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dc.contributor.author
문정훈
dc.contributor.author
곽재승
dc.contributor.author
홍원택
dc.contributor.author
유기성
dc.contributor.author
김용환
dc.contributor.author
김동균
dc.contributor.author
이상권
dc.contributor.author
김기현
dc.date.accessioned
2022-03-31T02:03:17Z
dc.date.available
2022-03-31T02:03:17Z
dc.date.issued
2019-10-15
dc.identifier.issn
2287-1543
dc.identifier.uri
https://repository.kisti.re.kr/handle/10580/16644
dc.description.abstract
과학빅데이터 실험 장비와 ICT 기술의 비약적인 발전으로 엑사바이트 이상 규모의 데이터가 생성되고 있으나, 이러한 빅데이터를 전송하는 기술은 응용과학연구자의 요구에 맞는 수준에 이르지 못하고 있다. 과학빅데이터에 대한 고성능 데이터 전송을 위하여 QoS(Quality of Service) 기반의 다양한 기술이 개발되고 있지만, 기반이 되는 인프라 네트워크의 전반적인 변경을 요구하기도 한다. 반면 ScienceDMZ 기술은 전송 성능에 큰 지장을 초래하는 방화벽을 우회함으로써, 과학빅데이터 전송 성능 향상을 도모하며, 또한 기존 네트워크의 큰 변화 없이 구현이 가능하다. 본 논문에서는, KREONET(국가과학기술연구망) 기반의 국제간 장거리 환경에서 과학빅데이터 고속 전송을 통하여 ScienceDMZ를 구축하고 성능을 검증하였다. 또한, ScienceDMZ의 확장으로써, GPU 플랫폼을 분산 환경에서 연계하는 방안을 소개하고자 한다.