병렬 클러스터 컴퓨팅 시스템에서는 노드간의 효율적인 통신이 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 요소로 인식되어 왔다. 따라서 지금까지의 많은 연구들은 노드간 통신(inter-node communication)의 성능 향상에 초점을 맞췄다. 하지만 최근 등장한 멀티 코어 프로세서(multi-core processor)는 노드간 통신 외에도 노드내 통신(intra-node communication)의 중요성을 크게 부각시키고 있다. 이와 같이 그 중요성이 점점 더 증가하고 있는 노드내 통신의 성능을 향상시키기 위해서 여러 가지 노드내 통신향상 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 운영체제 커널의 도움으로 노드내 통신 시 발생하는 데이터 복사를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 프로세스의 통신 버퍼를 상대 프로세스의 메모리 영역에 매핑하여 데이타 복사가 한번만 발생하도록 한다. 특히 제안된 기법은 리눅스 커널 버전 2.6을 위해서 설계된다. 성능 측정은 멀티 코어 프로세서를 장착한 시스템에서 이루어 졌으며, 기존 구현과 비교하여 본 논문에서 구현된 커널 모듈이 중간 및 작은 데이타 크기에 대해서 지연시간과 처리율을 각각 최대 62%와 144% 향상시킴을 보인다. 또한 프로세스가 수행되는 코어의 위치에 따라서 다른 성능을 보일 수 있음을 보인다.
최근 많은 연구가 진행 중인 대부분의 클러스터 기반 분산파일시스템은 파일에 대한 읽기, 쓰기 작업으로부터 메타데이타의 처리를 분리했다는 특징을 가지고 있다. 즉 파일시스템에 기록된 파일에 대한 권한 정보, 파일의 실제 데이타가 저장된 저장소의 위치 정보, 파일시스템의 네임스페이스 유지 등 메타데이타와 관련된 정보 및 이를 처리하는 기능을 별도의 메타데이타 서버가 관리한다. 하지만 기존 시스템의 메타데이타 관리기법들은 데이타의 분산 관리 및 입출력 성능만 중점을 두고 설계되어 있어 파일시스템 확장에 따른 메타데이타 입출력 성능 및 확장성에서 한계를 나타내고 있는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 분산파일시스템에서 보다 나은 성능과 확장성을 제공하는 수 있는 비공유 메타데이타 관리 기법을 제안한다. 먼저 본 논문에서는 새로운 메타데이터 분할 기법으로 사전식 분할 기법을 제안한다. 다음으로 제안하는 메타데이타 분할 기법을 지원하기 위한 부하 분산 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 메타데이타 관리 기법은 기존 메타데이타 관리기법과 비교하여 확장성 및 부하 분산에서 우수함을 보인다.
가상 탐색은 대규모의 화학분자 데이타베이스의 화학분자 데이타들을 분자 다킹과 같은 컴퓨팅 기술을 이용하여 한정된 소규모의 화학분자만을 스크리닝하는 과정으로, 대규모 컴퓨팅 파워와 데이터 저장 용량을 요구하는 대표적인 대규모의 과학 어플리케이션이다. AutoDock, FlexX, Glide, DOCK, LigandFit, ViSION 등과 같은 기존의 분자 다킹 소프트웨어나 어플리케이션들은 슈퍼 컴퓨터, 단일 클러스터, 또는 단일 워크스테이션 둥을 이용하여 작업을 수행하도록 개발되었다. 하지만 슈퍼컴퓨터를 이용한 가상 탐색은 너무 많은 비용이 든다는 문제점이 있고, 단일 클러스터나 워크스테이션을 이용한 가상 탐색은 오랜 수행 시간이 요구되는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 데이타 집약적인 연산을 지원하는 그리드 컴퓨팅 기술을 이용하는 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 가상 탐색을 위한 3차원 화학 데이타베이스를 구축하였다. 그리고 효율적인 분자 다킹 서비스를 제공하기 위해 자원 브로커와 데이타 브로커를 설계하고 가상 탐색을 위한 다양한 서비스들을 제안하였다. 본 논문에서는 DOCK 5.0과 Globus 3.2를 이용하여 서비스 기반 가상 탐색 시스템을 구현하고 성능 평가를 실시하였다. 본 논문에서 구현한 서비스 기반 가상 탐색 시스템은 신약 개발이나 신소재 개발 과정에서 연구 개발 기간을 단축하고 개발 비용을 절감할 수 있다.
