• The Journal of Information Systems
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• v.20 no.4
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• pp.163-180
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• 2011

실시간 유비쿼터스 환경의 규모성 향상을 위하여 각 처리 단계에 복수의 자원이 투입될 수 있다. 각 처리 단계에 복수의 자원이 배정되면 처리 단계 내에서 병렬로 처리되는 센서 데이터가 증가하기 때문에 후행 센서 데이터는 선행 센서 데이터의 처리 종료를 반드시 기다릴 필요가 없게 된다. 처리 과정이 서로 독립적인 센서 데이터들이 발생하면 후행 센서 데이터의 대기시간은 달라지게 된다. 본 연구에서는 복수의 자원이 사용 가능 할 때 후행 센서 데이터의 대기시간을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을통하여 센서데이터의증가가 대기시간 감소에얼마나 영향을 줄수 있는지를 알아보았다. 실험을 통해 얻어진 결과는 자원이 개수를 2배 증가시키면 대기시간의 감소는 2배 이상이라는 것이다. 복수의 자원을 각 처리 단계에서 센서데이터에 할당하는 방법에 따라 실험을 수행하였다. 첫 번째는 순차적으로 센서 데이터에게 자원을 할당하는 방법이고 두 번째는 자원이 처리해야 할 센서데이터 처리시간 합이 균등하도록 할당하는 방법이다. 두 가지 방법에 대한 실험으로 얻어진 결과는 자원을 할당함에 있어서 순차적으로 할당하는 것보다는 처리 시간 합이 균등하도록 자원을 할당하는 것이 대기시간 감소에 효과적이었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.123-124
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• 2013

비용대비 작업 처리의 효율을 위해서는 사용자들의 작업 요구사항에 적절한 자원을 선택하고 요구 작업을 적절한 할당된 자원에 스케쥴링하는 플랫폼이 필수적이다. 또한 이러한 플랫폼은 사용자의 SLA 에 따라 작업 처리 기한 안에 요구 비용 이내로 작업을 처리할 수 있도록 결정을 내릴 수 있어야 하고 요구 작업량의 변화에 따라 즉각 대응을 하기 위하여 실시간적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 복잡한 결정 사항들을 최적 판단으로 대신 처리해주는 미들웨어로 클라우드 자원 브로커 시스템을 사용할 수 있다. 클라우드 자원 브로커 시스템은 작업 스케쥴링과 자원 프로비저닝 등이 가격, 처리시간에 중요한 선택 및 수행을 한다. 기존의 많은 논문들에서의 작업 스케줄링은 다중 테넌트 정책의 클라우드가 제공하는 사용자들간의 가상 머신 독립에 초점을 두어 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정되도록 처리하는 방식이었다. 이는 병렬화의 정도가 낮은 어플리케이션의 경우 시스템 활용률이 낮아 자원 활용율이 떨어진다. 이를 다수의 작업을 멀티 태스킹, 멀티 스레드의 방법으로 하나의 가상 머신에서 처리하도록 하여 스레드 레벨 병렬화의 이점을 이용해 자원 이용률을 높임으로 효율을 높이고자 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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• 2016.10a
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• pp.56-57
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• 2016

본 논문에서는 클러스터 컴퓨팅 환경에서 가용한 자원의 추이를 고려한 자원 스케줄링 최적화 방법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 방법은 데이터 인텐시브 응용의 특성인 자원 추가에 따른 처리 성능의 선형적 확장성을 활용하는데, 사용자가 작업 수행을 위해 명시한 자원이 가용하지 않은 경우에 해당 자원이 가용해질 때까지 기다리는 것이 아니라 가용한 자원 상황 추이를 고려하여 융통성 있는 자원 할당을 하게 함으로써 자원 조각화를 최소화한다. 시물레이션을 통한 실험으로 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 자원 활용률과 처리량 측면에서 우수함을 검증하였다.

• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.39 no.2
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• pp.95-105
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• 2020

BACKGROUND: In this study, in order to verify the effects of supplemented organic amendment fertilizers recommended by the soil testing on cabbages, we used various amounts of organic amendment fertilizers. The amount of organic amendment fertilizers was decided by calculating each ratio of inorganic nitrogen, phosphorus, and potassium based on the recommended fertilizer composition. METHODS AND RESULTS: The cabbages subjected to treatments 1 and 2 showed similar or greater leaf colors (SPAD values), head heights, head widths, head weight, soil organic matter content, nitrate-nitrogen level, and conductivity after harvest, when compared with cabbages treated with chemical fertilizers. The phosphorus and potassium fixation in the soil were higher in the plot where cabbages were treated with chemical fertilizers, and the nutrient use efficiency was greater in the plots with organic amendments and mineral addition. CONCLUSION: The treatments 1 and 2 that were supplemented with 180-200% of nitrogen, 100-130% of phosphorus, and 185-250% of potassium in comparison to chemical fertilizers, applied by the inorganic ratios of nitrogen, phosphorus, and potassium can be used as organic amendment fertilizers for cabbages.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.344-347
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• 2009

