인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.
빅데이터의 병렬분산처리 시스템을 위한 아파치 하둡 환경을 구축하기 위해서는 다수의 컴퓨터를 연결하여 노드를 구성하거나, 하나의 컴퓨터에 다수의 가상 노드 구성을 통해 클라우딩 환경을 구축하여야 한다. 그러나 이러한 시스템을 교육 환경에서 실습용으로 구축하는 것은 복잡한 시스템 구성과 비용적인 측면에서 많은 제약이 따른다. 따라서 빅데이터 처리 분야의 입문자들과 교육기관의 실습용으로 사용할 수 있는 실용적이고 저렴한 학습 시스템의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 라즈베리파이 보드를 기반으로 하둡과 NoSQL과 같은 빅데이터 처리 및 분석 실습이 가능한 빅데이터 병렬분산처리 학습시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 빅데이터 병렬분산처리시스템은 교육현장과 빅데이터를 시작하는 입문자들에게 유용한 시스템이 될 것으로 기대된다.
홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.
Smith-Waterman(SW) 알고리즘은 DNA 시퀀스 분석에서 중요한 연산 중 하나인 지역 정렬을 처리하는 알고리즘이다. SW 알고리즘은 동적 프로그래밍 방법으로 최적의 결과를 도출할 수 있지만 수행시간이 매우 길다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 다수의 노드를 이용한 병렬 분산 처리 기반의 SW 알고리즘이 제안되었다. Apache Spark을 기반으로 하는 병렬 분산 DNA 처리 프레임워크인 ADAM에서도 SW 알고리즘을 병렬로 처리하고 있다. 하지만, ADAM의 SW 알고리즘은 Smith-Waterman 이 동적프로그래밍 기법이라는 특성을 고려하지 않고 있어 최대의 성능을 얻지 못하고 있다. 이 논문에서는 ADAM의 병렬 SW 알고리즘을 개선한다. 제안하는 병렬 SW 기법은 두 단계에 걸쳐 실행된다. 첫 번째 단계에서는 지역정렬 대상인 DNA 시퀀스를 다수의 파티션(partition)으로 분할하고 분할된 각 파티션에 대해서 SW 알고리즘을 병렬로 수행한다. 두 번째 단계에서는 파티션 각각에 대해서 독립적으로 SW를 적용함으로써 발생하는 오류를 보완하는 과정을 역시 병렬로 수행한다. 제안하는 병렬 SW 알고리즘은 ADAM을 기반으로 구현하고 기존 ADAM의 SW와 비교를 통해서 성능을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 병렬 SW 알고리즘이 기존의 SW에 비해서 2배 이상의 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.
클러스터와 같은 분산 메모리 구조에서 각 노드는 전체 데이터의 일부분을 저장하고 있다. 이러한 구조에서는 데이터를 각 노드에 분산시키는 방법이 성능에 영향을 준다. 데이터 분산 정책은 데이터를 노드들에게 분산시켜 병렬 데이터 처리를 실현하는 정책이다. 클러스터 관리, 확장, 업그레이드 등 다양한 요인으로 인해 클러스터의 각 노드 성능이 동일하지 않을 수 있다. 이러한 클러스터에서 노드의 성능을 고려하지 않은 데이터 분산 정책은 데이터를 각 노드에 효율적으로 분산시키지 못할 수 있다. 본 논문에서는 각 노드의 성능을 나타내는 인자로 노드에 장착되어 있는 프로세서의 코어 수를 이용하고, 이를 고려한 데이터 분산 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책에서는 전체 코어 수 대비 노드에 장착된 코어 수에 비례하여 데이터를 노드에 분산 저장하도록 할당을 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책을 Chapel 언어를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책이 효과적임을 입증하기 위해 이 정책을 이용하여 Mandelbrot 집합과 원주율을 계산하는 병렬 프로그램을 작성하고, 클러스터에서 실행하여 실행 시간을 비교한다. 8-코어와 16-코어로 구성되어 있는 클러스터에서 수행한 결과에 의하면 노드의 코어 수를 기반으로 한 데이터 분산 정책이 병렬 프로그램의 수행 시간 감소에 기여하였다.
본 논문은 다수의 Raspberry Pi를 네트워크로 연결하여 병렬처리를 하는 시스템을 구축한다. 컴퓨터 클러스터를 구축하는 비용은 상당히 고가이며 유지비용 또한 만만치 않아 개인이 컴퓨터 클러스터를 보유하는 것에는 한계점이 있다. 이를 해결하기 위해 교육용 및 연구용으로 쓰이는 값싼 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이를 여러 대 연결하여 분산 및 병렬 처리를 할 수 있는 컴퓨터 클러스터를 구축하고 성능을 확인하였다. 그 성능을 측정하여 라즈베리파이가 컴퓨터 클러스터로 활용할 수 있음을 보였다.
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.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
본 논문은 하둡 기반의 분산병렬처리에 의한 문서의 의미특징을 추출하고, 추출된 의미특징을 이용하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서요약에 비음수 분해된 문서의 의미특징을 이용함으로써 문서의 내부 구조를 잘 표현 할 수 있다. 또한 하둡을 이용하여 빅데이터의 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 단일 컴퓨터 환경에서 처리할 수 없는 대용량의 문서를 요약할 수 있음을 보인다.
다단계 상호연결망(MIN)은 대규모 병렬처리 능력을 가지는 대표적 연결망 구조이다. 그러나 MIN은 입출력 사이의 단일경로와 블록킹 네트워크를 가지는 특성으로 인해 시스템 성능저하를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 버퍼를 이용하거나 적은 하드웨어 추가와 스위치 대역폭 확장이 가능한 링크를 N배만큼 확장시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 기존에 오류를 허용하기 위해 제안된 구조들보다 좀더 많은 오류를 허용하기 위한 방법으로 입력버퍼와 확장경로를 사용하여 HOL 블록킹을 방지하고 오류허용 기능을 향상시키는데 그 목적이 있다. 이에 따라 네트워크에 다중 오류가 발생하더라도 부하분산을 통해 이를 허용할 수 있는 구조를 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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