전국경제인연합회가 기업도시 건설을 제안한 이후 기업도시개발특별법이 통과된 지금까지도 국내에서 추진되고 있는 기업도시의 성격에 대해서는 논란이 지속되고 있다. 본 연구에서는 기업도시에 대한 기존 연구 성과를 고찰하고 기업도시 건설을 제안한 전경련의 기업도시에 대한 관점의 변화를 검토하고 이를 통해 국내에서 추진되고 있는 기업도시의 성격을 규명함으로써 바람직한 기업도시 건설을 위한 함의를 얻고자 하였다. 이와 같은 목적을 위하여 본고에서는 전경련이 기업도시를 제안한 이후 전경련의 견해를 대변하고 전경련에게 이론적 배정을 제공해온 보고서들을 중심으로 기입도시의 정의와 사례 및 기대효과 등 세 부문에 걸친 논의 과정을 시계열적으로 검토하였다. 전경련의 기업도시는 제안 초기부터 서구의 전형적인 기업도시를 기초로 하여 기업이 개발하는 도시라는 관점을 지속적으로 관철시키면서 벤치마킹을 통해 일본형 기업도시를 추구하고 동시에 성공적인 클러스터를 준거로 채택하였다. 이들은 시대적 배경과 형성과정 및 경쟁력 창출 메커니즘이 상이하여 전경련이 추진하는 기업도시의 성공적인 실현 가능성은 의문시되고 있다. 따라서 기업도시가 현행법규의 틀 내에서 바람직한 방향으로 구체화되기 위해서는 처음부터 지나치게 대규모로 개발하는 것을 지양하고 다양한 경제주체들의 공간수요에 부응하기 위해 다수의 관련기업 및 공공기관의 참여가 가능한 방식으로 추진하며 혼란스럽게 중첩되고 있는 최근 신도시 개발계획들의 상호 관련성을 효과적으로 활용할 것을 주장한다.
본 논문은 애니메이터로 하여금 계층적 가시화 기법에 의한 표정들의 공간으로부터 일련의 표정을 실시간적으로 선택하게 함으로써 얼굴 표정 애니메이션을 생성하는 기법을 기술한다 본 시스템에서는 약 2400여개의 표정 프레임을 이용하여 2차원 표정공간을 구성하였으며, 이를 위해서는 한 표정을 표시하는 상태표현으로 얼굴 특징 점들 간의 상호거리를 표시하는 거리 행렬을 사용한다. 또한 두 표정 간의 최단거리를 구하기 위해 다이내믹 프로그래밍 기법을 사용한다. 그리고 다차원 공간인 표정공간을 항해하기 위해서 다차원 스케일링 기법을 이용하여 2차원 공간으로 가시화한다. 그러나 표정의 수가 너무 많아 애니메이터가 항해를 하는데 어려움이 많기 때문에 계층적 가시화 기법이 필요하다. 표정공간을 계층적으로 분할하기 위해, 퍼지 클러스터링을 이용한다. 초기 단계에서는 약 10개의 클러스터 센터(후보 키 프레임)를, 단계가 증가될 때마다 후보 키 프레임의 수를 두 배로 하여 클러스터링하고 2차원 평면에 표시한다. 애니메이터는 초기 단계의 후보 키 프레임들 중에서 특정 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 생성한다. 특정 단계에서는 그전 단계의 항해경로를 따라 새로운 키 프레임들을 선택하여 항해경로를 갱신하고, 마지막 단계에서 항해경로를 갱신하면 애니메이션 설정이 끝난다. 본 논문은 본 시스템이 어떤 효과가 있는지를 알기 위해 애니메이터들로 하여금 본 시스템을 사용하여 얼굴 애니메이션을 생성하게 하였으며, 그 결과를 평가한다.
본 논문에서는 고성능 PC 클러스터 시스템을 위한 사용자 수준 인터페이스인 Virtual Interface Architecture(VIA)를 기가비트 이더넷을 기반으로 하여 하드웨어로 구현하였다. 기가비트 이더넷 상의 하드웨어 VIA (HVIA-GE)는 PCI 33MHz/32bit 버스 기반으로 하고, 물리적인 네트워크로는 고성능 클러스터 시스템 구축을 위해 기가비트 이더넷을 채용하였으며, FPGA를 사용하여 VIA 프로토콜 엔진을 구현하였다. 주소변환 및 Doorbell 메커니즘을 커널의 간섭 없이 하드웨어로 처리하도록 하였으며, 특히 효율적인 주소변환을 위해 ATT를 HVIA-GE 카드상의 SDRAM에 저장하고 VIA 프로토콜 엔진에서 직접 처리하도록 개발하였다. 이러한 구현의 결과로 송수신시에 발생하는 통신 오버헤드를 대폭 줄이게 되었으며, 최소 11.9${\mu}\textrm{s}$의 지연 시간, 최대 93.7MB/s의 대역폭을 얻을 수 있었다 HVIA-GE는 최소 지연시간에 있어서 기가비트 이더넷 상에서 VIA의 소프트웨어 구현 방식인 M-VIA에 비해 약 4.8배, 기가비트 이더넷상에서의 TCP/IP에 비해 약 9.9배 빠른 결과를 나타내었다. 또한, 최대 대역폭에 있어서는 M-VIA에 비해 약 50.4%, TCP/IP에 비해 약 65%의 성능향상을 가져왔다.
