Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.
슈퍼컴퓨터는 대량의 계산이 필요한 첨단 과학기술분야의 수치계산뿐만 아니라 산업분야의 신제품 설계 및 개발에도 다양하게 접목되어 사용되고 있다. KISTI의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon은 SUN Blade 서버기반으로 구성된 초병렬 컴퓨팅 시스템으로 3,200개의 컴퓨팅 노드와 인프라 노드들로 구분된다. 이 시스템은 현재 만여 명의 사용자와 170여개의 기관이 사용 중에 있으며, 수많은 작업들이 스케줄러를 통해 배치형태로 작업을 수행하고 있다. 또한 Tachyon에서는 작업 제출부터 종료까지 관련된 해당 스크립트와 수행 환경, 라이브러리, 작업수행로그 등을 저장하게 된다. 본 논문에서는 스케줄러로 사용되고 있는 Sun Grid Engine의 배치작업정보와 Tachyon 작업수행로그를 가지고 분석을 진행하였다. 특히, Tachyon에서 사용자가 수행했던 작업 결과 중 실패 작업을 구분하여 원인을 분석하고 그중 일부 작업에 대한 개선을 통해 정상 작업을 추출함으로써 시스템의 전체 성공률을 향상시킬 수 있다.
국내 지역 산업생태계의 활성화를 위하여 많은 연구자들이 그에 대한 정책수립 등에 대한 논의를 진행하고 있다. 하지만, 각 지역 특성을 고려한 산업생태계 활성화 방안과 그에 대한 우선순위를 고려하는 경우는 드물다. 따라서, 본 연구에서는 광주 지역 자동차 산업을 중심으로 이에 대한 활성화 방안을 도출하기 위하여 문헌조사와 심층 인터뷰를 통하여 전문가 집단의 견해를 모으고 분석하는 정성적 연구를 수행하였다. 일차적으로 문헌조사와 심층 인터뷰를 통해 현재 광주 지역 자동차 산업의 현황 진단과 더불어 어떤 위기가 있는지 알아보고 이를 해결하기 위한 활성화 방안의 11가지의 전략 후보를 도출하였다. 그리고 AHP 기법을 활용하여 도출된 방안들의 상대적 중요도와 우선순위를 알아봄으로써, 어떤 방안부터 우선적으로 적용해야하는지에 대한 5가지 전략을 선별하였으며, 이는 향후 사업 계획 및 전략수립의 기초자료로 활용될 것이다.
General Purpose Graphic Processing Unit (GPGPU) computing is a technique that utilizes the high-performance many-core processors of high-end graphic cards for general-purpose computations such as 3D graphics, video/image processing, computer vision, scientific computing, HPC and many more. GPGPUs offer a vast amount of raw computing power, but programming is extremely challenging because of hardware idiosyncrasies. The open computing language (OpenCL) has been proposed as a vendor-independent GPGPU programming interface. OpenCL is very close to the hardware and thus does little to increase GPGPU programmability. In this paper we present how a set of digital camera image signal processing (ISP) filters can be realized efficiently on GPGPUs using OpenCL. Although we found ISP filters to be memory-bound computations, our GPGPU implementations achieve speedups of up to a factor of 64.8 over their sequential counterparts. On GPGPUs, our proposed optimizations achieved speedups between 145% and 275% over their baseline GPGPU implementations. Our experiments have been conducted on a Geforce GTX 275; because of OpenCL we expect our optimizations to be applicable to other architectures as well.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
본 연구에서는 다물체 페리다이나믹 해석 코드의 MPI-OpenMP 혼합 병렬화를 수행하였다. 페리다이나믹 해석 모델은 복잡한 동적파괴 거동 및 불연속 특성을 모사하는데 적합하지만, 비국부 영역을 통한 절점 간 상호작용을 계산하기 때문에 유한요소 모델에 비해 계산 시간이 많이 소요된다. 또한 다중적층구조물의 다물체 페리다이나믹 해석에서 추가된 비국부 접촉 모델과 가상 층간 결합 모델을 통한 여러 물체 간 상호작용으로 계산 부담이 증가한다. 더불어 고속 충돌 파괴와 같은 복잡한 동적 파괴 거동 해석을 위해 세밀한 절점 간격과 작은 시간 간격이 요구되기 때문에 코드 최적화와 병렬화를 통한 고성능 해석 코드 개발이 필수적이다. 해석 코드는 Intel Fortran MPI compiler와 OpenMP를 사용하여 개발되었으며, 한국과학기술정보원(KISTI)의 슈퍼컴퓨팅센터 누리온(Nurion)으로 실행되었다. 다물체 해석 코드를 최적화하기 위한 핵심 요소들을 분석하고, 모델 의존성 발생 서브루틴 분석 및 프로세스 통신 데이터 분별을 통해 MPI-OpenMP 혼합 병렬 처리 구조를 적용하였다. 다물체 충돌 파괴 현상 시뮬레이션을 통해 개발된 병렬 처리 코드의 성능을 확인하였다.