데이터 스트림을 처리하기 위한 연속집계질의 수행 시 중복연산 및 메모리의 절약을 위하여 큐를 공유하는 자원공유기법이 연구되었다. 기존의 자원공유 기법들은 질의의 프리디킷이 일치할 때만 처리하기 때문에, 질의의 프리디킷이 차이가 나는 경우가 많은 다중공간 집계질의가 자주 요청되는 u-GIS 환경에서 효율적으로 중복영역을 처리할 수 있는 자원공유 기법이 요구된다. 본 논문에서는 공간영역을 효율적으로 그룹화하는 R-tree 의 특징을 이용하여 질의간의 중복영역을 그룹화하고 중복영역의 자원을 패인(Pane)구조를 이용하여 공유한다. 노드 수에 제한이 없고 레벨을 1로 하는 R-tree 로 유사한 위치의 질의들을 그룹화 한 후, 그 질의들의 영역이 겹쳐지는 부분을 패인을 이용해 집계 값을 공유하여 중복계산을 피하는 방법이다. 제안 기법은 공간 집계질의를 처리할 수 있고, 기존의 계층구조의 자원공유 기법을 사용할 때에 비해 자원을 적게 사용하고 질의 처리 시간을 단축시켰다. 성능평가를 통하여 제안기법이 메모리 사용량을 감소시키는 것을 보였으며, 질의 처리 속도가 증가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.125-126
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서, 모든 IT 자원은 가상화된 자원(Virtualized Resource)의 형태로 클라우드 서비스 사용자에게 제공되고 사용자는 자신이 점유한 시간만큼만 자원 사용 비용을 클라우드 서비스 제공자에게 지불하면 된다. 서비스 제공자는 서비스 사용자가 처리하고자 하는 어플리케이션의 특성을 고려하여 온디맨드(On-demand) 및 예약형(Reserved) 가상 자원 가격 정책을 제공한다. 따라서 서비스 사용자는 서비스 제공자의 제안 가격 정책을 기반으로 어플리케이션의 처리 예상 시간 및 지불 비용을 고려하여 효율적인 자원 요청 계획을 수립해야 한다. 본 논문에서는 클라우드 브로커링 시스템(Cloud Brokering System)을 통해 자원 할당 정책을 수행하여 연동된 다중 사용자에게 비용 효율적인 자원을 제공하는 구조 및 프로세스를 소개한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.4 s.101
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• pp.363-370
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• 2006

Currently, many people have been researching diverse mechansmims related to a resource access control in Grid environment. Mostly Grid user's resource access control was designed to authorize according to their attributes and roles. But, to provide Grid with resources continuously, a resource access based on utility computing must be controlled. So, in this paper we propose and implement mechanism that intergrates Grid accounting concept with resource access control. This mechanism calcuates costs of Grid service on the basis of accounting, and determines based on user's fund availibility whether they continue to make use of site resources or not. Grid jobs will be controlled according to a site resource access control policy only if the amount of available fund is less than its costs. If Grid job completed, resource consumer pays for the costs generated by using provider's idle resources. Therefore, this paper provides mechansim to be able to control user's resource access by Grid accounting, so that it is evaluated as the research to realize utility computing environment corresponding to economic principle.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.197-200
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 가상화된 자원 인스턴스를 할당받아 응용을 처리할 때 적절한 서비스질을 만족하면서도 자원 운용 비용을 최소화하는 것이 중요한 이슈로 연구되고 있다. 그리드 환경과는 달리 클라우드 환경에서는 모든 가상 자원 인스턴스는 작업의 처리시간이 아닌 고정된 자원 할당 시간을 기준으로 가격이 책정되므로 기존의 그리드 환경을 고려한 자원 스케쥴링 기법은 클라우드 환경에서는 부적절한 자원 낭비를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 가격 정책을 고려한 휴리스틱 기반의 자원 스케쥴링 기법을 제안하고 이를 워크플로우 응용에 적용시키고자 한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 Montage 프로젝트를 워크플로우 응용으로 채택하였고 이를 Openstack 기반 클라우드 플랫폼을 기반으로 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.129-132
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• 2003

그리드와 같은 대규모 컴퓨팅 자원이 연결되어 이용되는 분산처리 환경에서 가장 중요한 기능중에 하나가 자원 탐색(lookup)기능이다. 찾기 기능은 미리 정해진 형태로 지원을 등록하고 이 정보를 중앙에서 관리하는 단일기관이나 소규모로 분산된 컴퓨팅 자원을 공유하는 환경에서는 문제되지 않는다. 그러나 임의로 가입과 탈퇴가 가능하고 대규모로 자원이 연결된 그리드 환경에서는 빠른 자원 탐색이 성능의 기본 요소가 된다. 이 논문에서 그리드 환경에서 자원탐색 방법으로 분산형 자원탐색 방법인 Chord시스템을 이용하고 자원탐색방법을 신뢰성 있게 유지하기 위해 메시지큐를 이용하여 시스템을 모델링하고 시스템을 설계한 내용을 기술하였다. 이를 위하여 Chord시스템에 Message Queue System을 통합하여 응용 프로그램에서 요청한 자원탐색을 메시지 큐에 저장하여 노드가 failure되거나 네트워크가 분할이 되더라도 메시지 큐에 저장된 내용을 바탕으로 일관성을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.