다양한 그래프 문제들은 대부분 NP-완전 문제로, 그 중 하나인 독립집합을 구하는 문제 또한 최적의 알고리즘이 존재하지 않는다. 따라서 규모가 큰 대용량 그래프 데이터로 독립집합 문제를 처리하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요된다. 이를 효율적으로 해결하기 위해 분산 환경에서 그래프 처리에 적합한 모델인 Pregel을 이용하여 독립집합 문제를 푼다. 이를 위해 정점 사이의 메시지 전달에 따른 정점 상태 변환 방법을 이용하여 분산 병렬 환경에 알맞은 알고리즘을 제안한다.
본 논문에 의해 구현된 시스템은 광학 현미경을 통해 캡춰된 조직 샘플들에 대한 데이터들을 분산/병렬 시스템 상에 분한 저장한다. 사용자들은 컴퓨터 상에서 마치 현미경을 사용하듯이 이들 이미지들을 관찰할 수 있다. 이 시스템은 고객 서버 모델에 의거 고객, 조정자 노드, 데이터 관리자 노드로서 구성되고, 메시지를 통해 데이터를 송수신한다. 본 연구에서는 이미지 표시나 텍스트 주석 등 교육용 응용에 필요한 기능들을 갖춘 이미지 검색용 고객 프로그램을 구현하였고, 세 요소간 통신 규약을 정의하였다. 또한 대용량 데이터들을 저장하는 테이프 장치 도입을 위한 실험을 수행하였으며, 이러한 실험은 데이터 분할 및 인덱싱 기법에 의해 성능 향상을 나타내었다.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.
실시간으로 발생되는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 연구는 분산/병렬 처리를 위한 하둡 및 NoSQL과 관련한 빅 데이터 처리 기술을 통해 진행 중에 있다. 하지만 시맨틱 웹 분야에서 발생되는 대량의 데이터를 처리하기 위한 모델은 현재 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 발생되는 대량의 온톨로지 데이터를 빅 데이터 처리가 가능한 NoSQL 분야인 HBase 데이터베이스에 분산 저장할 수 있는 매핑 규칙을 제안한다. 이와 같은 매핑 규칙을 통해 시맨틱 웹 환경에서도 대량으로 발생될 수 있는 데이터들을 효율적으로 분산 저장 할 수 있다.
분산 멀티미디어 응용은 다양한 전송 품질을 요구하지만, 가장 중요한 특성은 높 은 성능과 적은 전송 지연이다. 고속 통신망의 전송 능력은 Gbps 수준을 제공하고 있 지만 통신 구조상의 허리 부분 병목 현상 때문에 멀티미디어 응용까지 효율적으로 제 공되지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 통신 구조상 허리 부분을 수 평 구조화, 병렬화 함으로써 고속화 하였다. 불행하게도 OSI 프로토콜 스택은 계층 단위의 병렬화를 가로 막는 순서상 제약 조건을 갖고 있다. 우리 모델은 고정 패킷을 사용함으로써 망 계층에서 부터 표현 계층까지 동시에 수행시킬 수 있었다. 프로토타 입 구현에 의하면, 우리 모델은 기존의 OSI 계층 구조 모델에 비해 약 61%의 성능 향 샹을 보여 주었다.
