• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-57
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• 2016

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.

• 정보와 통신
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• 제29권4호
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• pp.46-51
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• 2012

본 기고에서는 최근 스마트폰에서 요구되는 다양한 멀티미디어 어플리케이션을 embedded GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 고속 병렬처리하기 위한 GPGPU (General-Purpose Computing on GPU) 기술 및 영상처리 분야의 응용 사례를 소개한다. 일반적인 데스크탑 컴퓨팅 환경과 달리 제약사항이 많은 embedded 환경에서의 GPGPU 응용 기술은 아직 초기단계이다. 그러나 급격히 발전하는 embedded GPU IP와 OpenCL과 같은 API의 등장으로 embedded GPU를 이용한 고속 병렬처리 환경이 수 년 이내에 일반화 될 것이다. 본 기고에서는 그 가능성을 점검하기 위하여 embedded GPU에서의 영상처리를 위한 최신 하드웨어와 소프트웨어 환경의 발전 동향을 소개한다. 더불어 최신 스마트폰에서의 GPGPU기술을 사용한 영상처리 사례와 영상처리 알고리즘의 GPGPU 알고리즘 구현시 고려해야 할 주요 사항을 정리한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.322-324
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• 2002

최근에 지역적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 어디에서나 활용할 수 있도록 해주는 GRID가 많은 주목을 받고 있다. 특히 단백질 분자모사나 고에너지 물리학 분야 둥과 같이 매우 많은 계산을 요구하는 분야에서는 GRID를 통해서 계산 자원을 제공받을 수 있다. GRID에서 제공되는 계산 능력을 잘 활용하기 위해서 각 분야에서 사용되는 어플리케이션을 병렬화 할 수도 있지만 이미 계산 방법이나 결과가 검증되어 있는 기존의 패키지를 활용하는 것도 매우 중요하므로 기존 패키지에 의한 직렬 또는 지역적으로 병렬인 프로세스를 매우 많이 생성하여 GRID를 채우는 것도 한 방법이라 하겠다. 일반적으로 이와 같은 패키지는 기동할 때에 패러미터 파일을 참조하게 되고 그 계산 결과는 매우 큰 파일로 출력이 되는데 본 논문에서는 대용량 파일에 의해서 프로세스간에 동기화 및 통신을 이루어야할 때 발생하는 문제를 해결하는 방안을 제시한다. 동기화와 통신을 동시에 다루어야 하므로 Linda 개념을 도입하였으며 기존 Linda에서는 Tuple Space안에서 대용량 파일 처리를 고려하기 어려우므로 이에 대한 해결책을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.160-163
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• 2012

맵리듀스는 데이터 집약적인 어플리케이션에서 대량의 데이터를 분산 병렬 처리하기 위한 프로그래밍 모델이다. 하둡은 맵리듀스의 오픈소스 구현으로 맵리듀스를 사용하기 위한 도구로 많이 알려져 있다. 실제 하둡을 이용하여 맵리듀스를 적용할 때 맵 태스크 단계는 병렬로 수행되어 순차처리에 비해 시간이 단축된다. 그러나 맵 태스크의 결과물인 중간 단계의 데이터는 단일 리듀스 태스크에서 처리됨으로써 시간 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 단일 리듀스 태스크 처리에서 발생하는 오버로드 및 시간 지연 문제를 해결하기 위해 적응적으로 리듀스 태스크를 할당하는 스케줄링 기법을 제안하고 실험을 통해 이 기법의 성능을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.10-12
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• 2004

그리드 환경을 이용한 분산된 자원의 활용은 현재 많은 분야에서 활용되고 있으며 그 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 자신의 분야에 관련된 PSE나 그리드용 어플리케이션이 개발되지 않으면 유저의 입장에서는 그리드 환경을 접하는 것이 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 분야의 사용자들이 워크플로우를 직접 디자인하여 그리드의 분산된 환경을 통한 병렬처리가 가능하도록 그래픽 인터페이스를 제공하는 워크플로우 에디터의 구현에 관한 전반적인 내용을 기술하였다. 에디터의 구체적인 기능들을 살펴보며 유저에게 제공되어야 하는 기능들이 무엇인지 고찰해 본다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.461-465
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• 2003

고성능 컴퓨팅 자원에서의 그리드 컴퓨팅은 다양한 대규모 계산 문제를 해결하기 위해 적용되고 있다. 응용 프로그램 개발자들에게 분산된 컴퓨팅 자원을 제공하는 다양한 소프트웨어들이 개발되었다. 그러나, 이들 시스템들은 웹기반이 아니거나 협력작업을 위한 기능을 제공하지 않거나 실시간으로 결과를 볼 수 있는 도구를 제공하지 않는다. 네트워크 어플리케이션 개발 측면에서 보면 웹기술은 일반적으로 사용하는 기술이 되고 있다. 특히, 인터페이스가 플랫폼과 독립적이라는 특징 때문에 더욱 그렇다. 본 연구에서는 MPI를 이용해 작성된 병렬 SPMD 어플리케이션의 수행을 위한 웹기반 프레임워크를 제안한다. 또한, 실시간 가시화 기술을 이용해서 협력연구를 위한 환경을 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.218-220
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• 2012

