In recent years, manufacturing industry takes a lot of significant change - such as Industry4.0, SMART factory, and IoT(Internet of things). To satisfy their requirements, many cutting-edge machineries are provided to enhance manufacturing industry's productivity. Also, IT technologies are applied to many machinery part and improve their functions. In Korea, Chung-buk plays an important role in machinery part industry. In this paper, we survey, analyze and summarize the current machinery part industry focused on Chunk-buk Area.
Cloud computing has increasingly been drawing attention these days. Each big company in IT hurries to get a chunk of meat that promises to be a whopping market in the future. At the same time, information is always associated with security and risk problems. Nowadays, the handling of these risks is no longer just a technology problem, with a good deal of literature focusing on risk or security management and framework in the information system. In this paper, we find the specific business meaning of the BMIS model and try to apply and leverage this model to cloud risk. Through a previous study, we select and determine the causal risk factors in cloud service, which are also known as CSFs (Critical Success Factors) in information management. Subsequently, we distribute all selected CSFs into the BMIS model by mapping with ten principles in cloud risk. Finally, by using the leverage points, we try to leverage the model factors and aim to make a resource-optimized, dynamic, general risk control business model for cloud service providers.
중복 제거(De-duplication) 여러 데이터를 저장한 스토리지에서 같은 내용을 담고 있는 파일자체나 블록단위의 chunk 등을 찾아 중복된 내용을 제거하여 중복된 부분은 하나의 데이터 단위를 유지함으로써 스토리지 공간을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 실험적인 데이터가 아닌 실제 업무 환경에서 적용될만한 대용량의 데이터 백업을 가정한 상황에 대해 중복 제거 기법을 테스트해봄으로써 중복제거율과 성능을 측정하였으며 이를 시각적으로 표현하는 방법을 제안함으로써 평가자 및 사용자가 알아보기 쉽게 하였다.
Storage system often applies erasure codes to protect against disk failure and ensure system reliability and availability. Liberation code that is a type of coding scheme has been widely used in many storage systems because its encoding and modifying operations are efficient. However, it cannot effectively achieve fast recovery from single disk failure in storage systems, and has great influence on recovery performance as well as response time of client requests. To solve this problem, in this paper, we present HRSF, a Hybrid Recovery method for solving Single disk Failure. We present the optimal algorithm to accelerate failure recovery process. Theoretical analysis proves that our scheme consumes approximately 25% less amount of data read than the conventional method. In the evaluation, we perform extensive experiments by setting different number of disks and chunk sizes. The results show that HRSF outperforms conventional method in terms of the amount of data read and failure recovery time.
대량의 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하기 위해서 클라우드 스토리지 시스템에서는 분산 파일 시스템 기술이 이용되고 있다. 그러나 데이터가 증가함에 따라 분산 파일 시스템을 이용함에도 스토리지 확장 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템의 스토리지 확장 비용을 줄이기 위해서 우리는 중복제거 파일 시스템을 적용한 분산 파일 시스템에서의 청크 배치 기법을 제안한다. 오픈 소스 기반의 분산 파일 시스템인 MooseFS 에 중복제거 파일 시스템인 lessfs 를 적용함으로써 스토리지의 가용공간을 늘릴 수 있으며, 이는 스토리지 확장 비용을 줄이는 효과를 가져온다. 또한, 동일한 청크는 같은 청크 서버에 배치 시킴으로써 중복제거 기회를 높인다. 실험을 통해서 제안 시스템의 중복제거량과 성능에 대해서 평가한다.
빅데이터 시대가 도래하고 네트워크가 발달함에 따라 다수의 클라이언트와 서버가 통신하며 사용하는 데이터량이 급증하고 있다. 과도한 데이터 부하를 해결하는 방법 중 여러 서버로 부하를 분산하는 기법을 로드밸런싱이라고 하며 이 기법에 따라 데이터가 서버에 분산되는 방식이 달라진다. 본 논문에서는 현재 사용중인 다양한 로드밸런싱 기법에 대해 분석하고 보다 효율적인 기법을 제안한다. 그리고 오픈소스 기반의 분산 파일 시스템 중 하나인 Moose File System에 제안한 기법을 적용한 경우의 효과에 대해 논의한다.
