• 품질경영학회지
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• 제39권3호
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• pp.412-421
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• 2011

In this paper, we introduce Quality of Service(QoS) analytic model of a distributed system that decentralizes the process nodes performing each task and communicates through a network for cooperation. The model advances a service reliability model of Dai et a1.(2003) by means of considering the processing time. The service is assumed to be provided by a centralized heterogeneous distributed system which is composed of some subsystems managed by a control center. The QoS is defined as the probability that a service is provided successfully in an allowed time, we consider the hardware/software reliability and the processing time which include program execution time, data transfer time. We derive the processing time distribution for a required service through convolution of corresponding probability density function. An application example is used to explain the procedure of computing quality of service.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.958-966
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• 2014

무선 센서 네트워크는 분산처리 환경을 제공해준다. 센서 노드들은 계산 능력, 네트워크 대역폭, 전력 등이 제한된 환경에서 배치되고 스스로 네트워크를 구성하여 수집된 데이터들을 싱크노드로 전송한다. 이런 전형적인 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 패킷들 간의 충돌이 발생하며 이로 인해 네트워크 수명이 단축된다. 클러스터링과 네트워크 내부처리는 네트워크 내부의 패킷을 줄여 문제점을 해결한다. 제한된 에너지를 가진 센서 노드가 가능한 오랫동안 동작하게 하는 것이 큰 이슈이기 때문에 많은 연구들이 에너지 절약에 중점을 두고 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 프로세싱 타임라인에 기반을 둔 협력 처리 모델을 제안한다. 이 모델은 처리의 검증, 총 실행시간의 예측, 무선 센서 네트워크에서 분산 처리에 필요한 최적의 노드 개수의 결정 등을 포함한다. 제안된 모델의 정확성을 실험을 통해 나타내고, 사례 연구로 이 모델이 분산처리 어플리케이션에 사용가능함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.2713-2719
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• 2012

위치를 기반으로 하는 서비스가 다양해짐에 따라 고가용성과 고확장성을 제공하기 위한 분산 데이터 스트림 처리 기법에 대한 연구가 널리 수행되고 있다. 기존 연구는 분산된 노드들에서 부하의 균형을 유지하기 위해 공간 데이터 스트림의 지리적인 특성을 고려하지 않고 있어 공간적으로 인접한 연산을 수행함에 있어 전체 시스템의 부하를 증가시키고 있다. 본 논문에서는 분산 환경의 공간 데이터 스트림을 처리하기 위해 공간 영역의 겹침을 고려한 연산배치 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 인접한 공간 영역을 대상으로 하는 연산을 효율적으로 분리하기 위해 질의 영역이 겹치는 부분의 연산을 우선적으로 동일 노드에 분배하여 중복 영역에 대한 공유의 최대화를 보장한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.315-325
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• 1999

Indexing techniques for distributed resources have much effect on an information service system based on distributed environment like digital library. There is a centralized indexing technique, a distributed technique, and a mixed technique for distributed indexing techniques. In this paper, we propose new distributed indexing technique using EIF(extended Inverted File) structure that mix the centralized technique and t도 distributed technique. And we propose management techniques using EIF structure and retrieval technique using EIF structure. This distributed indexing technique proposed is able to fast process retrieval request and reduce network overload and select servers relevant to query terms. This paper investigated performance of a proposed distributed indexing technique.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (C)
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• pp.214-216
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• 2006

액세스그리드 프레임워크(AccessGrid Framework)는 지리적인 제한에 관계없이 가상적인 협업 환경을 제공하는 도구이다. 액세스그리드 프레임워크는 기존의 시스템이 갖추지 못한 사용자의 이동성 지원을 추가하고, 유비쿼터스 환경에 적절한 자동화 기능을 제공함으로써 액세스그리드 환경을 확장한다. 이들은 웹 서비스 기반의 기존 구현물인 액세스그리드 툴킷(AccessGrid Toolkit)을 적극적으로 활용하여 개발되었으며, 향후에 불안정한 종속성을 제거하여 개수될 예정이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1679-1691
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• 2016

