• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2824-2837
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• 2019

Container technologies are widely used in infrastructures to deploy and manage applications in cloud computing environment. As containers are light-weight software, the cluster of cloud applications can easily scale up or down to provide Internet-based services. Container-based applications can well deal with fluctuate workloads by dynamically adjusting physical resources. Current works of scheduling applications often construct applications' performance models with collected historical training data, but these works with static models cannot self-adjust physical resources to meet the dynamic requirements of cloud computing. Thus, we propose a self-adaptive automatic container scheduling framework AutoScale for cloud applications, which uses a feedback-based approach to adjust physical resources by extending, contracting and migrating containers. First, a queue-based performance model for cloud applications is proposed to correlate performance and workloads. Second, a fuzzy Kalman filter is used to adjust the performance model's parameters to accurately predict applications' response time. Third, extension, contraction and migration strategies based on predicted response time are designed to schedule containers at runtime. Furthermore, we have implemented a framework AutoScale with container scheduling strategies. By comparing with current approaches in an experiment environment deployed with typical applications, we observe that AutoScale has advantages in predicting response time, and scheduling containers to guarantee that response time keeps stable in fluctuant workloads.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.2018-2043
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• 2022

Nowadays, COVID-19 infections are influencing our daily lives which have spread globally. The major symptoms' of COVID-19 are dry cough, sore throat, and fever which in turn to critical complications like multi organs failure, acute respiratory distress syndrome, etc. Therefore, to hinder the spread of COVID-19, a Computerized Doughty Predictor Framework (CDPF) is developed to yield benefits in monitoring the progression of disease from Chest CT images which will reduce the mortality rates significantly. The proposed framework CDPF employs Convolutional Neural Network (CNN) as a feature extractor to extract the features from CT images. Subsequently, the extracted features are fed into the Adaptive Dragonfly Algorithm (ADA) to extract the most significant features which will smoothly drive the diagnosing of the COVID and Non-COVID cases with the support of Doughty Learners (DL). This paper uses the publicly available SARS-CoV-2 and Github COVID CT dataset which contains 2482 and 812 CT images with two class labels COVID⁺ and COVI^-. The performance of CDPF is evaluated against existing state of art approaches, which shows the superiority of CDPF with the diagnosis accuracy of about 99.76%.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2006년도 PARALLEL CFD 2006
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• pp.219-222
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• 2006

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.586-595
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• 2008

본 논문에서는 이동 환경에서 다시점 비디오를 제공하는 적응형 다시점 비디오 서비스 프레임워크를 제안한다. 중간시점 영상의 실시간 생성과 다시점 비디오의 클라이언트 적응을 통해 이동 환경이 갖는 성능 제약을 해결한다. 그리고 적응 변환 작업을 서버에서 수행함으로써 클라이언트의 부하를 줄이고, H.264/AVC를 채택하여 비디오의 압축 효율을 개선한다. 이를 위해, 멀티미디어 프레임워크 표준인 MPEG-21 DIA (Digital Item Adaptation)를 참조하여, 사용자 요구와 클라이언트 기기의 특성에 맞도록 비디오를 적응시키는 이동 환경을 위한 새로운 다시점 비디오 DIA를 구현한다. 제안 프레임워크의 효율성과 성능을 측정한 결과, 다시점 비디오의 이동 서비스는 양방향으로 해상도가 $320{\times}240$이면, 최대 초당 13 프레임까지 가능하고, 기존 3D 점의 투영 방법과 비교하여 5배 빠른 중간시점 영상을 생성한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6B호
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• pp.527-535
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• 2009

본 연구에서는 수자원 전문가들에 대하여 설문조사를 실시하여 국내 홍수관리의 발전방향을 수립하고 이를 효과적으로 추진하기 위한 지속가능한 홍수관리 프레임워크와 프로세스를 개발하였다. 설문조사의 응답자들은 홍수피해를 저감하기 위하여 무분별한 인위적인 개발을 지양하고 체계적이고 장기적인 계획에 의해 지속적으로 홍수관리를 수행해야 한다는 의견을 주로 제시하였다. 개발된 프레임워크를 국내 정황에서 효과적으로 시행하기 위하여 설문조사결과를 반영하여 통합홍수관리, 홍수 위험도관리, 통합유역관리, 참여적 의사결정, 적응형 관리 등과 같은 5가지 요소를 선정하였다. 프레임워크는 선정된 요소들을 통합하여 수계에 적용하여 홍수관리의 목표를 달성하도록 하며, 주기적으로 평가하고 그 결과를 피드백하여 홍수관리의 목표와 방법론을 수정 및 보완하도록 구성되었다. 프레임워크를 구체화하기 위하여 홍수관리 프로세스를 설문조사결과를 반영하여 개발하였으며, 관련자들의 참여와 홍수관리 상태의 주기적인 평가를 통해 홍수위험도를 저감시킬 수 있는 대책을 선정하고 이들을 적응적으로 시행하도록 구성하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.45-51
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• 2018

