볼륨 렌더링(Volume Rendering)은 과학, 의학, 공학 등의 분야에서 3차원 볼륨 데이터(Volume Date)를 효과적으로 시각화(Visualization)하는 목적으로 널리 사용되고 있으며 고화질 영상 요구로 인해 3차원 볼륨 데이터의 크기는 점차 대용량화되어 가는 추세이다. 이러한 대용량 데이터의 고성능 처리를 위해서는 병렬입출력이 필수적이다. 본 논문에서는 병렬볼륨 렌더링에 최적화된 병렬화일시스템 PBS(Parallel Block Server)을 제안한다. PBS는 고성능 입출력 제공을 위해서 데이터입출력에 대한 응용 프로그램의 집적 통제를 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계되어 있다. 이러한 직접통제의 단점인 복잡한 인터페이스 문제를 해결하기 위해서 볼륨 렌더링에 최적화된 데이터 입출력 전략을 자동화시킨 PBS 기반 라이브러리 VRPIO(Volume Rendering Parallel Input Output)를 제공한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보급과 함께 스토리지의 데이터양이 급증함에 따라 그에 따른 스토리지 저장 비용이 빠르게 증가하고 있다. 더불어, 사용자들의 다양한 서비스 및 데이터 요청으로 클라우드 스토리지의 부하 또한 급증하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 파일 시스템을 통한 저비용 고성능 스토리지 환경을 제공하고자 하는 기존의 연구가 있었으나, 이에는 데이터 병렬처리, 임의위치 접근처리, 빈번한 작은 워크로드 접근처리 등의 취약점이 존재한다. 최근에는 캐싱 기술을 이용하여 이를 개선하려는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템 환경에서 병렬 캐싱, 분산 캐싱과 공유 자원을 고려한 데이터 병렬 전송방법을 제공하는 CHPC(Cloud storage High-Performance Caching) 구조를 제안하며, 또한 이를 기존의 방법들과 비교 평가하여 스토리지 부하를 최적화하는 방법을 제시한다. 더불어, 제안 기법이 기존 클라우드 시스템에 비하여 스토리지 서버의 디스크 입출력 감소, 서버로 데이터의 요청이 집중되어 발생하는 병목현상 방지, 각 클라이언트의 중복되는 페이지 캐시 제거, 데이터 전송률 향상의 장점을 가짐을 보인다.
디스크 I/O성능 개선을 위한 여러 선반입 알고리즘이 연구되어져 왔다. 선반입 알고리즘은 디스크 접근 횟수를 줄임으로써 병렬파일시스템의 I/O성능을 높여준다. 본 논문에서는 OBA 선반입 기법의 확장 버전인 AMBA 선반입 기법을 제안한다. AMBA 선반입 기법은 현재 사용되고 있는 다음 블록 하나만 선반입하는 것이 아니라, 디스크의 대역폭이 충분하다면 여러 파일 블록을 연속해서 선반입 하는 방법이다. 이는 응용프로그램에서의 데이터 요청이 빈번해도 이전에 연속해서 선반입한 파일 블록에 의해 선반입 효과를 기대할 수 있다. 그리고 버퍼캐쉬 영역 내에 선반입된 파일 블록의 수를 제한함으로써 버퍼캐쉬의 효율성을 높여준다. 제안된 선반입 기법은 리눅스 운영체제 기반의 사용자 수준의 파일 시스템에서 구현하고 실험하였다. 실험 결과 제안된 AMBA 선반입 기법은 순차적으로 접근되는 큰 파일에 대해서는 기존 시스템에 비해 30∼40%의 성능을 개선해준다.
기존의 비디오 파일 시스템에서는 비디오 파일들이 대용량의 하드디스크 혹은 디스크 어레이를 보유한 고성능 서버에 저장되어 있다. 3D 인터넷 방송을 위해서는 비디오 파일을 다수의 클라이언트들에게 전송하는 과정에서 실시간 처리가 요구된다. 본 논문에서는 5G 환경에서 많은 사용자에게 실시간으로 서비스를 제공할 수 있는 3D 인터넷 방송 시스템의 설계를 보여준다. IP 멀티캐스트 기술은 라우터 환경의 제약으로 인하여 실제 대부분의 인터넷을 통한 동영상 콘텐츠 전송은 유니캐스트 기반의 서비스가 대부분이다. 또한 VOD와 같은 On-Demand 환경의 멀티미디어 방송 서비스 등은 서비스 제공자에게 막대한 시스템과 네트워크 자원을 요구하므로 3D 인터넷 방송 환경에 적용하기 어렵다. 사용자 시스템 자원을 통한 전송 방법으로서 활발히 연구가 진행되고 있는 오버레이 멀티캐스트 기법은 라이브 방송, 화상회의 등의 다수의 사용자 그룹 전송에 적합한 응용을 위해 최적화 되어 있어 IP 멀티캐스트 대안으로서 각광 받고 있다. 본 연구에서는 호스트 기반 멀티캐스트에서 발생하는 성능 저하 요인들을 최소화하여 효율적인 데이터 전송을 제공하는 3D 인터넷 방송 시스템을 구성한다.
