아파치 웹 서버에서의 다중 쓰레드 풀 활용 기법 분석

전흥석,강현규,이승원 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.32 No.1

Web servers or web application servers, in general, adopt multi-thread model for efficient handling of many user requests. However, the multi-thread model always does not show the better performance than multi-process model. Sometimes, in a certain specific case, it can show worse performance than multi-process model. In this paper, to trace the cause of the decreased performance of multi-thread model, we experiment and analyze the performance of the multi-thread model by using two approaches. At first, we compare the performance of the multi-process model and multi-thread model for various application environments. Second, we observe the effects of variations of web server's dynamic directives, which are used to increase the flexibility of the web server for various system environments. For the experiments, we integrated a web client simulator, which was written by us, with the Apache 2.0 web server. This paper shows and analyze the results of the experiments. 웹 서버 혹은 웹 애플리케이션 서버는 급증하는 웹 사용자들의 요구에 효율적으로 대처하기 위하여 일반적으로 다중 쓰레드 모델을 적용하고 있다. 그러나 이러한 다중 쓰레드 모델이 새로운 웹 환경의 특정한 상황에서 다중 프로세스 모델에 비해 오히려 더 나쁜 성능을 보이는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 두 가지 접근 방법을 통해 다중 쓰레드 모델의 성능 저하에 대한 원인을 분석한다. 그 중 첫 번째로, 다양한 응용 환경에서의 다중 쓰레드 모델과 프로세스 모델을 비교한다. 두 번째로는 효율성을 위하여 일반적으로 제공되는 프로세스/쓰레드 풀 모델에서 동적인 지시자들의 설정값에 의한 영향을 분석한다. 본 논문에서는 자체 제작한 웹 클라이언트 시뮬레이터와 아파치 웹 서버 2.0을 연동하여 이러한 실험들을 진행하고 결과 및 분석 내용을 제시한다.

지능형 교통 시스템을 위한 효율적인 공간 데이터베이스 엔진 설계

전흥석 建國大學校 自然科學硏究所 2002 建國自然科學硏究誌 Vol.13 No.2

This paper proposes a new efficient spatial database engine which we call SDM. SDM comprises of three components. The first is SDM server and the second is the API for user applications. The final is the protocols for message passing between clients and server. SDM can used to develop the applications related with spatial data in ITS area. Specifically, the programmer can easily access the SDM server, which efficiently manages the spatial data, with about 30 APIs and process geometric operations between the spatial objects. Also, SDM provides enhanced performance of spatial search by employing the efficient spatial index tree in SDM server.

데드라인을 고려하는 효율적인 지능형 로봇 커버리지 알고리즘

전흥석,강현규,노삼혁,정은진 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.16 No.1

이 논문은 지능형 로봇을 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. 커버리지 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 많은 연구들은 전체 커버리지 완료 시간을 최소화하는데 초점을 맞추어왔다. 그러나, 만일 전체 커버리지를 완료하기에 충분한 시간이 없다면, 최적의 경로는 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MaxCoverage라고 하는 데드라인이 있을 경우에 가능한 많은 면적을 커버하기 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. MaxCoverage 알고리즘은 이동 경로를 셋 커버 문제를 위한 그리디 알고리즘을 이용하여 결정한다. 실험 결과에 의하면 MaxCoverage 알고리즘은 임의의 데드라인에 대하여 다른 알고리즘들에 비해 향상된 성능을 보여준다. This paper proposes a new coverage algorithm for intelligent robot. Many algorithms for improving the performance of coverage have been focused on minimizing the total coverage completion time. However, if one does not have enough time to finish the whole coverage, the optimal path could be different. To tackle this problem, we propose a new coverage algorithm, which we call MaxCoverage algorithm, for covering maximal area within the deadline. The MaxCoverage algorithm decides the navigation flow by greedy algorithm for Set Covering Problem. The experimental results show that the MaxCoverage algorithm performs better than other algorithms for random deadlines.

데드라인을 고려하는 효율적인 지능형 로봇 커버리지 알고리즘

전흥석,정은진,강현규,노삼혁,Jeon, Heung-Seok,Jung, Eun-Jin,Kang, Hyun-Kyu,Noh, Sam-H. 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지 A Vol.16 No.1

이 논문은 지능형 로봇을 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. 커버리지 알고리즘의 성능을 향상하기 위한 많은 연구들은 전체 커버리지 완료 시간을 최소화하는데 초점을 맞추어왔다. 그러나, 만일 전체 커버리지를 완료하기에 충분한 시간이 없다면, 최적의 경로는 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 MaxCoverage라고 하는 데드라인이 있을 경우에 가능한 많은 면적을 커버하기 위한 새로운 커버리지 알고리즘을 제안한다. MaxCoverage 알고리즘은 이동 경로를 셋 커버 문제를 위한 그리디 알고리즘을 이용하여 결정한다. 실험 결과에 의하면 MaxCoverage 알고리즘은 임의의 데드라인에 대하여 다른 알고리즘들에 비해 향상된 성능을 보여준다. This paper proposes a new coverage algorithm for intelligent robot. Many algorithms for improving the performance of coverage have been focused on minimizing the total coverage completion time. However, if one does not have enough time to finish the whole coverage, the optimal path could be different. To tackle this problem, we propose a new coverage algorithm, which we call MaxCoverage algorithm, for covering maximal area within the deadline. The MaxCoverage algorithm decides the navigation flow by greedy algorithm for Set Covering Problem. The experimental results show that the MaxCoverage algorithm performs better than other algorithms for random deadlines.

