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SSD 기반 디스크 시스템과 RAM 버퍼 기반 원격 디스크 시스템 성능평가
구본근 ( Bon-Gen Gu ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
본 논문은 원격 서버에 저장 내용을 백업하는 RAM 기반 디스크 시스템인 NBRD의 프로토타입 구현을 위한 블록 장치 구동기와 이를 이용한 디스크 입출력 성능을 평가한다. 또, SSD의 성능 평가를 실시하여 향후 NBRD의 이점 및 향후 성능 향상 목표값을 설정한다.
상황과 제한 사항을 기반으로 한 이동 객체 경로 알고리즘
구본근(Bon-Gen Gu) 한국정보기술학회 2010 한국정보기술학회논문지 Vol.8 No.6
The autonomous guided vehicle, which is expected to be a main transportation system in the future, arrives the destinations of objects. In this case, the autonomous guided vehicle must meet the constraints, and correspond to the changes of the context. To move the objects whose destinations are different, the moving object have to decide the effective path. Especially in the case that the moving object have to cope with the context change, and there are the constraints for arriving at the destination, the normal path algorithms art not suitable because the normal path algorithms don't consider the changes of the context and the constraints. In the paper, we propose the path algorithm which can cope with the context change, and meet the constraints of path. And we analyze the complexity of our algorithm. The time complexity of the proposed algorithm is O(sn²) when s is the number of the constraints.
DDR-SSD용 RAID 구현을 위한 RAID 구현 방법 및 저장 매체별 디스크 입출력 대역폭을 이용한 성능 평가
구본근(Bon-Gen Gu),곽윤식(Yoon-Sik Kwak),정승국(Seung-Kook Jeong),황정연(Jung-Yeon Hwang) 한국정보기술학회 2009 한국정보기술학회논문지 Vol.7 No.5
There are many implementation methods and configurations when the RAID system is constructed. To decide the implementation method and the configuration, which are suitable to the storage system's configurations, the evaluation information for RAID is required. And the effective RAID system can be constructed by analyzing the performance characteristics of the RAID with storage media types. In this paper, we evaluate the RAID level 0 and 5 based on the software and hardware implementation. In addition to the HDD RAID, we also evaluate the RAID consisted of SSDs. Additionally, we define the degree of the overhead in the RAID level 5, and calculate the overhead of our target environment. The result of this paper is used as the reference data to construct the RAID suitable to the storage system with any level of the performance and the reliability. And the results are used to design the RAID consisted of the DDR-SSDs(DDR-based SSD).
구본근(Bon-gen Gu),곽윤식(Yun-Sik Kwak),정승국(Seung-Kook Cheong),고대식(Dae-Sik Ko) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-
RAID 시스템을 구현하는 방법과 구성 방법에 따른 성능 분석은 응용 소프트웨어의 트랜잭션 크기에 따라 적절한 RAID 시스템을 적용하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 운영체제 수준에서 RAID 기능을 제공하는 소프트웨어 RAID와 추가 확장 보드에서 RAID 기능을 제공하는 저가 하드웨어 RAID의 성능을 분석한다. 성능 분석은 단일 디스크의 성능과 각 구현방법에서 RAID 0, 1, 5로 구성한 경우를 비교한다. 성능 분석의 결과는 RAID 0 또는 1로 구성하는 경우에는 소프트웨어 RAID로 구현하는 것이 적절하며, RAID 5로 구성하는 경우에는 패리티를 계산하는 과정의 오버헤드로 인해 단일 디스크를 이용한 경우가 나은 성능을 보였다. The performance analysis of the RAID system is required to decide the RAID system and configuration which are proper to the size of application transactions. In this paper, we analyze the performance of the software RAID and the hardware RAID. The software RAID provides the RAID functions at the OS level. And the hardware RAID called the fake RAID provides the functions using the add-on card. We compare the performance of the RAID 0,1, and 5 with that of the single disk. The results of our analysis are the followings. If we want to use the RAID 0 or 1, the software RAID is more proper than hardware RAID. If we want to use the RAID 5, the performance of the single disk is higher than the software and hardware(fake) RAID because RAID 5 has the overhead for calculating the parity.