In this paper, we present the design and implementation of a Fault Tolerant VOD system. The system uses the double striping policy that a original file is sequentially striped to multiple streaming server with constant data block size and the data block of one streaming server is re-striped to the other streaming server. When a fault occurs in one streaming server, automatically the other streaming server will service.
This paper provides an investigation of torque converter system using ERF (Electro-Rheological Fluid). The torque converter system using ERP is a new concepting device because we can change an apparent viscosity of ERF by adapting an electric field. The device was designed by using the equations which were proposed by Carlson et al. The devices based on ERF generally assume one two possible forms. One is the parallel plate type in which the device elements are facing circular disks separated by a flat layer of ERF, The other is coaxial cylinder or Couette types in which the ERF file the annular apace between a pair of coaxial cylindrical electrode. The discussion on this study is specifically for coaxial cylinder gemetry and experiment results show that the measured torque was rapidly increased with the increase of the eletric field.
타겟 오브젝트의 복잡도가 높아질수록 디자인 파일의 사이즈도 커질 것이다. 이러한 큰 파일은 클라우드 시스템 같은 거대한 병렬 저장 시스템에 저장되고 수많은 디자이너들이 동시에 이 파일에 접속하여 디자인 작업을 수행하게 될 것이다. 이러한 경우 필연적으로 각 사용자가 정해진 파일 내 위치에서만 작업하도록 하는 제어 장치가 필요하게 될 것이다. 이 제어 장치에는 두 가지 접근 방법이 가능하다. 하나는 Role-Based Access Control(RBAC) 등의 전통적인 접근 제어 방법이고 다른 하나는 암호화 방법이다. 본 논문은 두 번째 방법을 택하되 파일이 각 레이어에 따라 다르게 암호화 되어 각 사용자가 자신의 레이어에서만 작업을 할 수 있도록 하는 기법을 제안하고 있다. 파일의 각 레이어의 키 역시 그 레이어를 접근할 수 있는 사용자만 복호화할 수 있는 형태로 암호화되어 저장된다. 본 논문은 이러한 목표를 이루기 위한 파일 포맷을 제시하며 그 파일을 다룰 수 있는 API 함수를 제시하고 설명한다.
최근 빅데이터 이슈가 화두가 됨에 따라 대학, 산업체, 연구소 등에서는 다양한 데이터들을 수집, 분석 하려는 노력이 활성화 되고 있다. 여기에는 과거부터 축적된 데이터, 현재에 바로 분석이 불가능하더라도 잠재적인 의미를 가지고 있는 데이터 등 대량의 데이터들이 수집되어 의미론적인 분석을 통해 가치 있는 분석결과를 얻게 된다. 이를 위해 전 세계적으로 대용량의 데이터 요구를 처리 할 수 있는 고성능 스토리지 시스템의 수요가 증가하고 있다. 또한, 여러 사용자들에게 축적된 대량의 데이터에 동시에 접속하여 다양한 분석을 수행할 수 있도록 안정성 있는 병렬 분산파일시스템을 제공해야 한다. 본 연구에서는 위와 같이 안정성 있는 파일시스템을 제공하기 위해 반드시 고려되어야 할 스토리지 시스템의 I/O 대역폭, 메타데이터의 성능 등을 파악하고 최적의 환경을 구성하기 위한 방법을 제시하고자 한다.
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.
클러스터링(clustering)은 병렬 처리를 위한 기술로 비교적 값이 싼 컴퓨터들을 네트웍으로 연결하여 전체가 하나의 고성능 수퍼 컴퓨터처럼 동작하게 하는 기술이다. 이 클러스터 시스템의 성능을 최대한 활용하기 위해서는 디스크 입출력에 생기는 병목현상을 해결하여야 하는데, 그 해결책의 하나로 병렬파일시스템을 들 수 있다. 기존의 병렬파일시스템은 TCP/IP기반의 소켓으로 메시지를 주고받았다 그러나 TCP/IP는 프로토콜 오버헤드가 크고 처리 속도가 느리다. 본 논문에서는 이런 오버헤드를 줄이기 위해 도입된 Lightweight 메시징 기법인 VIA(Virtual Interface Architecture)를 이용하여 병렬파일시스템을 구현하기 위한 구체적인 방안을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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