본 연구는 게임 물리 엔진을 실시간 물리 기술의 관점으로 고찰한다. 실시간 물리 기술이란 물리 시뮬레이션 기술을 게임에 적용하기 위해서 간략화 하는 기술을 말한다. 조사 대상으로 상용 물리 엔진인 Havok Physics SDK와 NVIDIA PhysX SDK를 선택하였고, 오픈 소스기반 물리 엔진인 ODE와 Bullet을 선택하였다. 그 결과 물리 엔진은 강체 역학, 변형체 시뮬레이션, 유체 시뮬레이션을 구현하고 있었고, 실시간 시뮬레이션을 위해서 수식의 간략화, 충돌 처리의 효율성 재고 등 소프트웨어 측면의 기술과 멀티 코어 CPU의 이용, PPU, GPU 활용 등 병렬처리 하드웨어 기술을 사용하고 있었다.
본 논문에서는 널리 사용되는 침입 탐지 시스템인 Snort와 Suricata에 대해서 탐지 기능 측면과 성능 측면을 비교해 보고자 하였다. 구체적으로 Snort와 비교해보았을 때 Suricata에는 추가된 탐지 기능과 새로 도입된 멀티 스레딩이 패킷 처리 속도에 가져다 준 변화에 대해 분석해보고자 하였다. 그 결과, Suricata에는 기존의 Snort에서는 존재하지 않았던 Protocol Identification과 HTTP Normalizer & Parser, 그리고 File Identification 기능이 추가되었다는 점을 발견할 수 있었다. 또한, 양적 처리 성능 측면에서도 Suricata의 경우 작동하는 CPU Core의 개수가 늘어날수록 Snort와의 처리성능(PPS, Packets Per Second)의 차이가 벌어지는 것으로 나타났다. 따라서 이러한 점을 볼 때, Suricata는 양적/질적측면에서 모두 Snort보다 개선된 것으로 나타났기 때문에 Snort의 대안으로 사용되기에 적절하다는 결론을 내릴 수 있었다.
Nowadays, It is undeniable that the threat of network security is growing as time flows due to worldwide development of wire/wireless, various Internet platform and sophisticated hacking techniques. The amount of traffics that Network security solution has to handle is increasing and recently many occurrence of explosive traffic attacks from PulseWave are being observed which has many similar characteristics to New DDos. Medium and small sized firms abroad have developed and distributed Snort and Suricata that are based on open-source Intrusion Detection System(IDS) / Intrusion Prevention System (IPS). The goal of this study is to compare between Windows7 by applying suicata 4.0.0 32bit version and Ubuntu 16.04.3 LTS by applying suicata 4.0.0 version which is an open source Intrusion Detection System / Intrusion Protection System that uses multi threads method. This experiment's environment was set as followed C1100 server model of Dell, Intel Xeon CPU L5520 2.27GHz*2 with 8 cores and 16 threads, 72GB of RAM, Samsung SSD 250GB*4 of HDD which was set on RAID0. According to the result, Suricata in Ubuntu is superior to Suricata in Windows7 in performance and this result indicates that Ubuntu's performance is far advanced than Windows7. This meaningful result is derived because Ubuntu that applied Suricata used multi core CPU and RAM more effectively.
최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
이제 멀티코어 CPU가 보편화 되었지만 대다수의 프로그래밍 언어가 단일 코어를 대상으로 발전되었기 때문에 병렬화에 어려움이 있다. 이를 해결하고자 병렬처리 기법들이 연구되고 있지만 오히려 개발자는 여러 기법들 사이에서 혼란스러울 수 있다. 본 논문에서는 개발자들이 처한 상황에서 적절한 기법을 선택하는데 도움이 되고자 주요 병렬처리 기법인 OpenMP, Threading Building Blocks, Cilk Plus, Parallel Patterns Library를 비교 및 평가하였다. 각 기법마다 지원 기능, 지원 방식, 스케줄링 기법 등 개발자가 프로그램을 개발함에 있어 고려해야 할 특징들이 서로 다르고 각기 장단점이 존재한다. 따라서 병렬처리 기법을 선택하고 구현함에 있어 특정한 하나의 기법에 의존하는 것보다는 여러 기법들의 특성을 파악하여 상황에 맞는 기법을 선택한다면 보다 효율적이면서도 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있다.
