• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2004.06a
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• pp.356-357
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• 2004

새로운 제품 또는 프로세스를 개발하기 위해서는 수없이 많은 결정을 해 나가야 한다. 이 과정에서 어떤 결정하나가 잘못되면 우리는 시행착오를 겪거나 경우에 따라 크게 잘못된 결과를 감당해야 한다. 또한 원자력 분야와 같이 작업자의 안전과 건강에 직결되는 작업환경도 수많은 요소들을 고려하여 여러 가지 대안들 중에서 하나를 결정해야 한다. 이러한 결정을 위해, 가상적인 예측실험인 시뮬레이션(simulation)을 수행하게 된다.(중략)

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.234-237
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• 2010

클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 서버 환경에 한하여 적용되었던 가상화 기술이 데스크탑 환경으로 빠르게 확산되어가고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 가상화 기술을 이용하여 하나의 물리적 자원위에서 여러 개의 가상 머신을 운용하기 때문에 효과적인 로드 밸런싱(load balancing) 기법을 필요로 한다. 하지만 기존 서버 가상화 환경에서의 로드 밸런싱 정책은 프로세서와 네트워크 사용률을 주된 로드 측정의 기준으로 삼았다. 그에 반해 데스크탑 클라우드 컴퓨팅 환경 하에서의 데스크탑 가상 머신은 사용자 유형에 따라 다양한 종류의 작업 요청을 처리해야 하기 때문에 처리 중인 작업의 특성을 고려한 보다 유연한 로드 밸런싱 정책을 필요로 한다. 본 연구에서는 데스크탑 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 로드 밸런싱 정책을 제시하고, 이를 바탕으로 제안하는 기법이 가지는 효율성을 기존 방식과 비교 및 분석 하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.12
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• pp.642-652
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• 2001

Recently, the advent of World-Wide-Web(WWW) and the explosive popularity of the Internet gave birth to collaborative applications which were enabled by computers and networks as their primary media. The progress of 3D computer graphics enabled collaborative application with 3D virtual environments or distributed virtual environments. In this paper, we explain our implementation of the Share collaboration engine which is for collaboration applications based on a distributed virtual environment. We introduce Virtual Architectural Engineering 2000 (VAE2000) that is our pilot application implemented with the Share collaboration engine. The Share collaboration engine proposes a new Share network architecture for management of participants, and it provides some synchronization methods for 3D objects in virtual collaboration. VAE2000 is an experimental application that tries to prevent wastes of human, material and time resources in networked virtual collaboration.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.609-612
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• 2008

그리드 컴퓨팅은 가상조직(VO, Virtual Organization)이란 개념을 사용하여 분산된 컴퓨팅 환경을 구축한다. 이러한 가상조직에 존재하는 그리드 서비스 및 그리드 리소스를 활용하기 위해서는 사용자가 직접 서비스 및 자원에 대한 모니터링 작업을 수행해야 한다. 따라서 본 논문에서는 가상조직을 관리하고 가상조직에 존재하는 자원 및 서비스의 모니터링 작업과 그리드 서비스의 배치 및 해지 작업을 수행할 수 있는 웹 기반의 사용자 인터페이스를 제안한다. 웹 기반의 사용자 인터페이스는 사용자에게 편리한 작업 환경을 제공하기 때문에 서비스 및 자원의 활용 측면에서 편리성 및 사용의 용이성을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.236-238
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• 1999

컴퓨팅 능력의 발달과 네트워크의 대용량화로 인해서 다중 참여자를 고려한 분산 가상 환경에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 분산 가상 환경은 네트워크를 통해서 연결된 다중의 참여자를 고려해야 하기 때문에 참여자 그룹 관리가 필수적으로 요구된다. 기존의 분산 가상 환경에서의 참여자 그룹 관리는 참여자의 가입, 탈퇴 처리와 현재 상태의 제공 기능 등을 지원하고 있다. 그러나, 다양한 형태의 참여자 활동을 지원하기 위해서는 현재 상태의 정보 뿐만 아니라 다양한 그룹 활동의 지원과 각각의 참여자가 수행한 작업의 형태와 그룹에 대한 정책등에 대한 적절한 관리가 필요하다. 이러한 작업은 기존의 참여자 그룹 관리 방식에는 중앙 서버에 지나친 부담을 주기 때문에 이에 대한 해결하기 위한 고려도 필요하다. 이 논문에서는 모빌 에이전트를 기반한 분산 가상 환경을 위한 참여자 그룹 관리 시스템을 설계하였다. 설계한 시스템의 특징은 하나의 그룹내에 다수의 소그룹이 존재할 수 있게 함으로써 보다 다양한 그룹 활동을 지원하며, 그룹의 현재 상태 정보 뿐만 아니라 그룹에 참여하는 각각의 참여자들의 행위 정보와 이동 정보를 관리함으로써 참여자를 진단을 욕하는 응용에 사용될 수 있다. 또한, 모빌 에이전트 형태로 설계함으로써 중앙 서버에 대한 지나친 부담 문제를 해결하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.455-456
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• 2009

