본 논문에서는 고속 저지연 네트워크로 연결된 다수의 분산 메모리 공여 노드를 통해 분산 통합 메모리 서비스를 제공하는 메모리 가상화 시스템에서, 대용량 메모리와 다수의 호스트 채널 어댑터(HCA)를 장착한 공여 노드의 프로세서, 물리 메모리, 그리고 HCA의 연결구조와 정보로부터 토폴로지 구조를 추출하고, 프로세서 중심으로 자원 연관성 정보를 나타내는 토폴로지 맵을 생성한다. 토폴로지 맵을 기반으로 공여 메모리의 초기화, 등록, 할당 및 메모리 데이터 전송 등을 수행하는 공여 메모리 관리 메커니즘을 제안한다. 이를 통해 대용량 분산 통합 메모리를 이용하는 빅데이터 처리 환경에서 참조 데이터 대한 메모리의 응답 시간 및 접근 지연 시간을 최소화시킬 수 있다.
차세대 염기서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 수십 시간이 필요할 수 있고 이러한 시간을 최대한 줄여야 하는 응급 상황도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 고속의 네트워크로 연결되고 병렬 파일 시스템을 공유하는 서버 클러스터를 활용하여 분석 시간을 크게 단축 시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 기존의 검증된 분석도구를 기반으로 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명하였다.
최근 고속 네트워크와 저장 기술의 발전으로 인하여 대용량 데이터 분산 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 그러나 가상 머신 환경에서 대용량 데이터 분산처리 시스템을 구성할 경우 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 가상 머신 환경에서 Hadoop 클러스터를 활용할 때 가상 데이터 노드의 개수에 따른 I/O 대역폭 최적화에 대한 실험을 하고 평가를 한다. 본 논문에서 수행한 실험 결과는 가상 머신 환경에서 I/O 대역폭 밸런싱(balancing)을 지원하는 Hadoop Scheduler의 개발 연구에 사용될 것이다.
본 논문에서는 ATM 기반 MPLS망에서 라우터의 레이블 공간을 효율적으로 사용하여 망의 확장성을 높이기 위한 방안인 레이블 통합 기능과 차등서비스를 지원하기 위하여 우선 순위 제어 알고리즘을 적용한 스위치 구조를 제안하고 이를 구현한다. 차등서비스(Differentiated Service)를 제공함에 있어서 레이블 통합 기능을 수행할 수 있는 적합한 구조를 제안하며, 망 폭주 발생 가능성이 있을 시 EPD(Early Packet Discard) 알고리즘을 통한 적응적 폭주 제어를 행함으로써 네트워크 자원의 낭비를 막고, VC-merge와 Non VC-merge 기법을 시뮬레이션을 통해 각각 비교 분석하였다. 또한 고속의 Switching을 위해 Input Queueing 방식과 Pipeline구조의 scheduler을 적용하였으며 제안한 스위치를 VHDL 모델링을 통하여 설계하고, 삼성 0.5um SOG 공정으로 칩을 제작한다.
최근 스마트 TV는 멀티코어, 3D가속, 고속 네트워크 및 다양한 인터페이스 지원 등으로 인하여 성능이 향상되었다. 향후 스마트 TV는 씬-클라이언트인 이기종 단말기에게 홈 클라우드 서비스를 제공할 것으로 기대되고 있다. 홈 클라우드로서의 스마트 TV는 단말기 간의 보안과 다양한 서비스를 제공하기 위해 가상화가 기술이 필요하다. 그러나 가상화 환경에서의 스마트 TV는 다중의 가상 머신이 실행될 경우 메모리 부족으로 인해 스왑-아웃 문제를 유발한다. 본 논문에서는 스마트 TV의 메모리 사용 분석 및 ballooning을 통한 효율적인 호스트 메모리 관리의 필요성을 제시한다.
복잡한 알고리즘을 요구하는 3차원 공간 정보 취득 기술은 대부분 고성능의 하드웨어를 필요로 한다. 그러나 최근 스마트폰과 같은 모바일 플랫폼의 성능이 급격히 발전하면서 기존 알고리즘을 가속화해 온 디바이스로 이식하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 본 기고문은 플랫폼 제한 없는 GPU 병렬처리 프레임워크 OpenCL을 활용한 3차원 공간 정보 취득 기술의 가속화 방법을 소개하고자 한다. 본 고의 구성은 다음과 같다. 먼저 모바일 GPU 환경에서의 OpenCL 최적화 방법을 살펴본다. 이후 고전적인 기하학 기반의 스테레오 정합 알고리즘을 가속화한 방법을 소개한다. 마지막으로는 심층 신경망 네트워크와 가속화된 고전적 스테레오 알고리즘을 결합한 온 디바이스 친화적인 융합 알고리즘을 소개한다.
