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정기문 ( Kimoon Jeong ),조혜영 ( Hyeyoung Cho ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
최근 인공지능 및 빅데이터 연구가 대두되면서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능컴퓨터를 이용하여 다양한 연구환경을 제공할 수 있어야 한다는 요구가 증가하고 있다. 이에 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 등 고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 모니터링 기능의 설계 및 구현 방법을 기술하였다. KI Cloud는 다양한 자원으로부터 데이터를 효율적으로 수집하고, 데이터를 시각화할 수 있는 오픈소스인 Prometheus와 Grafana를 이용하여 모니터링 기능을 개발하였다.
CPU 사용량 기반의 KI Cloud 과금 시스템 구현
정기문 ( Kimoon Jeong ),조혜영 ( Hyeyoung Cho ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
초고성능컴퓨터를 활용하여 전통적인 병렬처리 기반의 계산과학을 비롯하여 AI, 빅데이터 등의 ICT 기반 연구를 수행할 수 있어야 한다는 수요가 증가하고 있다. 계산과학 연구의 다양성에 맞춰 컴퓨팅 연구환경을 제공하기 위하여 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 초고성능컴퓨터를 인프라로 활용하는 HPC 클라우드인 KI(KISTI Intelligent) Cloud를 개발하여 서비스하고 있다. 본 논문에서는 KI Cloud의 과금을 위한 기능의 설계 및 구현 현황을 기술하였다. 가상서버(VM) 기반의 서비스와 컨테이너 기반의 서비스의 사용량을 측정하기 위하여 Prometheus로 CPU의 사용량을 수집하여 과금정책을 적용하고 있는 KI Cloud의 과금 기능에 대해서 살펴보도록 한다.
박준영 ( Junyoung Park ),정기문 ( Kimoon Jeong ),조혜영 ( Hyeyoung Cho ),손아영 ( Ayoung Son ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
4차 산업혁명과 함께 HPC(High Performance Compuiting) 환경이 보편화되면서 다양한 연구분야와 서비스에서 고성능컴퓨팅 수요가 증가하고 있다. 고성능 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 컴퓨팅 구성에 대한 복잡도 또한 증가하고 있다. 최근 클라우드 환경이 여러 분야에 적용되면서 R&D 연구자들을 위해 시뮬레이션 및 모델링, 가상 실험 등의 환경을 쉽게 제공하는 HPC 클라우드에 대한 새로운 수요와 서비스 요구사항들이 생겨나고 있으며 여러 과학 분야에 HPC 환경을 보다 쉽게 제공하기 위해 중개자가 필요해졌다. 따라서 본 논문에서는 HPC 클라우드 서비스를 설명하고 계산과학 연구자들이 필요한 HPC 클라우드 서비스 요구사항들을 분석하였으며, 이를 기반으로 HPC 클라우드 기반의 연구환경을 쉽게 개발할 수 있는 HPC 클라우드 브로커 고려사항 및 구조도를 제안한다.
국가 R&D 사이버인프라로서의 클라우드 서비스에 관한 연구
함재균(Jaegyoon Hahm),정기문(Kimoon Jeong),정현미(Hyun Mi Jung) 한국컴퓨터정보학회 2018 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
본 논문에서는 다양한 과학기술 분야의 연구자들이 R&D 수행에 있어서 필요한 인프라로서 클라우드 서비스를 활발히 이용하도록 하기 위해서 요구되는 정책적·기술적 개선 방안을 도출하였다. 이를 위해서 R&D를 위한 클라우드 서비스의 해외 사례를 조사하고, 국내 출연(연)·대학 등 연구현장의 다양한 분야의 연구자들로부터 클라우드 서비스에 대한 인식 조사 및 수요 분석을 실시하였다. 이러한 조사·분석 결과 과학기술 및 공학·ICT 등 다양한 분야의 연구에서 요구되는 수요를 충족할 수 있는 클라우드 서비스의 필요성을 도출하였으며, 보안 및 행정제도 등에 있어서도 개선점을 도출할 수 있었다. 연구를 통하여 우리는 국가 R&D를 수행하는 연구자들이 기존 클라우드 서비스에 대한 제약을 해소하고 더 나은 연구환경을 지원받도록 하기 위한 R&D 사이버인프라스트럭쳐로서의 클라우드 서비스를 제안하였다.
누리온 시스템에서의 All-Reduce 알고리즘 성능평가
명훈주 ( Hunjoo Myung ),정기문 ( Kimoon Jeong ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
GPU 기술과 빅데이터의 성장에 힘입어 최근 딥러닝 기술은 괄목할만한 성장을 이루었고, 구글, 페이스북, 우버 등의 빅데이터를 보유한 업체들과 슈퍼컴퓨팅분야에서는 이러한 빅데이터를 빠른 시간 안에 학습하기 위해 분산 딥러닝 기술을 연구해오고 있다. 이러한 대규모 분산 딥러닝에서는 집합 통신, IO 부하 등이 주요 병목으로 알려져 있다. 본 연구에서는 분산 딥러닝에서 시도되고 있는 주요 All-Reduce 알고리즘들에 대해 누리온 시스템에서 성능평가를 수행하였고, 512노드 이상의 대규모에서는 2D-torus 알고리즘이 우수한 성능을 보였다.
최상용(Sang-Yong Choi),정기문(Kimoon Jeong) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.12
Cloud computing is a computing environment in which users borrow as many IT resources as they need to, and use them over the network at any point in time. This is the concept of leasing and using as many IT resources as needed to lower IT resource usage costs and increase efficiency. Recently, cloud computing is emerging to provide stable service and volume of data along with major technological developments such as the Internet of Things, artificial intelligence and big data. However, for a more secure cloud environment, the importance of perimeter security such as shared resources and resulting secure data storage and access control is growing. This paper analyzes security threats in cloud computing environments and proposes a security architecture for effective response.
KI Cloud: 슈퍼컴퓨터를 통한 빅데이터 분석 및 머신 러닝 서비스 구축 방안
박주원 ( Ju-won Park ),이승민 ( Seungmin Lee ),정기문 ( Kimoon Jeong ),홍태영 ( Taeyoung Hong ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
전통적으로 기초 과학 분야의 대규모 워크로드 작업들은 슈퍼컴퓨터와 같은 대용량 클러스터 시스템을 이용하여 수행해왔다. 그러나 최근 빅데이터 및 머신 러닝과 같은 새로운 분야에서의 컴퓨팅 자원 요구가 증가하고 기존 사용자의 요구 사항도 다양해짐에 따라 기존의 클러스터 시스템 운영 환경에서는 많은 어려움이 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 지난 3 월부터 KI (KISTI Intelligent) Cloud 서비스를 개발하여 서비스를 제공하고 있다. KI Cloud 서비스는 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, Jupyter 과 RStudio 와 같은 대화형 개발 환경을 웹을 통해 제공함으로써 사용자는 언제, 어디서나 손쉽게 서비스를 활용할 수 있다. 둘째, 컨테이너 기술을 활용하여 사용자가 요구하는 개발 및 실행 환경을 실시간으로 구성하여 제공한다. 셋째, 사용자의 서비스 환경을 동적으로 구성하여 제공함으로써 컴퓨팅 자원의 효율성을 높일 수 있다.