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허태상,정회경,Huh, Taesang,Jung, Hoekyung 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.12
In the long-term ecological research community, personal information is an important factor for the collaboration of data management and data usage in international long-term ecological research as well as on the national level. If lots of personal information was disclosed, collaborative researchers are useful to carry out research cooperation, whereas, information providers tend to be burdened to disclose it. LTER system should be considered to provide both maximum personal information required by a community and minimum personal information to be provided to unrelated people due to the scale of personal information and a number of the constraints on disclosure in the aspect of information distribution of the laws associated with personal information protection. In this article, we analyze international ecological metadata standard, EML, and trends in personal information management throughout international long-term ecological research platforms and propose a system model capable of managing personal information based on related domestic laws for the international data exchange through design and implementation. 장기생태연구 커뮤니티에서 개인정보는 국가단위 뿐만 아니라 국제장기생태연구의 데이터 관리, 데이터 활용에서 협업을 위한 중요한 요소이다. 개인정보를 많은 부분 공개를 하면 협업 연구자에게 데이터 접근 측면에서 유용하지만, 정보 제공자에게는 공개에 대한 부담이 되기도 한다. 개인의 정보보호 관련 법률에서는 개인정보의 수집범위와 유통측면에서 많은 제약 요소가 존재하여 장기생태정보시스템에서도 장기생태연구 협업에 필요한 최대의 개인정보와 비 관련자에게 제공하는 최소의 개인정보 제공이 고려되어야 한다. 본 연구는 국내외 데이터 교류를 위해 관련 법률의 해석을 기반으로 국제 메타데이터 표준인 EML과 국제 장기생태 플랫폼의 개인정보 관리에 대한 동향을 분석하고 개인정보 관리를 위한 시스템 모델을 설계 및 구현을 통해 제시하고자 한다.
허태상(Taesang Huh),정용환(Yonghwan Jung),고명주(Myoungju Koh) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.2
슈퍼컴퓨터는 과학, 산업, 국가안보 및 사회현안 해결 등의 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔으며, 빅데이터, AI 등을 활용한 영역에서의 활용이 강화되면서 그 수요는 크게 증가하고 있다. 최근에는 다양한 아키텍처 기반으로 글로벌 엑사스케일 시스템 개발 경쟁이 가속화되고 있어, 머지않은 미래에 엑사스케일 컴퓨팅 시대가 도래할 예정이다. 그러나, 국내 슈퍼컴퓨팅 생태계는 과거 서버산업 쇠퇴로 기반이 유실되었으며, 이를 보완 및 육성하고자 관련 법이 제정되었음에도 그 기능을 원활히 수행하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 유관 법제도 분석 및 슈퍼컴퓨팅 생태계 현황 분석을 통해 현행 법제도에서의 문제점을 살펴보고, 정부 · 국가센터 · 전문센터의 역할 강화, 산업체 지원, 연구결과의 실용화 촉진, 정부 육성시책의 유연성을 수용하고 연관 법제도에서 슈퍼컴퓨팅 연구개발사업의 추진 근거를 마련할 수 있도록 개선사항을 제시한다. Supercomputers have played an important role in various fields such as science, industry, national security and solutions for social issues, and their demand is increasing significantly as their use is strengthened in areas using big data and AI. Recently, competition for global exascale system development is accelerating based on various architectures, and the era of exascale computing is expected to come in the near future. However, the foundation of the domestic supercomputing ecosystem was lost due to the decline of the server industry in the past, and although the related law was enacted to supplement and foster it, it has not been able to perform its function smoothly. Therefore, this article examines the problems in the current legal system through the analysis of the relevant legal system and the status of the supercomputing ecosystem, and suggests improvements so that the relevant legal system, which can accommodate the reinforcement of the role of the government‧national center‧professional center, support for industries, promotion of commercialization of research results, and flexibility of government promotion policies, can prepare the basis for the promotion of the supercomputing R&D project.