본 논문은 광학 현미경으로 관찰된 데이터들을 분산 시스템이나 병렬 시스템에 구현한 소프트웨어 시스템의 설계에 대한 것으로, 이 시스템이 처리하는 데이터들이 대용량이라는 특성과 함께 다중 해상도의 특성을 갖는다. 본 시스템은 고객/서버 모델을 기반으로 하였으며, 대용량 데이터 처리시 성능에 중요한 디스크 입출력의 대역폭을 높이기 위해 힐버트 곡선 기반의 분산 알고리즘을 적용하였다. 서버부는 조정자 노드와 서비스 노드로 구성되며, 시스템의 제 구성 요소들간에는 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 주고 받고, 상호 독립적이다. 이 시스템은 의학 교육, 원격 병리, 가상 학술 회의 등에 응용될 때 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
최근의 융합학문의 발전으로 생물, 물리, 화학, 천문, 우주학, 지구과학 분야에서도 병렬 프로그램을 이용한 대용량 데이터를 처리하는 빈도가 높아졌다. 그러나 병렬 프로그래밍은 병렬환경의 전문성을 가지고 있지 않는 다른 학문의 전문가가 사용하기는 어려운 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 병렬환경의 비전문가도 사용하기 용이한 관심 지향적 병렬 프로그래밍 모델과 자바 기반으로 구현된 AspectHPJ 시스템을 제안한다. 본 시스템의 첫 번째 특징은 일반사용자가 Sequential 코드로 프로그램을 작성하고 병렬화 하고자 하는 코드영역에 병렬마크를 사용하여 병렬코드로 전환하는 특징을 가지고 있다. 두 번째는 병렬환경 요소 (프로세서 개수, 분산배열 속성)를 AOP 개념의 관심 (aspect)으로 추출하여 사용자가 보다 용이하게 병렬환경 요소를 설정할 수 있게 해주는데 있다.
본 논문의 목적은 창의적 능력의 한 요소로 간주되어 온 직관에 관한 이해와 관심을 새롭게 하고, 수학 교수 학습에서 직관의 가치를 제고하기 위한 것이다. 이를 위하여 문헌 고찰을 통해 직관의 본질과 직관에 관한 연구의 역사, 사고의 발현 과정을 선형적인 측면에서 몇 개의 단계로 나누어 분석하는 정보치리 접근 방법에 의한 직관 연구를 살펴보았다. 오래 전부터 직관은 신비스러운 속성을 지닌 대상으로 간주되었고, 따라서 직관을 탐구하기 위한 논의 자제가 어려됐다. 그렇지만 20세기에 들어와 심리학 관점에서 직관에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 직관에 대한 연구는 역사정보처리 관점에 의한 직관 연구가 주를 이루었으나, 최근에는 병렬분산처리 모델 관점에 의한 직관 연구도 이루어지고 있다. 그렇지만 직관에 관한 연구들은 직관의 속성을 완벽하게 규명하기는 어렵다는 것을 말해 준다. 한편 수학교육 분야에서 직관에 관한 연구는 몇 및 학자에 의해 수행되었지만, 수학 교수 학습 상황과 관련하여 실천적이고 체계적인 연구는 미약한 상황이다. 따라서 직관 탐구의 역사에 대한 시사점을 바탕으로 수학교육에서 직관 탐구의 의미와 직관을 중심으로 한 수학 교수 학습에 대한 시사점을 제시하였다.
이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.
분산컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터들의 연산 능력을 이용하여 거대 계산 문제를 해결하려는 분산처리 모델이다. 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들의 참여를 통해 대규모의 계산이 필요한 기상, 바이오, 천문학, 암호학 등과 같은 다양한 분야의 어플리케이션 들을 병렬로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 기상 분야의 고해상도 강수량 예측 어플리케이션 수행을 위해 인터넷 분산컴퓨팅 모델을 구성하여 성능을 분석하였다. 한반도의 강수량 예측을 위해서 중규모 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 적용하였으며 이 모형은 한반도의 지형을 격자 간격 27km로 나누고 각 격자의 특성인 고도, 기온, 강수, 강도 습도 등을 기반으로 강수량을 예측하게 된다. 그러나 QPM의 격자 간격에 따른 분석은 모형 구축에 많은 시간이 소요 되고 한번에 수행되어야 할 계산량이 많아 효율성이 저하된다. 따라서 이 모형을 기반으로 하여 3km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이해지며 계산 효율성을 개선시킬 수 있다. 이렇게 상세지역으로 세분화 된 모형은 병렬처리가 필요하며 계산노드의 수가 많아질수록 그 효율은 선형적으로 증가된다. 이 모형은 $20{\times}20$의 아격자 도메인의 분산된 단위작업들로 나뉘어 분산되고 네트워크로 연결된 컴퓨팅 자원에서 수행되게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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