모든 것이 이어지는 초연결시대에 기술의 융합으로 새로운 비즈니스가 생겨나고 산업의 경계가 허물어지고 있다. IT 산업의 빠른 변화에 발맞추어 기업은 기존의 사업영역을 재조정하거나 새로운 분야를 선도하는 역할이 더욱 중요해졌다. 또한 글로벌 경쟁이 심화되면서 기업은 경제적 요인을 고려하면서 보다 차별적인 경쟁우위를 확보해야만 하는 상황이다. 따라서 현존하는 자원을 효과적으로 연결하여 최적의 성과를 만들기 위한 방안으로 전방위적 협업을 통한 가치 창출에 주목해야 한다. 이에 본 연구는 특정 IT 영역 내의 기업간 협력 활동에 한정하지 않고 IT 산업 전반에 속한 주요 기업들의 협력 네트워크를 파악해 보았다. 본 연구에서 소셜 네트워크 분석 기법을 활용하여 주요 IT 기업들의 협력 네트워크를 분석하여 성과와의 관계를 살펴본 결과는 다음과 같다. 우선 기업들의 협력 네트워크의 수와 함께 네트워크상에서 중개자 역할을 표현하는 척도인 매개중심성이 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 네트워크 양적 측면에서 협력의 수뿐만 아니라, 구조적 관점을 고려하며 기업이 네트워크 내에서 어떠한 포지션에 위치해 있는지도 주의를 기울여야 한다는 것이다. 또한 협력 네트워크의 클러스터 분석을 실시해 본 결과, 다양한 IT 영역에서 활동하는 기업들이 밀접하게 연결되어 클러스터를 구성하고 있었다. 이는 주요 기업들이 IT 영역 간 경계를 넘어서 전방위적 협력 관계를 구축하며 경영 활동의 효과를 극대화하고 실제 기업 성과로 연결시키고 있다는 점이다. 마지막으로 본 연구는 4차 산업혁명 시대의 흐름을 반영하여 IT 분야 간 경계를 초월하며 형성되는 협력의 의미를 기존의 네트워크 이론을 통해 재조명해 본다는 의미가 있다. 본 연구 결과는 기업이 새로운 현상을 포착하여 가치를 창출하기 위한 방안으로 다양한 파트너와의 협업 전략을 고려하는데 있어 시사점을 제공할 수 있다. 또한 실제 주요 IT 기업의 협력 관계를 네트워크 분석을 통해 가시화하여 나타냄으로써 IT 비즈니스 관련 연구와 실무진에게 보다 입체적이고 다양한 관점을 제시해 줄 것으로 기대해 본다.
FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습 구조는 일반화된 델타 학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 2차원 좌표 평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.
병렬 파일시스템은 클러스터 시스템에서 과도한 입출력 요청을 원활하게 지원하기 위해 사용되며, 특히 파일 선반입은 병렬 파일시스템의 성능을 개선하는데 유용하게 사용된다. 본 논문은 과학계산용 병렬 응용과 멀티미디어 서버 응용에서 효과적인 파일 접근 유형을 고려한 새로운 동적 파일 선반입기법인 Fips를 제안한다. 본 논문이 제안하는 동적 파일 선반입 기법인 Fips는 파일의 접근 유형을 고려하여 동적으로 선반입 할 데이타 블록을 예측하고, 다양한 접근 유형에서도 데이타 블록의 선반입을 효율을 높였다. 그리고 현재의 가용 대역폭을 고려하여 선반입 시기를 결정하므로 선반입이 시스템에 과부하로 작용하는 것을 방지하도록 하였다. 병렬 파일시스템에 Fips를 적용하여 실험한 결과 다양한 작업부하에서 제안한 선반입 기법은 우수한 성능을 보여주었다.
오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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