In this paper, we implemented a Wi-Fi based cluster system using raspberry pi for multidisciplinary education. The cluster implementation on the desktop was more difficult to maintain the complexity, big size, high price, power consumption as the number of nodes increased. In this paper, we implemented a cluster using Raspberry Pi, which is developed for educational purposes, to reduce the cost of connecting nodes. In addition, the complexity of system construction is reduced by replacing the connection between each node with Wi-Fi. Also, the inconvenience of configuration due to node increase was reduced. It is expected that the implementation of the cluster will be a good alternative in the educational environment where distributed processing and parallel processing are performed in the embedded environment. Also, it is confirmed that it can be applied to the multidisciplinary education.
대단히 많은 수의 퍼지 규칙을 갖거나 대용량의 퍼지 데이터를 갖는 퍼지 전문가 시스템 또는 퍼지 데이터베이스 시스템에서는 많은 추론 시간을 요구한다. 따라서 이러한 추론 시간을 줄이기 위해서는 고성능 병렬 퍼지 컴퓨팅 환경을 필요로 한다. 본 온문에서는 병렬 컴퓨팅 환경에서 병렬 퍼지 추론 기법을 제안한다. 여기에서 퍼지 규칙은 분산되어 있고 동시에 수행된다. ONE_TO_ALL 알고리즘은 모든 노드에 퍼지 입력 백터를 broadcasting하는데 사용한다. MIN/MAX 연산의 결과는 ALL_TO_ONE 알고리즘에 의해 출력 프로세서로 전송된다. 퍼지 규칙 또는 데이터의 병렬 처리로 인해, 병렬 추론 알고리즘은 효과적인 병렬성의 추출 및 속도 향상을 가져온다.
스마트시티는, 각종 센서들로부터의 데이터를 수집, 처리하여 시민들을 위하여, 다양한 스마트 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는, 이과 같은 스마트시티 서비스 중의 하나로서, 소음지도를 시민에게 실시간으로 제공하기 위한 연구 결과를 발표한다. 본 논문은, 스마트 시티의 융복합된 유비쿼터스센서네트워크들로부터 끊임없이 전달되는 대량의 스트림 데이터를, 실시간으로 전달받아서, 지리정보시스템 (GIS)의 정보들과 융합하여, 시각적으로 소음정보를 표시하여 주는, 3차원 소음지도를 실시간으로 제작하는, 실시간 분산병렬처리 방법론을 제시하였다. 이 방법론을 오픈소스소프트웨어를 활용하여 실제 시스템으로 개발되어 구현하였다. 본 논문에서는, 이와 같이 구현된 시스템들 중에서, 아파치 스톰(Apache Storm) 프레임워크를 사용하여 구현한 실제 시스템을 소개한다. 본 연구에서는, 이 실제 구현된 시스템을 성능평가하였다. 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하려면, 큰 컴퓨팅 파워가 필요하며, 필요한 컴퓨팅 파워의 규모도 사전에 알 수 없다는 문제들이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여, 본 연구에서는, 컴퓨팅 파워를 자유롭게 조절하여 공급할 수 있는. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 성능평가를 하였다. 이와 같은 성능평가를 통하여, 본 논문에서 제시한 방법론이 적절함을 확인하였고, 개발하여 구현한 시스템이 잘 작동함도 확인하였다. 나아가서는. 실시간으로 소음지도를 생산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 성능평가 내용도 소개하고 상세히 설명한다.
Kim, Myoungjin;Han, Seungho;Cui, Yun;Lee, Hanku;Jeong, Changsung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2827-2848
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2012
Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.
대부분의 병렬 알고리즘은 동기 알고리즘으로, 올바른 계산을 위해 작업을 일찍 끝낸 빠른 프로세서들은 동기점에서 느린 프로세서를 기다려야 하는데, 프로세서들의 성능이 다를 경우 연산 속도는 가장 느린 프로세서에 의해 결정된다. 본 논문에서는 거대 고유치 문제의 주요 고유쌍을 구하는 문제에 있어서 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄여 수렴 속도를 가속한 수 있는 동기/비동기 혼합 알고리즘을 고안하고 이를 MPMD 프로그래밍 방식을 사용하여 구현하였다.
