• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.131-134
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• 2013

최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.131-135
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• 2009

This paper is the introduction of our work on distributed load scheduling in single-level tree network. In this paper, we derive a new calculation model in single-level tree network and show a closed-form formulation of the time for computation system. There are so many examples of the application of this technology such as distributed database, biology computation on genus, grid computing, numerical computing, video and audio signal processing, etc.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-57
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• 2016

분산컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터들의 연산 능력을 이용하여 거대 계산 문제를 해결하려는 분산처리 모델이다. 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들의 참여를 통해 대규모의 계산이 필요한 기상, 바이오, 천문학, 암호학 등과 같은 다양한 분야의 어플리케이션 들을 병렬로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 기상 분야의 고해상도 강수량 예측 어플리케이션 수행을 위해 인터넷 분산컴퓨팅 모델을 구성하여 성능을 분석하였다. 한반도의 강수량 예측을 위해서 중규모 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 적용하였으며 이 모형은 한반도의 지형을 격자 간격 27km로 나누고 각 격자의 특성인 고도, 기온, 강수, 강도 습도 등을 기반으로 강수량을 예측하게 된다. 그러나 QPM의 격자 간격에 따른 분석은 모형 구축에 많은 시간이 소요 되고 한번에 수행되어야 할 계산량이 많아 효율성이 저하된다. 따라서 이 모형을 기반으로 하여 3km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이해지며 계산 효율성을 개선시킬 수 있다. 이렇게 상세지역으로 세분화 된 모형은 병렬처리가 필요하며 계산노드의 수가 많아질수록 그 효율은 선형적으로 증가된다. 이 모형은 $20{\times}20$의 아격자 도메인의 분산된 단위작업들로 나뉘어 분산되고 네트워크로 연결된 컴퓨팅 자원에서 수행되게 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.30-39
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅 시장에 진출했거나 진출을 선언한 글로벌 IT 기업들을 이미 보유하고 있는 하드웨어, 소프트웨어 기반 기술들을 활용하거나 상호 협력을 통해 다양한 클라우드 서비스들을 제공함으로써 불특정 다수를 대상으로 급격하게 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 자신들의 영역을 지속적으로 확장해 나가고 있다. 분산 파일 시스템은 데이터의 저장과 관리뿐만 아니라 상위 계층 서비스가 요구하는 충분한 성능과 안정성을 보장해주기 위한 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술 중의 하나이다. 본 논문 에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈 소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템의 동향을 통한 다양한 분산처리 기술을 참고하여 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.263-274
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• 2010

기존의 시스템에 적용되었던 상호배제 문제는 정적인 분산 컴퓨팅 환경에 적합하도록 설계되어 있다. 하지만 현재는 모바일 컴퓨팅환경이 진행되고 있으므로 정적 분산 환경에서의 상호배제 문제가 새로운 컴퓨팅 환경에 적용할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 모바일 컴퓨팅환경 에 맞는 알고리즘을 연구하였다. 모바일 컴퓨팅환경이라는 새로운 환경에 알맞은 상호배제문제는 기존의 정적인 분산컴퓨팅환경의 상호배제보다 단말 이동성 빛 차원 취약성 때문에 더 복잡한 시스템 구성을 보 인다. 본 논문은 정적 분산 환경에서의 상호배제를 모바일 컴퓨팅 환경으로 확장 할 수 있는 새로운 상호배제 알고리즘을 제안한다. 모바일 분산시스템 노드들의 상호관계를 트리 구조로 나타내고 이동 호스트들 사이의 토큰 전달을 통해서 Deadlock과 Starvation으로부터 자유로운 상호배제를 지원하는 모바일 상호배제 알고리즘을 제안한다

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권4호
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• pp.175-186
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• 2009

