• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1277-1286
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• 2018

본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.21-28
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• 2015

반도체 공정에서는 소자 내부의 물리량 계산을 통해 불순물의 움직임을 해석하여 결점을 검출하는 시뮬레이션을 수행하게 된다. 이를 위해 유한 차분 시간 영역 알고리즘(Finite-Difference Time-Domain, 이하 FDTD)과 같은 수치해석 기법이 사용된다. 반도체 칩의 집적도 향상으로 인하여 소자의 크기는 나노스케일 시대로 접어들었으며, 시뮬레이션 사이즈 또한 커지고 있는 추세이다. 이에 따라 CPU와 GPU 같은 하나의 연산 장치에서 수행할 수 없는 문제와 다중의 연산 장치로 구성된 한 대의 컴퓨터에서 수행할 수 없는 문제가 발생하기도 한다. 이러한 문제로 인해 분산 병렬처리를 통한 FDTD 알고리즘 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 단일 연산장치만을 이용하기 때문에 GPU를 사용하는 경우 연산 속도는 빠르나 메모리의 제한이 있으며 CPU의 경우 GPU에 비해 연산 속도가 느린 단점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 CPU, GPU의 이기종 연산 장치를 포함하는 컴퓨터로 구축된 클러스터 상에서 작업 사이즈에 제한되지 않고 시뮬레이션 수행이 가능한 컴퓨팅 모델을 구현하였다. 점대점 통신 기반의 MPI 라이브러리를 이용하여 연산 장치 간 통신을 통한 시뮬레이션을 테스트 하였고 사용하는 연산 장치의 종류와 수에 상관없이 시뮬레이션이 정상 동작함을 확인하였다.