소니 플레이스테이션3 (PS3) 비디오 게임 콘솔을 이용하여 대용량자료에 고성능 계산을 적용시키기 위하여 개인용컴퓨터 (PC) 의 윈도우 시스템과 PS3로 구성된 하이브리드 시스템을 제작하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 파형모양의 유사도를 이용하여 미세지진의 멀티플렛을 알아내는 실시간 멀티플렛 식별자 (RTMI)를 수행하여보았다. RTMI의 핵심 알고리즘인 상호상관 계산은 PS3 플랫폼에 최적화 되었고 자료의 압출력을 포함하는 다른 계산들은 PC 상에서 수행되었다. 이 경우에 알고리즘의 핵심 부분이 원래의 경우보다 50 배 이상 빨리 수행되어 결과적으로 개발된 시스템은 과거 400개의 신호밖에 처리하지 못하던 것을 총 2100개까지의 미소진통 신호등을 처리 할 수 있게 하였다. 이 결과는 자료전송시간이 계산시간에 비해 무시할 수 있는 한 PS3를 이용한 대용량 자료의 고성능 계산이 가능하다는 것을 잘 보여주고 있다.
최근 주목받고 있는 그리드 컴퓨팅 연구등에 주요한 요소로서 기대되어지는 고성능 클러스터 시스템들은 주로 과학 기술 응용연구를 위해 사용되어진다. 이러한 종류의 병렬 시스템은 특정 부품들을 사용하는데 그중 네트워크를 구성하는 부품들이 통상의 분산/병렬컴퓨팅에 주요한 역할요소로서 주목을 받아오고 있다. 이 논문에서는 myrinet, Gbit ethernet, Fast ethernet 장비에 대하여 각각 Netpipe, Linpack, NPB 등의 벤치마크를, 성능 실험을 동해 선정한 Pentium IV 1.7Mhz/1Gb Mem 16노드로 구성한 클러스터에 대하여 2종의 컴파일러를 사용하여 테스트하고 그 결과를 분서하였다. 상이한 성능 차를 보이는 장비간의 성능 비교를 통해 2002년 2월 현재 가능한 응용문제가 사용하고 있는 알고리즘에 따른 최적의 클러스터 시스템의 최적 구성을 도출 할 수 있다.
지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.
Dark matter is barely known because it cannot be explained using the Standard Model. In addition, dark matter has not been detected yet. It is currently being explored through various ways. In this paper, we studied dark matter in an electron-positron collider using MadGraph5. The signal channel is e+e- → 𝜇+𝜇-A' where A' decays to dimuon. We studied the cross-section by increasing the center-of-mass energy. Central processing unit (CPU) time of simulation was compared with that using a local Linux machine and a KISTI-5 supercomputer (Knight Landing and Skylake). Furthermore, one or more cores were used for comparing CPU time among machines. Results of this study will enable the exploration of dark matter in electron-positron experiments. This study also serves as a reference for optimizing high-energy physics simulation toolkits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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