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- 저자 : 유태묵 ( Taemuk Lyoo ) (검색결과 4 건)
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중첩 가상화 환경에서 메모리 오버커밋을 하는 하이퍼바이저 VM과 중첩 VM의 성능 평가
유태묵 ( Taemuk Lyoo ),임종범 ( Jongbeom Lim ),정광식 ( Kwang-sik Chung ),서태원 ( Teaweon Suh ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
가상화는 가상의 자원이 물리적 자원에 접근할 수 있게 해주는 기술이며 VM(가상머신)을 다수 설치하여 VM의 수만큼 운영체제들을 이용할 수 있다. 이러한 가상화는 자원의 낭비를 막고 관리비용을 줄이기 위해 사용한다. 가상화 기술은 CPU, 메모리, I/O 가상화로 구분 지을 수 있으며 이 중 메모리 가상화 기술은 메모리 자원의 효율적인 사용을 가능하게 해준다. 여러 VM들이 실제 머신의 메모리보다 많은 메모리를 할당받아 사용하는 것이 가능한데 이것을 오버커밋 상태라고 한다. 중첩 가상화는VM에 하드웨어 가상화 기법의 사용을 허용하게 하여 VM 위에 또 다른 VM이 동작할 수 있는 환경을 제공해준다. 이와 같은 (중첩) 가상화 환경에서의 메모리 접근은 일반적으로 하드웨어 지원을 통한 중첩 페이징 기법을 이용하여 메모리의 접근이 이루어진다. 본 논문에서는 오버커밋 발생 시 중첩 VM과 하이퍼바이저 VM의 성능 차이를 실험을 통하여 보여주고자 한다.
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유태묵(Taemuk Lyoo),김성석(SungSuk Kim) 한국정보기술학회 2013 Proceedings of KIIT Conference Vol.2013 No.5
최근 무선 센서 네트워크에서 데이터를 수집하기 위해 최근 베이스노드의 이동성을 주목하기 시작했다. 즉, 이전 라우팅 기법 대신, 베이스노드가 직접 센서로부터 데이터를 수집하도록 하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 각 센서들은 수집한 데이터를 지역적으로 저장하도록 한다. 그리고 전체 센서들로부터 연결 노드를 선택하여 베이스 노드와 상호작용을 하도록 한다. 각 센서들은 일정 조건이 되면 응급 메시지를 보내 베이스 노드의 목적지를 동적으로 결정하도록 한다. Recently, there have been lots of interests on the base node’s mobility to gather data from wireless sensor networks. That is, the base node visits and gathers data from sensors directly, instead of routing. To do so, it is assumed that each sensor stores gathered data into local buffer. And connecting nodes are selected from all sensors to interact with the node. In addition, each sensor transfers an urgent message under the certain condition, which helps the base node to determine the next visiting node.
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Tilera 다중코어와 x86-64 멀티코어 시스템의 성능 비교
최희석 ( Heeseok Choi ),유태묵 ( Taemuk Lyoo ),박지수 ( Jisu Park ),정대용 ( Daeyong Jung ),임종범 ( Jongbeom Lim ),이정하 ( Jungha Lee ),서태원 ( Teaweon Suh ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
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데이터 로깅 환경에서 피지컬 컴퓨팅을 이용한 스팀교육의 효과
박영주 ( Youngjoo Park ),전민근 ( Mingeun Jun ),지현빈 ( Hyunbin Ji ),이동현 ( Donghyun Lee ),장명호 ( Myungho Jang ),김희주 ( Heeju Kim ),유태묵 ( Taemuk Lyoo ),김동정 ( Dongjeong Kim ),유헌창 ( Heonchang Yu ) 한국컴퓨터교육학회 2016 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.20 No.1
최근, 교육적 측면에서 자율적 사고를 가능하게 해주는 STEAM 교육이 각광받고 있다. STEAM은 융합형 인재를 양성하는 것을 목표로 한다. 하지만 STEAM 교육에 맞는 장비를 갖추는데 있어서 많은 비용을 투자해야 한다. 이러한 이유로 교육 현장에 적용이 어려운 실태이다. 이를 해결하는 방법 중 하나로 적은 비용으로 같은 교육 목적을 달성할 수 있는 피지컬 컴퓨팅을 생각할 수 있다. 요즈음 들어 많이 사용되고 있는 아두이노는 대표적인 피지컬 컴퓨팅 중 하나이다. 아두이노를 이용한 실험에서는 교육 목적을 달성할 정도의 정밀한 데이터를 측정할 수 있으며, 실험을 위한 구성도 간편하다. 실험 주제와 상황에 맞게 센서와 다양한 기기를 직접 연결하여 다양한 실험을 진행할 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 고등학교 학생들의 자율적인 사고를 확장시킬 수 있는 STEAM 교육의 효과를 확인하기 위하여 경사면에서 물체의 마찰력에 따른 온도변화와 이동거리 및 시간을 측정하는 실험을 구성하였다. 경사면의 각도와 물체의 무게를 달리하여 센서 데이터를 측정하는 실험이다. 측정된 센서 데이터의 시각화를 지원하기 위하여 데이터 로깅 환경에서 어플리케이션에 전송이 될 수 있도록 구성하였다. 우리는 피지컬 컴퓨팅을 이용하여 과학 실험을 진행할 수 있음을 확인하였으며, 공학적 전문지식에 대해서도 학습할 수 있었다.
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