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스마트 TV 환경에서 워크로드 분석 및 cgroups 기반의 스케줄링 기법
주영현(Younghyun Joo),이동우(Dongwoo Lee),엄영익(Young Ik Eom) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.5
최근 TV기술의 발전으로 인해 스마트 TV는 기존 영상 재생의 기능에서 벗어나 인터넷 기반의 다양한 작업의 수행을 가능하게 하며, 나아가 가정 내의 IT 기기와 연동하여 홈 서버의 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 이러한 환경에서 수행되는 다양한 워크로드 분류와 특성 파악에 대한 중요성이 증대되고 있다. 하지만 홈 서버 환경에서 다양한 작업의 동시 수행으로 발생하는 워크로드의 응답성 지연 문제는 사용자에게 원활한 서비스의 제공을 방해하게 된다. 이러한 문제는 cgroups기반의 스케줄링 기법을 이용하여 해결할 수 있으며, 영상 품질의 저하없이 워크로드의 응답성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 스마트 TV의 워크로드에 대한 분석과 스마트 TV 환경에서의 사용자 응답성 지연 문제를 기술하며, 문제점을 해결하기 위한 cgroups 기반 스케줄링 기법에 대해서 제안한다. A smart TV has been changed from an application which plays just video to a high tech device which performs more various services based on the internet network. Furthermore, it is expected to play a role as home server which cooperates with other IT appliance. For this reason, the importance of analyzing the various workloadss properties in the systems has increased. However, providing many services simultaneously causes user’s request response latency problem in the home server environment which can’t provide various services smoothly to user. By using cgroups based CPU scheduling, we can solve this problem minimize the response latency with no deterioration of the video. In this paper, we analyze the smart TV workload resource consumption properties and user’s request response latency problem when some workloads performed at the same time. Then, we propose cgroupsbased CPU scheduling scheme using cgroups to solve response latency problem.
가상화 환경에서 GPU 성능의 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크
주영현 ( Younghyun Joo ),이동우 ( Dongwoo Lee ),엄영익 ( Young Ik Eom ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
최근 가상화 기술에 대한 많은 관심과 연구들로 인해 가상 머신은 물리(Native) 머신에 가까운 성능을 보이며 프로세서 및 메모리 자원을 제공하고 있다. 하지만 GPU 와 같은 그래픽 하드웨어에 대한 장치 가상화는 다른 가상화 기법에 비해 연구가 미흡한 상태로 가상화 환경에서의 영상처리에 걸림돌이 되고 있다. 가상화 환경에서의 영상처리는 기존의 X 윈도우 시스템을 이용하여 영상을 처리하는데, 이는 2D 영상처리에 최적화 되어 있어서 3D 영상을 처리하는데 성능의 한계 보일 뿐만 아니라 가상 머신에서 메모리가 중복으로 복사되면서 낮은 성능 보여주고 있다. 제안하는 장치 가상화 프레임워크는 기존의 메모리의 중복 복사를 제거하면서 성능을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 가상화 환경에서 GPU 성능 향상을 위한 장치 가상화 프레임워크를 제안하고 평가를 통해 본 기법의 타당성을 입증한다.
Incremental Computation를 위한 Content-based Chunking 기법과 발생 가능한 위험요소 분석
주영현(Younghyun Joo),김지홍(Jeehong Kim),엄영익(Young Ik Eom) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A
최근 온라인 상에는 분산 처리 환경을 바탕으로 대량의 데이터들이 생성, 수정 및 삭제가 되고 있다. 이러한 환경에서의 효율적인 데이터 처리를 위해 많은 연구들이 진행되고 있으며, 특히 데이터의 입력을 컨텐츠 단위의 청크(content-based chunk)로 분할하고, 이에 MapReduce를 적용하여 효율적으로 데이터 처리를 하는 incremental computation에 관한 연구가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 위와 같은 연구에서 주로 이용되는 content-based chunking 기법에 대해 분석하고, 이러한 기법에서 발생 할 수 있는 위험요소에 대해서 기술한다.
원종민(Jongmin Won),주영현(Younghyun Joo),엄영익(Young Ik Eom) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A
개인용 컴퓨터가 보급된 후 오랫동안 CPU의 발전은 주로 클럭 스피드를 통해서 이루어져 왔다. 하지만 최근 들어서는 CPU 내에서 동작하는 코어의 수를 늘리는 방법을 통해 CPU의 성능 향상이 이루어지고 있다. 이렇게 멀티코어 환경의 시대가 도래함에 따라 CPU를 완전하게 이용하기 위해 기존 알고리즘들의 병렬화가 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 가장 많이 사용되는 알고리즘의 종류 중 하나인 정렬 알고리즘을 병렬화하여 멀티 코어 환경에서의 성능을 평가한다. 이는 기존의 단일 스레드 정렬 알고리즘들에 대해 알려진 바와는 다른 경향을 보이며 이러한 현상은 CPU의 병렬화가 진행될수록 더욱 심화될 것으로 예상된다.