• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권6호
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• pp.582-594
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• 2004

수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC실 또는 교육 목적 PC실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업, 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.376-377
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• 2016

빅데이터 분석을 위한 분산 데이터 처리 기술인 하둡 프레임워크의 성능은 데이터를 저장하고 맵리듀스를 수행하는 분산 노드 각각의 성능 및 네트워크의 성능 등의 요소에 영향을 받는다. 본 논문에서는 기존 하둡에서의 분산 노드 관리 기법을 분석하고, 중소병원의 전산 시스템 환경을 고려하여 중소규모의 병원에서 하둡을 도입하기 위해 필요한 분산 노드 관리 기법을 제시한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2000년도 가을 학술발표회논문집
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• pp.40-47
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• 2000

One of the drawbacks of GA-based structural optimization is that the fitness evaluation of a population of hundreds of individuals requiring hundreds of structural analyses at each CA generation is computational too expensive. Therefore, a parallel genetic algorithm is developed for structural optimization on a cluster of personal computers in this paper. Based on the parallel genetic algorithm, a population at every generation is partitioned into a number of sub-populations equal to the number of slave computers. Parallelism is exploited at sub-population level by allocationg each sub-population to a slave computer. Thus, fitness of a population at each generation can be concurrently evaluated on a cluster of personal computers. For implementation of the algorithm a virtual distributed computing system in a collection of personal computers connected via a 100 Mb/s Ethernet LAN. The algorithm is applied to the minimum weight design of a steel structure. The results show that the computational time requied for serial GA-based structural optimization process is drastically reduced.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.32-43
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• 2013

최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1171-1185
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• 2014

R과 Hadoop의 통합환경인 Rhipe 개발로 인해 분산처리 환경 하에서 대용량 데이터 분석이 가능해졌다. 본 논문에서는 Rhipe을 이용하여 실제 데이터와 모의실험 데이터에서 다양한 데이터 크기에 따라 다중 회귀분석을 구현하였다. Hadoop의 가상분산 모드(pseudo-dstributed mode)와 완전분산 모드(fully-distributed mode) 구축 시스템 비교에서 완전분산 모드 시스템이 가상분산 모드 시스템보다 처리 속도가 빠르고 데이터 노드의 수가 많을수록 계산 시간이 점점 줄어드는 것을 알 수 있었다. 또한, 제안된 Rhipe 플랫폼의 성능을 평가하기 위해 기본 R 패키지인 stats와 bigmemory 상에서 유용한 biglm 패키지와 처리 속도를 비교하였다. 실험결과 Rhipe은 데이터의 크기가 클수록 map task 개수가 증가되고 동시에 병렬 처리로 인해 다른 패키지들보다 빠른 처리속도를 보였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제6권4호
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• pp.297-306
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• 2006

In this paper, We presented the algorithm for estimating a reliability between nodes in wireless distributed sensor networks (DSN). To estimate the reliability between nodes, we first modeled DSN as probability graph. Links of the graph are always reliable and the probability of node failure is independent. After all possible simple path which can be established between two nodes are examined, we perform sharp operation to remove repetition event between two nodes. Using probability for each variable of the minimized Boolean equation, we present the reliability formula.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2006년도 추계 학술대회논문집
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• pp.210-210
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• 2006

IT technologies(Chips, Grid and e-Science) are rapidly changed from 1965. In 1965, Intel co-founder Gordon Mooresaq the future. His prediction popularly known as Moore's law, state that the computer chips double in power every 18 months Grid computing offers a model for solving massive computational problems by making use of the unused resources of large numbers of disparate, often desktop, computers treated as a virtual cluster embedded in a distributed telecommunications infrastructure. In this paper, I will discuss current status of supercomputing technology and haw we can use these on CFD. Functionally, one can classify Grids into several types:

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.91-105
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 핵심 기반 기술로서 무선 센서 네트워크 통신 기술에 대한 연구가 점차 확산되고 있다. 특히 센서 노드는 에너지 자원이 한정되어 있기 때문에, 에너지 효율적인 라우팅 기법을 통해 통신 에너지를 감소시키는 것이 가장 중요하다. 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 헤더를 임의로 선정함으로써 효율적으로 클러스터 헤더를 선정하지 못하는 문제점을 지닌다. 또한 기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 대규모 크기의 네트워크를 지원하지 못하기 때문에 다양한 응용에서 활용될 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 기존 클러스터 기반 라우팅 기법의 문제점을 해결하기 위하여, 대표경로를 이용한 새로운 클러스터 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 기법은 홉 수 기반의 대표경로를 생성함으로써 분산된 클러스터 헤더를 지닌 효율적인 클러스터를 구성한다. 또한, 클러스터 멤버 노드와 클러스터 헤더간의 데이터 통신 및 클러스터 헤더간의 통신을 위하여 멀티 홉 통신을 지원한다. 마지막으로 LEACH와 Mutihop-LEACH와의 성능 비교를 통해 제안하는 기법이 신뢰성 및 확장성 측면에서 성능이 우수함을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.314-317
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• 2004

네트워크 및 소프트웨어 하부구조의 진보에 의해 이형의 컴퓨팅 자원 집합으로 구성된 환경에서 그리드 컴퓨팅 기술은 확산되고 있다. 그리드 컴퓨팅은 광대역으로 연결되어진 분산 컴퓨터들의 조정에 의한 사용을 요구한다. 그리드 컴퓨팅을 위한 다양한 시스템과 그리드 응용 서비스의 증가에 따라 그리드 운영환경은 네트워크 분리 및 노드 결함 등에 의해 높은 결함율을 가질 수 있다. 결함 검출은 그리드 응용 시스템의 강건성을 위해 시스템 설계 및 구현시의 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 낮은 네트워크 트래픽 환경에서 높은 신뢰성 정공을 위한 OGSA(Open Grid Service Architecture) 기반의 자원 결함 검출 서비스를 제안한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.561-578
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• 2010

This study proposes a multi-level damage localization strategy to achieve an effective damage detection system for civil infrastructure systems based on wireless sensors. The proposed system is designed for use of distributed computation in a wireless sensor network (WSN). Modal identification is achieved using the frequency-domain decomposition (FDD) method and the peak-picking technique. The ASH (angle-between-string-and-horizon) and AS (axial strain) flexibility-based methods are employed for identifying and localizing damage. Fundamentally, the multi-level damage localization strategy does not activate all of the sensor nodes in the network at once. Instead, relatively few sensors are used to perform coarse-grained damage localization; if damage is detected, only those sensors in the potentially damaged regions are incrementally added to the network to perform finer-grained damage localization. In this way, many nodes are able to remain asleep for part or all of the multi-level interrogations, and thus the total energy cost is reduced considerably. In addition, a novel distributed computing strategy is also proposed to reduce the energy consumed in a sensor node, which distributes modal identification and damage detection tasks across a WSN and only allows small amount of useful intermediate results to be transmitted wirelessly. Computations are first performed on each leaf node independently, and the aggregated information is transmitted to one cluster head in each cluster. A second stage of computations are performed on each cluster head, and the identified operational deflection shapes and natural frequencies are transmitted to the base station of the WSN. The damage indicators are extracted at the base station. The proposed strategy yields a WSN-based SHM system which can effectively and automatically identify and localize damage, and is efficient in energy usage. The proposed strategy is validated using two illustrative numerical simulations and experimental validation is performed using a cantilevered beam.