본 논문에서는 다수의 회전 이미지를 생성, 이용해 결과의 다양성을 추구하고 기존 기법들의 문제인 예제 가장자리 경계면의 Neighborhood를 이용해 생기는 경계선을 완화한 합성 결과물을 생성하는 새 예제 기반 텍스처 합성 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 구현하기에 따라 공간 결정적인 형태로 구축할 수 있으며 병렬 처리가 가능한 하드웨어를 이용한 병렬 연산처리로 합성 속도 가속을 하는데도 유리한 구조를 가지고 있다.
SMP(Symmetric Multi-Processing)는 Shared memory bus 를 사용함으로써 scalability 가 제한적이었다. 이런 SMP의 scalability 제한을 극복하기 위해 제안 된 것이 NUMA(Non Uniform Memory Access)이다. NUMA는 memory bus 를 CPU 별 local 하게 가지고 있어 자신이 가지는 memory 영역에 대해서는 다른 영역을 접근하는 것 보다 더 빠른 latency 를 가지는 구조이다. Local 한 memory 영역의 존재는 scalability를 높여 주었지만 서버 가상화 환경에서 VM을 동적으로 scheduling 을 하였을 때 VM의 page 가 실행되는 core 의 local 한 메모리 영역에 존재하지 않게 되면 remote access로 인해 local access보다 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 서버 가상화 환경에서 최신 architecture인 AMD bulldozer에서 NUMA affinity가 위반되었을 때 발생하는 성능 저하와 어떤 상황에서 이런 NUMA affinity가 위반되어도 성능저하가 없는지 연구하였다.
SAMtools는 NGS 데이터의 alignment 결과에 대해 사실상의 표준으로 쓰이고 있는 SAM 포맷의 데이터를 다루는 많은 연구자들에게 애용되는 tool 들을 포함하고 있는 SW 이다. 최근 멀티코어 처리장치 HW 기술이 적용된 alignment SW 들이 속속 공개되어 성능향상을 보여주고 있으나, SAMtools 는 그렇지 못한 실정이어서 점점 더 NGS 데이터 처리의 병목구간으로 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 멀티코어 CPU 를 효과적으로 활용한 고성능의 MC-SAMtools SW를 제시하고자 한다.
네트워크 코딩(Network Coding)은 통신망의 성능 향상에 도움을 줄 수 있으나 이의 소프트웨어적 구현은 부호화/복호화 단계에서 매우 큰 지연시간을 유발할 수 있어 이를 줄일 수 있는 병렬화된 구현이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 랜덤 리니어 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding)과 랜덤 리니어 네트워크 코딩의 단점을 보완하고자 최근 제안된 파이프라인 네트워크 코딩(Pipeline Network Coding)의 병렬처리 성능을 비교한다. 또한, 네트워크 코딩의 CPU에서의 병렬처리 기법과 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Units)에서의 병렬처리 기법을 비교하여 네트워크 코딩의 사용 시 그 파라미터에 따라 적절한 병렬처리 기법을 선택할 필요성이 있음을 보여준다.
본 논문에서는 64비트 다중-코어 컴퓨팅 환경에서 효과적인 메모리 테스트를 위한 가상화 커널을 제안한다. 이때 효과적이라는 용어는 커널이 존재하는 메모리 공간을 포함한 모든 물리 메모리 공간에 대한 테스트를 시스템 리부팅 없이 수행할 수 있음을 의미한다. 이를 위해 가상화 커널은 4가지 기법을 제공한다. 첫째, 커널과 응용이 물리 메모리를 직접 접근 할 수 있게 하여 원하는 메모리 위치에 다양한 메모리 테스트 패턴을 쓰고 읽는 것이 가능하게 한다. 둘째, 두 개 이상의 커널 이미지가 다른 메모리 위치에서 수행 가능하도록 한다. 셋째, 커널이 사용하는 메모리 공간을 다른 커널로부터 격리한다. 넷째, 커널 하이버네이션을 이용하여 커널 간에 문맥 교환을 제공한다. 제안된 가상화 커널은 인텔사의 Xeon 시스템 상에서 리눅스 커널 2.6.18을 수정하여 구현되었다. 실험에 사용된 Xeon 시스템은 2개의 Dual-core CPU와 2GB 메모리를 탑재하고 있다. 실험 결과 설계된 가상화 커널이 메모리 테스트에 효과적으로 사용될 수 있음을 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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