• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.337-338
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• 2018

본 논문에서는 개발자가 범용 리눅스 운영체제에서 유연하게 시스템의 실시간성 향상을 이뤄낼 수 있도록 자원재배치 모듈을 통한 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 범용 리눅스 운영체제 기반이기 때문에 기존의 Cyber-Physical System (CPS)에 쉽게 적용이 가능하며, 실시간성을 필요로 하는 새로운 CPS 프로젝트의 개발 속도 향상시킬 것으로 예상된다. 또한, 실험결과 자원 재배치를 진행한 애플리케이션의 평균 처리율이 20%이상 증가한 것을 알 수 있다. 추후 메모리, I/O장치 등 다양한 자원에 대하여 모니터링을 진행하고 자원을 재배치 할 수 있는 플랫폼으로 확장할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.769-772
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• 2012

가상화 환경은 한 대의 서버에 여러 개의 가상 머신을 생성하여 독립적인 운영체제를 실행시킨다. 이러한 서버는 가상 머신에 서버의 자원을 할당하여 작업을 처리하고, 작업의 증가로 인해 가상 머신의 자원이 부족하게 되면 서버의 자원을 재할당 한다. 그러나 서버 자원의 확장이 어려운 경우 과부하 상태가 되어 가상 머신의 자원 부족을 해결할 수 없다. 또한 가상 머신을 다른 서버에 재배치 시킴으로써 서버의 과부하 문제를 해결하고자 하였으나, 서버 선정 과정이 단순하여 유휴자원을 확보하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 가상 머신을 재배치시키는 기법을 제안한다. 또한 기존 재배치 알고리즘과 제안한 알고리즘에 대한 성능평가를 한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.21 no.2
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• pp.59-67
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• 2012

A grid computing consists of the physical resources for processing one of the large-scale jobs. However, due to the recent trends of rapid growing data, the grid computing needs a parallel processing method to process the job. In general, each physical resource divides a requested large-scale task. And a processing time of the task varies with an efficiency and a distance of each resource. Even if some resource completes a job, the resource is standing by until every divided job is finished. When every resource finishes a processing, each resource starts a next job. Therefore, this paper proposes a dynamic resource reallocation scheduling model (DDRSM). DDRSM finds a waiting resource and reallocates an unfinished job with an efficiency and a distance of the resource. DDRSM is an efficient method for processing multiple large-scale jobs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.44-46
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• 2017

본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 서버통합과 동시에 서버들의 자원 활용률을 증가시키기 위해 실행되는 가상머신 재배치가 수행되고 난 후에 가상머신들의 상태를 관리하기 위한 기법에 관한 모델을 제안한다. 가상머신 재배치에는 많은 문제점이 발생한다. 재배치 알고리즘으로 인한 서버 통합 시간이 증가되는 문제점도 있지만 재배치를 수행하면서 발생하는 가상머신 마이그레이션으로 인한 전체적인 클라우드 시스템의 부하를 예로 들 수 있다. 제안하는 기법은 가상머신들의 재배치 알고리즘 수행 도중 발생 할 수 있는 문제점과 재배치 이후에 가상머신들의 구동 시간이 종료되어 자연스럽게 할당이 해제되는 경우에 발생하는 문제점을 해결 할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.11
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• pp.1-7
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• 2014

In this paper, we propose a virtual machine(VM) remapping scheme that reduces VM relocation time on a cloud cluster. The proposed scheme finds VMs that should be migrated in sequence from a given VM map, and exchanges destinations of some VMs among them to reduce the VM relocation time. The VMs, the destinations of which will be exchanged, are chosen based on the amount of physical machine's available resources and migration completion time. The exchange of destinations is repeated until the VM relocation time cannot be shortened any further. Through a simulation, we show that the proposed scheme reduces VM relocation time by 42.7% in maximum.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1995.06a
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• pp.421-424
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• 1995

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.103-104
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• 2019

본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network, WSN) 환경에 배치되어 있는 각 센서들의 데이터 수집을 위한 싱크(Sink)가 일정 주기로 재배치되는 싱크 마이그레이션(Migration) 과정에서 센서 데이터를 종합하여 싱크로 전송하는 클러스터 헤드(Cluster Head, CH)의 자원 효율성 증대를 위해 중간 경로를 활용한 센서 할당 기법을 제안한다. 본 논문에서는 WSN 환경을 바탕으로 해당 기법을 적용하여 싱크 재배치 과정을 시뮬레이션 하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 클러스터 헤드의 자원 효율성 및 전체 센서 데이터의 수집률이 향상되었다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.12
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• pp.568-575
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• 2008

Server consolidation by sever virtualization can make one physical machine(PM) to run several virtual machines simultaneously. Although It is attractive in cost, it has complex workload behaviors. For that reason, efficient resource management method is required. Dynamic relocation of virtual machine(VM)[3,4] by live migration[1,2] is one of resource management methods. We proposed SCOA(Server Consolidation Optimizing Algorithm) : a fine-grained load balancing mechanism worked on this dynamic relocation mechanism. We could obtain accurate resource distribution information through pointed physical machines on multi dimensional resource usage coordination, so we could maintain more balanced resource state. In this paper, we show the effectiveness of our algorithm by comparison of experimental results between SCOA and sandpiper[3] by software simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.175-176
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• 2011

협업 컴퓨팅 환경은 컴퓨팅, 네트워크 자원을 통하여 연구자들간의 협력을 하는 일련의 작업 과정을 의미한다. 사람이 포함되어 있는 복잡한 연구환경에서 워크플로우 기반의 작업 수행은 협업환경을 위해 유용하게 사용된다. 하지만 자원의 예기치 못한 자원의 성능 저하는 전체 워크플로우의 성능을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 워크플로우 자원 스케줄링에 있어서 최초에 결정되어 할당된 자원을 재배치 시키는 재구성 기법을 통하여 워크플로우 응용의 성능 저하를 개선하고자 한다.

• International Area Studies Review
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• v.14 no.3
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• pp.388-419
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• 2010

The aim of the study is to create a theoretical model and hypotheses on competitive advantages of exporting SMEs. For this we have proposed an integrated model in which learning competences and dynamic capabilities should have an influence on competitive advantages of the SMEs. This study have examined the influence of integrating and reconfigurating capability respectively. As a result, the learning competences had positive influences in dynamic capabilities and to the cost and service competitive advantage. To integrating capabilities had positive influences in competitive advantage. Besides, dynamic capabilities playing significant intermediate role only for the cost advantage through the analysis of intermediate effects of learning competence to the dynamic capabilities.