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Data Locality를 활용한 VR환경에서의 대용량 데이터 가시화 시스템의 성능 개선
이세훈 ( Se-hoon Lee ),김민아 ( Min-ah Kim ),이중연 ( Joong-yeon Lee ),허영주 ( Young-ju Hur ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
김민아(Min-Ah Kim),이중연(Joong-Yeon Lee),허영주(Youngju Hur) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2B
GLOVE(Global Virtual Reality Visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능향상으로 데이터양이 급속히 증가한 응용과학과 전산시뮬레이션 분야에 대용량 과학데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 가시화 도구이다. GLOVE는 응용과학자의 연구실에서 원격으로 병렬 렌더링서버로 가시화를 요청할 수 있을 뿐만 아니라, 대용량 데이터를 고해상도로 볼 수 있는 tiled display, 다양한 데이터의 특성을 파악할 수 있는 VR환경의 사용자 인터페이스를 제공한다. 또한, 대용량 데이터 병렬처리를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 Globa Array를 도입하여 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있도록 한다. 본 논문은 GLOVE의 기본 프레임 워크와 대용량 데이터 가시화를 위한 시스템 기능을 소개하고, GLOVE로 가시화한 로터 데이터 시뮬레이션 데이터의 결과를 보여준다.