KCI등재
이동 객체 기반 병렬 및 분산 응용 수행을 위한 전역 프레임워크 = A Global Framework for Parallel and Distributed Applications with Mobile Objects
저자
한연희(Youn-Hee Han) ; 박찬열(Chan Yeol Park) ; 황종선(Chong-Sun Hwang) ; 정영식(Young-Sik Jeong)
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
KDC
004
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
555-568(14쪽)
제공처
소장기관
월드 와이드 웹은 가장 커다란 가상 시스템이 되고 있다. 최근의 연구 분야에서, 많은 계산량을 지닌 응용을 수행시키기 위해 월드 와이드 웹에 존재하는 여러 휴지 호스트들을 이용하는 아이디어가 등장하고 있으며, 이러한 새로운 컴퓨팅 패러다임을 전역 컴퓨팅이라고 부른다. 우리는 이 논문에서 Tiger 라 불리우는 이동 객체 기반 전역 컴퓨팅 프레임워크를 구현하여 제시한다. Tiger의 첫 번째 목표는 객체들의 분산, 전달, 이동과 계산행위의 동시성을 지원하는 객체 지향 프로그래밍 라이브러리를 제시하는 것이다. 이 프로그래밍 라이브러리는 프로그래머에게 분산 및 이동 객체에 대한 접근, 위치 및 이동 투명성을 제공한다. Tiger의 두 번째 목표는 전역 컴퓨팅의 요구 조건인 확장성 및 자원, 위치 관리를 지원하는것이다. Tiger 시스템과 제공하는 프로그래밍 라이브러리는 프로그래머로 하여금 전역적으로 확장된 컴퓨팅 자원을 활용하여 객체 지향 병렬 및 분산 응용을 쉽게 작성하게 해준다. 또한, 우리는 병렬 프랙탈 이미지 처리 및 유전자 뉴로 퍼지 알고리즘과 같은 매우 많은 연산량을 지닌 응용을 Tiger 시스템에 적용하여 성능 향상 정도를 보인다.
더보기The World Wide Web has become the largest virtual system that is almost universal in scope. In recent research, it has become effective to utilize idle hosts existing in the World Wide Web for running applications that require a substantial amount of computation. This novel computing paradigm has been referred to as the advent of global computing. In this paper, we implement and propose a mobile object-based global computing framework called Tiger, whose primary goal is to present novel object-oriented programming libraries that support distribution, dispatching, migration of objects and concurrency among computational activities. The programming libraries provide programmers with access, location and migration transparency for distributed and mobile objects. Tiger’s second goal is to provide a system supporting requisites for a global computing environment - scalability, resource and location management. The Tiger system and the programming libraries provided allow a programmer to easily develop an objectoriented parallel and distributed application using globally extended computing resources. We also present the improvement in performance gained by conducting the experiment with highly intensive computations such as parallel fractal image processing and genetic-neuro-fuzzy algorithms.
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