클러스터상에 분산 저장된 비디오 데이타를 서버 내부 통신망을 사용하여 전송받아 사용자에게 제공한다. 이 때, 대량의 비디오 데이타가 서버 내부 통신망을 통하여 전송됨으로 서버 내부 통신망에 부하가 증가한다. 본 논문에서는 TCP/IP의 통신 오버헤드를 제거한 사용자 수준 통신 프로토콜인 VIA에 기반한 분산 VOD 파일 시스템을 개발함으로써, 원격 디스크를 접근하는데 소요되는 내부 통신망 비용을 최소화하려고 하였다. 또한, VIA의 최대 전송 크기를 VOD 시스템에 맞게 확장함으로써 내부 통신망의 성능을 향상시키려고 하였다. 추가로 본 논문은 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 원격 서버 노드에서 전송 받은 비디오 데이타를 지역 노드의 메인 메모리에 캐쉬함으로써, 서버 내부 통신망에 발생하는 통신량을 감소시켰다. 실험을 통하여 분산 VOD 서버의 성능을 측정하였으며, TCP/IP에 기반하고 인터벌 캐쉬를 지원하지 않는 기존의 분산 VOD 서버와 성능을 비교하였다. 실험결과, VIA 적용으로 약 11.3%의 성능 향상, 그리고 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 추가로 약 10%의 성능 향상이 생겨 총 21.3%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.45-50
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• 2019

IT의 점진적 진보에 따라 수동적인 작업 처리가 자동화되고 이를 통해 전반적인 삶의 질이 대폭 발전되었다. 이는 실생활에 접목된 다양하고 많은 스마트 디바이스간 유기적인 토폴로지가 형성됨으로써 가능하다. 이러한 다양한 스마트 디바이스에 서비스를 제공하기 위해서 기업 또는 사용자들은 클라우드를 이용하고 있다. 클라우드에서의 서비스는 크게 Infrastructure as a Service(IaaS), Platform as a Service(PaaS), Software as a Service(SaaS)로 나뉜다. SaaS는 PaaS 위에서 동작되고, PaaS는 IaaS 위에서 동작한다. 이와 같이 IaaS는 모든 서비스의 기반이기 때문에 가상화하는 자원을 효율적으로 운용하기 위한 알고리즘이 요구된다. 이 중에 데스크탑 자원 가상화는 기존 데스크탑 PC의 비가용 상태 시간의 자원 고가용성을 위해 사용된다. 이러한 자원의 고가용성을 위해서는 계층적 구조에 대한 클러스터링이 중요시된다. 또한 많은 클러스터링 알고리즘 중에서 데스크탑 PC의 분포율 및 환경에 따라 주로 사용되는 자원 비중이 다르기 때문에 적합한 알고리즘을 선정하는 것이 매우 중요하다. 만일 동작 환경의 데스크탑 자원 가상화에 적합한 알고리즘을 찾기 위해 다양한 시도를 한다면 이에 대한 전력적, 시간적, 인력에 대한 막대한 비용이 초래된다. 따라서 본 논문에서는 데스크탑 가상화의 클러스터 선정을 위한 리소스 클러스터링 시뮬레이터인 RCS를 제안한다. RCS에 클러스터 수, 호스트 수를 증가하여 동작하는 과정의 시각화 및 수행 시간을 비교 분석한다. 이를 통하여 데스크탑 PC들의 서로 다른 환경에서 클러스터링 알고리즘 선정 및 요소를 올바르게 적용할 수 있도록 클러스터링 시뮬레이션을 제공한다.