허태상(Taesang Huh),안선일(Sunil Ahn),김한기(HanGi Kim),이상도(Sangdo Lee),이세훈(Sehoon Lee),유상수,황순욱(Soonwook Hwang) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1D
그리드 컴퓨팅 환경에서 세계의 많은 과학기술연구자들은 gLite 미들웨어 기반의 어플리케이션을 이용하고 있다. 미들웨어에서 데이터를 관리, 분석하기 위해서는 메타데이터 카탈로그 서비스를 이용하고 있으며, 유닉스, 그리드, 데이터베이스 환경에 익숙하지 않은 과학기술연구자들은 이 서비스를 이용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 과학기술연구자로 하여금 gLite의 공식 컴포넌트인 메타데이터 카탈로그 서비스 이용 시 접근 제약을 최소화하고 사용자 친화적인 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 메타 데이터 카탈로그 GUI 툴 설계에 대해 논의하고자 한다.
AMGA GUI Client 툴킷 구현 : AMGA Manager
허태상(Taesang Huh),황순욱(Soonwook Hwang),박근철(Guenchul Park) 한국콘텐츠학회 2012 한국콘텐츠학회논문지 Vol.12 No.3
EMI gLite 미들웨어 컴포넌트인 AMGA 서비스는 과학기술 연구자들에 의해 메타데이터 저장소로 분산환경의 대규모 실험 데이터 분석에 넓게 활용되고 있고 그 사용은 메타데이터 카탈로그를 필요로 하는 일반산업에까지 확대되고 있는 추세이다. 하지만, 리눅스와 그리드 사용자 인터페이스 기반의 AMGA는 다른 상용 데이터베이스 시스템과 비교해서 범용성 사용자 인터페이스의 부재라는 단점이 있으며, 기능의 우수함에도 불구하고 활용 및 확산하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, AMGA 사용의 제약을 최소화하고 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위해 객체지향적 모델링 언어(UML)를 이용하여 AMGA GUI 툴킷을 개발하였다. 현재 Belle II, WISDOM, MDM 등과 같이 많은 사용자 커뮤니티에서 AMGA는 주요 컴포넌트로 사용되고 있지만 본 개발을 통해 AMGA 신규 사용자의 진입장벽을 낮춰줄 수 있을 뿐만 아니라 보다 많은 커뮤니티로 확대가 기대된다. AMGA service, which is one of the EMI gLite middleware components, is widely used for analysis of distributed large scale experiments data as metadata repository by scientific and technological researchers and the use of AMGA is extended farther to include general industries needing metadata Catalogue as well. However AMGA, based unix and Grid UI, has the weakness of being absence of general-purpose user interfaces in comparison to other commercial database systems and that’s why it’s difficult to use and diffuse it although it has the superiority of the functionality. In this paper, we developed AMGA GUI toolkit to provide work convenience using object-oriented modeling language(UML). Currently, AMGA has been used as the main component among many user communities such as Belle II, WISDOM, MDM, and so on, but we expect that this development can not only lower the barrier to entry for AMGA beginners to use it, but lead to expand the use of AMGA service over more communities.
러스터 파일 시스템 기반 하둡 맵리듀스 실행 환경 구현 및 성능 분석
곽재혁(Jae-Hyuck Kwak),김상완(Sangwan Kim),허태상(Taesang Huh),황순욱(Soonwook Hwang) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.8
하둡은 오픈소스 기반의 분산 데이터 처리 프레임워크로서 과학 및 상용 분야에서 널리 사용되고 있는데 최근에 대규모 데이터의 실시간 처리 및 분석을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술을 활용하여 하둡을 고성능화하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 하둡의 기본 파일시스템 구현인 하둡 분산파일시스템(HDFS)을 고성능 병렬 분산파일시스템인 러스터 파일시스템으로 대체하여 사용할 수 있도록 하둡 파일시스템 라이브러리를 확장하여 구현하였고 하둡이 제공하는 표준 벤치마크 도구를 사용하여 성능을 분석하였다. 실험 결과 러스터 파일시스템 기반으로 하둡 맵리듀스 응용을 수행하는 경우에 2-13배의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다. Hadoop is becoming widely adopted in scientific and commercial areas as an open-source distributed data processing framework. Recently, for real-time processing and analysis of data, an attempt to apply high-performance computing technologies to Hadoop is being made. In this paper, we have expanded the Hadoop Filesystem library to support Lustre, which is a popular high-performance parallel distributed filesystem, and implemented the Hadoop MapReduce execution environment over the Lustre filesystem. We analysed Hadoop MapReduce over Lustre by using Hadoop standard benchmark tools. We found that Hadoop MapReduce over Lustre execution has a performance 2-13 times better than a typical Hadoop MapReduce execution.