This paper presents a new approach for simulating the internal faults of synchronous machines using distributed computing and Large Change Sensitivity (LCS) analysis. LCS analysis caters for a parallel solution of 3-phase model of a faulted machine within the symmetrical component-based model of interconnected network. The proposed method considers dynamic behavior of the faulty machine and connected system and tries to accurately solve the synchronous machine’s internal fault conditions in the system. The proposed method is implemented in stand-alone FORTRAN-based phasor software and the results have been compared with available recordings from real networks and precisely simulated faults by use of the ATP/EMTP as a time domain software package. An encouraging correlation between the simulation results using proposed method, ATP simulation and measurements was observed and reported. The simplified approach also enables engineers to quickly investigate their particular cases with a reasonable precision.
기존의 클러스터 시스템을 확장한 다중 분산 웹 클러스터 모델은 개방 네트워크상에 존재하는 다수의 시스템 노드들을 단일한 가상 네트워크로 구축하여 사용자로부터 요구되어지는 대규모 작업을 병렬 컴퓨팅 방식으로 처리하는 클러스터 시스템이다 구성된 특성상 다중 분산 웹 클러스터 모델은 불법적인 3자에 의해 내부 시스템 노드들이 노출되어 있으며, 각 시스템 노드간의 협조작업 시 고의적인 방해와 공격으로 정상적인 작업수행이 불가능할 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 시스템 노드의 서비스 코드 블록의 등록, 요구, 협조 및 결과취합 시 해당 시스템노드의 인증을 위하여 키 분배방식을 통한 시스템 노드 상호 인증 프로토콜을 제시하며, 전체 시스템 노드의 대칭키를 안전하고 효율적으로 관리하며 분배하는 SNKDC를 설계한다. SNKDC는 시스템 노드가 작업수행 시 필요한 대칭키를 분배하며, 제공된 키를 기반으로 시스템 노드는 암호화된 패킷을 전송한다. 시스템 노드간의 주고받는 암호화 패킷은 3자에 의해 해독되거나 거짓 메시지를 통한 정보의 유출을 방지할 수 있다.
스마트시티는, 각종 센서들로부터의 데이터를 수집, 처리하여 시민들을 위하여, 다양한 스마트 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는, 이과 같은 스마트시티 서비스 중의 하나로서, 소음지도를 시민에게 실시간으로 제공하기 위한 연구 결과를 발표한다. 본 논문은, 스마트 시티의 융복합된 유비쿼터스센서네트워크들로부터 끊임없이 전달되는 대량의 스트림 데이터를, 실시간으로 전달받아서, 지리정보시스템 (GIS)의 정보들과 융합하여, 시각적으로 소음정보를 표시하여 주는, 3차원 소음지도를 실시간으로 제작하는, 실시간 분산병렬처리 방법론을 제시하였다. 이 방법론을 오픈소스소프트웨어를 활용하여 실제 시스템으로 개발되어 구현하였다. 본 논문에서는, 이와 같이 구현된 시스템들 중에서, 아파치 스톰(Apache Storm) 프레임워크를 사용하여 구현한 실제 시스템을 소개한다. 본 연구에서는, 이 실제 구현된 시스템을 성능평가하였다. 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하려면, 큰 컴퓨팅 파워가 필요하며, 필요한 컴퓨팅 파워의 규모도 사전에 알 수 없다는 문제들이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여, 본 연구에서는, 컴퓨팅 파워를 자유롭게 조절하여 공급할 수 있는. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 성능평가를 하였다. 이와 같은 성능평가를 통하여, 본 논문에서 제시한 방법론이 적절함을 확인하였고, 개발하여 구현한 시스템이 잘 작동함도 확인하였다. 나아가서는. 실시간으로 소음지도를 생산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 성능평가 내용도 소개하고 상세히 설명한다.
대형 구조물에 대한 최적설계를 고려할 때 구조해석에 많은 시간과 노력이 소비된다. 한대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형 구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형 구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 대안으로 인터넷이 연결된 다수의 개인용 컴퓨터들로 고성능 병렬연산시스템을 구성하여 구조해석을 분산 처리하여 계산시간을 절감하였다. 아울러 반응표면의 근사를 위해 요구되는 구조해석을 상용 구조해석 어플리케이션으로 해결할 수 있다면 상용성이 확보되어 일반 구조물에 대하여도 반응표면법을 이용한 최적설계를 수행할 수 있을 것이다.
분산 이기종 시스템에서 병렬 응용프로그램의 성능은 태스크를 스케줄링하는 방법에 따라 크게 영향을 받는다. 따라서 병렬 응용프로그램의 성능에 영향을 미치는 요소들을 태스크 스케줄링에 반영함으로써 주어진 환경 내에서 최적의 결과를 도출할 수 있도록 해야 한다. 일반적으로 병렬 응용프로그램의 전체 처리시간에 영향을 미치는 결정적 요소는 입력 그래프의 임계경로이다. 본 논문에서는 임계 경로 상의 임계노드를 고려한 태스크 스케줄링 알고리즘인 CLTS를 제안한다. CLTS는 우선순위 결정 단계에서 계층화를 통해 노드의 병렬처리 효율을 향상시키고 임계노드 처리에 의한 지연시간을 단축시킬 수 있도록 우선순위를 결정한다. 또 프로세서 할당 단계에서는 조건적으로 복제 기반 정책, 혹은 삽입 기반 정책을 사용하여 노드를 프로세서에 할당함으로써 전체 처리시간을 단축시킨다. 제안한 CLTS의 성능 평가를 위해 기존의 리스트 스케줄링 알고리즘인 HCFPD, DCPD와 함께 성능을 비교 평가하였다. 시뮬레이션을 통해 CLTS는 평균 SLR을 기준으로 HCPFD 대비 7.29%, DCPD 대비 8.93% 향상되었고, Speedup을 기준으로 HCPFD 대비 9.21%, DCPD 대비 7.66% 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.
