• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권12호
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• pp.648-654
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• 2002

클러스터들을 연결시키는 통신 모델로 업계 표준인 VIA(Virtual Interface Architecture)가 있다. VIA의 소프트웨어적인 구현으로는 M-VIA를 대표적으로 들 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 지원하는 기존의 AceNIC 기가비트 이더넷 카드의 디바이스 드라이버에 수정을 가하여 M-VIA를 지원할 수 있도록 구현하였다. 그리고 M-VIA의 데이터 세그멘테이션 과정을 분석하여 기가비트 이더넷 카드가 1514 bytes이상의 MTU를 지원할 경우, 기존의 M-VIA 뎨이터 세그멘데이션 크기가 가지는 문제점을 보이며 이를 개선하기 위해 MTU와 M-VIA 데이터 세그멘테이션 크기를 다르게 해서 실험하였고 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.151-154
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• 2002

갈수록 증가하는 인터넷 사용자의 서비스 요구량에 대처하기 위해, 부하 분산 기능을 갖는 클러스터 시스템의 이용이 늘어가고 있다. 본 연구에서는 클라이언트에게 보다 향상된 응답 성능을 제공하기 위해 사용되는 RR(Round Robin), WRR(Weighted Round Robin), LC(Least Connection), WLC(Weighted Least Connection) 부하 분산 알고리즘에 대해서, 클라이언트로부터 인입되는 7 가지 요구 수신 패턴에 따른 부하 분산 응답 특성을 분석하고 그 결과를 논한다. 이를 위해, 실제 시스템의 측정 결과를 토대로 단위 시간 당 인입되는 클라이언트의 요구량 변화를 7 가지 패턴으로 분류하였고, 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server) 클러스터 시스템을 대상으로 7 가지 요구 패턴에 대한 부하 분산 응답 특성을 얻었다. 본 연구를 통해서 클라이언트 요구랑 변화 패턴에 따른 최적의 부하 분산 알고리즘을 제시할 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 효율적인 동적 부하 분산 연구에 좋은 참고가 될 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.310-312
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• 2005

무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버(호스트)로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산시에 서버(호스트)의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 사용자의 요청 컨텐츠에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 호스트 부하 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 호스트의 부하 정보를 바탕으로 사용자의 요청을 분산하였으며, 사용자의 요청에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 사용자 요청 컨텐츠에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 사용자가 요청하는 컨텐츠가 동일한 경우에는 기존 스케줄링 방식과 $13\%$ 성능 감소를 다른 경우에는 기존 스케줄링 방식보다 $102\%$의 성능 향상을 보임을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.194-199
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• 2019

As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.41-49
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• 2008

최근 생물정보학에서의 워크플로우 관리 도구를 이용한 생명 현상에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 워크플로우 관리 도구는 서비스의 재사용과 공유를 통해 연구자들이 서로 협업할 수 있는 기반으로 MyGrid 프로젝트의 Taverna를 비롯하여 Kepler, BioWMS 등의 다양한 워크플로우 관리 도구들이 오픈소스로 개발되어 사용 되고 있다. 이러한 워크플로우 관리 도구는 공간적으로 떨어진 서로 다른 서비스들을 웹 서비스 기술을 기반으로 하나의 작업공간에서 연구 과정을 모델링하고 자동화 할 수 있도록 해준다. 생물정보학에서 사용되는 많은 도구와 데이터베이스들이 웹 서비스 형태로 제공되어 워크플로우 관리 도구에서 사용되고 있다. 이러한 상황에서 생물정보학에서 기본으로 사용되는 서열 유사성 검색에 대한 웹 서비스의 개발과 안정적인 서비스 제공은 생물정보학 분야에서 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 리눅스 클러스터를 기반으로 생물학 서열 데이터의 유사성 검색 속도를 향상시키는 한편, 이를 웹 서비스 형태로 개발하여 워크플로우 관리 도구와의 연동하여 단시간에 서열 유사성 검색을 가능하게 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.171-174
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• 2011

서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권1호
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• pp.33-49
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• 2003

