유시티 어플리케이션을 위한 클라우드 컴퓨팅의 분산병렬기술에 관한 연구 = Distributed and Parallel Processing of the U-city Application in Cloud Computing

국문 초록 (Abstract)

유비쿼터스 도시(이하 유시티)는 도시민이 원하는 정보를 서로 연결하고 도시민이 원하는 정보를 언제 어디서나 제공받을 수 있게 한다. 유시티 환경에서 도시 단위의 데이터를 수집 처리하여야 하기 때문에 막대한 양의 컴퓨팅 파워가 필요하다. 클라우드 컴퓨팅은 추상화되고 가상화된 컴퓨팅 자원을 서비스로써 빌려와 사용하는 것을 가능하게 하고 이로 인해 유시티 통합관제센터에서 필요한 컴퓨팅 자원을 쉽고 저렴하게 제공할 수 있는 기술을 제공할 수 있고, 수집하는 데이터를 대규모 인프라를 갖추지 않고 처리하는 것을 가능하게 한다. 이 논문에서는 유시티를 위한 클라우드 컴퓨팅의 병렬분산기술에 관한 연구이다. 클라우드 컴퓨팅 기술 중 분산병렬기술에는 Hadoop의 MapReduce 그리고 MapReduce의 응용 프레임워크 등이 있다.
본 논문에서는 유시티 서비스 중 대규모의 컴퓨팅 리소스가 필요한 대기오염지도생성 어플리케이션을 개발하였고, 이 어플리케이션을 분산 병렬 처리 하기 위하여서 MapReduce와 CGL-MapReduce 그리고 MPI를 이용하였다. 위의 프로그래밍 모델 중 어떤 것이 유시티 어플리케이션을 실행하는데 효율적인지 보이기 위하여서 성능평가를 실시하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Ubiquitous city (U-city) is a city with ubiquitous information technology that enables citizens to access the converged information anywhere and anytime. In U-city, because large amount of data should be processed in real-time and a lot of compute power are required. Cloud computing is a new paradigm. It enables users to use the abstracted and virtualized computing resources and to process huge amount of information without having their own computing power. This paper presents the GIS image processing platform that uses cloud computing. It finds and selects optimal computing resources for the requirement and run virtual machines to execute the applications. In this paper, we explain the parallel air pollution map generation as a use case for the suggested platform and show how efficiently it processes the massive data.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제2장 연구 동기 및 공헌 3
• 제3장 관련 연구 5
• 제1절 유비쿼터스 도시 5
• 1. 유비쿼터스 도시의 정의 5
• 2. 유비쿼터스 도시의 구성 5
• 제2절 클라우드 컴퓨팅 6
• 1. 클라우드 컴퓨팅의 정의 6
• 2. 클라우드 컴퓨팅의 분류 7
• 제3절 클라우드 컴퓨팅 기술 8
• 1. 가상 머신 관리 기술 8
• 2. 분산 병렬 모델 11
• 제4절 대기오염지도 생성 13
• 제4장 유비쿼터스 도시를 위한 GIS 이미지 처리 플랫폼 16
• 제1절 Overview 16
• 제2절 구조 16
• 제3절 처리 과정 18
• 제5장 분산병렬 기술을 이용한 대기오염지도 생성 20
• 제1절 MPI를 이용한 대기오염지도 생성 20
• 제2절 MapReduce를 이용한 대기오염지도 생성 22
• 제3절 CGL-MapReduce를 이용한 대기오염지도 생성 26
• 제6장 성능평가 27
• 제1절 평가요소 27
• 제2절 실험환경 27
• 1. 대상지역 27
• 2. 실험장비 28
• 제3절 성능 30
• 제7장 결론 및 향후 연구 32
• 참고문헌 33
• Abstract 38