• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.724-726
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• 2001

이질적인 분산 컴퓨팅 환경에서의 브로드캐스트, 멀티캐스트 등과 같은 효율적인 그룹 통신은 매우 중요하다. 기존의 휴리스틱 알고리즘들은 각 단계에서의 최적의 해를 선택하기 때문에 지역적 최적(locally optimum)에 빠질 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 보다 합리적이고, 유용성 있는 edge 선택 기준을 제시하여, 효율적인 브로드캐스트 트리를 구성해주는 개선된 휴리스틱 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.1B
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• pp.27-32
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• 2003

This paper presents the Genetic Algorithm based Task Scheduling (GATS) method for the scheduling of programs with diverse embedded parallelism types in Distributed Parallel Systems, which consist of a set of loosely coupled parallel and vector machines connected via high speed networks The distributed parallel processing tries to solve computationally intensive problems that have several types of parallelism, on a suite of high performance and parallel machines in a manner that best utilizes the capabilities of each machine. When scheduling in distributed parallel systems, the matching of the parallelism characteristics between tasks and parallel machines rather than load balancing should be carefully handled with the minimization of communication cost in order to obtain more speedup. This paper proposes the based initialization methods for an initial population and the knowledge-based mutation methods to accommodate the parallelism type matching in genetic algorithms.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.69-75
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• 2006

Internet-based distributed computing environment have been developed for advanced science and engineering by sharing large-scale resources. Therefore efficient scheduling algorithms for allocating user job to resources in the Internet-based distributed computing environment are required. Many scheduling algorithms have been proposed. but these algorithms are not suitable for the Internet-based Distributed computing environment. That is the previous scheduling algorithm does not consider peer self-control. In this paper, we propose a Peer Availability Period Prediction Strategy for Internet-based distributed computing environment and show that our Strategy has better performance than other Strategy through extensive simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.521_523
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• 2009

최근 고유가에 따른 발전비용 증가와 교토의정서 발휘로 인한 $CO_2$ 저감의무 등 환경보전이라는 사회적 요구와 맞물려 새로운 신재생에너지 분야에 관심이 고조되고 있는 실정이다. 이러한 신재생에너지로 대표되는 풍력, 태양광, 연료전지 등을 이용하는 발전방식은 저용량의 발전으로 대규모 집중형 전원이 아니 전력 수요지 근방에서 설치되는 비교적 작은 규모의 분산형전원(DG;Distribution Generator)으로 배전선로에 직접 연계됨에 따라 배전계통에도 큰 변화가 일고 있다. 분산전원(DG)이 배전계통에 연계됨에 따라 전압변동에 따른 전압조정, 고조파 계통유입에 따른 전기품질, 계통고장시의 분산전원의 단독운전 방지, 고장전류의 분산에 따른 선로의 보호협조 등 다양한 새로운 문제점이 대두되고 있고 이를 해결하기 위해 연구개발 및 신기자재개발 등이 활발히 진행되고 있다. 현재 배전자동화시스템에 적용되고 있는 고장검출 알고리즘은 단방향으로 전기를 공급하던 전통적인 배전방식에서 단순 과전류요소에 의해 고장검출하는 알고리즘을 적용하고 있기 때문에 분산전원이 연계된 양방향 전기공급 배전계통에서는 정확하게 고장구간을 검출하기 어렵다. 이로 인해 고장판단 문제점과 보호기기의 오동작 등으로 정확하게 고장구간을 판단하지 못하여 광역정전이 발생되고 고장복구가 장시간 소요되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 양방향 전기공급 배전계통에서 고장이 발생시 고장점으로 유입되는 고장전류의 파형형태를 분석하여 고장 구간을 판단하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 또한 다기능 mFRTU(mFRTUmulti-function Feeder Remote Terminal Unit) 의 고장 구간 판단 알고리즘의 신뢰성을 검증하기 위해 실선로에서 실증시험을 시행하였으며, 그 결과를 분석하여 타당성을 제시하고자 한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.3
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• pp.263-274
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• 2010