인터넷 활용과 웹 어플리케이션의 개발이 증가함에 따라 처리해야하는 데이터의 양도 또한 증가하고 있다. 대량의 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 방법 중 하나로 병렬처리 프로그래밍 모델인 맵리듀스가 있다. 하둡은 맵리듀스의 오픈소스 구현으로 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 무료 자바 소프트웨어 프레임워크이다. 분산 파일 시스템을 사용하는 하둡에서는 처리하는 데이터가 다른 노드에 위치하는 데이터 로컬리티 문제가 전체 작업 수행시간의 증가를 야기하는 문제가 있다. 본 논문에서는 하둡에서의 데이터 로컬리티 문제를 해결하기 위한 데이터 복제기법을 제안한다. 제안하는 데이터 복제기법에서는 1) 라그랑지 보간법을 사용하여 과거 접근수를 이용한 미래 접근수를 예측하고, 2) 예측된 값을 Threshold값으로 설정하고, 3) 데이터 로컬리티 문제가 발생하였을 때, 복제사본을 생성할 것인지 캐시를 생성할 것인지를 결정하여 복제 사본의 수를 최적화 한다. 실험을 통해 단순히 복제사본 수를 증가시킴으로써 데이터 로컬리티를 향상을 이루어도 작업 완료시간이 감소하는 것이 아니라는 결과를 볼 수 있었고, 오버 런치로 인한 작업 완료시간 증가를 줄이기 위해 데이터 복제사본 수 최적화의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.513-516
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• 2007

많은 과학 분야 응용 어플리케이션들이 대규모 데이터 처리를 수행하면서, 병렬 I/O의 중요성이 급속도로 부각되고 있다. 특히 집합 I/O는 병렬 I/O의 중요한 개념 중 하나이며, 응용 프로그래머들이 쉽게 대용량 데이터를 취급할 수 있도록 해주고 있다. 본 연구에서는 원래의 집합 I/O들과 집합 I/O를 효과적으로 쓰기 위한 방법 중 하나인 부분군 기법의 성능을 측정하고 분석하였다. 실험 결과를 통하여 두 종류의 부분군 기법이 서로 다른 성능을 보임을 확인하였다. 집합 쓰기의 경우 부분군 기법은 성능저하를 나타냈으나 집합 읽기의 경우 적은 데이터를 사용하는 경우 우수한 성능을 보여 주고 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권2호
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• pp.81-88
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• 2011

시퀀스(sequence) 데이터가 주어졌을 때 그 중에서 빈번(frequent)한 순차 패턴을 찾는 순차 패턴 마이닝(sequential pattern mining)은 여러 어플리케이션(application)에 사용되는 중요한 데이터마이닝 문제이다. 순차 패턴 마이닝은 웹 접속 패턴, 고객 구매 패턴, 특정 질병의 DNA 시퀀스를 찾는 등 광범위한 분야에서 사용된다. 본 논문에서는 맵리듀스(MapReduce) 프레임웍 상에서 맵리듀스 함수 호출을 최적화하는 순차 패턴 마이닝 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 여러 대의 기계에 데이터들을 분산시켜 병렬적으로 빈번한 순차 패턴을 찾는다. 실험적으로 다양한 데이터를 이용하여 파라미터 값을 변화시켜가며 제안된 알고리즘의 성능을 종합적으로 확인하였다. 그리고 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘은 기계 수에 대해 선형적인 속도 개선을 보인다는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권3호
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• pp.163-171
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• 2013

최근 HD급 동영상이나 3D 어플리케이션과 같은 이전보다 저사양, 모바일 단말에서는 구동하기 힘든 프로그램들에 대한 이용 요구가 확대되면서 처리해야 할 콘텐츠 데이터들이 고용량화 되고 있다. 클라우드 기반의 VDI(Virtual Desktop Infrastructure) 서비스는 이를 처리하기 위해 효율적인 데이터 처리 능력이 필요해졌으며 QoE(Quality of Experience) 보장을 위한 성능 개선 연구가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 H/W 성능이 향상되어 CPU와 GPU를 탑재한 Thick Client기반의 3가지 Thick-Thin간 VDI 자원 공유 및 위임이 가능한 VDI 서비스에 대해 제안하며, VDI 서비스 성능의 개선을 위해 CPU와 GPU가 혼합된 Heterogeneous 멀티코어 환경에서 CPU와 GPU 병렬 처리 기법인 OpenMP와 CUDA를 활용하여 VDI 서비스 최적화 방안을 제안하고 기존의 VDI와 비교한 성능을 거론한다.