• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.37-44
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• 2012

빠르게 발전하는 컴퓨팅 기술에 비례해서 컴퓨팅 기기의 이용이 더욱 편리해짐에 따라 계산과학 분야의 연구자들은 점점 더 컴퓨팅 기술에 의존하고 있으며 더욱 계산 집약적인 연구를 진행하고 있다. 이러한 계산 과학 연구자들의 연구 환경 지원을 위하여 전 세계적으로 e-사이언스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 여전히 연구자의 실험 환경과 컴퓨팅 자원간의 별도의 설정과 설치 과정이 필요 없는 자유로운 연구 환경에 대한 보장이 요구되고 있다. 본 논문에서는 계산과학 분야의 연구자들의 실험 환경을 분산된 고성능 컴퓨팅 인프라와 함께 웹 브라우저를 통해 쉽게 접근 가능한 과학 워크플로우 통합 수행 환경을 제시한다. 이 환경에서는 워크플로우 설계 툴을 통해 정의된 순서와 작업 특성을 고려하여 분산된 그리드 자원에 제출함으로써 작업들에 대한 자동화된 수행을 제공한다. 포탈을 통해 제공되는 워크플로우 설계 툴은 사용이 용이한 인터페이스를 제공하며 실시간으로 워크플로우의 실행 상태를 모니터링 서비스를 통해 제공한다. 사용자는 워크플로우의 실행에서의 중간 결과를 확인하고 수행의 흐름을 결정할 수 있다. 이로써 복잡한 HTC 기반의 실험 수행을 효과적으로 진행할 수 있으며 연구의 생산성을 높일 수 있다.

• 대한수학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.83-116
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• 2020

Let G be a finite group. By a sequence over G, we mean a finite unordered sequence of terms from G, where repetition is allowed, and we say that it is a product-one sequence if its terms can be ordered such that their product equals the identity element of G. The large Davenport constant D(G) is the maximal length of a minimal product-one sequence, that is, a product-one sequence which cannot be factored into two non-trivial product-one subsequences. We provide explicit characterizations of all minimal product-one sequences of length D(G) over dihedral and dicyclic groups. Based on these characterizations we study the unions of sets of lengths of the monoid of product-one sequences over these groups.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4280-4300
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• 2017

The fact that cloud computing services have been proposed in recent years, organizations and individuals face with various challenges and problems such as how to migrate applications and software platforms into cloud or how to ensure security of migrated applications. This study reviews the current challenges and open issues in cloud computing, with the focus on autonomic resource management especially in federated clouds. In addition, this study provides recommendations and research roadmaps for scientific activities, as well as potential improvements in federated cloud computing. This survey study covers results achieved through 190 literatures including books, journal and conference papers, industrial reports, forums, and project reports. A solution is proposed for autonomic resource management in the federated clouds, using machine learning and statistical analysis in order to provide better and efficient resource management.

• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.6-11
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• 2016

We developed a pilot-job based large-scale distributed computing system to support HTC and MTC, called HTCaaS (High-Throughput Computing as a Service), which helps scientists solve large-scale scientific problems in areas such as pharmaceutical domains, high-energy physics, nuclear physics and bio science. Since most of these problems involve critical data that affect the national economy and activate basic industries, data privacy is a very important issue. In this paper, we implement a privacy enhanced data security mechanism to support HTC and MTC in a large-scale distributed computing system and show how this technique affects performance in our system. With this mechanism, users can securely store data in our system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2239-2256
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• 2022

In this paper, a model is proposed to comprehensively evaluate the computational power. The five forces model of computational power solves the problem that the measurement units of different indexes are not unified in the process of computational power evaluation. It combines the bidirectional projection method with TOPSIS method. This model is more scientific and effective in evaluating the comprehensive situation of computational power. Lastly, an example shows the validity and practicability of the model.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1147-1161
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• 2023

The Internet of Things (IoT) requires a new processing model that will allow scalability in cloud computing while reducing time delay caused by data transmission within a network. Such a model can be achieved by using resources that are closer to the user, i.e., by relying on edge computing (EC). The amount of IoT data also grows with an increase in the number of IoT devices. However, building such a flexible model within a heterogeneous environment is difficult in terms of resources. Moreover, the increasing demand for IoT services necessitates shortening time delay and response time by achieving effective load balancing. IoT devices are expected to generate huge amounts of data within a short amount of time. They will be dynamically deployed, and IoT services will be provided to EC devices or cloud servers to minimize resource costs while meeting the latency and quality of service (QoS) constraints of IoT applications when IoT devices are at the endpoint. EC is an emerging solution to the data processing problem in IoT. In this study, we improve the load balancing process and distribute resources fairly to tasks, which, in turn, will improve QoS in cloud and reduce processing time, and consequently, response time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.234-240
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• 2013

