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염재근 (한국과학기술정보연구원) 유정록 (한국과학기술정보연구원) 임홍서 (한국천문연구원) 김명진 (한국천문연구원) 박진태 (한국천문연구원) 이희재 (한국천문연구원) 문홍규 (한국천문연구원) 최영준 (한국천문연구원) 노동구 (한국천문연구원) 오영석 (한국천문연구원) 배영호 (한국천문연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제23권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
45 - 56 (12page)

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천문학 분야에서 광시야망원경을 통해 관측된 자료들의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 그러나 고정된 소규모의 컴퓨팅 환경과 자료 분석 도구들의 복잡성은 대용량 관측 자료들을 효율적으로 처리하는데 어려움을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 대용량 천문 관측 자료처리를 위한 클라우드 기반의 자동화 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 관측 자료 분석에 필요한 워크플로우 템플릿의 관리 및 실행 제어를 위한 워크플로우 실행 관리자(Workflow Execution Manager)와 관측 자료 분석 요청 량에 따라 동적으로 계산자원의 할당/반납이 가능한 탄력적 자원 관리자(Elastic Resource Manager)로 구성된다. 또한 동적 자원 할당 추이, 시스템 부하 등의 다양한 실험 및 결과 분석을 통해 제안한 시스템의 유효성을 검증하고, DEEP-SOUTH 스케쥴링 시스템에의 적용 사례를 기술한다.
#천문학 #클라우드 #동적 할당 #분산처리 #워크플로우 #OpenAPI #astronomy #cloud #dynamic allocation #distributed processing #workflow

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 대용량 천문 관측 자료처리 자동화 시스템 설계 및 구현
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
C. Lee, S. Kim, and S. Cha, et al., 2014, Observational Performance of the KMTNet, Proc. of the SPIE, 9145, 91453T. H. Moon, M. Kim, H. Yim, Y. Choi, Y. Bae, D. Roh, J. Park, B. Moon, and the DEEP-South Team, Asteroids: New Observations, New Models, Proc. IAU Symposium, No. 318, 2015. H. Yim, M. Kim, D. Roh, J. Park, H. Moon, Y. Choi, Y. Bae, H. Lee, Y. Oh, and the DEEP-South Collaboration, DEEP-South: Preliminary Lightcurve Analysis of Potentially Hazardous Asteroids (PHAs). Parviz Deyhim, Best Practices for Amazon EMR, Aug. 2013. D. Thain, T. Tannenbaum, and M. Livny, Distributed Computing in Practice: The Condor Experience, Concurrency and Computation: Practice and Experience, Vol. 17, No. 2-4, pp. 323-356, Feb.-Apr. 2005.

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