5G 서비스가 공식적으로 시작되었다. 아직까지 서비스 개시 초기 단계이다 보니 서비스 제공 지역(coverage)이 제한되어 있다거나 통신품질이 안정적이지 않다는 등의 이슈가 존재하기는 하지만, 이러한 문제들은 시간이 지나면 충분히 해결될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서, 지금 우리에게 중요한 것은 5G가 제공하는 특성을 제대로 이해하고 이를 활용한 서비스들을 차근차근 준비함으로써 새로운 기회를 준비하는 것이라고 생각한다. 그런 이유로 이 글에서는 5G 서비스의 주요 구현 기술들에 대해 소개하고 이해를 도움으로써 방송 및 미디어 사업자를 포함한 다양한 산업분야의 서비스 사업자들이 5G 특성을 제대로 활용한 서비스를 준비할 수 있도록 하고자 한다. 그렇다고 해서 5G 서비스를 가능하게 하는 다양한 기술들을 모두 소개할 수는 없으므로, 고속, 저지연, 대용량 특성과 이들을 효과적으로 사용할 수 있도록 하는 네트워크 슬라이싱과 관련된 기술들을 중심으로 소개하고자 한다. 또한, 5G 서비스가 제공하는 특성들로 인한 비즈니스 모델의 변화에 대해서도 함께 생각해 보고자 한다.
DRACO 구조는 이중 링 연결형태에 대비하여 노드간 접근 경로를 단축할 수 있는 구조로, CC-NUMA 시스템에 대하여 그 적용성과 프로토콜이 시험되어 그 효율성이 입증되었다. 본 논문은 이러한 DRACO 구조가 보다 많은 프로세서를 수용할 수 있는 클러스터 시스템에 대하여 동일한 경로 단축과 대역폭 확장을 적용할 수 있음에 기반하여, 이중 연결 링크를 가지고 있는 점대 점 연결 형태의 클러스터 시스템에 대한 적용성을 연구하였다. 노드 내의 네트워크 인터페이스 및 소프트웨어만을 이용한 DRACO 구조 적용은 많은 수의 노드를 필요로 하는 시스템에 적합하고, 하드웨어를 이용한 연결 경로를 이용할 경우 상대적으로 적은 수의 노드를 채용하고 고속의 링크 성능을 필요로 하는 시스템에 적합할 것이다.
네트웍이 고속화 됨에 따라 대용량 데이터를 실시간으로 전송/처리/저장하는 응용 분야가 등장하고 있다. 또한 전송 지연을 감소하고 신뢰도를 향상하기 위해서 많은 스토리지(storage) replica들이 네트웍에 설치되었다. 이러한 환경에서 응용 프로그램이 요구하는 성능을 만족하기 위해서는 네트웍 자원 뿐만 아니라 종단간 자원인 저장 매체의 선택/예약/관리를 함께 고려하는 통합적 분산 네트웍 스토리지(DNS: Distributed Network Storage) 시스템이 필요하다. 이러한 DNS에서 QoS를 제공하는 기존의 방식들은 크게 데이터그램(datagram) QoS, 클래스(class)별 차등적인 서비스를 제공하는 DiffServ QoS, 그리고 각 플로우(flow) 별 개별적인 서비스를 제공하는 IntServ QoS로 세분된다. 본 논문에서는 기존에 제안된 방식들을 비교 분석하여 각각의 장단점을 기술하며 향후 연구 문제들을 살펴본다.
본 논문에서는 차량용 고속 통신 방식인 FlexRay 모듈과 게이트웨이를 구현하였다. FlexRay는 CAN에 비하여 전송속도 최소 10배 이상이며, 수동 버스 토폴로지 뿐만아니라 능동 스타 토폴로지 구성이 가능하다. 본 논문에서는 MC9S12XF512 마이크로콘트롤러를 이용하여 FlexRay 모듈을 구현하고 CAN 메시지를 변환하여 전송할 수 있도록 게이트웨이를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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