데이터의 활용도와 중요성이 점차 높아짐에 따라 데이터와 관련된 사고와 피해는 점점 증가 하고 있으며, 특히 내부자에 의한 사고는 그 위험성이 더 높다. 이런 내부자의 공격은 전통적인 보안 시스템으로 방어하기 힘들어, 규칙 기반의 이상 행동 탐지 방법이 널리 활용되어오고 있다. 하지만, 새로운 공격 방식 및 새로운 환경과 같이 변화에 유연하게 적응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로서 통계적 마르코프 모델 기반의 적응형 이상 이동 탐지 프레임워크를 제안하고자 한다. 이 프레임워크는 사람의 이동에 초점을 맞추어 내부자에 의한 위험을 사전에 탐지한다. 이동에 직접적으로 영향을 주는 환경 요소와 지속적인 통계 학습을 통해 변화하는 환경에 적응함으로써 오탐지와 미탐지를 최소화하도록 설계되었다. 프레임워크를 활용한 실험에서는 0.92의 높은 F2-점수를 얻을 수 있었으며, 나아가 정상으로 보여지지만, 의심해볼 이동까지 발견할 수 있었다. 통계 학습과 환경 요소를 바탕으로 행동과 관련된 데이터와 모델링 알고리즘을 다양화 시켜 적용한다면 보다 더 범위 넓은 비정상 행위에 대해 탐지할 수 있는 확장성을 제공한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.755-767
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• 2003

This paper proposes a robust fault-tolerant control framework for robot manipulators to maintain the required performance and achieve task completion in the presence of both partial joint failures and complete joint failures and uncertainties. In the case of a complete joint failure or free-swinging joint failure causing the complete loss of torque on a joint, a fully-actuated robot manipulator can be viewed as an underactuated robot manipulator. To detect and identify a complete actuator failure, an on-line fault detection operation is also presented. The proposed fault-tolerant control system contains a robust adaptive controller overcoming partial joint failures based on robust adaptive control methodology, an on-line fault detector detecting and identifying complete joint failures, and a robust adaptive controller overcoming partial and complete joint failures, and so eventually it can face and overcome joint failures and uncertainties. Numerical simulations are conducted to validate the proposed robust fault-tolerant control scheme.

• 전기학회논문지
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• 제65권8호
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• pp.1400-1406
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• 2016

This paper presents a new adaptive converter control approach for electric motor systems whose voltage source is excited from photovoltaic (PV) power generators. First, an electric model is represented with dynamic states and output velocity of such DC motor systems. We propose a hybrid converter control law in which a state feedback control is applied as an auxiliary control framework. Moreover, control parameter estimation is derived to realize adaptive converter systems for effective control performance against stochastic PV power excitation in practice. We carry out stability analysis for such converter system by using a well-known eigenvalue theory. Lastly, numerical simulation is conducted to test reliability of the proposed converter control approach and prove its superiority in the control point of view.

• ETRI Journal
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• 제34권1호
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• pp.130-133
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• 2012

Recently, several noise-robust adaptive multichannel LMS algorithms have been proposed based on the spectral flatness of the estimated channel coefficients in the presence of additive noise. In this work, we propose a general form for the algorithms that integrates the existing algorithms into a common framework. Computer simulation results are presented and demonstrate that a new proposed algorithm gives better performance compared to existing algorithms in noisy environments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.895-901
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• 1993

This paper present controller designs based on the configuration control framework for a redundant manipulator to accomplish the basic task of desired, end-effector motion, while utilizing the redundancy to achieve the additional tasks such as joint motion control, obstacle avoidance, singularity avoidance. etc. A task based decentralized adaptive scheme is then applied for the configuration variables to track some reference trajectories as close as possible. Simulation results for a direct-drive three-link arm in the vertical plane demonstrate its capabilities for performing various useful tasks.