PC 그리드 컴퓨팅(Grid Computing) 환경이란 기존의 클라이언트/서버 구조를 최대한 이용하여 텍스트 정보뿐만 아니라 컴퓨팅 파워, 데이터 저장 장치, 첨단 실험 장비 등 가용한 모든 자원들, 나아가 인력 자원들까지도 인터넷을 통해 공유하는 기술이다. 각 클라이언트는 공동으로 작업하는 프로젝트의 처리 결과를 중심이 되는 서버에 전송한다. 중심 서버에서는 각 클라이언트들의 개별적인 처리 결과를 종합하여 단일 결과를 도출한다. PC 그리드 컴퓨팅 환경하에서 분산된 모든 서비스나 장치들이 상호작용 하기 위해서는 해당 서비스가 제공하는 것이 무엇인지, 또한 자신이 원하는 자원이 어디에 위치해 있는지를 정확히 알아야만 한다. 이런 일련의 작업들을 서비스 디스커버리(Service Discovery)라 한다. 이기종 에이전트 플랫폼 간에 자원의 공유를 위해서 FIPA 에서는 서비스 디스커버리에 대한 명세서를 제안하고 있다. 본 논문에서는 PC 그리드 컴퓨팅 환경에서 이기종 에이전트 플랫폼간에 서비스 디스커버리가 이루어 질 수 있도록 연구 및 개발을 목적으로 한다.
기존의 슈퍼컴퓨팅 서비스는 사용자(연구자)가 쉘 터미널을 통해 로그인 서버에 접속하여 커맨드 라인에서 계산 작업을 수행하는 단순한 형태를 띠고 있으며, 이는 컴퓨팅 자원에 대한 접근성 및 활용성을 저해하는 주요 요소이다. 이러한 문제점을 해결하고, 슈퍼컴퓨팅 서비스의 다양성을 제공하기 위하여 본 논문에서는 국가 슈퍼컴퓨팅 서비스 프레임워크의 설계 및 구현에 대해 상세히 기술한다. 제안된 프레임워크는 사용자 관리 및 인증, 이기종 컴퓨팅자원 관리, HPC(High Performance Computing) 작업 관리 등의 기능에 대해 HTTP 방식의 RESTful OpenAPI들을 제공함으로써, 슈퍼컴퓨터 자원과 연계하여 새로운 서비스를 만들고자 하는 개발자들이 편리하게 원하는 서비스를 만들 수 있는 기능을 제공한다. 또한 다양한 이기종 클러스터 자원을 활용하여 HPC 작업을 수행할 수 있도록 플러그-인 기반 표준 인터페이스 및 확장 플러그-인(LoadLeveler, Open Grid Scheduler(OGS), TORQUE)을 제공한다. 아울러, 본 논문에서는 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하기 위해, 고에너지 물리 분야의 Lattice-QCD 프로그램을 활용한 적용 사례를 기술한다.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 물리적인 자원과 분리하여 가상화한 다음 이를 사용자에게 동적으로 제공하기 때문에, 컴퓨팅 자원의 활용도를 높일 수 있고, 사용자의 입장에서 실시간으로 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 장점들 때문에 세계적으로도 아마존의 AWS, 구글의 Google Cloud, 애플의 iCloud 등과 같이 클라우드 컴퓨팅에 기반한 서비스가 많이 제공되고 있다. 한편, 이처럼 클라우드 컴퓨팅이 활성화되면서 레거시 시스템을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 마이그레이션에 대한 시도들도 증가하고 있다. 레거시 시스템에서 클라우드로 서버를 전환하기 위해서는 Source 서버와 Target 서버 상호간의 아키텍쳐가 호환성이 보장되어야 한다. 그러나 아직까지 이러한 아키텍쳐 간의 호환성을 지원해 주지 못하고 있기 때문에 현장에서는 레거시 시스템과 버추얼 머신간의 전환에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스를 기반으로 이러한 클라우드 전환을 효율적으로 수행할 수 있는 기술과 절차를 제시한다.
