• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.573-579
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• 2015

국가 슈퍼컴퓨팅 인프라는 국내 여러 지역에 분산된 슈퍼컴퓨팅 클러스터들로 이루어져 있으며, 본 연구팀에서는 이러한 이기종의 지리적으로 분산된 클러스터들을 대규모 과학 응용 연구자들에게 효율적으로 제공하기 위해 대규모 계산처리 시스템인 HTCaaS(High-Throughput Computing as a Service)를 자체 개발하였다. 본 논문에서는 이러한 대규모 계산처리 시스템(HTCaaS)을 활용하여 각 계산 자원을 동적으로 관리하는 방법에 대해서 논의하고, 신약재창출이라는 실제 과학 응용을 통해 그 효율성을 검증한다. 특히 유효 자원 식별을 위한 대기시간 및 성공률 개념을 이용한 동적 계산 자원 관리 기술을 적용함으로써 자원 활용률과 정확성, 신뢰성, 편의성이 향상될 수 있으며, 그 결과 전체적인 작업 시간의 단축과 작업 처리량도 향상될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2015

계산 과학 분야에서 자원을 필요한 만큼 빌려 쓸 수 있는 클라우드 기술을 적용하여 과학 클라우드(Science Cloud)를 구축하는 연구가 활발해지고 있다. 특히 의료 분야에서는 3D 볼륨 렌더링과 갈은 고성능의 자원을 활용한 대규모 작업 계산 응용이 있다. 이러한 응용의 성공적인 작업 수행과 실시간으로 변화하는 자원 수요에 대처하여 클라우드 자원을 효율적으로 관리하기 위한 오토 스케일링 엔진 개발이 필요하다. 그러나 대부분의 오토 스케일링 엔진은 단순한 하드웨어의 성능을 기반으로 제공되고 있어 클라이언트에 따라 부하를 고려해야한다. 본 논문에는 클라이언트에 따라 가중치를 적용한 동적인 SLA 기반으로 자원 수요를 예측하고 클라우드 자원을 효율적으로 관리하는 오토 스케일링 엔진을 제안한다.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.117-121
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• 1998

본 논문에서는 실시간 프로그래밍 언어와 적절히 연동할 수 있는 자원관리 모델을 제시한다. 시스템의 자원을 계층적으로 관리하여 일관된 인터페이스 환경을 유지하면서 미세조정까지 가능한 자원 이용환경을 제공하고자 하는 것이다. 이와 같은 객체지향 자원관리 기법은 계산 시간 부족을 처리하는 근사값 접근방법의 효과를 더욱 상승시킬 것이며, 또한 동적 실시간 시스템을 구축함도 용이롭게 할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.250-252
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• 2015

다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.94-96
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• 2003

고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하게 되었다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이기 때문에 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅에서 다양하고 이질적인 자원들을 각 응용프로그램에서 효율적으로 이용할 수 있도록, 각 참여 노드들에게 순위를 부여하고 각 작업(Task)에 적절한 자원을 할당하여 전반적인 시스템 성능을 극대화시키는 메커니즘을 제안하였다. 각 노드의 순위는 처음 각 노드별 자원의 시스템 사양을 토대로 그룹화하여 작업을 배분하고 각 노드들이 작업을 마친 후 반환 값의 정확도와 응답시간과 같은 동적 요소를 고려하여 참여자의 순위를 부여하였고, 이러한 순위에 따른 작업 재분배 메커니즘은 전체적인 시스템 성능을 향상시키고 정확도를 높인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.11-19
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• 2020

최신 GPU는 GPGPU를 활용하여 범용 연산이 가능하다. 뿐만 아니라, GPU는 내장된 다수의 코어를 활용하여 강력한 연산 처리량을 제공한다. AES 알고리즘은 다수의 병렬 연산을 요구하지만 CPU 구조에서는 효율적인 병렬처리가 이뤄지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 강력한 병력 연산 자원을 활용하는 GPGPU 구조에서 AES 알고리즘을 수행함으로써 AES 알고리즘 처리시간을 줄여보았다. 하지만, GPGPU 구조는 AES 알고리즘 같은 암호알고리즘에 최적화되어 있지 않다. 그러므로 AES 알고리즘에 최적화될 수 있도록 재구성 가능한 GPGPU 구조를 제안하고자 한다. 제안된 기법은 SM의 개수를 동적으로 할당하는 IPC 기반 SM 동적 관리 기법이다. IPC 기반 SM 동적 관리 기법은 GPGPU 구조에서 동작하는 AES의 IPC를 실시간으로 반영하여 최적의 SM의 개수를 동적으로 할당한다. 실험 결과에 따르면 제안된 동적 SM 관리 기법은 기존의 GPGPU 구조와 비교하여 하드웨어 자원을 효과적으로 활용하여 성능을 크게 향상시켰다. 일반적인 GPGP 구조와 비교하여, 제안된 기법의 AES의 암호화/복호화는 평균 41.2%의 성능 향상을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.631-633
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• 2004

