Famaey, Jeroen;Latre, Steven;Strassner, John;Turck, Filip De
Journal of Communications and Networks
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제13권6호
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pp.567-582
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2011
The growing popularity of the Internet has caused the size and complexity of communications and computing systems to greatly increase in recent years. To alleviate this increased management complexity, novel autonomic management architectures have emerged, in which many automated components manage the network's resources in a distributed fashion. However, in order to achieve effective collaboration between these management components, they need to be able to efficiently exchange information in a timely fashion. In this article, we propose a context dissemination framework that addresses this problem. To achieve scalability, the management components are structured in a hierarchy. The framework facilitates the aggregation and translation of information as it is propagated through the hierarchy. Additionally, by way of semantics, context is filtered based on meaning and is disseminated intelligently according to dynamically changing context requirements. This significantly reduces the exchange of superfluous context and thus further increases scalability. The large size of modern federated cloud computing infrastructures, makes the presented context dissemination framework ideally suited to improve their management efficiency and scalability. The specific context requirements for the management of a cloud data center are identified, and our context dissemination approach is applied to it. Additionally, an extensive evaluation of the framework in a large-scale cloud data center scenario was performed in order to characterize the benefits of our approach, in terms of scalability and reasoning time.
본 논문은 제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘을 소개한다. 사이버-물리 시스템 및 디지털 트윈기술을 통한 스마트 공장 시스템은 기존 제조 공장의 생산성 및 안정성을 높일 수 있어 최근 이슈가 되고 있다. 스마트 공장 시스템이 생산성을 향상시키고 작업자로 하여금 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 하며 정상적이지 않은 공정 흐름을 제어하기 위한 자율제어 시스템은 스마트 공장 시스템을 구성하는 중요한 기술 중 하나가 된다. 그러나 통합된 수많은 설비 데이터를 기반으로 자율제어 프로세스를 수행하는 것은 상당한 사전 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 제조설비 자율제어를 위한 추상화된 설비 상태를 정의하고 현재 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다.
This paper is a study of deep learning among artificial intelligence technology which has been developing many technologies recently. Especially, I am talking about emotional computing that has been mentioned a lot recently during deep learning. Emotional computing, in other words, is a passive concept that is dominated by people who scientifically analyze human sensibilities and reflect them in product development or system design, and a more active concept that studies how devices and systems understand humans and communicate with people in different modes. This emotional signal extraction, sensitivity, and psychology recognition technology is defined as a technology to process, analyze, and recognize psycho-sensitivity based on micro-small, hyper-sensor technology, and sensitive signals and information that can be sensed by the active movement of the autonomic nervous system caused by human emotional changes in everyday life. Chapter 1 talks about overview and Chapter 2 shows related research. Chapter 3 shows the problems and models of real emotional computing and Chapter 4 shows this paper as a conclusion.
유비쿼터스 환경에서 사용자 혹은 장비들의 위치 이동은 QoS와 밀접한 관계를 가진다. 그러므로 이동 객체의 위치를 정확히 감지하고, 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있도록 돕는 위치 감지 시스템은 매우 중요한 역할을 한다. 하지만, 위치 감지 시스템은 적용되는 감지 범위에 따라 프로세스 전략이 다르고 사용이 제한적이기 때문에 사용자에게 신뢰성있는 QoS를 보장하기 힘든 실정이다. 본 연구에서는 지능적인 모니터링 기법을 사용하여 시스템 상황을 분석하고 자동으로 최적의 감지 프로세스 전략을 선택하는 자동화 구조를 설계하였고, 시뮬레이션을 통해 제안한 자동화 구조의 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자가 최적화 기법을 이용한 본 구조는 동적인 네트워크 상황에서도 사용자에게 변함 없이 높은 QoS를 보장하는 것을 확인하였다.
홈 서비스 네트워크 시스템은 실용적이면서 프로엑티브한 결함 관리를 통한 고가용도 서비스를 필요로 한다. 하지만, 홈 서비스 시스템의 복잡도가 증가하면서 고가용도 요구사항을 만족하기 위한 서비스를 제공하는 것은 더욱 어려워졌다. 더욱이, 사용자는 시스템 결함 관리와 같은 복잡한 시스템 관리를 직접 하는걸 원하지 않는다. 그러므로 홈 네트워크로 연결된 장치 또는 가전제품으로 구성된 통합 시스템의 고가용도 요구사항을 만족하면서 사람의 개입을 최소화할 수 있는 자가 관리 기능 및 원격 결함 관리 능력을 홈 서비스 시스템은 갖춰야 한다. 따라서 본 논문에서는 흠 서비스 네트워크 시스템의 가용도를 향상시키면서 관리 비용을 최소화할 수 있는 원격 자기 관리 메커니즘을 탑재한 오토노믹 자기치유 유틸리티를 설계 및 개발한다.
Self healing systems are considered as cognation-enabled sub form of fault tolerance system. But our experiments that we report in this paper show that self healing systems can be used for performance optimization, configuration management, access control management and bunch of other functions. The exponential complexity that results from interaction between autonomic systems and users (software and human users) has hindered the deployment and user of intelligent systems for a while now. We show that if that exceptional complexity is converted into self-growing knowledge (policies in our case), can make up for initial development cost of building an intelligent system. In this paper, we report the application of AHSEN (Autonomic Healing-based Self management Engine) to in OKKAM Project infrastructure backbone cluster that mimics the web service based architecture of u-Zone gateway infrastructure. The 'blind' load division on per-request bases is not optimal for distributed and performance hungry infrastructure such as OKKAM. The approach adopted assesses the active threads on the virtual machine and does resource estimates for active processes. The availability of a certain server is represented through worker modules at load server. Our simulation results on the OKKAM infrastructure show that the self healing significantly improves the performance and clearly demarcates the logical ambiguities in contemporary designs of self healing infrastructures proposed for large scale computing infrastructures.
The Web Services infrastructure is a distributed computing environment for service-sharing. Mechanisms for Web services Discovery proposed so far have assumed a centralized and peer-to-peer (P2P) registry. A discovery service with centralized architecture, such as UDDI, restricts the scalability of this environment, induces performance bottleneck and may result in single points of failure. A discovery service with P2P architecture enables a scalable and an efficient ubiquities web service discovery service that needs to be run in self-organized fashions. In this paper, we propose an autonomic -interleaving Registry Overlay Network (RgON) that enables web-services' providers/consumers to publish/discover services' advertisements, WSDL documents. The RgON, doubtless empowers consumers to discover web services associated with these advertisements within constant D logical hops over constant K physical hops with reasonable storage and bandwidth utilization as shown through simulation.
추천 기술이란 과도하게 제공되는 정보를 여과하여 사용자에게 필요한 정보만을 제공해 주는 것으로 대표적으로는 협력적 여과가 있다. 그러나 협력적 여과는 희소성 문제와 확장성에 취약점을 보이고 있어 최근 이를 극복하기 위한 내용 기반 추천 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 내용 기반의 추천 기법에서 효율적인 추천이 이루어지기 위해서는 각 요소별 가중치를 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 요소별 가중치를 다양한 실험에 의해 결정하고 이를 모든 사용자에게 동일하게 적용하는 방식을 취하고 있다. 그러나 사용자마다 콘텐츠 선택 기준과 요인이 다를 수 밖에 없으므로 이러한 방식은 사용자의 선호 정보를 효과적으로 반영할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 선호 정보 분석과 함께 각 요소별 가중치를 사용자별로 자동으로 설정하여 보다 효과적인 추천이 이루어질 수 있는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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