• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.336-340
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• 2007

We envisage that grid computing environments allow us to implement distributed data mining services, that is, those applications which analyze large sets of geographically distributed databases and information using the computational power and resources of a grid environment. This paper describes an experimental framework towards such a distributed data mining approach, including design considerations and a prototype implementation. Based on the "Knowledge Grid" architecture suggested by Cannataro et al., we identify four major components - user node, broker node, data node, and computation node - and define their individual roles. For implementing the prototype, we have investigated methods for utilizing distributed resources within a grid computing environment, e.g., communication and coordination among the various resources available.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4063-4086
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• 2016

Cloud computing is a robust technology, which facilitate to resolve many parallel distributed computing issues in the modern Big Data environment. Hadoop is an ecosystem, which process large data-sets in distributed computing environment. The HDFS is a filesystem of Hadoop, which process data blocks to the cluster nodes. The data block placement has become a bottleneck to overall performance in a Hadoop cluster. The current placement policy assumes that, all Datanodes have equal computing capacity to process data blocks. This computing capacity includes availability of same storage media and same processing performances of a node. As a result, Hadoop cluster performance gets effected with unbalanced workloads, inefficient storage-tier, network traffic congestion and HDFS integrity issues. This paper proposes a storage-tier-aware Robust Data Placement (RDP) scheme, which systematically resolves unbalanced workloads, reduces network congestion to an optimal state, utilizes storage-tier in a useful manner and minimizes the HDFS integrity issues. The experimental results show that the proposed approach reduced unbalanced workload issue to 72%. Moreover, the presented approach resolve storage-tier compatibility problem to 81% by predicting storage for block jobs and improved overall data block placement by 78% through pre-calculated computing capacity allocations and execution of map files over respective Namenode and Datanodes.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권4호
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• pp.123-128
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• 2011

본 논문은 원격지간의 연결된 대규모 분산 환경에서 데이터 분석 작업의 실행을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 감소시키는 기법을 제안한다. 계산 노드들이 밀집된 지역 인근에 다수의 데이터 노드를 배치시킴으로서 계산 노드들이 단일 데이터센터가 아닌 자신과 인접한 데이터 노드에 접근하여 작업을 수행함으로서 전송부하를 감소시키고 확장성을 증가시키는 것이 가능하다. 따라서 본 논문은 지역적으로 분산된 데이터 노드들의 데이터 처리율을 기반으로 실시간 데이터 공급을 수행함으로서 전송 지연을 최소화 할 수 있는 이론적인 모델과 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다. 제안된 기법은 PRAGMA 그리드 테스트베드에서 실험을 통하여 성능의 우수성을 검증하였다.

• 품질경영학회지
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• 제48권4호
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• pp.553-566
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• 2020

Purpose: The purpose of this study was to design a framework for generating one-class classification algorithm based on Hyper-Rectangle(H-RTGL) in a distributed environment connected by network. Methods: At first, we devised one-class classifier based on H-RTGL which can be performed by distributed computing nodes considering model and data parallelism. Then, we also designed facilitating components for execution of distributed processing. In the end, we validate both effectiveness and efficiency of the classifier obtained from the proposed framework by a numerical experiment using data set obtained from UCI machine learning repository. Results: We designed distributed processing framework capable of one-class classification based on H-RTGL in distributed environment consisting of physically separated computing nodes. It includes components for implementation of model and data parallelism, which enables distributed generation of classifier. From a numerical experiment, we could observe that there was no significant change of classification performance assessed by statistical test and elapsed time was reduced due to application of distributed processing in dataset with considerable size. Conclusion: Based on such result, we can conclude that application of distributed processing for generating classifier can preserve classification performance and it can improve the efficiency of classification algorithms. In addition, we suggested an idea for future research directions of this paper as well as limitation of our work.

• International Journal of Contents
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• 제2권4호
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• pp.25-30
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• 2006

The mutual exclusion (MX) paradigm can be used as a building block in many practical problems such as group communication, atomic commitment and replicated data management where the exclusive use of an object might be useful. The problem has been widely studied in the research community since one reason for this wide interest is that many distributed protocols need a mutual exclusion protocol. However, despite its usefulness, to our knowledge there is no work that has been devoted to this problem in a mobile computing environment. In this paper, we describe a solution to the mutual exclusion problem from mobile computing systems. This solution is based on the token-based mutual exclusion algorithm.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.219-228
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• 2014

분산 환경에 존재하는 다양한 이기종의 계산 자원은 가상화 기술을 통해 통합된 고성능 컴퓨팅 환경을 구축한다. 최근, 사용자 수준의 향상으로 인해 복잡한 응용 작업의 처리에 대한 요구가 증가하고 있으며, 이는 고성능 컴퓨팅에 대한 수요로 이어지고 있다. 사용자가 요구하는 각각의 작업에는 데이터가 포함되어 있고, 각각의 데이터는 고유의 특성을 가지고 있으므로, 작업의 분류와 처리는 데이터의 특성이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 분산 환경에서 계산 자원의 효율 증대를 위한 데이터 특성 기반의 작업 분류방법(JCDT : Job Classifying method based on Data Traits for Increased Efficiency of Computational Resources in Distributed Environment) 을 제안한다. 제안하는 JCDT 는 사용자가 요구하는 작업이 지닌 데이터의 특성을 기반으로 작업을 분류하여, 계산 자원의 효율 증대와 작업 처리속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권2호
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• pp.125-136
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• 2020

Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권6호
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• pp.533-540
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• 2006

본 논문에서는 분산 환경 상에서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 분석 프로그램을 편리하게 수행할 수 있도록 하는 그리드 시스템 META(Metacomputing Environment using Test-un of Application)의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 그리드 시스템 META는 CFD 프로그램 개발자들이 네트워크에 분산된 계산 자원들을 단일 시스템처럼 사용할 수 있도록 한다. 그리드 컴퓨팅과 관련하여 연구주제로는 고장허용, 자원 선택, 사용자 인터페이스 설계 등이 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)로 작성된 SPMD(Single Program, Multiple Data) 구조의 병렬프로그램을 실행시키기 위한 자동 자원 선택방법을 활용하였다. 본 논문에서 제안한 자원 관리기법은 네트워크상의 전송지연 시간과 시험수행을 통해 얻어진 핵심루프의 경과시간을 이용한다. 전송지연시간은 병렬 프로그램이 복수의 시스템에 분산되어 수행될 때 수행 성능에 큰 영향을 주는 요인이다. CFD 프로그램들의 공통적인 특성 때문에 핵심루프 경과시간은 전체 수행시간을 예측할 수 있는 지표가 된다. 핵심루프는 CFD 프로그램의 전체 수행시간 중 90% 이상을 차지한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.25-41
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• 2008

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 모바일 협업 서비스를 위한 컴팩트 분산객체그룹 프레임워크(Compact Dostributed Object Group Frorework : CDOGF)에 대해 기술한다. CDOGF는 논리적인 영역에 따라 각 센서 및 기기의 네트워크 연결과 다수의 모바일 컴퓨팅 장치의 관리, 모바일 협업응용 서비스의 수행하는 객체들의 그룹화를 지원한다. 이를 위해, CDOGF의 구성요소의 세부적인 기능을 메소드와 이를 이용하기 위한 인터페이스를 설계하였다. 그리고 각 구성요소간의 상호작용을 센서와 응용, CDOGF와 응용, CDOGF 내부 구성요소간, CDOEF와 DOGF등 네 가지 형태로 구분하여 기술하였다. 또한 기존 모바일 협업을 위한 기술들의 분석하여 모바일 협업 환경을 정의하였다. 본 환경에서 모바일 협업 응용 서비스의 구현과 위에서 언급한 네 가지 상호연동을 위해 TMO 스킴과 분산 미들웨어인 TMOSM를 사용하였다. 끝으로 u-병원 응용을 본 환경에서 수행하도록 하였다. u-병원 응용은 유비쿼터스 환경을 갖춘 병실로부터 병실의 환경정보와 환자의 건강정보를 모바일 장치인 PDA를 통해 수집한다. 또한 환자관리 업무를 위한 정보 서비스를 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.477-480
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• 2002

분산컴퓨팅 환경에서는 사용자들에게 물리적 위치와 상관없이 신속한 서비스를 제공하는 위치의 투명성이 두각 되고 있으며 많은 응용 소프트웨어들이 분산객체 기술을 이용한 컴포넌트 형태로 개발되고 있다. CORBA는 여러 가지의 서로 다른 서비스를 지원한다. 이들 서비스는 기본 CORBA 아키텍처를 지원하며 수평적 어플리케이션 서비스이다. 이들은 네임잉, 이벤트, 생명주기, 트랜잭션, 보안, 영속성, 기타 등을 포함한다. 분산 기술에 대한 필요성과 관심의 증가로 인해 여러 가지 오브젝트를 기반으로 한 분산 미들웨어들이 출현하고 있다. CORBA는 분산 객체들 특정한 플랫폼과 기술을 기반으로 한 새로운 분산 컴퓨팅 플렛폼이며 보안은 항상 분산 컴퓨팅 플렛폼의 문제이다. 그러므로 분산 컴퓨팅 플렛폼의 COBRA보안서비스 적용은 매우 중요하다. 분산컴퓨팅 환경에서 객체를 설계하고 구현하는데 따른 OMG에서는 OMA를 도입하여 OMA의 추상화 객체모델 위에 CORBA를 분산객체 기술의 표준으로 정의하였다. CORBA 플랫폼에서의 보안서비스는 매우 중요하다. 본 논문에서는 CORBA에서 보안의 표준과 분산 컴퓨팅 플랫폼의 보안 모델들을 참조하여 CORBA 보안서비스 규약에 따르는 분산 컴퓨팅 환경에서의 객체 보안서비스를 제시한다.