Recently, there have been large storage demands for manipulating multimedia data. To solve the tremendous storage demands, one of the major researches is the SAN(Storage Area Network) that provides the local file requests directly from shared-disk storage and also eliminates the server bottlenecks to performance and availability. SAN also improve the network latency and bandwidth through new channel interface like FC(Fibre Channel). But to manipulate the efficient storage network like SAN, traditional local file system and distributed file system are not adaptable and also are lack of researches in terms of a metadata structure for large-scale inode object such as file and directory. In this paper, we describe the architecture and design issues of our shared-disk file system and provide the efficient bitmap for providing the well-formed block allocation in each host, extent-based semi flat structure for storing large-scale file data, and two-phase directory structure of using Extendible Hashing. Also we describe a detailed algorithm for implementing the file system's device driver in Linux Kernel and compare our file system with the general file system like EXT2 and shard disk file system like GFS in terms of file creation, directory creation and I/O rate.
Kim, Jong-Hyun;Kim, Myung-Keun;Kim, Jae-Hong;Bae, Hae-Young
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11c
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pp.1871-1874
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2002
최근 인터넷 환경에서 지리 정보 서비스를 제공받으려는 사용자들의 지속적인 증가로 인해 저비용의 여러 개의 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 클러스터 기반의 공간 데이터베이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 클러스터에서 사용자가 요구한 공간 질의를 빠르게 처리하기 위해서는 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경하에서 공간 조인 연산 수행 시 효율적인 병렬 처리를 위한 영역 분할 기법 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 기존의 병렬 공간 데이터베이스 시스템에서의 분할 기반 병렬 공간 조인 기법들은 병렬로 수행할 작업 분배 및 할당과 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들에 대한 중복 조인 연산 및 중복 결과 제거 등의 추가적인 연산을 해야 한다는 문제점들이 있다. 제안된 기법은 공간 릴레이션들을 일정 영역들로 분할하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터의 각 노드에서 중복없이 저장, 관리하도록 하며 분할 영역의 경계선 상에 위치하는 공간 데이터에 대해서만 중복 저장을 허용하여 병렬 공간 조인 연산 시 누락되는 공간 데이터가 없도록 한다. 본 기법은 공간 조인 연산 시 병렬 처리를 위한 별도의 작업 할당 과정을 거치지 않고 각 노드에서 병렬적으로 공간 조인 연산을 수행하며, 분할 경계선 상에 존재하는 공간 객체들은 여과 과정을 거쳐 한번만 공간 조인이 수행되므로 중복 결과들을 제거하기 위한 별도의 연산이 필요없는 특징을 갖는다. Ad Hoc망의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이
Ji, Min-Sub;Lee, Yeon;Kim, Gyeong-Bae;Bae, Hae-Young
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.1
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pp.31-40
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2012
u-GIS DSMSs have been researched to deal with various sensor data from GeoSensors in ubiquitous environment. Also, they has been more important for high availability. The data from GeoSensors have some characteristics that increase explosively. This characteristic could lead memory overflow and data loss. To solve the problem, various load shedding methods have been researched. Traditional methods drop the overloaded tuples according to a particular criteria in a single server. Tuple deletion sensitive queries such as aggregation is hard to satisfy accuracy. In this paper a dual processing load shedding method is suggested to improve the accuracy of aggregation in clustering environment. In this method two nodes use replicated stream data for high availability. They process a stream in two nodes by using a characteristic they share stream data. Stream data are synchronized between them with a window as a unit. Then, processed results are merged. We gain improved query accuracy without data loss.
