• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.165-168
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• 2003

네트워크 시스템이 발달하면서 다양한 컴퓨터들을 연결하는 클러스터링 시스템 구축이 용이해졌다. 이러한 이기종 클러스터 환경을 구축함에 있어서 노드들간의 성능 분균형으로 인한 문제가 야기되는데 본 논문에서는 Message Passing 방식을 이용한 클러스터링을 구축함에 있어서 노드들의 자원의 정보를 이용하여 메모리의 과부하를 최대한 예방하여 작업을 메모리 여유가 있는 노드로 이주시킴으로써 시스템 안정성과 자원을 균등하게 사용할 수 있도록 제안하였다. 제안한 알고리즘을 구현하기 위해서 이기종 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 2차원 열에너지 전도 계산과 Matrix 곱셈 프로그램을 이용하여 제안한 알고리즘과 GSS, Send 알고리즘, Weighted Factoring알고리즘들과 상대 비교를 하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.5
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• pp.195-202
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• 2008

In this paper, To improve the effectiveness of security enforcement, the first contribution in this work is that we present a clustered heterogeneous WSN(Wareless Sensor Network) architecture, composed of not only resource constrained sensor nodes, but also a number of more powerful high-end devices acting as cluster heads. Compared to sensor nodes, a high-end cluster head has higher computation capability, larger storage, longer power supply, and longer radio transmission range, and it thus does not suffer from the resource scarceness problem as much as a sensor node does. A distinct feature of our heterogeneous architecture is that cluster heads are equipped with TC(trusted computing) technology, and in particular a TCG(Trusted Computing Group) compliant TPM (Trusted Platform Module) is embedded into each cluster head. According the TCG specifications, TPM is a tamper-resistant, self-contained secure coprocessor, capable of performing cryptographic functions. A TPM attached to a host establishes a trusted computing platform that provides sealed storage, and measures and reports the integrity state of the platform.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.333-335
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• 2022

원격 하드웨어 관리 기술은 BMC 관리 기술을 사용하여 자사의 하드웨어를 원격으로 제어하고 모니터링 할 수 있는 여러 기능들을 제공하며, 이를 기반으로 대규모의 클러스터 관리를 담당한다. 자체적인 서버 관리 기술로 Dell의 iDRAC, HP의 iLO, Supermicro의 SSM 등이 있으며, 클러스터 관리 도구로는 BCM, Warewulf, xCAT, Grendel 등이 활용된다. 그러나 대부분의 자체 하드웨어 서버 관리기술은 단일 서버 관리 기능만 지원하거나, 하드웨어 센서를 추가하거나 수정할 수 있는 관리 기능을 지원하지 않는다. 또한 대규모를 지원하는 주요 클러스터 관리 도구도 관리되는 서버의 종류가 제한되거나, 지원되는 하드웨어 센서를 추가하거나 수정하기 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 각각 다른 하드웨어 센서 아이디를 가지고 있는 여러 서버들로 이루어진 대규모 이기종 하드웨어를 통합적으로 관리, 제어, 모니터링하기 위한 센서 템플릿 기술을 소개한다.

• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.37-39
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• 2022

KISTI(한국과학기술정보연구원)는 슈퍼컴퓨터 5호기 메인시스템인 Nurion과 보조시스템인 Neuron을 연구자들에게 서비스하고 있다. Neuron은 메인시스템인 Nurion이 Intel Knights Landing 프로세서가 장착된 클러스터로 구성됨에 따라 인공지능, 빅데이터에 관한 연구 인프라 수요를 충족시키기 위해 GPU를 장착한 이기종 클러스터로 구성되어 있다. Neuron은 연구자들에게 효율적으로 계산 자원을 배분하기 위해 SLURM 작업배치스케줄러의 공유노드 정책을 이용하여 한 개의 계산노드에서 다수 개의 작업이 수행될 수 있는 환경으로 서비스되고 있다. 본 논문에서는 공유노드 정책으로 운영 중인 클러스터 시스템에서 작업별로 GPU 사용 통계 데이터를 생성하는 기법을 소개한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.6
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• pp.507-513
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• 2004