병렬 파일 시스템은 고속의 네트웍으로 여러 대의 컴퓨터들을 서로 연결하여 컴퓨터들 간에 메시지를 주고받으면서 파일을 분산 저장하고 병렬로 읽어오는 방식으로 파일 입출력 장치의 병목현상을 해결한다. 그러나 대부분의 병렬 파일 시스템은 전달하려는 메시지의 특성을 고려하지 않은 프로토콜의 사용으로 성능저하의 문제를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서 메시지 처리 방법으로 HCM(Hybrid Channel Model)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 HCM은 병렬 파일 시스템에서 전달되는 메시지를 그 특성에 따라 분리해서 별개의 프로토콜을 이용하여 제어 메시지와 파일 데이터 블록을 전송한다. 안정성이 검증된 TCP/IP를 이용하여 구현한 메시지 채널을 통해 제어 메시지를 고속의 데이터 전송이 가능한 VIA를 이용하여 구현한 데이터 채널을 통해 파일 데이터 블록을 각각 분리하여 처리하도록 하고 있다 HCM을 병렬 파일 시스템에 구현하고 실험해본 결과 본 논문에서 제안한 채널 모델이 상당한 성능향상을 보였다.
오늘날 급증하는 빅데이터를 효율적으로 관리하기 위해 오픈소스인 하둡을 많이 사용한다. 하둡은 분산 파일 처리 시스템인 HDFS(Hadoop Distributed File System)와 분산 병렬 처리 시스템인 맵리듀스(MapReduce)로 구성되어 있다. 하둡의 맵리듀스 프레임워크에서는 빅데이터를 HDFS에서 읽어들이고 분석 처리된 결과를 다시 HDFS에 쓴다. 이러한 분산 병렬 처리 방식은 하둡 버전에 따라 다른 시스템 구조를 가진다. 따라서 본 논문에서는 하둡 버전에 따른 빅데이터 처리 시에 동작하는 하둡시스템들의 내부 성능을 비교 분석한다. 이를 위해서 하둡 시스템을 감시할 수 있는 방법을 고안하여 내부적으로 생성되는 프로세스 및 스레드들과 변수들의 발생빈도를 측정하여 분석 지표로 사용한다.
월드 와이드 웹은 가장 커다란 가상 시스템이 되고 있다. 최근의 연구 분야에서, 많은 계산량을 지닌 응용을 수행시키기 위해 월드 와이드 웹에 존재하는 여러 휴지 호스트들을 이용하는 아이디어가 등장하고 있으며, 이러한 새로운 컴퓨팅 패러다임을 전역 컴퓨팅이라고 부른다. 우리는 이 논문에서 Tiger라 불리우는 이동 객체 기반 전역 컴퓨팅 프레임워크를 구현하여 제시한다. Tiger의 첫 번째 목표는 객체들의 분산, 전달, 이동과 계산행위의 동시성을 지원하는 객체 지향 프로그래밍 라이브러리를 제시하는 것이다. 이 프로그래밍 라이브러리는 프로그래머에게 분산 및 이동 객체에 대한 접근, 위치 및 이동 투명성을 제공한다. Tiger의 두 번째 목표는 전역 컴퓨팅의 요구 조건인 확장성 및 자원, 위치 관리를 지원하는 것이다. Tiger 시스템과 제공하는 프로그래밍 라이브러리는 프로그래머로 하여금 전역적으로 확장된 컴퓨팅 자원을 활용하여 객체 지향 병렬 및 분산 응용을 쉽게 작성하게 해준다. 또한, 우리는 병렬 프랙탈 이미지 처리 및 유전자 뉴로 퍼지 알고리즘과 같은 매우 많은 연산량을 지닌 응용을 Tiger 시스템에 적용하여 성능 향상 정도를 보인다.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
건식 식각 공정을 시뮬레이션하기 위하여, 플라즈마 챔버 내의 식각 이온 거동 메카니즘을 몬테카를로 수치해석 방식으로 구현하였고, 식각 이온의 거동에 의한 기판의 식각 형상을 확인하기 위하여 셀 방식의 표면 전진기를 개발하였다. 몬테카를로 수치 계산의 단점인 과다한 계산 시간을 효과적으로 감소시키기 위하여, CRAY T3E 병렬 컴퓨터와 여러대의 워크스테이션을 연결한 MPI 환경에서 몬테카를로 병렬 계산 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 몬테카를로 병렬 계산 알고리즘은 95% 이상의 효율성을 보이며, 16개의 프로세서를 사용하였을 때 16의 스피드업(Speedup) 값을 얻었다. 또한 셀 방식의 병렬 연산 표면 전진기를 이용하여 토포그래피 시뮬레이션을 수행한 결과에서, 셀의 개수가 2갭만 개 일 때, 약 600Mb 이상의 메모리가 소요되므로 단일 워크스테이션 환경에서는 불가능한 계산이 본 연구에서 개발한 병렬 계산 알고리즘을 이용하였을 때 32개의 프로세서에서 15분의 계산시간이 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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