Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.07a
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pp.173-174
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2015
컨테이너 터미널에서 이적작업은 적하작업과 반출작업을 신속하게 처리하기 위해 장치장에 흩어져 있는 컨테이너들을 재배치하는 것이다. 본 연구는 수직 배치형 장치장 블록 내에서 컨테이너 재배치 작업계획 문제를 다룬다. 재배치 작업계획은 대상 컨테이너, 옮겨질 위치 그리고 재배치 작업 순서를 정하는 것이다. 본 연구는 재배치 작업시간, 반출작업, 적하작업의 가중시간 비용을 최소화하면서 재배치 작업동안 공간 가용성이 만족되도록 장치위치와 작업순서를 함께 결정하는 혼합정수계획모형을 개발하였다.
Jeong, Jae Hyup;Won, In Su;Yang, Hun Jun;Jeong, Dong Seok
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.11
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pp.117-126
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2014
In this paper, we propose an efficient algorithm which can relocate the datablock of an aircraft when it is overlapped. If the datablock which represents the aircraft information in the control display is overlapped, relocation without overlapping is necessary because it is difficult to control the air traffic in this situation. The proposed algorithm relocates the data block with minimum movement by considering the characteristics of datablock. The moving distance of minimum movement is calculated using the height or width of rectangle which is created during overlapping. And the moving direction of minimum movement is calculated by considering the directivity of the datablock. When the distance between the target symbol and datablock is distant enough, the relocation is carried out using the existing algorithm as a special case. The proposed algorithm shows improved performance in comparison with the existing algorithm due to the fact that it considers many different cases of the datablock.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.2
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pp.51-58
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2022
Blockchain technology is a system in which data from users participating in blockchain networks is distributed and stored. Bitcoin and Ethereum are attracting global attention, and the utilization of blockchain is expected to be endless. However, the need for blockchain data privacy protection is emerging in various financial, medical, and real estate sectors that process personal information due to the transparency of disclosing all data in the blockchain to network participants. Although studies using smart contracts, homomorphic encryption, and cryptographic key methods have been mainly conducted to protect existing blockchain data privacy, this paper proposes data privacy using matrix character relocation techniques differentiated from existing papers. The approach proposed in this paper consists largely of two methods: how to relocate the original data to matrix characters, how to return the deployed data to the original. Through qualitative experiments, we evaluate the safety of the approach proposed in this paper, and demonstrate that matrix character relocation will be sufficiently applicable in private blockchain environments by measuring the time it takes to revert applied data to original data.
Kim, Jun-Sang;Kim, Chang-Hyeon;Lee, Won-Joo;Jeon, Chang-Ho
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.11
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pp.9-15
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2014
In this paper, We propose a block reallocation algorithm for reducing network traffic in Hadoop cluster. The scheduler of Hadoop cluster receives a job from users. And the job is divided into multiple tasks assigned to nodes. At this time, the scheduler allocates the task to the node that satisfied data locality. If a task is assigned to the node that does not have the data(block) to be processed, the task is processed after the data transmission from another node. There is difference of workload among nodes because blocks in cluster have different access frequency. Therefore, the proposed algorithm relocates blocks according to the task allocation pattern of Hadoop scheduler. Eventually, workload of nodes are leveled, and the case of the task processing in a node that does not have the block to be processing is reduced. Thus, the network traffic of the cluster is also reduced. We evaluate the proposed block reallocation algorithm by a simulation. The simulation result shows maximum 23.3% reduction of network consumption than default delay scheduling for jobs processing.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2013.05a
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pp.39-40
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2013
최근 소셜 미디어의 성정과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서의 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이를 고려한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에 최적화된 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 데이터 재배치 알고리즘을 수행함으로써 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과 기존 기법에 비해 데이터 재배치 블록 비율이 약 75% 감소하였다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.1
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pp.97-104
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2016
Because of rapid growth of data size, the number of data storage has been increased. When using multiple data storages, a distribute file system is essential to insure the availability of data files. The power consumption is a major problem when using a distributed file system with many data storages. Previous works have aimed at reducing the energy consumption with efficient file block layout by changing some data servers into stand-by mode. The file block migration has not been seriously considered because migration causes large cost. But when we consider addition of a new data server or file, file block migration is needed. This paper formulates the minimization of data block migration as an ILP optimization problem and solves it using branch-and-bound method. Using this technique, we can maximize the number of stand-by data servers with the minimum number of file block movement. However, computation time of branch-and-bound method of an ILP optimization problem increases exponentially as the problem size grows. Therefore this paper also proposes a data block and data server grouping method to solve many small ILP problems.
