미래의 전력 시스템은 환경과 기술적인 이유로 인해 많은 분산전원을 이용하게 될 것이다. 이런 분산전원들을 좀 더 효율적으로 운영하기 위해 다수의 분산전원을 모아 하나의 가상의 발전소로 운영하는 개념이 등장하게 되었는데, 이를 Virtual Power Plant(VPP)라고 한다. VPP는 매니지먼트 시스템이 관리하는 여러 클러스터들로 이루어져 있으며 이들 클러스터들은 각각 여러 종류의 분산관원으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 분산전원들이 여러 개 존재하는 경우 각 클러스터를 효율적으로 운영하도록 하는 클러스터 구성기법에 대해 논의하게 될 것이다. 사례연구에서는 수용가의 부하를 전력 및 열 부하로 구분하였고 분산전원의 종류로 태양광 발전과 열병합 발전 등을 이용하여 클러스터를 구성 하였으며 이를 통해 배전계통의 클러스터 구성 형태에 따른 운영비용을 비교하였다.
하둡 분산 파일시스템(HDFS)는 빅데이터의 병렬 분산 처리를 위해 다수의 노드에 데이터를 중복 저장하는 파일시스템이다. HDFS의 분산 노드 클러스터는 수천 개 이상의 규모 확장성을 갖추고 있으나 빅데이터 처리를 위한 전용 하드웨어를 가정하고 있으며, 기존의 기업 및 병원에서 사용하고 있는 다양한 유휴 전산 자원을 고려하지는 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 기관 내 존재하는 다양한 유휴 전산 자원을 필요에 따라 동적으로 HDFS에 추가함으로써 빅데이터 저장 및 분석 성능을 향상시킬 수 있는 동적 클러스터 관리 기법을 제시한다.
정보통신의 기술이 발달하면서 정보의 양이 많아지고 사용자의 질의에 대한 검색 결과 리스트도 많이 추출되므로 빠르고 고품질의 문서 클러스터링 알고리즘이 중요한 역할을 하고 있다. 많은 논문들이 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 좋은 성능을 보이지만 시간이 많이 소요된다. 반면 K-means 알고리즘은 시간 복잡도를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 시스템인 콘도르(Condor) 시스템에서 간단하고 고품질이며 효율적으로 정보 검색 할 수 있도록 구현하였다. 이 시스템은 K-Means Algorithm을 이용하였으며 클러스터 계층 깊이와 초기값을 조절하여 $88\%$의 정확율을 보였다.
고성능 컴퓨팅이 요구됨에 따라 유연성과 효율성을 가진 Beowulf형 클러스터 시스템의 활용이 증가되고 있다. Beowulf 형 클러스터는 각각이 독립적인 운영체제를 가진 노드로 구성되어 있기 때문에 관리 및 모니터링에 많은 어려움이 있다. 모니터링 프로그램은 각각의 노드를 관리함과 더불어 세부적인 시스템의 정보를 제공하도록 연구 개발되고 있다. 특히 단일 모니터링 에이전트는 좀 더 많은 정보의 요구로 인하여 시스템 자원을 적게 소모하면서 많은 데이터를 추출할 수 있도록 구성되어 있다. 본 논문에서는 단일 노드에 설치되어 직접 데이터를 수집하고 전송하는 단일 모니터링 에이전트에 대한 비교 및 분석을 수행하였다.
본 논문은 클러스터 환경에서 자동적인 작업인계, 빠른 에러 복구, 관리의 편의성을 제공하는 클러스터 인식 응용 프로그램의 구현기법에 관하여 논한다. 이를 위하여 클러스터의 전체적인 시스템 구조 및 알고리즘을 제시한다. 본 논문의 타당성 검토를 위하여 소켓 응용 프로그램과 이 응용 프로그램에 대한 클러스터 리소스 DLL, 관리 DLL을 설계 구현하고, 마이크로소프트 클러스터 서버를 이용하여 응용 프로그램을 한 서버에서 나머지 서버로 재배치함으로써 서버내의 응용프로그램이 결함이 생긴 서비스에 영향을 받지 않고 계속적으로 동작한다는 결론을 얻을 수 있었다.
