PC 그리드 컴퓨팅 환경은 수많은 사용자들이 인터넷을 통해 사용하고 있는 데스크톱 PC의 유휴 자원을 제공함으로써, 고성능 컴퓨팅 파워를 창출하고자 하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 이렇게 창출된 고성능 자원을 이용하여 대용량 응용 계산을 수행함으로서 고가의 슈퍼컴퓨터에서 수행하던 응용을 대체할 수 있는 새로운 수단으로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 PC의 유휴 자원을 제공하는 기판, 단체, 팀과 같은 자원제공자 그룹들이 제공할 수 있는 자원에 대한 명세를 오픈 아카이브에 저장함으로써 응용수행자가 쉽게 수행하고자 하는 응용에 맞는 자원을 선택할 수 있는 오픈 자원 명세 아카이브(ORDA:Open Resource Description Archive)를 제안한다. 이는 응용수행자로 하여금 응용수행자가 수행하고자 하는 응용에 맞는 자원을 능동적인 선택할 수 있는 PC 그리드 컴퓨팅 환경을 제공한다.
요즘 들어 컴퓨터 처리 능력의 향상에 따라 사이버인프라스트럭처(Cyberinfrastructure)를 이용하는 계산과학이 주목을 받고 있다. 그 중에서도 대용량 데이터의 복잡한 계산과 시뮬레이션을 동반하는 계산화학 연구 분야에서의 컴퓨터 활용은 매우 중요하다. 계산화학을 간단하게 설명하자면 컴퓨터를 이용한 계산을 통하여 이론 화학의 문제를 다루는 화학의 한 분야라고 말할 수 있다. 계산화학 분야의 연구를 위하여 고성능 컴퓨터와 데이터를 처리, 분석하는 계산화학 도구는 이론연구자 및 실험연구자 모두에게 있어 필수적인 요소이다. 더불어 계산화학 연구자간의 협업과 원격지에 있는 사이버인프라스트럭처 자원의 활용을 위해 e-Science 환경에서의 연구 및 교육 환경이 개발되어야 한다. 이에, 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 보유 및 운영하고 있는 사이버인프라스트럭처(고성능 컴퓨터, 초고속 네트워크)를 기반으로 컴퓨터에 익숙하지 않은 계산화학 관련 연구자 및 전공자들이 인터넷 상에서 계산화학 분야 교육을 받을 수 있는 e-Science 기반 계산화학 교육을 위한 환경을 설계하고자 한다. 이를 위해 1) 세계적으로 유명한 GridChem, CICC, NBCR 웹사이트를 이용하여 발표된 논문을 분석하였으며, 2) 분석된 결과를 가지고 주로 사용되는 계산화학 도구의 통계를 산출하여, 3) 이를 바탕으로 KISTI 사이버인프라스트럭처를 활용한 e-Science 기반 계산화학 교육 환경(e-Chem)을 설계하였다.
지난 수십 년간, 컴퓨터 기술의 발전은 응용연구의 데이터집약형 연구라는 새로운 패러다임으로 변화를 가져왔다. 지리적으로 떨어진 연구자들에게 대용량 실험 데이터를 저장, 공유, 분석하는 환경이 요구되고, 우리나라는 연구 경쟁력 강화를 위해 국가과학기술연구망(KREONET)과 대용량데이터센터 등 국가 차원의 인프라를 서비스하고 있다. 특히, KREONET는 2016년부터 세계 주요 연구지까지 최대 100Gbps의 속도로 연결하는 네트워크를 제공하고 있다. 본 논문에서는 국제간 협업을 지원하는 초고속 장거리 전송의 연구 환경으로서, 고성능 전송 노드와 계산 자원을 고속의 네트워크에 연동한 대용량 데이터전용의 전송플랫폼 시연 결과를 소개하고자 한다.
PC 그리드 컴퓨팅 환경은 인터넷을 사용하고 있는 수많은 사용자들의 데스크톱 PC 유휴 자원을 사용함으로서, 고성능 컴퓨팅 파워를 창출하고자 하는 분산 컴퓨팅 패러다임이다. 이렇게 창출된 고성능 자원을 이용하여 대용량 응용 계산을 수행함으로서 고가의 슈퍼컴퓨터에서 수행하던 응용을 대체할 수 있는 새로운 수단으로 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 인터넷을 통해 PC의 유휴 자원을 제공하는 기관, 단체, 팀과 같은 자원제공자 그룹들이 제공할 수 있는 자원에 대한 명세를 오픈 아카이브에 저장하는 시스템으로 응용수행자가 수행하고자 하는 응용에 맞는 자원을 용이하게 선택할 수 있는 오픈 자원 등록 시스템(ORRS : Open Resource Registration System)를 제안한다. 이는 응용수행자로 하여금 수행하고자 하는 응용에 맞는 자원을 능동적인 선택할 수 있는 PC 그리드 컴퓨팅 환경을 제공한다.