Successive interference cancellation (SIC) is an effective means of multi-packet reception to combat interference at the physical layer. We investigate the joint optimization issue of channel access and power control for capacity maximization in SIC-enabled wireless networks. We propose a new interference model to characterize the sequential detection nature of SIC. Afterward, we formulize the joint optimization problem, prove it to be a nondeterministic polynomial-time-hard problem, and propose a novel approximation approach based on the genetic algorithm (GA). Finally, we discuss the design and parameter setting of the GA approach and validate its performance through extensive simulations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권8호
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• pp.1911-1932
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• 2013

Orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) has become a popular modulation scheme for wireless protocols because of its spectral efficiency and robustness against multipath interference. Although the components of various OFDM protocols are functionally similar, they remain distinct because of the characteristics of the environment. Recently, graphics processing units (GPUs) have been used to accelerate the signal processing of the physical layer (PHY) because of their great computational power, high development efficiency, and flexibility. In this paper, we describe the implementation of parameterized baseband modules using GPUs for two different OFDM protocols, namely, 802.11a and 802.16. First, we introduce various modules in the modulator/demodulator parts of the transmitter and receiver and analyze the computational complexity of each module. We then describe the integration of the GPU-based baseband modules of the two protocols using the parameterized method. GPU-based implementations are addressed to explain how to accelerate the baseband processing to archive real-time throughput. Finally, the performance results of each signal processing module are evaluated and analyzed. The experiments show that the GPU-based 802.11a and 802.16 PHY meet the real-time requirement and demonstrate good bit error ratio (BER) performance. The performance comparison indicates that our GPU-based implemented modules have better flexibility and throughput to the current ones.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권4호
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• pp.450-459
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• 2016

매년 RDFS 데이터는 대용량화 되어 가며, 빠른 질의를 위한 SPARQL 처리방식에 대한 변화가 필요하게 되었다. 이를 위해 대용량 분산 처리 프레임워크를 활용한 SPARQL의 질의 처리방식이 많이 연구되고 있다. 기존의 연구 중 대용량 분산 처리 프레임워크인 Hadoop(MapReduce) 기반 질의 엔진은 반복적인 작업으로 인한 잦은 I/O 발생으로 실시간 질의 처리가 불가능하며, 인메모리 기반 분산 질의 엔진 역시 낮은 단계의 언어 수준에서 분산 구조를 고려한 구현이 필요하기 때문에 질의 엔진 구축이 어렵다. 본 논문에서는 인메모리 기반 분산 질의 처리 프레임워크인 SparkSQL을 활용하여 대용량 트리플 데이터에 대한 SPARQL 질의문 처리 속도를 향상시킬 수 있는 질의 처리 엔진 구축 방법을 제안한다. SparkSQL 은 Spark 기반의 고수준 분산 질의 엔진으로서 기존의 SQL문을 활용한 질의가 가능하다. 따라서 SPARQL 질의문을 처리하기 위해서는 Jena를 이용하여 Algebra Tree를 생성한 후 이를 Spark 시스템에 적용하기 위한 Spark Algebra Tree로 변환해야 한다. 그리고 이를 이용하여 SparkSQL 질의문을 생성하는 시스템을 구축하였다. 또한 Spark 인메모리 시스템에서 보다 효율적인 질의 처리를 위한 DataFrame기반의 트리플 Property 테이블 설계를 제안하고 SparkSQL 프레임워크에 활용하였다. 마지막으로 기존의 분산처리 프레임워크를 사용한 질의 엔진과 비교 평가를 통하여 연구의 타당성을 검증한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.73-83
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• 2019

4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2018

스마트 팩토리는 설계 개발, 제조, 유통 물류 등 생산 전체 과정에 정보 통신 기술을 적용하여 생산성, 품질, 고객만족도 등을 향상시킬 수 있는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리에서 발생되는 데이터의 양은 공장의 규모 및 시설 수준에 따라 많은 차이를 보이지만, 기존의 생산관리시스템을 활용하여 방대한 양의 데이터를 발생시키는 스마트 팩토리 환경에 적용하기에 어려움이 있다. 이로 인해 방대한 양의 빅데이터 처리할 수 있는 빅데이터 분산 처리 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서의 GlusterFS 기반 빅데이터 분산 처리 시스템 설계하였다. 제안하는 빅데이터 분산 처리 시스템은 기존 분산 처리 시스템에 비해 네트워크 트래픽 분산 및 관리를 통해 부하와 데이터 소실 위험도를 감소시켰다.