클러스터 시스템의 각 노드에 존재하는 메모리들을 효율적으로 관리하기 위하여 네트워크 메모리의 개념이 등장하였으며 빈번하게 디스크를 접근하는 응용분야에서 속도 향상을 위해 사용될 수 있다. 이는 전통적인 메모리 계층(hierarchy) 구조인 메모리와 디스크 사이에 네트워크 메모리를 추가함으로써 얻어진다. 본 논문에서는 웹 서버 클러스터를 대상으로 문서의 접근 유형에 대한 사전의 정보를 요구하지 않고 실제적으로 구현 가능하며 다양한 웹 문서 접근 확률 분포 값에 대하여 항상 우수한 사용자 응답시간을 가지는 메모리 관리 기법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
본 논문은 저장 장치 전용 네트워크인 SAN에 직접 연결된 저장장치들을 특정한 서버의 도움 없이 접근할수 있는 클러스터 파일시스템 $\textrm{SANique}^{TM}$의 설계 방법을 기술하며, 특히 회복 관리 기의 기능 및 특징을 설명 하고, 이를 위한 시스템 구성요소 및 오류 탐지 절차를 기술한다. 또한 클러스터 내의 오류 발생 상황 중에서 탐지하기 어려운 분할 그룹 문제를 정의하고 이 문제를 해결하기 위하여 $\textrm{SANique}^{TM}$ 회복 관리기에서 사용한 공유 디스크를 활용한 오류 탐지 및 회복 방법을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드 결함으로 인해 발생되는 클러스터 재구성은 시간과 에너지를 낭비하고 시스템 전체 신뢰도를 저하시키는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 클러스터링 구조에서 발생할 수 있는 결함을 모델링하고. 시스템 신뢰도와 에너지 관리 효율을 높이는 백업 기법을 제안한다. 또한 성능 평가를 통해 백업 기법을 사용하지 않는 일반 클러스터링 기법과 성능을 비교하였으며, 그 결과로 일반 기법 보다 더 높은 신뢰도를 얻을 수 있었다.
최근 수년간의 급속한 기술의 발전과 대량생산 체제의 영향으로 개인용 컴퓨터와 간단한 네트워크 장비를 이용한 클러스터 시스템 구현이 용이해졌으나 개인용 컴퓨터의 교체 주기가 짧아짐에 따라 시스템 구성을 자유롭게 할 수 있는 클러스터 시스템의 이기종화를 초래하였다. 이기종 클러스터 시스템을 이용하여 구축된 병렬처리 시스템의 경우 그 성능을 효율적으로 사용하기 위해서는 각 노드의 성능을 고려한 작업 관리가 필요하다. 본 연구에서는 이기종 클러스터 시스템에서 MPI와 Cilk 병렬처리 시스템의 특성을 성능측면에서의 speedup과 활용도측면에서의 프로그램 코드의 복잡도를 정량적으로 살펴보았다. 실험에 따르면 작은 데이터를 이용하는 경우 Cilk가, 큰 데이터를 이용하거나 정규화된 데이터 교환 형태를 갖는 경우 MPI가 더 좋은 성능을 보였으며 코드 복잡도의 경우 Cilk가 간결한 프로그래밍 스타일을 제공함을 보였다.
현재 전 세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 컴퓨팅 패러다임에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 고에서는 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 제공하는 서비스들이 어떤 것들이 있는지 살펴보고, 이러한 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공을 위해 필요한 다양한 기술들 중 가장 기반이 되는 대규모 클러스터 관리 시스템으로서 2007년부터 현재까지 한국전자통신연구원, 한국과학기술정보연구원, 슈퍼컴퓨팅연구원이 공동연구로 개발하고 있는 시스템에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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