• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.1
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• pp.87-92
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• 2011

Server overload is directly proportional to requested image data size in a image processing. If request data are increase then system is overloaded in a image processing system. For the reduce of server bottle neck, we will be able to consider a distributed processing. Simple distributed processing system can solve server bottleneck and system overload but high cost system requirements. In this paper, Proposes a new distributed image processing system. Object activation technology are being grafted on to simple distributed processing system. It can optimize the user of system resources and can reuse idle system resources in network.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.4
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• pp.533-545
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• 2014

According to the evolving of IT technologies, the amount of data we are facing increasing exponentially. Thus, the technique for managing and analyzing these vast data that has emerged is a distributed processing system of big data. A quality evaluation for the existing distributed processing systems has been proceeded by the structured data environment. Thus, if we apply this to the evaluation of distributed processing systems of big data which has to focus on the analysis of the unstructured data, a precise quality assessment cannot be made. Therefore, a study of the quality evaluation model for the distributed processing systems is needed, which considers the environment of the analysis of big data. In this paper, we propose a new quality evaluation model by deriving the quality evaluation elements based on the ISO/IEC9126 which is the international standard on software quality, and defining metrics for validating the elements.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.427-429
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• 2001

인터넷을 기반으로 시스템의 규모가 점차 커짐에 따라 연합된 시스템으로 변화되고 있으며, 더 나아가서는 이러한 분산 시스템들이 모여 보다 광범위한 광역 분산처리 환경을 조성하고 있다. 이러한 환경을 이루어 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 다양한 중복된 성질을 갖는다. 일반적인 객체들을 찾는 방법으로 객체의 이름에 따른 서비스가 대부분이다. 그러나 점차 객체가 갖는 서비스 내용(속성)을 이용하여 객체를 검색하는 메커니즘의 필요성이 높아지고 있다. 광역 분산처리 환경에서는 객체가 갖는 이름과 속성에 따라 네이밍과 트레이딩 기능을 모두 사용하여 사용자에게 투명한 서비스를 제공해야 한다. 따라서 본 논문에서는 광역 분산 환경에서 네이밍과 트레이딩 서비스의 기능을 혼합한 바인딩 서비스 모델을 제시한다. 이는 이름과 속성기반의 단일 객체뿐만 아니라 중복객체의 효과적인 탐색과 바인딩시 부하분배를 꾀하여 네트워크 상의 부하 균형화를 유지하도록 한다. 이를 위해, 먼저 분산 객체에 대한 모델을 제시하고, 이들을 바인eld 처리 방안 그리고 연합을 위한 모델을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.350-354
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• 2007

인터넷 사용에 따른 수많은 정보의 요청을 처리하기 위해 웹 서버 클러스터 기법에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 웹 서버 클러스터 기법은 사용자들의 많은 요청을 하나의 서버에서 처리하지 않고 다수의 서버가 처리한다. 따라서 클러스터를 구성하는 다수의 서버가 클라이언트의 요청을 적절하게 분배하여, 웹 서버가 응답해야 할 부하를 분담해야 한다. 특히 금융 웹 서비스와 같은 특정 시간에 부하가 집중되는 환경에서 최소한의 클라이언트의 요청에 대한 서비스를 제공해야 한다. 이번 연구에서 DNS 기반 부하 분산 기법 및 디스패쳐 기반 부하 분산 기법을 이용한 경험적 동적 부한 분산 기법 적용을 통해 각 기법의 약점을 줄이고 부하가 급격히 증가한 시점에 전체 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않는 기법에 대하여 논한다. 혼합 기법을 사용하기 위해 웹서버 및 디스패처의 부하 정보를 수집하고 실험을 통해 얻은 한계치를 결정한다. 그리고 이 한계치를 이용하여 부하 분산 기법을 변경함으로써 최소한의 서비스를 제공할 수 있다. 실험을 통해 제시된 부하 분산 기법이 높은 부하 상태를 보이는 시점에서 최소한의 서비스를 사용자에게 제공하여 최악의 경우를 막을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.174-177
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• 2015

최근 Social, Mobile, IoT 등에 기반한 비즈니스 데이터의 폭증과 함께 이를 저장하고 처리하기 위한 Big Data 플랫폼, 분산 스토리지 기술 등이 사용되고 있다. 최근 제안된 분산 스토리지들은 클라우드 기반 기술과 Scale-Out 아키텍처를 적용하여 데이터의 증가에 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 분산 스토리지의 노드가 수백 대 이상으로 증가하는 경우 수작업을 통한 관리방법으로는 운영관리는 불가능하며 자동화된 운영관리와 모니터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 GlusterFS 분산 스토리지를 대상으로 네트워크, 서버, 디스크, 스토리지 서비스 등 시스템 상태를 구간별로 모니터링할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 분산 스토리지 전체 인프라에 대한 모니터링과 스토리지 서비스 수준을 모니터링 할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.182-184
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• 2012