기존의 가상화 시스템에서 사용되던 스케줄러는 기존 서버 환경을 기반으로 구현되었다. 즉, 기존 데스크톱 운영체계와는 달리 선점형 멀티테스킹 작업방식에 대한 고려가 부족하다. 때문에 본 논문에서는 데스크톱 환경에서 XEN 가상화 시스템을 사용할 경우 사용자 작업을 우선적으로 선점하는 Credit 스케줄러를 제시한다. Credit 스케줄러의 I/O 도메인 Boost 기능의 수정을 통해 데스크톱 사용자가 작업하는 가상 머신에 대한 성능을 향상시키는 Credit 스케줄러를 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 스케줄러가 목적에 맞게 동작하는지 확인할 수 있었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.3
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• pp.320-332
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• 2000

Web consists of the grand virtual system which is made of all connected computers network. We can solve the huge problem which requires high quality in cost performance and powerful computing power to use a numerous idle state system on internet as process it parallel. However, we have to consider heterogeneous computing resources, accessibility, and reliability to carry out parallel system on global environment, not network but whole Internet. In this paper, We the WebImg system which has the power of web computing, and show the flexible task allocation strategy in heterogeneous hosts. Also, we evaluate its performance, moreover the proposed task allocation strategy supplies fault tolerance by controlling host situation at any time.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.131-134
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• 2010

그리드 컴퓨팅은 분산된 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하며 자원을 공유하여 성능을 높이고 비용을 절감 할 수 있는 시스템이다. 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용되는 노드는 높은 성능을 가지고 있지만 단일 운영체제가 모든 하드웨어 자원을 제어하기 때문에 작업 진행시 부하가 높을 때 유휴자원을 쉽게 활용 할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 서버에 가용된 자원을 효율적으로 사용 할 수 있도록 가상화를 적용하고 구성된 가상환경에 작업 스케줄링을 대행 할 수 있는 마스터노드를 이용하는 작업 스케줄링을 제안한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.5
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• pp.123-136
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• 2021

RPC (Remote Procedure Call)-based Graphics Processing Unit (GPU) virtualization technology is one of the technologies for sharing GPUs with multiple user virtual machines. However, in a cloud environment, unlike CPU or memory, general GPUs do not provide a resource isolation technology that can limit the resource usage of virtual machines. In particular, in an RPC-based virtualization environment, since GPU tasks executed in each virtual machine are performed in the form of multi-process, the lack of resource isolation technology causes performance degradation due to resource competition. In addition, the GPU memory competition accelerates the performance degradation as the resource demand of the virtual machines increases, and the fairness decreases because it cannot guarantee equal performance between virtual machines. This paper, in the RPC-based GPU virtualization environment, analyzes the performance degradation problem caused by resource contention when the GPU memory requirement of virtual machines exceeds the available GPU memory capacity and proposes a GPU memory management technique to solve this problem. Also, experiments show that the GPU memory management technique proposed in this paper can improve the performance of GPGPU tasks.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.769-772
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• 2012

가상화 환경은 한 대의 서버에 여러 개의 가상 머신을 생성하여 독립적인 운영체제를 실행시킨다. 이러한 서버는 가상 머신에 서버의 자원을 할당하여 작업을 처리하고, 작업의 증가로 인해 가상 머신의 자원이 부족하게 되면 서버의 자원을 재할당 한다. 그러나 서버 자원의 확장이 어려운 경우 과부하 상태가 되어 가상 머신의 자원 부족을 해결할 수 없다. 또한 가상 머신을 다른 서버에 재배치 시킴으로써 서버의 과부하 문제를 해결하고자 하였으나, 서버 선정 과정이 단순하여 유휴자원을 확보하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 가상 머신을 재배치시키는 기법을 제안한다. 또한 기존 재배치 알고리즘과 제안한 알고리즘에 대한 성능평가를 한다.