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WS-DAIR 표준 기반 그리드 메타데이터 카탈로그 인터페이스 구현
안선일(Sunil Ahn),김남규(Namgyu Kim),황순욱(Soonwook Hwang),허태상(Taesang Huh) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1D
본 논문은 AMGA 그리드 메타데이터 카탈로그를 위한 WS-DAIR 표준 인터페이스의 설계와 구현 방안을 제시한다. AMGA WS-DAIR 구현은 기존 TCP 인터페이스 기반 AMGA 구현에서 제공하는 모든 기능들을 제공하면서도, WS-DAIR 표준 스펙 기반 인터페이스를 지원함으로써 그리드 상의 데이터베이스 접근 시스템들 간의 상호호환성을 향상시켰다. 또한 성능과 확장성 측면에서도 기존 AMGA 구현과 비슷한 수준을 목표로 구현되었다.
시뮬레이션 데이터의 다양성을 고려한 데이터 전처리 프레임워크 설계
안선일 ( Sunil Ahn ),안부영 ( Buyoung Ahn ),장지훈 ( Jihoon Jang ),이식 ( Sik Lee ),조금원 ( Kumwon Cho ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
계산과학 데이터를 공유하는 목적은 데이터의 분석을 통해 의미 있는 정보를 추출하기 위해서이다. 이를 위해서는 계산과학 데이터의 전처리 과정이 요구되며, 핵심 이슈는 계산과학 데이터의 다양성과 복잡성의 해결이다. 본 논문은 계산과학 데이터 저장소의 구축 과정에서 고려하였던 계산과학 데이터 의 전처리에 대한 설계 이슈들과 해결 방안들에 대해 설명한다.
안선일(Sunil Ahn),이세훈(Sehoon Lee),김남규(Namgyu Kim),황순욱(Soonwook Hwang) 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.5 No.2_2
메타데이터 카탈로그 서비스는 그리드 상에 저장된 파일들에 대한 메타데이터에 대한 접근을 제공한다. 본 논문에서는 자주 사용되는 메타데이터 카탈로그 서비스 중의 하나인 AMGA의 성능을 분석하였다. DB에 대한 직접 접근에 비해 약 700%의 오버헤드가 있었으며, 이 중 가장 큰 오버헤드는 GSL/SSL을 처리하는 오버헤드로 약 350%를 차지하였다. 본 논문에서는 이 오버헤드를 줄일 수 있는 방법 중의 하나로 부하분산 기법을 제안하고 이 기법의 성능을 측정하였다. LAN 환경의 경우 AMGA 서버의 증가에 따라 성능 향상이 가능함을 확인하였다. 그리드 상의 작업이 직접 AMGA에 접근하는 경우 데이터베이스에 직접 접근하는 것만큼의 성능 향상을 얻기 위해서는 AMGA 내부에 DB 연결 풀링 기법과 부하분산 기법을 활용하는 것이 필요함을 확인하였다. AMGA is a metadata catalogue service which offers access to metadata for files stored on the Grid. We evaluated the performance of AMGA and analyzed overhead in the current AMGA implementation. It had 700% poor throughput (read/insert per second) compared with the direct DB access. The biggest overhead was in managing GSI/SSL Connections, degrading throughput about 350%. We alsomeasured the throughput of load-balanced AMGA services, and it showed linear throughput improvement when we increased the number of AMGA server. In addition, we measured the throughputin the WAN environment, and it showed the number of the maximum connections that an AMGA server can handle is the most critical factor in the throughput.
계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 확장성 있는 특징 데이터 추출 자동화 시스템
안선일 ( Sunil Ahn ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
AI 분석 과정에서 특징 데이터 추출은 분석 성능에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 가장 많은 시간을 소요하는 과정 중의 하나이다. 계산과학 데이터는 HPC를 활용하여 생산되므로 데이터가 크고 복잡할 뿐 아니라 데이터의 수도 방대한 경우가 많다. 이 때문에 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정은 복잡성이 크고, 소요 시간도 매우 크다. 본 논문은 먼저 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정에 대한 요구사항과 이슈들을 분석한다. 그리고 확장성을 고려한 계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 특징 데이터 추출 자동화 시스템을 제안한다.
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.