• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.960-966
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터 네트워크를 위한 견고한 분산방식 상호배제 생성 알고리즘을 소개한다. 현존하는 분산방식 상호배제 생성 알고리즘의 두 가지 큰 문제는 상호배제 생성을 위하여 필요한 메시지의 수를 어떻게 줄이느냐 하는 것과 노드고장시 얼마나 효율적으로 대처하느냐 하는 것이다. 소개되는 알고리즘은 적은 수의 메시지를 사용하고 복잡한 절차가 필요 없이 지능적인 노드고장 메시지를 사용하여 노드고장에 대처한다. 또한 부하가 많은 경우에 더 효율적이며 다수의 노드가 동시에 고장난 경우에도 작동이 가능하다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.287-295
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• 2010

In this paper, we introduce a novel approach to optimization algorithm which is a distributed Mean field Genetic algorithm (MGA) implemented in MPI(Message Passing Interface) environments. Distributed MGA is a hybrid algorithm of Mean Field Annealing(MFA) and Simulated annealing-like Genetic Algorithm(SGA). The proposed distributed MGA combines the benefit of rapid convergence property of MFA and the effective genetic operations of SGA. The proposed distributed MGA is applied to the channel routing problem, which is an important issue in the automatic layout design of VLSI circuits. Our experimental results show that the composition of heuristic methods improves the performance over GA alone in terms of mean execution time. It is also proved that the proposed distributed algorithm maintains the convergence properties of sequential algorithm while it achieves almost linear speedup as the problem size increases.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.10
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• pp.561-572
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• 2002

Deadlock detection in distributed systems is considered difficult since no single site knows the exact information on the whole system state. This paper proposes a time-efficient algorithm for distributed deadlock detection and resolution. The initiator of the algorithm propagates a deadlock detection message and builds a reduced wait-for graph from the information carried by the replies. The time required for deadlock detection is reduced to half of that of the other algorithms. Moreover, any deadlock reachable from the initiator is detected whereas most previous algorithms only find out whether the initiator is involved in deadlock. This feature accelerates the detection of deadlock. Resolution of the detected deadlock is also simplified and precisely specified, while the current algorithms either present no resolution scheme or simply abort the initiator of the algorithm upon detecting deadlock.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.2
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• pp.157-162
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• 2010

We present a new distributed genetic algorithm that can be used to extract useful information from distributed, large data over the network. The main idea of the proposed algorithms is to determine how many and which individuals move between subpopulations at each site adaptively. In addition, we present a method to help individuals from other subpopulations not be weeded out but adapt to the new subpopulation. We used six data sets from UCI Machine Learning Repository to compare the performance of our approach with that of the single, centralized genetic algorithm. As a result, the proposed algorithm produced better performance than the single genetic algorithm in terms of the classification accuracy with the feature subsets.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.2
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• pp.343-349
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• 2018

The proposed hybrid algorithm combines the benefits of rapid convergence property of mean filed annealing(MFA) and the effective genetic operations of simulated annealing-like genetic algorithm(SGA). This algorithm is applied to the isotropic material stock cutting problem, especially to glass cutting in distributed computing environments base on MPI called message passing interface. The glass cutting is to place the required rectangular patterns to the given large glass sheets resulting in reducing the wasted scrap area. Our experimental results show that the heuristic method improves the performance over the conventional ones by decreasing the scrap area and maximum execution time. It is also proved that the proposed distributed algorithm maintains the convergence properties of sequential one while it achieves almost linear speedup as the problem size increases.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.3
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• pp.236-242
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• 2004

In this paper, we propose an approach to parallelize a load balancing algorithm that was shown to be very effective in distributing workload for parallel computations. Load balancing algorithms are required in executing parallel program efficiently As a parallel computation model, we used dynamically growing tree structure that can be found in many application problems. The load balancing algorithm tries to balance the workload among processors while keeping the communication cost under certain limit. We show how the load balancing algorithm is effectively parallelized on mesh and hypercube interconnection networks, and analyzed the time complexity for each case to show that parallel algorithm actually reduced the various overhead.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.27-28
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• 2007

본 논문은 배전계통을 운영함에 있어서 배전자동화 시스템의 가장 중요한 기능인 정전복구 기능에 대해서 현재의 중앙집중 방식에서 분산형으로 보다 효율적인 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 분산형으로 처리하기 위하여 단말장치들을 Intelligent 기능에 능동 자율학습 기능을 보완할 수 있는 Multi-Agent 기법을 알고리즘에 도입하였다. 기존의 agent 기법을 응용한 연구는 적용 대상이 불분명한데 반해 본 논문에서는 적용 대상도 분명하고 현재 계통에도 바로 적용이 가능한 알고리즘을 제안하였다. 또한 Multi-Agent 기반 분산형 정전복구 시스템의 약점이라 할 수 있는 통신망 보안에 대해서 위협사례들을 분석하고, 이 위협들에 대한 보안알고리즘 적용방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘들을 PC 기반으로 예제계통을 꾸며 그 성능을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.11b
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• pp.274-276
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• 2005

배전계통 상태추정이란 배전계통을 운영하고 제어하기 위하여 모선전압, 선로조류, 모선부하와 같은 상태변수들의 측정된 값을 이용하여 여러가지 운영에 필요한 정보를 활용하고 배전계통으로부터 측정치에 기초하여 미지의 상태변수들을 추정하는 것이다. 변전소 제어센터에 있는 SCADA 시스템은 실시간으로 배전계통을 모니터링하고 제어하기 위하여 전력계통을 주기적으로 스캔하고 엄청난 양의 데이터를 획득하여 처리한다. 이들 측정값들은 유효전력, 무효전력, 전압, 전류, 스위치나 차단기의 상태들이다. 이들 데이터들은 중앙전력계통 제어센터나 지역제어센터로부터 산발되어 있는 정보를 대부분 RTU를 통하여 획득하게 된다. 이러한 이유로 배전계통의 상태추정은 송전계통과는 달리 배전계통 자체가 토폴로지상으로 산발되어 있을 뿐만 아니라 대규모이기 때문에 분산형으로 구성하여 처리하는 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 배전계통에 대한 분산형 상태추정기의 알고리즘을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.979-982
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• 2010

최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP 가 제안되었다. 하지만 TARP 의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도 평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 에너지 인식 트래픽 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 트래픽 분산 기법(TARP)과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.10
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• pp.553-561
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• 2004

Leader election is an important problem in developing fault-tolerant distributed systems. As a classic solution for leader election, there is Garcia-Molina's Bully Algorithm based on time-outs in synchronous systems. In this paper, we re-write the Bully Algorithm to use a failure detector instead of explicit time-outs. We show that this algorithm is more efficient than the Garcia-Molina's one in terms of the processing time. That is because the Bully_FD uses FD to know whether the process is up or down so fast and it speed up its execution time. Especially, where many processes are connected in the system and crash and recovery of processes are frequent, the Bully_FD algorithm is much more efficient than the classical Bully algorithm in terms of the processing time.