지능형 교통 시스템을 위한 효율적인 공간 데이터베이스 엔진 설계

李載昊,李秀貞,全興錫 仁川敎育大學校 科學敎育硏究所 2000 과학교육논총 Vol.12 No.-

본 논문에서는 ITS에서 필요로 하는 실용적인 공간 데이터베이스 엔진인 SDM을 제안한다. SDM은 전체적으로 세 부분으로 나뉘어 진다. 첫 번째는 SDM 서버 부분이고 두 번째는 사용자 어플리케이션을 위한 API 부분이며, 세 번째가 클라이언트와 서버간의 네트워크를 통한 메시지 교환을 위한 프로토콜 부분이다. SDM은 ITS 분야에서 공간 데이터에 관련된 어플라케이션의 개발을 용이하게 할 수 있도록 설계되어져 있다. 즉, 개발자는 30개의 API를 이용함으로써 공간 데이터를 효율적으로 다루는 SDM 서버에 쉽게 접근할 수 있으며 공간 객체들간의 기하학적 연산을 쉽게 처리할 수 있다. 또한 SDM은 SDM 서버에서 효율적인 공간 인덱스 트리를 이용하기 때문에 뛰어난 공간 검색 성능을 제공한다. This paper proposes a new efficient spatial database engine which we call SDM. SDM comprises three components. The first is SDM server and the second is the API for user applications. The final is the protocols for message passing between clients and server. SDM can be used to develop the applications related with spatial data in ITS area. Specifically, the programmer can easily access the SDM server, which efficiently manages the spatial data, with about 30 APIs and process geometric operations between the spatial objects. Also, SDM provides spatial search performance enhancements by employing the efficient spatial index tree in SDM server.

실내 공간의 복잡성을 고려한 실용적 청소 알고리즘

전흥석(Heung Seok Jeon),조재욱(Jaewook Jo),노삼혁(Sam H. Noh),나대영(D.Y. Na) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

청소로봇은 대부분 랜덤방식 또는 바둑판식의 청소알고리즘으로 운용된다. 랜덤 알고리즘은 전체 청소 시간이 오래 걸린다는 단점을 가지고 있다. 랜덤 알고리즘의 문제를 해결하기 위한 바둑판식 알고리즘은 현재까지 가장 좋은 알고리즘으로 알려져 있으나 장애물이 복잡한 공간에서는 청소시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Group- k 라는 새로운 청소 알고리즘을 제안한다. Group- k 알고리즘은 청소시간을 단축시키는 목적보다는 청소시간은 같더라도 복잡한 구역일수록 나중에 청소함으로써 가능한 빠른 시간 내에 가장 많은 면적을 청소하는 것을 목표로 한다. 즉 인접한 복잡한 장애물들을 하나의 그룹으로 구성하고 그룹의 복잡성을 계산하여 복잡성이 낮은 그룹부터 먼저 청소하는 방식이다. 시뮬레이션에 기반한 실험을 통해 Group- k 알고리즘이 복잡한 장애물 구역을 그룹화하여 복잡한 공간을 효율적으로 청소함을 보여준다.

직접 및 간접식 자연순환형 태양열 온수급탕시스템의 열적성능 해석

전흥석(H.S. Jeon),오정무(P.C.M. Auh),천원기(W.G. Chun),강용혁(Y.H. Kang) 한국태양에너지학회 1988 한국태양에너지학회 논문집 Vol.8 No.1

선반입을 이용한 효율적인 버퍼 캐쉬 관리 알고리즘

전흥석(H. Seok Jeon),노삼혁(Sam H. Noh) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.27 No.5