본 논문은 광학 현미경을 컴퓨터 상에서 구현한 소프트웨어 시스템인 Medieye 시스템에 가장 큰 문제점인 대용량의 영상 데이터를 압축하는 기법을 제안하고, Medieye 시스템에 대하여 기술한다. 현재 구현된 Medieye 시스템은 환자의 조직 샘플에 대한 고해상도 디지털 영상을 인터넷 상에서 제공하고 있으며, 궁극적으로는 의료 기관 및 의학 연구 기관의 슬라이드로 꽉 찬 캐비넷을 디지털 저장시스템으로 대체하기 위한 클라이언트 서버 구조 기반의 소프트웨어 시스템이다. Medieye 시스템은 클라이언트 프로그램, 네트워크 서버, 데이터 서버 3 부분으로 구성되었고, 이들은 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 서로 주고받음으로써 각 부분이 상호 독립적이다 이 시스템에 적용할 영상압축 기법은 블록 기반의 웨이블릿 변환을 이용한 영상 압축이다. 입력 영상 신호를 여러 개의 부밴드 영상으로 분해하고 각 부밴드 영상에 대하여 독립적으로 다시 작은 블록으로 나누어 각 부밴드의 특성에 맞도록 영상을 압축하는 알고리즘을 제안하였다. 이 기법은 제로 트리와 비슷한 성능을 보이면서도 구조가 비교적 간단하여 계산적인 면과 수행 속도 면에서 우수한 성능을 보여 준다.
본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 고성능 DSP (Digital Signal Processor)를 사용하여 R2MFC/DTMF (R2 Multi Frequency Combinations/Dual Tone Multiple Frequency) 톤 송수신기를 실시간 구현하여 대용량 VoIP (Voice over Internet Protocol) 게이트웨이 시스템에 적용한다. 수신기는 Goertzel 필터를, 송출기는 고조파 공명 필터를 이용한다. DMA (Direct Memory Access)와 McBSP(Multi Channel Buffered Serial Port)를 사용한 효과적인 PCM 입출력, HPI (Host Port Interface)를 통한 MPU (Main Processing Unit)와의 메시지 통신 등 Texas Instruments TMS320C62x DSP를 이용한 다채널 실시간 구현 기법에 관하여 상세히 기술한다. 실험 결과, 구현된 R2MFC/DTMF 송수신기는 ITU-T(International Telecommunication Union-Telecommunication) 조건을 만족하며, 최적화 된 코드는 250 ㎒ C62x에서 780 채널을 수용할 수 있는 계산량을 보였다.
본 연구에서는 Workstation Cluster 환경에서 전통적인 디스크들을 배열처럼 사용할 수 있는 병렬 화일시스템(N-PFS)의 성능을 해석적 방법과 실측 결과를 사용 하여 분석하였다. N-PFS는 소규모 서버 시스템에서 고성능 화일 서버로 사용될 수 있으며, 멀티미디어 데이타나 과학 계산용 데이타와 같은 대용량 데이타를 효율 적으로 처리할 수 있다 본 논문에서는 N-PFS의 성능 분석을 위한 해석적 모델을 제시하였으며, 제시된 해석적 모델의 정확성을 시스템에서의 실측값과 비교함으로써 검증하였다. 해석적 방법과 실측을 통하여 성능을 분석한 결과, 위크스테이션 클리스터 환경에서 대용량 데이타 처리에 적합한 스트라이핑 단위는 64-128Kbytes이며, 8개의 디스크에서 최대 대역폭은 15.8Mbytes/sec로 나타났다. 그리고 대용량 데이타 처리시의 병목 현상은 버퍼 간의 데이타 폭사시간으로 나타났다.
대형 구조물에 대한 최적설계를 고려할 때 구조해석에 많은 시간과 노력이 소비된다. 한대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형 구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형 구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 대안으로 인터넷이 연결된 다수의 개인용 컴퓨터들로 고성능 병렬연산시스템을 구성하여 구조해석을 분산 처리하여 계산시간을 절감하였다. 아울러 반응표면의 근사를 위해 요구되는 구조해석을 상용 구조해석 어플리케이션으로 해결할 수 있다면 상용성이 확보되어 일반 구조물에 대하여도 반응표면법을 이용한 최적설계를 수행할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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