This paper presents the implementation of a system that recommends empirical best routes based on classification of large trajectory data. As many location-based services are used, we expect the amount of location and trajectory data to become big data. Then, we believe we can extract the best empirical routes from the large trajectory repositories. Large trajectory data is clustered into similar route groups using Hadoop MapReduce framework. Clustered route groups are stored and managed by a DBMS, and thus it supports rapid response to the end-users' request. We aim to find the best routes based on collected real data, not the ideal shortest path on maps. We have implemented 1) an Android application that collects trajectories from users, 2) Apache Hadoop MapReduce program that can cluster large trajectory data, 3) a service application to query start-destination from a web server and to display the recommended routes on mobile phones. We validated our approach using real data we collected for five days and have compared the results with commercial navigation systems. Experimental results show that the empirical best route is better than routes recommended by commercial navigation systems.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.7
no.2
s.14
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pp.47-56
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2005
Recently, with the rapid development of mobile computing, wireless positioning technologies, and the generalization of wireless internet, LBS (Location Based Service) which utilizes location information of moving objects is serving in many fields. In order to serve LBS efficiently, the location data server that periodically stores location data of moving objects is required. Formerly, GIS servers have been used to store location data of moving objects. However, GIS servers are not suitable to store location data of moving objects because it was designed to store static data. Therefore, in this paper, we designed and implemented an extended SLDS(Short-term Location Data Subsystem) for real-time Location Based Services. The extended SLDS is extended from the SLDS which is a subsystem of the GALIS(Gracefully Aging Location Information System) architecture that was proposed as a cluster-based distributed computing system architecture for managing location data of moving objects. The extended SLDS guarantees real-time service capabilities using the TMO(Time-triggered Message-triggered Object) programming scheme and efficiently manages large volume of location data through distributing moving object data over multiple nodes. The extended SLDS also has a little search and update overhead because of managing location data in main memory. In addition, we proved that the extended SLDS stores location data and performs load distribution more efficiently than the original SLDS through the performance evaluation.
The Web-based the genus Haliotis SNP database was constructed on the basis of Intel Server Platform ZSS130 dual Xeon 3.2 GHz cpu and Linux-based (Cent OS) operating system. Haliotis related sequences (2,830 nucleotide sequences, 9,102 EST sequences) were downloaded through NCBI taxonomy browser. In order to eliminate vector sequences, we conducted vector masking step using cross match software with vector sequence database. In addition, poly-A tails were removed using Trimmest software from EMBOSS package. The processed sequences were clustered and assembled by TGICL package (TIGR tools) equipped with CAP3 software. A web-based interface (Haliotis SNP Database, http://www.haliotis.or.kr) was developed to enable optimal use of the clustered assemblies. The Clustering Res. menu shows the contig sequences from the clustering, the alignment results and sequences from each cluster. And also we can compare any sequences with Haliotis related sequences in BLAST menu. The search menu is equipped with its own search engine so that it is possible to search all of the information in the database using the name of a gene, accession number and/or species name. Taken together, the Web-based SNP database for Haliotis will be valuable to develop SNPs of Haliotis in the future.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.4
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pp.139-148
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2015
In this paper, the optimum coding method is proposed by using open library in order to improve the performance of a software correlator developed for Korea-Japan Joint VLBI Correlator(KJJVC). The correlation system for VLBI observing system is generally implemented with hardware using ASIC or FPGA because the computational quantity is increased geometrically according to the participated observatory number. However, the software correlation system is recently constructed at a massive server such as a cluster using software according to the development of computing power. Since VLBI correlator implemented with hardware is able to conduct data processing with real-time or quasi real-time compared with mostly observational time, software correlation has to perform optimal data processing in coding work so as to have the same performance as that of the hardware. Therefore, in this paper, the experimental comparison was conducted by open-source based fftw library released in FFT processing stage, which is the most important part of the correlator system for performing optimum coding work in software development phase, such as general method using fftw library or methods using SSE(Streaming SIMD Extensions), shared memory, or OpenMP, and method using merged techniques listed above. Through the experimental results, the proposed optimum coding method for improving the performance of developed software correlator using fftw library, shared memory and OpenMP is effectively confirmed by reducing correlation time compared with conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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