• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3456-3468
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• 1999

Most of previous parallel join algorithms assume a database partition system(DPS), where each database partition is owned by a single processing node. While the DPS is novel in the sense that it can interconnect a large number of nodes and support a geographically distributed environment, it may suffer from poor facility for load balancing and system availability compared to the database sharing system(DSS). In this paper, we propose a dynamic load balancing strategy by exploiting the characteristics of the DSS, and then extend the conventional hash join algorithms to the DSS by using the dynamic load balancing strategy. With simulation studies under a wide variety of system configurations and database workloads, we analyze the effects of the dynamic load balancing strategy and differences in the performances of hash join algorithms in the DSS.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.5
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• pp.605-612
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• 2001

In order to solve the overload of academic affairs management system, we propose a method builds a distributed Replication server and uses this server with the present centralized system. Normal query transactions which are not required for data modification are composed of almost all DML sentences. So we construct the distributed replication servers according to the data characteristics and make them perform the query transaction without modification. In this way, we can simultaneously distribute users and data, and cut down processing time for every transaction. Also Replication server has the advantages of implemental efficiency and economical because it uses resources of present centralized system without and additional configurations. Usually, to distribute the overload of server, they can use way, Client-side overload distribution that user program get present overload status then can choose a less overloaded server, and the other way, Server-side overload distribution that make use of Application Layer Scheduling Technique and IP Layer Scheduling Technique. Our Replication server can reduce the overload of centralized system by eliminating or complementing those defects of overload distribution, referred to in the forehead.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.6
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• pp.1039-1046
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• 2022

After the COVID-19 pandemic, the spread of the untact culture and the Fourth Industrial Revolution, which generates various types of data, generated so much data that it was not compared to before. This led to higher data throughput, revealing little by little the limitations of the existing network system centered on vendors and hardware. Recently, SDN technology centered on users and software that can overcome these limitations is attracting attention. In addition, SDN-based load balancing techniques are expected to increase efficiency in the load balancing area of the server cluster in the data center, which generates and processes vast and diverse data. Unlike existing SDN load distribution studies, this paper proposes a load distribution technique in which a controller checks the state of a server according to the occurrence of an event rather than periodic confirmation through a monitoring technique and allocates a user's request by weighting it according to a load ratio. As a result of the desired experiment, the proposed technique showed a better equal load balancing effect than the comparison technique, so it is expected to be more effective in a server cluster in a large and packet-flowing data center.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.427-429
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• 2000

본 논문에서는 3-way 디스패치(dispatch) 기반의 대표적인 기법들인 Resonate 사의 Central Dispatch 와 IBM사의 Network Dispatcher에 대해 비교, 분석하고 보다 나은 부하 분산 기법을 구현하기 위해 두 가지 기법의 장점들을 선택하여 다양한 트래픽 상태에 대해 부하 균등(Load-Balacing)과 부하 분산(Load-Sharing)기법을 동적으로 선택하여 동작할 수 있는 부하 분산 스케줄러를 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.796-798
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• 2005

본 논문에서는, 부하 분산의 대표적인 기법들 중에서 빠른 부하 분산을 수행하지만 workload의 이동 횟수가 많은 diffusion method와 느린 부하 분산을 수행하지만 workload의 이동 횟수가 매우 적은 messor의 두 가지 방식을 집합을 기반으로 하는 확산 전송 방식으로 융합하여, 효과적으로 부하 분산을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 또한 실험을 통하여, 제안된 기법이 부하 분산치 속도와 workload의 이동 및 이동을 위한 메시지의 증가 사이에서 적절한 trade-off를 제공하는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.354-360
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• 2005