In this paper, we consider the methodology of efficient resource usage, specially web clustering system. We develope an algorithm that distributes the load on the web cluster system to use the system resources, such as system memory equally. The response time is chosen as a performance measure on the various clustering models. And based on the concurrent user to the web cluster system, the response time is also examined as the number of users increases. Simulation experience with this algorithm shows that the response time seems to have a good results compare to those with the other algorithm. And, also the effectiveness of clustered system becomes better as long as the number of concurrent user increases. The usage of developed algorithm is more useful when the system consists of many different sub-systems, a heterogeneous clustering system.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.3
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• pp.215-224
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• 2003

Since there are various networks and heterogeneity of nodes in Internet, the existing load-sharing algorithms are hardly adapted for use in Internet-based clustering systems. Therefore, in Internet-based clustering systems, a load-sharing algorithm must consider various conditions such as heterogeneity of nodes, characteristics of a network and imbalance of load, and so on. This paper has proposed an expanded-WF algorithm which is based on a WF (Weighted Factoring) algorithm for load-sharing in Internet-based clustering systems. The proposed algorithm uses an adaptive granularity strategy for load-sharing and duplicate execution of partial job for fault-tolerance. For the simulation, the to matrix multiplication using PVM is performed on the heterogeneous clustering environment which consists of two different networks. Compared to other algorithms such as Send, GSS and Weighted Factoring, the proposed algorithm results in an improvement of performance by 55%, 63% and 20%, respectively. Also, this paper shows that It can process the fault-tolerance.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.7
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• pp.12-19
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• 2020

The clustered heterogeneous wireless sensor network is comprised of sensor nodes and cluster heads, which are hierarchically organized for different objectives. In the network, we should especially take care of managing node resources to enhance network performance based on memory and battery capacity constraints. For instances, if some interesting events occur frequently in the vicinity of particular sensor nodes, those nodes might receive massive amounts of data. Data congestion can happen due to a memory bottleneck or link disconnection at cluster heads because the remaining memory space is filled with those data. In this paper, we utilize drones as mobile sinks to resolve data congestion and model the network, sensor nodes, and cluster heads. We also design a cost function and a congestion indicator to calculate the degree of congestion. Then we propose a data congestion map index and a data congestion mapping scheme to deploy drones at optimal points. Using control variable, we explore the relationship between the degree of congestion and the number of drones to be deployed, as well as the number of drones that must be below a certain degree of congestion and within communication range. Furthermore, we show that our algorithm outperforms previous work by a minimum of 20% in terms of memory overflow.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.612-614
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• 2012

센서 네트워크는 센싱 기능과 데이터 처리 그리고 무선 통신기능을 갖춘 많은 노드로 이루어져 있다. 센서 노드는 제한적인 CPU, 배터리 그리고 저장공간과 같은 제약사항을 가지고 있기 때문에 시간이 지날수록 노드의 수명이 다해 전체 적인 네트워크의 성능은 감소하게 된다. 본 논문에서는 이기종 센서 네트워크에서 노드 개수에 따른 작업 수행 시간의 분석을 통해 센서 네트워크의 수명을 판단한다. 성능 평가 결과 계층 기반의 라우팅 기법의 경우 클러스터 수의 비율이 네트워크의 수명에 큰 영향올 주는 것을 알 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.2
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• pp.7-17
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• 2015

To provide scalability, wireless sensor network has cluster-based architecture. Wireless sensor network can be implemented based on the IEEE 802.15.4 which is exploited in 2.4GHz ISM frequency band. Since this frequency band is used for various data communication, network status of wireless sensor networks frequently changes according to wireless environment. Thus, wireless channel selection to avoid reduction of transmission efficiency is required. This paper estimates network status using the information that a cluster-head collects in a cluster. Through objective function with throughput, RSSI level and reliability as input parameters, this paper proposes proper wireless channel selection. Simulation results show that the proposed method maintains transmission efficiency even though network status changes.