클라우드 컴퓨팅이 많은 관심을 받고 발전하면서 여러 IT선도업체에서 클라우드 컴퓨팅 기술 개발에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 대부분의 데이터를 서버에 저장한다. 이러한 이유로 클라우드 환경에서 사용되는 파일 시스템은 기존의 파일 시스템 보다 많은 데이터를 저장하게 된다. 이에 따라 많은 데이터를 처리하기 위해서 클라우드 환경에서는 분산 파일 시스템 기술을 활용하고 있다. 또한 분산 파일 시스템은 네트워크상의 여러 스토리지 서버에 데이터가 분산되어 저장되기 때문에 데이터의 관리뿐만 아니라 성능, 장애 허용, 보안 등의 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문에서는 XtreemFS, Ceph, GlusterFS, MooseFS 등의 분산 파일 시스템들을 기능적 측면에서 살펴보고, 각 분산 파일 시스템을 본 논문에서 제안하는 기능적 평가요소 측면에서 비교하고 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.64-66
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• 2016

대규모 데이터 센터는 클라우드 컴퓨팅을 가능하게 하고, 빅데이터 처리를 위해 널리 쓰이는 HDFS 혹은 MapReduce, Dryad와 같은 프레임워크는 분산 처리 환경에서 운영하는 것을 기반으로 설계되어 있어 일대일이 아닌 다대일 통신이 빈번히 발생한다. TCP Incast 문제는 다대일 통신에서 발생하는 문제로 단일 상위 서버에서 다수의 하위 서버로 일을 요청할 때, 요청된 결과가 단일 상위 서버로 동시에 응답할 때 발생한다. 기존의 분산 처리 환경에서는 작은 데이터를 처리하기 때문에 단일 상위 서버에서의 데이터 처리 부담이 적었다. 하지만 빅데이터를 처리하는 분산 처리 환경에서는 블록 단위의 큰 데이터를 처리하므로 데이터 처리 시간에 민감한 메시지 데이터에서 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급격한 처리량 붕괴를 일으킬 수 있는 TCP Incast 문제 완화 알고리즘에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.256-256
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• 2009

에폭시수지에 층상실리케이트 나노입자를 충진함량별로 충진시킨 나노콤포지트를 제조하여 충진함량의 변화와 분산제 첨가를 통하여 분산제효과를 조사하였다, 충진함량의 변화는 1, 3, 5, 7, 9wt%과 분산제 변화를 05, 1.5, 2.5wt%로 구조적, 열적, 전기적 특성을 조사하였다. 분산처리는 초음파 기법을 적용하여 분산하였다. 구조적 특성으로 X-RD조사한 결과 0.5wt%분산제처리를 한 경우 완전한 박리를 가져오지 못하였고, 부분적인 박리를 가져왔다. 이는 분산제 처리량이 나노입자 표면정체를 제어할수 없기 때문으로 사료된다. 분산제 1.5wt%를 첨가한경우로 충진함량별 X-RD특성은 1wt%는 완전한 박리를 나타내었고 함량의 증가에 따라 박리정도가 약간 낮아지는 경우를 알 수 있다. 이런 경우 전기적특성중 단시간 절연파괴특성에서 나타내고 있다. 충진함량이 낮을수록 스케일파라미터의 값이 높고, 함량이 증가할수록 낮아지는 경우이다. 이는 분산정도에따라 절연파괴강도에 영향을 주고 있음을 알 수 있다. 열적특성에서 유리천이온도는 1,3,5wt%에서는 증가하는 결과를 더욱 충진함량이 증가하면 오히려 감소되는 특성을 나타내고 있다. 결국은 분산정도에따라 전기적 특성 및 열적특성이 크게 변화되는 특성을 나타내었다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.7
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• pp.914-927
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• 2008

Grid database management systems are used for large data processing, high availability and data integration in grid computing. Furthermore the grid database management systems are in the use of manipulating the queries that are sent to distributed nodes for efficient query processing. However, when the query processing is concentrated in a random node, it will be occurred with imbalance workload and decreased query processing. In this paper we propose a load balancing method for query processing based on cache Management in grid databases. This proposed method focuses on managing a cache in nodes by cache manager. The cache manager connects a node to area group and then the cache manager maintains a cached meta information in node. A node is used for caching the efficient meta information which is propagated to other node using cache manager. The workload of node is distributed by using caching meta information of node. This paper shows that there is an obvious improvement compared with existing methods, through adopting the proposed algorithm.

• Journal of Korean Electronics
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• v.4 no.11
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• pp.78-83
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• 1984