웹 클러스터 시스템은 동일 서버 군에서 하나 이상의 서비스를 제공하여 비용대비 효과 면에서 높은 가용성 및 보다 빠른 서비스를 제공할 수 있는 시스템이다. 본 연구는 폭주하는 부하를 웹 클러스터 시스템 내의 각 서버에 균등하게 분산 시키는 방법에 대하여 연구하며, 부하 분산의 방법론 및 부하 분산 알고리즘을 제시한다. 기존의 WLC 알고리즘의 변형인 PWLC 알고리즘은 주기적인 웹 클러스터의 부하 측정을 통해 가중치를 적용하고 주어진 기간 동안 부하를 가중치에 따라 점진적으로 분산 시키는 방법이다. 이 알고리즘을 동일 기종 및 이기종 웹 클러스터 시스템에 적용하였고, 또한 기존에 제안된 DWRR 알고리즘과의 시뮬레이션을 통한 비교에서 제안된 PWLC 알고리즘이 보다 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.361-363
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• 2002

부하 분산 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 각 연산 노드들에 대한 부하수준을 잘 파악하여야 한다. 기존의 부하 분산 시스템들은 부하 측정기준(load metric)으로 실행 큐(run queue)에 있는 작업의 수(number of jobs)를 주로 이용한다. 그러나, 여러 프로세스들이 동시에 실행될 때, 각 프로세스의 실행이 서로의 성능에 미치는 정도인 프로세스간 독립수준(interprocess dependence level)을 고려하면 좀 더 정확하게 시스템 부하수준을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 시스템 성능에 실제로 영향을 미치는 프로세스들의 수를 의미하는 유효 작업의 수(effective number of jobs)라는 부하 측정기준을 적용하여 성능이 향상된 부하 분산 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.151-154
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• 2002

갈수록 증가하는 인터넷 사용자의 서비스 요구량에 대처하기 위해, 부하 분산 기능을 갖는 클러스터 시스템의 이용이 늘어가고 있다. 본 연구에서는 클라이언트에게 보다 향상된 응답 성능을 제공하기 위해 사용되는 RR(Round Robin), WRR(Weighted Round Robin), LC(Least Connection), WLC(Weighted Least Connection) 부하 분산 알고리즘에 대해서, 클라이언트로부터 인입되는 7 가지 요구 수신 패턴에 따른 부하 분산 응답 특성을 분석하고 그 결과를 논한다. 이를 위해, 실제 시스템의 측정 결과를 토대로 단위 시간 당 인입되는 클라이언트의 요구량 변화를 7 가지 패턴으로 분류하였고, 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server) 클러스터 시스템을 대상으로 7 가지 요구 패턴에 대한 부하 분산 응답 특성을 얻었다. 본 연구를 통해서 클라이언트 요구랑 변화 패턴에 따른 최적의 부하 분산 알고리즘을 제시할 수 있었다. 본 연구 결과는 향후 효율적인 동적 부하 분산 연구에 좋은 참고가 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.401-404
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• 2008

u-GIS 환경에서 발생하는 시공간 데이터는 지속적으로 발생하는 데이터 스트림의 특성을 갖으며, 그런 특성으로 인하여 데이터 발생량이 급격히 증가함에 따라 데이터 손실 및 시스템 성능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하 분산 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 그러나 기존의 연구 방식인 랜덤 부하 분산 방식과 의미적 부하 분산 방식은 현 u-GIS 환경에서 부하 분산 속도 및 질의 결과의 정확도 측면에 만족스럽지 못한 결과를 준다. 그래서 본 논문에서는 우선순위를 이용한 차등적 부하 분산(DLSM : Different Load Shedding using MAP table)기법을 제안한다. DLSM 기법은 등록된 공간질의의 공간연산을 통해 영역의 우선순위를 미리 부여하고, 데이터가 발생하여 질의 처리기로 유입되기 전 우선순위를 파악한다. 데이터는 우선순위 단계에 따라 유입량을 확인 후 삭제 여부가 결정된다. 결과적으로 부하 분산 속도와 질의 결과의 정확도를 향상시켰다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.7
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• pp.667-680
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• 2016

As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.