인터넷의 확산으로 대용량 멀티미디어 데이타에 대한 요구가 증가하고 있으며 이를 효율적으로 관리하기 위한 스토리지에 대찬 연구가 진행되고 있다. 기하급수적으로 늘어나는 스토리지에 대한 요구를 해결하기 위해서 제시된 방법중의 하나가 공유디스크 환경을 제공하는 SAN(Storage Area Network)이다. SAN은 fibre channel이라는 고속 전송망을 이용해서 고속의 저장장치를 위한 네트워크를 구성한 것이다. 하지만 저장장치 네트워크의 구성만으로는 스토리지에 대한 요구는 해결하였지만 이를 사용자에게 제공하기 위한 공유디스크 환경에서의 파일시스템에 대한 연구는 미진하다. 특히 기존에 제시된 로컬 파일 시스템, 분산 파일시스템에서는 공유디스크환경에 적합하지 않으며 대용량 스토리지에 적합한 메타 데이터 구조 측면에서의 설계는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 공유디스크 환경에 적합한 메타 데이타 구조를 설계 및 구현하여 대용량 스토리지에 적합한 공유디스크 파일 시스템을 제시한다. 구현한 공유디스크 파일시스템은 SAN fabric에 참여하는 호스트들 사이의 균형적인 할당 블록을 주기 위한 파일시스템 레이아웃과 비트맵 관리기법, 대용량 파일을 위한 효율적인 익스텐트 기반의 SEMI FLAT구조를 제안하였으면, 대용량의 디렉토리를 사용할 수 있게 확장해싱을 이용한 2단계 디랙토리 관리 구조를 설계 및 구현하였다. 또한 리눅스 커널 상에서 제시한 메타 데이타 구조에 대한 구현에 필요한 구조 정보와 알고리즘을 제시하였으며. 성능의 우수성을 보이기 위해 리눅스 환경의 대표적인 파일 시스템인 EXT2, 공유디스크 환경의 GFS와의 성능을 파일 생성, 디렉토리 생성, I/O횟수 측면에서 비교하였다.

• 한국패류학회지
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• 제26권2호
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• pp.185-188
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• 2010

- 본 웹 데이터베이스 서버의 구축을 통해 Haliotis 속간의 염기서열과 일치하는 서열을 자체 BLAST 를 통해 매우 빠른 속도로 추출 할 수 있었다. - Repeat elements, E. coli, vector 등의 서열들과 동시에 BLAST를 시행할 수 있어 cDNA 또는 genomic DNA 라이브러리를 구축할 때 라이브러리의 오염, 삽입체의 길이 등의 상태를 쉽게 확인 할 수 있었다. - Clustering Res. 인터페이스를 통해 SNPs 발굴이 용이하게 되었으며 자체 구축된 primer3 를 통해 실험용 시발체를 제작할 수 있게 되었다 (Evans et al. 2001). - 이러한 SNP 데이터베이스 구축은 SNP 발굴 작업을 극대화 시킬 수 있어 차후 수행될 Haliotis 관련 분자육종 관련연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권3호
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• pp.149-155
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• 2002

최근 들어 방사선 수송이론, 컴퓨터 하드웨어 성능, 및 병렬 연산 기법의 발전에 힘입어, 몬테카를로 기반의 선량계산 기법을 임상에 적용할 수 있게 되었다. 임상적용을 위해 개발된 몬테카를로 기반 선량계산 코드간의 계산 소요 시간과 정확도를 비교할 목적으로 제13차 ICCR (International Conference on the use of Computers in Radiation Therapy, Heidelberg, Germany, 2000) 학술대회에서 벤치마킹 절차서가 제안되었다. 최근, 본원에서도 임상적용을 목표로 28개의 인텔 펜티움 프로세서로 구성된 Linux cluster 시스템을 구축하고, 여기에 몬테카를로 선량계산을 위한 BEAMnrc 코드를 설치하였다. 본 연구의 목적은 위에서 제안된 벤치마킹 절차를 수행하여 본원에서 구축한 몬테카를로 선량계산 시스템의 정량적 성능 평가를 시도하고자 하는 것이었다. 벤치마킹 절차는 크게 다음의 세 과정으로 구성되어 있다. a) 30.5 cm $\times$ 39.5 cm $\times$ 30 cm 의 팬톰(5 ㎣ voxels) 에 대한 통계적 불확정도 2%이내 결과를 얻기 위한 광자선 선량계산 속도. b) 위 팬톰에 대한 전자선의 선량계산 속도. c) 비균질 평판 매질로 구성된 팬톰내 광자선 및 전자선의 선량계산 결과를 EGSr/PRESTA 계산 결과와 비교 제시. 18 MV 광자선에 대해 선량계산 속도 평가 결과 5.5분이 소용되었다. 전자선의 경우, 실제 계산 시간은 광자선에 비해 약 10배 정도 빨랐으나, 병렬 연산을 처리하기 위해 소용되는 추가 시간 때문에 전체 계산에 소요되는 시간은 광자선과 비슷하였다. 본 원에서 사용한 몬테카를로 코드는 EGSnrc로써 EGS4의 개선 버전으로 이들 간의 정확도 비교는 큰 의미가 없을 것으로 판단된다. 하지만 두 계산 결과가 기대했던 바와 같이 매우 잘 일치하였다. 결론적으로, 본원에서 구축한 몬테카를로 치료계획시스템은 임상적용에 무리가 없을 것으로 판단하였다. 추후 본 시스템을 본원에서 사용하는 상용 치료계획시스템과 인터페이스를 개발하여, 통합환경을 구축함으로써, 몬테카를로 기반의 치료계획시스템의 임상적용과 관련된 연구들을 수행해 나갈 계획이다.