Mutual exclusion that applied on existing systems was designed for static distributed systems. but now computing environments are going to mobile computing environments. Therefore a mutual exclusion algorithm in static distributed environments should be designed for new computing environments. So this paper proposes a mobile mutual exclusion algorithm to support the mutual exclusion of shared resources in mobile computer environments. Mobile computing resources as wireless hosts cause new issues because of their mobility and weakness and made mutual exclusion problem more complex than stationary distributed environments. So we proposed a new mobile token mutual exclusion algorithm with deadlock-free and starvation-free in mobile computing environments based on spanning tree topology and extend for mobile computing environments. The proposed algorithm minimizes message complexity in case of free hopping in cellular networks.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.2
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• pp.338-348
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• 1997

In this pater, we first propose a data distribution framework to resolve load imbalance and bucket oerflow in parallel hash join.Using the histogram equalization technique, the framework transforms a histogram of skewed data to the desired uniform distribution that corresponds to the relative computing power of node processors in the system.Next we propose an effcient parallel hash join algorithm for handing skwed data based on the proposed data distribution methodology.For performance comparison of our algorithm with other hash join algorithms.we perform similation experiments and actual exeution on COREDB database computer with 8-node hyperube architecture. In these experiments, skwed data distebution of the join atteibute is modeled using a Zipf-like distribution.The perfomance studies undicate that our algorithm outperforms other algorithms in the skewed cases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.363-365
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• 2000

현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용할 수 있도록 하는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS[4]의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이 정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 SP, WSP, SDP[3] 알고리즘에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.1-17
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• 2011

The performance of DHCS depends on the algorithm which schedules input DAG. However, as the task scheduling problem in DHCS is an NP-complete problem, heuristic approach has to be made. Task scheduling algorithm consists of task prioritizing phase and processor allocation phase, and most of studies are considering both phases together. In this paper, we focus on task prioritizing phase and propose a WPD algorithm which is optimized for task duplication based processor allocation method. For an evaluation of the proposed WPD algorithm, we combined WPD algorithm with processor allocation phase of HMPID, HCPFD, HCT algorithms, which are using task duplication based processor allocation method. The results show that WPD algorithm makes a better use of task duplication than conventional task prioritizing methods and provides 9.58% better performance than HCPFD algorithm, 1.31% than HCT algorithm.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.23 no.4
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• pp.73-85
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• 2022

In the era of the 4th industrial revolution, where automation and connectivity are maximized with artificial intelligence, the importance of data collection and utilization for model update is increasing. In order to create a model using artificial intelligence technology, it is usually necessary to gather data in one place so that it can be updated, but this can infringe users' privacy. In this paper, we introduce federated learning, a distributed machine learning method that can update models in cooperation without directly sharing distributed stored data, and introduce a study to optimize distributed consensus among participants without an existing server. In addition, we propose a pattern and group-based distributed consensus optimization algorithm that uses an algorithm for generating patterns and groups based on the Kirkman Triple System, and performs parallel updates and communication. This algorithm guarantees more privacy than the existing distributed consensus optimization algorithm and reduces the communication time until the model converges.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.195-198
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• 2006

분산형 데이터 마이닝에서는 의사결정나무 알고리즘을 사용한다. 의사결정나무 알고리즘을 사용하여 분산된 정보를 데이터 마이닝 하기 위해서 의사결정나무 구조 정보가 없는 에이전트에서는 의사결정나무 구조 정보를 가진 에이전트로부터 정보를 받아야 한다. 일반적으로 네트워크의 전승속도는 제한이 있고 환경마다 속도도 다르기 때문에 분산형 데이터 마이닝이 비분산형 데이터 마이닝 보다 효율적으로 실행되기 위해서 의사결정나무 구조 정보의 전송량이 최대한 작아야 한다. 본 논문에서 의사결정나무 구조 정보를 전달하는 방법과 그 정보를 보다 효율적으로 전송하는 구현방법에 대해 제시한다. (본 연구는 서울시 신기술연구개발지원사업의 지원에 의하여 이루어진 것임)