FiVE: Hadoop에서 스몰 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 파일 가상 확장 기법
구본근(Bon-gen Gu) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.10
As Hadoop consists of MapReduce programming model and the distirbuted file system HDFS, it is suitable framework for processing Big data. From these features, Hadoop has the ability to reduce the processing time for Small data whose size is smaller than HDFS block. However only one Map task is scheduled to process Small data because the Hadoop scheduler allocates one HDFS block to one Map task according to scheduling policy. Therefore when we use Hadoop to process Small data, we cannot effectively use the computational power of cluster. To resolve this problem, we propose the File Virtual Expanding(FiVE) technique. FiVE technique proposed in this paper expands Small data file to virtual HDFS blocks as many as the available Map task on cluster. So all available Map tasks are scheduled to process data. To do this, we maximize parallelism. To show that FiVE is effective to reduce the processing time for Small data, we implement our technique, and evaluate the performance via Mandelbrot Set program executions on Hadoop. Our evaluation results show that FiVE is effective to reduce the processing time for Small data on Hadoop.
모바일 장치에서 센서 기반 농산물 환경 모니터링 정보의 효과적 표시 방법
구본근(Bon-Gen Gu),최도진(Do-Jin Choi),송석일(Seok-Il Song),곽윤식(Yun-Sik Kwak) 한국정보기술학회 2014 Proceedings of KIIT Conference Vol.2014 No.5
농산물의 저장, 유통 과정의 환경 모니터링은 농산물의 품질 유지를 위해 필요하다. 농산물의 높은 품질은 농산물의 경쟁력을 강화시킨다. 농산물의 환경 모니터링을 위해 센서 네트워크 기술을 적용할 수 있다. 이 기술을 이용하여 검출된 환경 데이터는 모바일 장치에서도 효과적으로 표시되어야 한다. 본 논문에서는 모바일 네트워크의 충분하지 않는 데이터 전송 대역폭과 작은 크기의 화면을 고려하여 모니터링 데이터를 적절하게 표시할 수 있는 방법을 제안한다 본 논문에서 제안하는 방법은 모바일 장치 화면에 표시된 데이터의 범위와 개수를 조건으로 필요한 데이터만을 요청 수신함으로 전송되는 데이터 용량을 감소시키고 화면에 표시함으로써 사용자에게 모니터링 정보를 효과적으로 제공한다. It is necessary to monitor the environmental information of agricultural products during storage or distribution for retaining the quality of it. The high quality of agricultural products increases it’s competitiveness. To monitor the environmental information of agricultural products, we adopt sensor network technology. These types of monitoring information should be display on a mobile device. In this paper, we propose the effective way for presenting the monitoring data on a mobile device that has limitations of mobile network’s bandwidth and a small size screen. Our way proposed in this paper controls the number of monitoring data displayed on a screen via query with constraints. The constraints used in our way is the range of data and the number of data shown in the mobile device’s screen. Our way proposed in this paper can reduce the required network bandwidth for transferring data, and provide the monitoring information for user, effectively.
임베디드 시스템을 이용한 GPU+Hadoop 클러스터 구축
구본근(Bon-Gen Gu),최도진(Do-Jin Choi) 한국정보기술학회 2014 Proceedings of KIIT Conference Vol.2014 No.5
Hadoop 태스크를 GPU를 이용하여 고속화하기 위해서는 클러스터의 각 노드가 GPU를 장착하고 있어야 한다. 하지만 노드의 여러 제한점은 GPU를 장착하기 어렵게 한다 본 논문에서는 임베디드 시스템으로 클러스터를 구성하는 방법을 제안한다 대용량 데이터 저장을 위해 클러스터에 스토리지가 필수적인데 이를 이용할 경우에 분산 파일 시스템의 효과가 감소된다. 따라서 본 논문에서는 임베디드 시스템의 로컬 저장 장치에 분산 파일 시스템 블록을 캐싱하는 방안을 제안한다. Each node equips a GPU to acceleate Hadoop task by using GPU. However it is difficult to equip a GPU for a node due to node"s constraints. In this paper, we propose the way for structuring the cluster that consists of embedded system. In our way, a storage system is required in cluster to store a big data. In this case, a storage system shared by all nodes can reduce the effectiveness of a distributed file system. Therefore we propose the file block cache way in which a embedded system temporarily stores a distributed file system block in local device.