TMN Agent Platform은 망 요소의 운영상태와 자원들을 GDMO에 따라 관리객체(Managed Object : MO)로 모델링 하고, 자원들의 현재 상태를 유지하며, 관리자(Manager)로부터의 망 관리 기능 요구에 따라 조작된다. 그러므로, 에이전트의 성능향상은 전체적인 통신망 관리의 성능향상에 직접적인 영향을 미친다.본 논문에서는 TMN 에이전트의 기능요구 사항을 분석하고, 이를 토대로 성능향상을 위해 멀티스레드 기법을 사용하는 병렬 처리 구조의 TMN Agent Platform의 기능구조를 제시한다. 또한 에이전트와 다양한 자원들간의 효율적인 메시지전달을 위한 체계를 제시하며, 구현된 TMN Agent Platform의 성능을 분석한다.Abstract TMN Agent manages the operational status and real-resources of network elements, such as switching nodes and transmission systems. It performs the requested management functions from manager and maintains consistent status data of real-resource. The performance of agent system affects directly the performance of network management operation. If the agent is implemented by sequential processing scheme with single process, the agent processing can be delayed or blocked according to the status of real-resources. This problem can be solved by parallel and distributed processing scheme.To improve the processing performance of TMN Agent, we propose a TMN Agent Platform's functional architecture that is based on parallel processing with multi-tread and effective message transferring scheme between agent and various real-resource. We analyze the performance of the implemented TMN Agent Platform.
본 논문은 자바 언어로 완성된 MPI(Message Passing Interface) 스펙인 MPJ(Message Passing in Java) 스펙을 준수하여 병렬 컴퓨팅 환경에서 메시지 통신 인터페이스를 제공하는 JMPI(Java Message Passing Interface) 라이브러리를 설계하고 구현하였다. 이 라이브러리는 간단하면서도 매우 편리한 GUI(Graphical User Interface) 도구를 제공하여, 사용자가 손쉽게 병렬 컴퓨팅 환경을 구성할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 두 가지 전형적인 분산 시스템 통신 메커니즘인 소켓과 RMI(Remote Method Invocation) 방식을 이용하여 두 가지 버전의 시스템을 구현하였고, 기존의 JPVM 시스템과의 성능을 벤치마크 애플리케이션들을 통하여 컴퓨터 대수의 증가에 따른 처리 속도를 비교해 보았다. 실험 결과로는 본 논문에서 제시한 JMPI 시스템이 JPVM시스템보다 다양한 측면에서 높은 성능을 발휘한다는 것과 컴퓨터의 가장 효율적인 처리 속도는 애플리케이션에 따라 컴퓨터의 수를 증가시킨다고 해서 일정하게 처리속도가 증가하는 것이 아니라 네트워크의 트래픽을 고려하여 컴퓨터의 수를 증가시켰을 때 얻을 수 있다는 것을 보여준다. 마지막으로 컴퓨터의 수가 증가함에 따라 RMI를 사용하여 메시지를 전달하는 것이 소켓에 부속된 객체 스트림을 사용하여 메시지를 전달하는 것보다 효과적이라는 것을 알 수 있다.
MapReduce is a framework that can process huge datasets in parallel and distributed computing environments. However, a single machine failure during the runtime of MapReduce tasks can increase completion time by 50%. MapReduce handles task failures by restarting the failed task and re-computing all input data from scratch, regardless of how much data had already been processed. To solve this issue, we need the computed key-value pairs to persist in a storage system to avoid re-computing them during the restarting process. In this paper, the task failure resilience (TFR) technique is proposed, which allows the execution of a failed task to continue from the point it was interrupted without having to redo all the work. Amazon ElastiCache for Redis is used as a non-volatile cache for the key-value pairs. We measured the performance of TFR by running different Hadoop benchmarking suites. TFR was implemented using the Hadoop software framework, and the experimental results showed significant performance improvements when compared with the performance of the default Hadoop implementation.
국내에서는 계산과학이라는 학문이 초기단계로 아직 활성화되지 못하고 있으며 고성능컴퓨팅을 기초부터 고급 과정까지 체계적으로 배울 수 있는 교육체계가 미비하다. 본 논문에서는 계산과학 전공자들이 배워야 할 컴퓨터과학에 대한 기본 연구로 고성능컴퓨팅을 배우기 위해 필요한 지식 단위을 도출하였다. ACM의 Computer Science 커리큘럼(CS2013)을 기초로 하여 89개의 지식 단위들에 대해 타당성과 신뢰성을 조사하였으며 검증된 11개의 지식단위에 대해 전문가를 통해 6개의 핵심 지식 단위와 2개의 선택 지식 단위를 제안되었다. 제안된 지식단위들은 계산과학 전공들에게 필요한 고성능컴퓨팅 교육과정 개발에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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