한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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유전자 알고리즘을 활용한 P2P 기반 동적 작업할당 관리자 설계

A Design of Dynamic Job Allocation Manager based on P2P using Genetic Algorithms

  • 이승하 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 방세중 (동국대학교 정보통신공학과) ;
  • 김양우 (동국대학교 정보통신공학과)
  • Lee, Seungha (Dept of Information and Communication, Dongguk University) ;
  • Pang, Sechung (Dept of Information and Communication, Dongguk University) ;
  • Kim, Yangwoo (Dept of Information and Communication, Dongguk University)
  • 발행 : 2009.04.23
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초록

P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.

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