Recently heterogeneous storage system such as hybrid hard disk drive (H-HDD) combining flash memory and magnetic disk is launched, according as the read performance of NAND flash memory is enhanced as similar to that of hard disk drive (HDD) and the power consumption of NAND flash memory is reduced less than that of HDD. However, the read and write operations of NAND flash memory are slower than those of rotational disk. Besides, serious overheads are incurred on CPU and main memory in the case that intensive write requests to flash memory are repeatedly occurred. In this paper, we propose the Least Frequently Used-Hot scheme that replaces the data blocks whose reference frequency of read operation is low and update frequency of write operation is high, and the data flushing scheme that rearranges the data blocks into the multi-zone of the rotation disk. Experimental results show that the execution time of the proposed method is 38% faster than those of conventional LRU and LFU block replacement schemes in I/O performance aspect and the proposed method increases the life span of Non-Volatile Cache 40% higher than those of conventional LRU, LFU, FIFO block replacement schemes.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.5
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pp.177-188
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2018
The scale of graph data has been increased rapidly because of the growth of mobile Internet applications and the proliferation of social network services. This brings upon the imminent necessity of efficient distributed and parallel graph processing approach since the size of these large-scale graphs are easily over a capacity of a single machine. Currently, there are two popular parallel graph processing approaches, vertex-centric graph processing and block centric processing. While a vertex-centric graph processing approach can easily be applied to the parallel processing system, a block-centric graph processing approach is proposed to compensate the drawbacks of the vertex-centric approach. In these systems, the initial quality of graph partition affects to the overall performance significantly. However, it is a very difficult problem to divide the graph into optimal states at the initial phase. Thus, several dynamic load balancing techniques have been studied that suggest the progressive partitioning during the graph processing time. In this paper, we present a load balancing algorithms for the block-centric graph processing approach where most of dynamic load balancing techniques are focused on vertex-centric systems. Our proposed algorithm focus on an improvement of the graph partition quality by dynamically reassigning blocks in runtime, and suggests block split strategy for escaping local optimum solution.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.1697-1700
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2005
파일에 대한 분할과 재결합은 네트워크를 통한 대용량 파일 전송 시에 자주 사용되는 연산이다. 위 연산들은 현재 유저 레벨의 어플리케이션에 의해 제공되고 있어 동일한 데이터를 외부 장치내에서 복사하는 불필요한 동작을 수행한다. 이러한 단점을 제거하기 위해 커널 레벨의 파일 시스템에 I-node 간의 디스크 블록 재배치를 수행하는 연산을 설계하였다. 그리고 새로운 분할과 재결합 연산을 구현한 파일 시스템 시뮬레이터로 실험을 수행하여 성능을 평가하였다. 결과적으로, 64Mbytes 크기의 파일에 대해 분할 연산은 399 배, 재결합 연산은 682 배의 수행 시간 감소를 보여주었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4A
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pp.328-335
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2005
bIn this paper, built-in self-repair(BISR) is proposed for semiconductor memories. BISR is consisted of BIST(Buit-in self-test) and BIRU(Built-In Remapping Uint). BIST circuits are required not oがy to detect the presence of faults but also to specify their locations for repair. The memory rows are virtually divided into row blocks and reconfiguration is performed at the row block level instead of the traditional row level. According to the experimental result, we can verify algorithm for replacement of faulty cell.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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