고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었다. 유휴 상태에 있는 자원들의 자발적인 참여로 인한 자원 제공은 네트워크로 상호연결된 컴퓨터 시스템 즉, 그리드 컴퓨팅을 가능하게 하였다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이고, 이질적인 자발적 참여 자원들에게는 자원의 참여 결과로서 나타나는 신인도라는 차원에서 적절한 보상이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅에서 각 노드들이 자발적인 협력체계에 참여하여 얻게되는 결과인 신인도에 따라 보상을 받을 수 있는 기술을 연구하고 그 타당성을 검토한다. 각 노들들이 작업을 하기전 시스템 정보인 정적정보와 주어진 직업을 마친 후 반환 값의 정확도와 응답시간과 같은 동적정보를 고려하여 얻게된 신인도를 고려하여 발런티어에게 피드백을 제공하는 보상체제를 구축한다. 신인도에 따른 보상체제는 유휴 노드들의 자발적 참여율을 높이고 전반적인 시스템 성능을 향상시킨다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.45-56
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• 2017

천문학 분야에서 광시야망원경을 통해 관측된 자료들의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 고정된 소규모의 컴퓨팅 환경과 자료 분석 도구들의 복잡성은 대용량 관측 자료들을 효율적으로 처리하는데 어려움을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 대용량 천문 관측 자료처리를 위한 클라우드 기반의 자동화 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 관측 자료 분석에 필요한 워크플로우 템플릿의 관리 및 실행 제어를 위한 워크플로우 실행 관리자(Workflow Execution Manager)와 관측 자료 분석 요청 량에 따라 동적으로 계산자원의 할당/반납이 가능한 탄력적 자원 관리자(Elastic Resource Manager)로 구성된다. 또한 동적 자원 할당 추이, 시스템 부하 등의 다양한 실험 및 결과 분석을 통해 제안한 시스템의 유효성을 검증하고, DEEP-SOUTH 스케쥴링 시스템에의 적용 사례를 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.994-997
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• 2013

가비지 컬렉션(Garbage Collection)은 시스템에서 더 이상 사용하지 않는 동적 할당된 메모리 블록 혹은 개체를 찾아 자동적으로 다시 사용 가능한 자원으로 회수하는 것을 의미한다. 최근 대부분의 프로그래밍 언어에서는 메모리 관리를 자동으로 처리해주는 가비지 컬렉터를 기본적으로 포함하고 있으며 이러한 시스템 환경은 개발자들의 개발 속도 향상과 프로그램 가독성을 높여주는 이점을 주고 있다. 그러나 가비지 컬렉터는 자원이 한정되어 있는 스마트폰과 같은 환경에서는 큰 오버헤드를 가지며 성능 저하의 주 원인으로 꼽히기도 한다. 따라서 iOS의 경우에는 가비지 컬렉터를 지원하지 않는다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트폰의 안드로이드와 iOS의 프로그래밍 언어인 Java와 Object C의 가비지 컬렉터의 알고리즘을 분석하여 두 언어의 개발환경의 차이를 비교 하였다. 또한 앞으로 Object C의 메모리 관리 정책에 대하여 서술하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권4호
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• pp.471-482
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• 2005

고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능한 그리드 컴퓨팅 개념이 등장하게 되었다. 그리드 컴퓨팅 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이기 때문에 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅에서 다양하고 이질적인 자원들을 각 응용 프로그램에서 효율적으로 이용할 수 있도록, 각 참여자들에게 순위를 부여하고 각 작업(Task)에 적절한 자원을 할당하여 전반적인 시스템 성능을 극대화시키는 메커니즘을 제안하였다. 각 참여자의 순위는 초기에 각 참여자별 자원의 시스템 사양(예:CPU 속도, RAM 크기)등 정적 요소를 고려하여 결정되며, 추후에는 각 참여자들이 작업을 마친 후 제공되는 반환 값의 정확도, 응답시간과 같은 요소를 고려하여 동적으로 수행될 수 있도록 하였다. 이러한 순위에 따른 작업 재분배 메커니즘은 전체적인 시스템 성능을 향상시키고 정확도를 높인다.