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하이브리드 클라우드상의 과학응용을 위한 가상 자원 오토 스케일링 기법
안윤선(Younsun Ahn),정솔(Sol Jeong),김윤희(Yoonhee Kim) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.41 No.4
계산 과학 분야에서 자원을 필요한 만큼 빌려 쓸 수 있는 클라우드 기술을 적용하여 과학 클라우드(Science Cloud)를 구축하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 장시간 동안 고성능의 자원을 활용해야 하며 안정적이고 지속적인 자원의 공급을 필요로 하는 대규모 작업 계산 응용이 있다. 이러한 응용의 성공적인 작업 수행과 클라우드 자원을 효율적으로 통합 활용하기 위해 온-디맨드 자원 가상화 특성을 활용한 오토 스케일링 기법이 사용될 수 있다. 오토 스케일링 기법은 효율적이고 통합적으로 클라우드 자원을 제공한다. 그러나 대부분의 오토 스케일링 기법은 단순한 하드웨어의 성능을 기반으로 제공되고 있어 응용의 특성이나 작업의 데드라인 고려가 필요하다. 사용자가 요청한 작업의 데드라인 내에서 작업 수행이 가능하도록 오토 스케일링을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 워크플로우와 Bag of Tasks의 응용 패턴에서 효율적인 자원의 활용을 위해 동적 자원 스케일링 기법을 제시하고, 워크플로우 형태 작업의 단백질 주석처리 응용과 Bag of Tasks 형태의 변광 지수 계산 응용을 하이브리드 클라우드 환경에서 오토 스케일링 기법에 적용하여 결과를 보인다. 두 가지 응용과 응용의 패턴에 따라 효율적으로 자원이 오토 스케일링되는 결과를 보임으로써 제안하는 오토 스케일링 기법의 우수성을 검증한다. The appearance of Science Clouds allows scientists to facilitate large-scale scientific computational experiments over cloud environment. Cloud computing enables applications to employ on-demand and scalable resources dynamically. It is necessary for many task computing (MTC) to provide high performance resources in a long phase and certificate stable executions of applications even dramatic changes of vital status of physical resources. Auto-scaling on virtual machines offers efficient and integrated utilization of cloud resources. VM Auto-scaling schemes have been actively studied as effective resource management in order to utilize large-scale data center in a good shape. However, most of the auto-scaling methods just simply support performance metrics such as CPU utilization and data transfer latency but are rarely aware of execution deadline or characteristics of an application. We propose an auto-scaling method, guaranteeing the execution of an application within deadline. It can handle two types of job patterns; Bag-of-Tasks jobs or workflow jobs. As a proofof-concept, two applications such as variable index computation and protein annotation workflow applications were simulated in hybrid cloud environment. The experimental results of the simulation show the method arrange resources reasonably economically by deadline and adaptively on the change of resource status.
식이 데이터 분석을 위한 분산 컴퓨팅 문제풀이환경 설계
최지은(Jieun Choi),안윤선(Younsun Ahn),김윤희(Yoonhee Kim) 한국정보과학회 2015 정보과학회논문지 Vol.42 No.7
개인의 건강과 삶의 질의 향상을 위해 웰니스에 대한 사람들의 관심이 증가하고 있다. 개인의 건강 데이터 분석을 위해 체중, BMI, 혈압과 같은 신체 측정 데이터를 사용하거나 일상생활의 식사 기록이나 운동량 기록으로 축적된 데이터를 사용한다. 축적된 건강 데이터는 개인이 가진 잠재적인 질병을 예측하거나 식사 또는 운동 패턴의 분석이 가능하다. 식품 영양학 분야에서는 여러 명의 식이 데이터와 건강정보를 설문을 통해 수집하여 입력 데이터에 대한 하나의 가설을 세우고 여러 통계 분석을 통해 가설을 검증하는 방식으로 데이터 분석 실험을 진행한다. 한편, 과학자들의 실험의 편리성을 위한 문제풀이환경에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 식품 영양학적으로 식이 데이터 분석의 효율적인 실험환경을 위한 문제풀이환경을 설계한다. 제안된 문제풀이 환경은 반복적인 실험 단계를 자동화하고 순차적인 작업을 병렬 수행 가능하도록 분산 컴퓨팅 환경에 배치하여 전체 실험의 속도를 높인다. Recently, wellness has become an issue related to improvements in personal health and quality of life. Data that are accumulated daily, such as meals and momentum records, in addition to body measurement information such as body weight, BMI and blood pressure have been used to analyze the personal health data of an individual. Therefore, it has become possible to prevent potential disease and to analyze dietary or exercise patterns. In terms of food and nutrition, analyses are performed to evaluate the health status of an individual using dietary data. However, it is very difficult to process the large amount of dietary data. An analysis of dietary data includes four steps, and each step contains a series of iterative tasks that are executed over a long time. This paper proposes a problem solving environment that automates dietary data analysis, and the proposed framework increases the speed with which an experiment can be conducted.
음성인식을 이용한 사용자 맞춤형 식단 코칭 시스템 설계
오유리 ( Yoori Oh ),안윤선 ( Younsun Ahn ),김윤희 ( Yoonhee Kim ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
현대인들의 건강한 식생활에 대한 관심이 높아짐에 따라 식단 관리의 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 식단 관리 서비스를 제공하는 시스템이 등장하고 있다. 하지만 기존의 많은 앱들은 복잡 하고 시간이 많이 소요되는 입력방식으로 사용자들의 지속적인 앱 사용에 걸림돌이 되었다. 또한 사용자에게 실질적으로 필요하고 유용한 정보를 제공하지 않는다. 따라서 빠르고 쉬운 식단입력으로 즉각적이고 유의미한 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 음성 인식, 글자인식 등의 다양한 입력방식을 이용하여 편리한 식단입력이 가능하고 입력된 식단을 통하여 식품 영양학적 분석을 하는 모바일앱이다. 또한 제안한 모바일앱은 실시간으로 사용자의 식사 계획 및 결정에 활용 가능한 정보를 제공한다.