Power consumed by modern computer systems, particularly servers in data centers has almost reached an unacceptable level. However, their energy consumption is often not justifiable when their utilization is considered; that is, they tend to consume more energy than needed for their computing related jobs. Task scheduling in distributed computing systems (DCSs) can play a crucial role in increasing utilization; this will lead to the reduction in energy consumption. In this paper, we address the problem of scheduling precedence-constrained parallel applications in DCSs, and present two energy- conscious scheduling algorithms. Our scheduling algorithms adopt dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) to minimize energy consumption. DVFS, as an efficient power management technology, has been increasingly integrated into many recent commodity processors. DVFS enables these processors to operate with different voltage supply levels at the expense of sacrificing clock frequencies. In the context of scheduling, this multiple voltage facility implies that there is a trade-off between the quality of schedules and energy consumption. Our algorithms effectively balance these two performance goals using a novel objective function and its variant, which take into account both goals; this claim is verified by the results obtained from our extensive comparative evaluation study.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.503-509
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• 2001

분산환경에서 효율적인 분산 서비스를 제공하기 위해 TINA 콘소시엄과 OMG CORBA에서는 객체지향기술을 적용한 분산 객체 플랫폼의 제안과 다양한 서비스의 요구사항들 정립하고 있다. 그러나, 어플리케이션의 규모가 점점 커지고 분산화 됨에 따라 객체들간의 서비스 및 관리 인터페이스가 매우 복잡해지고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 새로운 객체그룹 모델의 제안과 객체그룹하에서 도입될 수 있는 객체 관리 및 서비스를 위한 요구사항들이 필요하다. 본 논문에서는 TINA에서 제안한 그룹객체 정의를 도입하여 현재 분산 시스템의 표준으로 사용하는 CORBA 기반에서 분산된 객체들을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.

• International Journal of Contents
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• 제14권1호
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• pp.34-38
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• 2018

With the rapid growth of genomic data, new requirements have emerged that are difficult to handle with big data storage and analysis techniques. Regardless of the size of an organization performing genomic data analysis, it is becoming increasingly difficult for an institution to build a computing environment for storing and analyzing genomic data. Recently, cloud computing has emerged as a computing environment that meets these new requirements. In this paper, we analyze and compare existing distributed and parallel NGS (Next Generation Sequencing) analysis based on cloud computing environment for future research.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4948-4967
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• 2017

On mobile devices, image sequences are widely used for multimedia applications such as computer vision, video enhancement, and augmented reality. However, the real-time processing of mobile devices is still a challenge because of constraints and demands for higher resolution images. Recently, heterogeneous computing methods that utilize both a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU) have been researched to accelerate the image sequence processing. This paper deals with various optimizing techniques such as parallel processing by the CPU and GPU, distributed processing on the CPU, frame buffer object, and double buffering for parallel and/or distributed tasks. Using the optimizing techniques both individually and combined, several heterogeneous computing structures were implemented and their effectiveness were analyzed. The experimental results show that the heterogeneous computing facilitates executions up to 3.5 times faster than CPU-only processing.

• 품질경영학회지
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• 제48권4호
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• pp.553-566
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to design a framework for generating one-class classification algorithm based on Hyper-Rectangle(H-RTGL) in a distributed environment connected by network. Methods: At first, we devised one-class classifier based on H-RTGL which can be performed by distributed computing nodes considering model and data parallelism. Then, we also designed facilitating components for execution of distributed processing. In the end, we validate both effectiveness and efficiency of the classifier obtained from the proposed framework by a numerical experiment using data set obtained from UCI machine learning repository. Results: We designed distributed processing framework capable of one-class classification based on H-RTGL in distributed environment consisting of physically separated computing nodes. It includes components for implementation of model and data parallelism, which enables distributed generation of classifier. From a numerical experiment, we could observe that there was no significant change of classification performance assessed by statistical test and elapsed time was reduced due to application of distributed processing in dataset with considerable size. Conclusion: Based on such result, we can conclude that application of distributed processing for generating classifier can preserve classification performance and it can improve the efficiency of classification algorithms. In addition, we suggested an idea for future research directions of this paper as well as limitation of our work.