Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1035-1045
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2015
최근 빅데이터 분야에서 데이터를 메모리에 적재 후 빠르게 처리하는 인메모리 컴퓨팅 기술이 새롭게 부각되고 있다. 인메모리 컴퓨팅 기술은 과거 대용량 메모리와 다중 프로세서를 탑재한 고성능서버에 적용 가능하였지만, 점차 일반 컴퓨터를 초고속 네트워크로 연결하여 분산 병렬처리가 가능한 구조로 변화하고 있다. 본 논문은 In-memory data grid (IMDG) 기술을 택시 애플리케이션에 접목하여 기존의 데이터베이스의 변경 없이 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. IMDG 기술을 적용한 경우 기존의 데이터베이스 기반의 웹서비스에 비해 처리속도와 처리량이 평균 6~9배정도 증가하며, 또한 부하량에 따른 처리량 변화의 폭이 매우 작음을 확인 하였다.
온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.
Parallel implementation and performance assessment of the grid assembly in a structured chimera grid approach is studied. The grid assembly process, involving hole cutting and searching donor, is parallelized on the PC cluster. A message passing programming model based on the MPI library is implemented using the single program multiple data(SPMD) paradigm. The coarse-grained communication is optimized with the minimized memory allocation because that the parallel grid assembly can access the decomposed geometry data in other processors by only message passing in the distributed memory system such as a PC cluster. The grid assembly workload is based on the static load balancing tied to flow solver. A goal of this work is a development of parallelized grid assembly that is suited for handling multiple moving body problems with large grid size.
NAND 플래쉬메모리는 전원이 꺼져도 데이터를 유지할 수 있고 저비용, 고용량의 특징을 가지기 때문에 휴대용 기기에서 많이 활용되고 있다. 플래쉬메모리에서 대용량의 데이터를 효과적으로 처리하기 위하여 색인을 필수적으로 사용해야 한다. 그러나 플래쉬메모리는 쓰기 연산의 비용이 크고 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 기존의 디스크기반 색인을 사용하면 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 플래쉬메모리에서 고정그리드화일 색인을 구현하고 다양한 조건에서 성능 평가를 수행한다. 이를 위하여 질의연산과 변경 연산의 비율에 따른 평균 수행 시간을 측정한다. 그리고 디스크에서의 수행 시간과 비교한다.
스마트폰과 같은 휴대용기기에서 연산에 필요한 데이터를 저장하기 위하여 플래쉬메모리를 이용한 저장장치를 사용한다. 플래쉬메모리는 비휘발성 저장장치로 대용량의 데이터를 저장할 수 있기 때문에 질의 연산 처리를 위하여 색인 구조를 사용해야 한다. 그러나 플래쉬메모리는 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 동일 위치에 쓰기 연산을 수행하면 수행 속도가 매우 저하되는 단점이 있다. 이 논문에서는 플래쉬메모리에서 다차원 공간 색인인 고정그리드파일을 구현하고 다양한 조건에서 연산의 수행 속도를 측정한다.
최근 하드웨어와 소프웨어의 발전으로 데이터의 처리 용량과 처리 속도도 급속하게 증가하고 있다. 이로 인한 데이터 사용량은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이미 컴퓨터가 처리해야하는 자료는 초당 5천 트랜잭션을 넘었다. 이처럼 빅데이터가 중요한 이유는 실시간 때문이며, 이는 어떠한 상황에서도 모든 데이터를 분석하여 정확한 데이터를 적시에 얻을 수 있기 때문이다. 또한, 빅데이터를 활용한 스마트 공장을 만들면 개발 및 생산비용, 품질관리 비용 감소효과가 있을 것으로 예상하고 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 많은 데이터들이 발생하는 반도체 공정에서 고속의 빅데이터 처리를 위한 인-메모리 데이터 그리드를 이용한 시스템을 구현하였으며, 실험을 통해 향상된 성능을 입증하였다. 구현한 시스템은 반도체 뿐 만 아니라 빅데이터를 사용하는 모든 부분에서 응용 가능 할 것으로 판단된다.
Siddiqui, Isma Farah;Abbas, Asad;Lee, Scott Uk-Jin
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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pp.75-78
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2017
This paper compares operational and network analysis of centralized and distributed repository for big data solutions in the IoT enabled Smart Grid environment. The comparative analysis clearly depicts that centralize repository consumes less memory consumption while distributed locality-based repository reduce network complexity issues than centralize repository in state-of-the-art Big Data Solution.
Many sensors such as a structured grid pattern generator, a laser, and CCD camera to information have been used, but most of algorithms for a calibration are inefficient memory and experiment data are required. In this paper, the calibration algorithm of a structured grid pattern based on triang is introduced to calculate 3D information in the real world. The beams generated from str pattern generator established horizontally with the CCD camera are projected on the calibn CCD camera observes the intersection plane of a light and an object plane. The 3D infon calculated using observed and calibration data. This proposed method in this paper has advantages such as a memory saving and an experimental data since the 3D information are obtained simply triangulation method.
This paper presents a technique for estimating distribution of data stored in a database. This technique is very useful for accurate selectivity estimation, which is essential in query optimization and physical database design. To maintain data distribution, we employ the directory of the multilevel grid file, a multidimensional dynamic file organization. The major advantage of our technique is that data distribution information is maintained dynamically in the multilevel grid file. In contrast, other static methods such as the histogram method use static date structures, which requires periodic restructuring. Furthermore, we propose a method for keeping the abstract information of data distribution in main memory. This is advantageous in the situation where the size of main memory is not sufficient. Finally, We also suggest formulas for calculating selectivies of various queries based on our data distribution information.
This article proposes a pressure based method for predicting flows at all speeds. The compressible SIMPLE algorithm is extended to unstructured grid framework. Convection terms are discretized using second-order scheme with deferred correction approach. Diffusion term discretization is based on structured grid analogy that can be easily adopted to hybrid unstructured grid solver. This method also uses node centered scheme with edge based data structure for memory and computing time efficiency of arbitrary grid types. Both incompressible and compressible benchmark problems are solved using the above methodology. The demonstration of this method is extended to slip flow problem that has low Reynolds number but compressibility effect. It is shown that the proposed method can improve efficiency in memory usage and computing time without losing any accuracy.
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