전 세계적으로 다양한 응용과학 분야의 연구자들은 그들의 연구 개발에 필수적인 고성능 컴퓨팅 자원의 확보와 복잡한 수치 해석 기법 개발을 위해 막대한 연구를 수행해 왔다. 특히 항공 우주 분야에서는 공력 최적 설계를 위해 소요되는 시간과 비용을 상당 부분 줄이기 위해 진보적인 수치기법을 개발하고 컴퓨팅 기술의 발전에 의존해왔으나, 여전히 1회의 실험에 막대한 비용 지출과 수개월의 소요 기간을 감수하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 항공 우주 분야 연구자들의 연구 개발 편의성을 도모하고자 다양한 컴퓨팅 자원 인프라를 제공하는 통합 공학 교육 실험 환경을 소개하고 그 우수성을 보인다. 다양한 컴퓨팅 인프라구조로의 연결을 통해 산재되어 있는 다수의 컴퓨팅 자원 활용이 가능하므로 다수의 교육 대상자 및 연구자들에게 장소에 제한 없는 실험 시도를 가능케 함으로써 연구 개발의 복잡성을 줄이고 생산성을 높일 수 있다. 또한 통합 환경을 교육에 활용하여 교육 효율성을 극대화시킬 수 있다.

• 지식정보인프라
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• 통권13호
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• pp.40-47
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• 2004

최근 NSF는 Cyberinfrastructure를 통한 과학과 공학의 혁명을 위해 산.학.연 전문가의 의견을 수렴하여 Blue-Ribbon Advisory Panel on Cyberinfrastructure(2003. 1)의 보고서를 통해 ACP(Advanced Cyberinfrastructure Program)을 제안하였다. ACP의 목표는 정보기술을 응용하여 과학 및 공학 연구에 혁신적인 발전을 가져오는데 있다. 본고에서는 미국, 유럽의 대표적 슈퍼컴퓨팅센터인 NCSA와 EPCC(Edenbugh Parallel Computing Center, 영국), HLRS(High Performance Computing Center Stuttgart, 독일)에 대한 분석을 수행해보고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.587-595
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• 2015

전통적으로 고에너지 물리, 해양, 기상, 천문 우주 등 다양한 과학 분야에서 수천 코어 이상의 CPU를 사용하는 대규모 워크플로우 지원을 요구하고 있으며 이를 위해 대부분 슈퍼컴퓨터와 같은 클러스터 기반의 대용량 시스템이 활용되고 있다. 이러한 시스템은 다수의 사용자 및 기관에 의해 공유되고 있으며, 사용자들의 다양한 요구 사항으로 인해 시스템 운영 및 관리에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상화로 인한 성능 저하 문제를 최소화하고 사용자가 원하는 환경을 동적으로 제공하기 위해 컨테이너 기반 클러스터 관리 플랫폼 방안을 제시하고 구축 사례를 소개한다. 본 논문의 의의는 다음 3가지로 볼 수 있다. 먼저, 컨테이너 기반 가상화 기술과 스케줄러 기능을 연동하여 큰 성능 저하 없이 대규모의 과학워크플로우 지원을 위한 클러스터 구성 및 관리 방안을 제시하였다. 둘째, Docker 와 HTCondor를 활용하여 제시된 방안을 손쉽게 구축한 사례를 소개하였다. 셋째, 널리 활용되는 벤치마크 툴을 이용하여 Docker 성능을 검증하였으며, 다양한 프로그램 언어로 구현된 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 과학 워크플로우 지원 예제를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권2호
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• pp.157-162
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• 2006

최근의 고성능 컴퓨팅 플랫폼들은 공유 메모리 다중 프로세서(SMP: Shared Memory Multiprocessor) 시스템, 대규모 병렬 프로세서 (Massively Parallel Processor) 시스템, 여러 개의 컴퓨팅 노드들을 연결한 클러스터(Cluster) 시스템 등으로 분류된다. 이러한 고성능 컴퓨팅 시스템들은 높은 수준의 컴퓨팅 성능을 요구하는 과학 기술용 응용 프로그램들을 위하여 사용된다. 이러한 응용 프로그램들의 실행시 최적의 성능을 얻기 위해서는 적절한 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 방식의 선택이 중요하다. 본 연구 논문에서는 여러 방식의 병렬 프로그래밍 모델을 사용하여 개발된 SPEC HPC2002 벤치마크 suite을 위한 최적의 컴퓨팅 플랫폼과 프로그래밍 모델을 그들의 성능 분석 및 평가 작업을 통하여 찾아간다.