본 논문은 선반입에 기반한 디스크 버퍼 관리 알고리즘인 W²R 알고리즘을 제안한다. W²R 알고리즘은 어떤 블록을, 언제 선반입할 것인가를 결정하기 위한 복잡한 선반입 정책 대신, LRU-OBL 알고리즘의 접근 방법을 따라 현재 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입한다. LRU-OBL 알고리즘과의 기본적인 차이점은 W²R 알고리즘은 버퍼를 논리적으로 두개의 공간, 즉, Weighing Room과 Waiting Room으로 분할한다는 것이다. 참조되는 블록은 Weighing Room에 반입되고 선반입되는 논리적 다음 블록은 Waiting Room에 저장된다. 이렇게 함으로써, 무조건으로 참조되는 블록의 논리적 다음 블록을 선반입하는 LRU-OBL 정책의 단점을 해결한다. 구체적으로, 선반입되었으나 결코 참조되지 않을, 혹은 실제로 참조된다고 할지라도 교체될 블록보다 더 나중에 참조될 블록들을 위해 재 참조될 가능성이 있는 블록들을 교체하는 문제점들을 해결한다. W²R 알고리즘은 트레이스 기반 시뮬레이션을 통해 버퍼 캐쉬 적중률을 측정한 결과 2Q 알고리즘에 비해서는 최고 23.19 %, LRU-OBL 알고리즘에 비해서는 최고 10.25 %의 성능향상을 나타낸다. This paper proposes a prefetch-based disk buffer management algorithm, which we call W²R (Weighing/Waiting Room). Instead of using elaborate prefetching schemes to decide which block to prefetch and when, we simply follow the LRU-OBL (One Block Lookahead) approach and prefetch the logical next block along with the block that is being referenced. The basic difference is that the W²R algorithm logically partitions the buffer into two rooms, namely, the Weighing Room and the Waiting Room. The referenced, hence fetched block is placed in the Weighing Room, while the prefetched logical next block is placed in the Waiting Room. By so doing, we alleviate some inherent deficiencies of blindly prefetching the logical next block of a referenced block. Specifically, a prefetched block that is never used may replace a possibly valuable block and a prefetched block, though referenced in the future, may replace a block that is used earlier than itself. We show through trace driven simulation that for the workloads and the environments considered the W²R algorithm improves the hit rate by a maximum of 23.19 percentage points compared to the 2Q algorithm and a maximum of 10.25 percentage points compared to the LRU-OBL algorithm.

홈 서버 기반의 저비용 지능형 청소로봇 시스템

전흥석(Heung Seok Jeon),박병상(Byung Sang Park),김정애(J.A Kim),김혜경(H.K. Kim),오영준(Y.J.Oh),이경희(K.H. Lee),나대영(D.Y. Na) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ

지능형 청소로봇이란 사람을 대신하며 로봇 스스로가 집안을 청소할 수 있는 로봇을 말한다. 현재까지 출시된 지능형 로봇들 가운데 신뢰성 있는 청소로봇들은 대부분 고가형 청소로봇이다. 고가형 로봇은 위치 정보를 기억하고, 경로를 계산하기 위해 많은 기억장치와 컴퓨팅 자원을 가지고 있기 때문에 200-400만원대의 높은 가격에 판매되고 있다. 이것은 결국 청소로봇의 보편화에 큰 어려움으로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 개인용 컴퓨터를 이용하여 정보를 기억하고, 경로를 계산함으로써 청소로봇의 기능을 단순화하여 보다 저렴하고 신뢰성 있는 청소로봇 시스템을 제안한다.

셋 커버 알고리즘을 이용한 효율적인 로봇 청소 알고리즘

전흥석(Heung-Seok Jeon) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.3

본 논문에서는 가장 덜 복잡한 공간부터 청소하는 공간 효율적인 새로운 로봇 청소 알고리즘인 SetClean 알고리즘을 제안한다. 청소 완료 시간이 길어지거나, 예측하기 어려운 경우에는 전체 청소 완료시간을 최적화하기보다는 가능한 빠른 시간에 가장 넓은 공간을 최대한 청소하는 것이 유리한 경우가 있다. 이를 위해 SetClean 알고리즘에서는 전체 공간을 셋 커버 알고리즘을 이용하여 청소 가능한 공간으로 구분하고, 단위 시간 당 청소 효율이 가장 높은 공간부터 청소를 진행하게 된다. SetClean 알고리즘은 해당 청소 가능 구역의 면적뿐만 아니라 로봇의 현재위치로부터 해당 청소 구역까지의 이동 거리, 청소 구역 내에서의 로봇의 회전으로 인한 지연 시간 등을 고려하여 최적의 청소 순서를 결정한다. 실험을 통해 SetClean 알고리즘의 동작 과정 및 성능을 보여준다. In this paper, we propose a new robot cleaning algorithm, which we call SetClean. The new algorithm cleans from the most less complex area. Sometimes, when the cleaning completion time can be longer or can not be estimated, cleaning larger area first is better than optimizing the whole time for cleaning. To do this, SetClean algorithm divides the whole area into cleanable sub-areas using Set Cover algorithm and cleans the area in the order of high efficiency that maximize the cleanable area per unit time. SetClean algorithm decides the navigation flow by considering not only the size of the area but also the distance from the current robot location to the area to be cleaned and the delay time caused by the number of turns within the area. The experimental results show the mechanism and performance of the SetClean algorithm.