가상화 기술을 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅은 시스템 내에 존재하는 자원을 분할하여 이용하거나 독립적으로 존재하는 자원을 통합하는 측면에서는 매우 편리하고 용이하다. 또한 컴퓨팅 자원의 활용률을 극대화하는 이점도 존재한다. 하지만 가상화 기술 자체만으로는 사용자의 요청에 동적으로 가상화된 자원, 즉 가상 머신(Virtual Machine)을 생성, 복제, 할당 및 삭제 등의 관리 작업에 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Xen 과 Globus Toolkit 을 기반으로 구축된 환경에서 가상 머신의 관리를 편리하게 처리할 수 있는 가상 머신 매니저를 그리드 서비스로 설계 및 구현하였다. 또한 사용자의 요청을 효율적으로 처리하기 위해 작업과 자원에 대한 실시간 스케줄링 방법을 제안한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생하는 충돌의 원인은 현재 사용할 수 없는 자원을 사용하고자 할 때 발생한다. 현재 사용할 수 없는 자원이라 함은 이미 다른 요청에 의해 사용되고 있거나, 현재 상황에서 동작 불가능한 제약을 갖고 있는 자원을 의미한다. 이처럼 상황에 제약을 받고 있는 자원에 대한 요청이 발생하는 경우, 시스템 혹은 자원 관리자는 각각의 요청의 우선순위를 결정해야 한다. 동시에 수행될 수 없는 둘 이상의 요구가 발생했을 때, 보다 중요한 문제를 먼저 처리해야 하고, 이 중요성을 결정하는 것이 충돌 해결의 근원이 된다. 본 연구에서는 이러한 우선순위를 결정하는 과정에 있어 충돌이 발생한 요청의 발원자, 즉 개별 사용자들의 관계에 근거하여 우선순위를 결정짓는 모델을 제안한다. 본 모델은 유비쿼터스 컴퓨팅 공간을 구성하는 각각의 사용자들의 관계에 근거한 동적 우선순위 결정을 가능하게 함으로써, 보다 능동적인 충돌 해결이 가능하다.
최근 과학 기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위하여 고성능의 계산 자원이 필요하게 되었다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 제한된 자원 안에서 최대한의 결과를 얻어내기 위한 프로세스, 실시간 작업의 총 실행시간을 정확하게 예측할 수 있는 스케줄링 정책이 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 시스템 효율성 증대를 위한 시스템 구조, 프로세스를 도출하고, 그리드 컴퓨팅 기반의 작업 방법론 도출, 자원(Agent)의 작업에 대한 문제점을 효율적으로 관리할 수 있는 위험 정책 모듈, 자원 할당 및 문제되는 자원들을 재할당 할 수 있는 스케줄링 기법 및 할당 기법, 자원(Agent) 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있도록 그리드 컴퓨팅 기반의 위험 관리 시스템을 제안하였다.
오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b
그리드 컴퓨팅은 하나의 대용량 작업을 처리하도록 물리 자원을 구성하고 있지만 최근에는 데이터의 급속한 증가로 인해서 복수개의 작업을 처리하는 방법이 필요하다. 일반적으로 대용량 작업을 요청하면 각 물리 자원들이 작업을 분할하게 되며, 자원의 성능과 거리에 따라 처리 시간이 다르다. 성능에 따라 먼저 완료된 유효자원은 어떠한 작업도 하지 않으며, 모든 작업이 끝났을 경우에 다음 작업을 처리한다. 이에 본 논문에서는 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 할당할 수 있는 동적 자원 재배치 스케줄링 모델(DRRSM: Dynamic Resource Reallocation Scheduling Model)을 제안한다. DRRSM은 먼저 처리가 완료된 자원을 다른 작업에 자원의 성능과 거리에 따라 작업을 재배치시키는 방법이다. DRRSM은 여러 개의 대용량 작업을 처리하는데 효과적이다.
본 논문에서는 Cactus와 Globus를 사용하는 그리드 컴퓨팅 환경에서 작업 마이그레이션(Job Migration)에 대해 연구 하였다. 그리드 컴퓨팅은 고속의 네트워크로 연결된 다중의 사이트에 분산되어 있는 연산 자원들을 활용하는 것으로서, 연산 자원들의 효율적인 이용이 중요하다. 연산자원의 효율적인 이용의 한 방법으로서 작업 마이그레이션은 이동 에이전트, 부하 균등화, 결함 허용 등을 위해 사용될 수 있다. 본 논문에는 한 사이트에서 실행중인 연산 작업이 중단된 경우, 유휴한 다른 사이트의 연산자원으로 이동한 후 체크포인팅 파일을 이용하여 중단된 지점부터 복구하여 연산을 계속 수행하도록 하는 연구를 수행하였다. K*Grid 환경에서 연산시간을 효과적으로 단축함을 실험으로 확인하였다. 보다 동적인 그리드 컴퓨팅에서 결함허용, 연산자원의 효율적인 이용 방법으로 사용될 수 있다.
폭발적인 UCC의 증가로 특정 시간과 장소 등에서 개인이 접한 경험들은 웹상에서 보다 손쉽게 다른 사람들과 공유가 가능해졌다. 또한 자연스럽게 콘텐츠에 대한 평가가 이루어지면서 UCC는 보다 신뢰할 수 있고 유용한 자원이 되었다. 이러한 사용자들의 경험에서 비롯된 유용한 UCC자원들은 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 전반에 걸쳐 중요한 요소로써의 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 기술들이 나날이 발전함에도 불구하고 웹상에서의 UCC자원을 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 가지는 잠재적 정보 요구에 부합하는 서비스를 위해 UCC자원을 이용한 새로운 상황인식 정보검색기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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