과거 네트워크는 물리적 회선을 이용한 유선 네트워크 기반의 연구를 통하여 각 노드간의 통신을 수행하였다. 하지만 시대가 흐름에 따라 통신환경이 유선 네트워크에서 무선 네트워크 기반의 통신으로 이동하였으며 그에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 clustering routing 기법은 무선 네트워크 환경에서의 한계였던 에너지 소모 문제를 보완하는 기법으로서 각광받고 있다. LS2RP는 이동성이 심한 Ad Hoc 네트워크 환경에서 CH가 backup을 통해 해당 cluster를 벗어날 경우를 대비한다. 하지만 CH가 cluster를 벗어난 이후 data chunk 결합을 통한 ID database 복구와 CH 재선정을 수행하기 때문에 그동안 network의 사용이 불가능해진다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CH의 이동을 예측하여 미리 sub CH를 선정하여 네트워크의 안정성을 강화하는 기법을 제시한다. 시뮬레이션 수행 결과 이동성에 따른 control traffic 측면에서 기존의 LS2RP에 비해 12% 더 높은 performance를 보이고 있음을 알 수 있었다.
자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.
넙치, 방어 어류 2종과 가리비, 참굴 패류 2종에 수산식품의 주요 식중독균인 장염비브리오균(V. parahaemolyticus)을 인위적으로 오염시킨 후, 강산성차아염소산수와 미산성차아염소산수의 살균효과를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 넙치에 장염비브리오균을 인위적으로 오염시킨 후, 강산성차아염소산수 및 미산성차아염소산수 공히 10배의 양으로 세정한 결과, 약 4.0 log가 감소하였으며, 30배의 양으로 세정한 경우, 검출한계 이하로 나타나 강력한 살균효과가 있는 것을 확인하였으며 방어에 있어서도 넙치와 비슷한 결과를 확인하였다. 가리비에 장염비브리오균을 인위적으로 오염시킨 후, 강산성차아염소산수 및 미산성차아염소산수 공히 10배의 양으로 세정한 결과, 약 4.2 log가 감소하였으며, 30배의 양으로 세정한 경우에는 장염비브리오균이 검출되지 않아 강력한 살균효과를 나타내었다. 참굴에 장염비브리오균을 인위적으로 오염시킨 후, 강산성차아염소산수 및 미산성차아염소산수 공히 10배의 양으로 세정한 결과, 약 3.8 log가 감소하였으며, 30배의 양으로 세정한 경우, 7.0 log가 감소하여, 강력한 살균효과가 있는 것을 확인하였지만 넙치, 방어, 가리비에 비해서는 살균효과가 다소 낮게 나타났다. 어류 근육이나 가리비에 비해 참굴에 오염된 장염비브리오균에 대한 차아염소산수의 살균효과가 다소 떨어지는 것은 참굴의 표면 구조의 복잡성 때문인 것으로 판단된다.
데이터 입출력의 지연 및 병목현상을 해결하기 위해, 여러 개의 디스크를 병렬 구조로 연결한 RAID 시스템이 널리 사용되고 있다. 현재 HDD에 비해 입출력 성능이 좋은 SSD 기반의 RAID 시스템이 활성화 되고 있으나, SSD를 사용하여 RAID 시스템을 구현 할 경우 SSD의 쓰기 횟수 제한 문제와 빈번한 쓰기 연산으로 인한 전력소모의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 갱신 비용이 많이 드는 SSD 기반의 RAID 시스템에서 parity 디스크의 중복된 데이터를 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 parity 데이터의 chunk 보다 작은 크기로 분할 하고, 중복된 데이터를 제거 하여 쓰기 연산을 줄이고 마모도 및 전력 소모를 낮춘다. 실험결과 EVENODD 코드를 사용한 RAID-6 시스템의 경우 제안한 방법이 전체 디스크의 약 16%, parity 디스크에서 31% 마모도의 감소를 보였으며, 30% 전력 감소를 보여 중복제거기법을 사용하지 않았을 때 보다 성능이 증가 한 것을 알 수 있다. RAID-5 시스템에서는 전체 디스크의 약 12%, parity 디스크의 32%의 마모도 감소를 보였고, 전력소모의 경우 36%의 전력 소모 감소를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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