Cluster system provides attractive scalability in terms of computation power and memory size. With the advances in high speed computer network technology, cluster systems are becoming increasingly competitive compared to expensive parallel machines. In parallel processing program, each task load is difficult to predict before running the program and each task is interdependent each other in many ways. Load imbalancing induces an obstacle to system performance. Most of researches in load balancing were concerned with distributed system but researches in cluster system are few. In cluster system, the dynamic load balancing algorithm which evaluates each processor's load in runtime is purpose that the load of each node are evenly distributed. But, if communication cost or node complexity becomes high, it is not effective method for all nodes to attend load balancing process. In that circumstances, it is good to reduce the number of node which attend to load balancing process. We have modeled cluster systems and proposed marginal dynamic load balancing algorithms suitable for that circumstances.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.15-16
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2010
최근 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 대용량의 데이터를 분산 저장하고 제공할 수 있는 클러스터 파일 시스템을 필요로 한다. 이러한 클러스터 파일 시스템은 높은 신뢰성과 고가용성을 보장하기 위해서 파일 복제 기법을 사용하고 있다. 가장 많이 쓰이고 있는 복제 기법은 전체-파일 복제 기법으로 높은 파일 가용성을 제공하지만 그만큼 스토리지 오버헤드가 크다는 단점이 있다. 또 다른 복제 기법으로는 LDPC 코드를 이용한 것으로 비교적 적은 스토리지 오버헤드를 가지면서 동시에 비슷한 수준의 파일 가용성을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 파일 시스템을 위한 LDPC 코드 복제 기법의 최적화 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2010.07a
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pp.17-18
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2010
최근 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 다수의 노드를 이용한 클러스터를 사용한다. 이러한 클러스터를 효율적으로 관리하기 위해 모니터링 툴을 사용하고 있다. 하지만, 기존의 모니터링 툴은 클러스터를 구성하는 노드의 가용성과 오버헤드, 데이터 수집/전송 방식에 중심을 둔 모니터링 툴이기 때문에 클라우드 클러스터의 세부 정보까지 모니터링 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 구축할 수 있는 플랫폼인 Hadoop을 위한 모니터링 툴을 제안한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39B
no.11
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pp.763-770
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2014
In traditional routing protocols including LEACH for wireless sensor networks, nodes suffer from unbalanced energy consumption because the nodes require large transmission energy as the distance to the sink node increase. Multi-hop based routing protocols have been studied to address this problem. In existing protocols, each cluster head usually chooses the closest head as a relay node. We propose LEACH-CHT, in which cluster heads choose the path with least energy consumption to send data to the sink node. In our research, each hop, a cluster head selects the least cost path to the sink node. This method solves the looping problem efficiently as well as make it possible that a cluster head excludes other cluster heads placed farther than its location from the path, without additional energy consumption. By balancing the energy consumption among the nodes, our proposed scheme outperforms existing multi-hop schemes by up to 36% in terms of average network lifetime.
Park, Keunhyoung;Choi, Se Woon;Kim, Yousok;Park, Hyo Seon
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.26
no.4
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pp.275-281
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2013
In this paper, determination of the scalability of the cluster composed common personal computer was performed when optimization of reinforced concrete structure using genetic algorithm. The goal of this research is watching the potential of multi-core-PC cluster for optimization of seismic design of reinforced-concrete structures. By increasing the number of core-processer of cluster, decreasing of computation time per each generation of genetic algorithm was observed. After classifying the components in singular personal computer, the estimation of the expected bottle-neck phenomenon and comparison with wall-clock time and Amdahl's law equation was performed. So we could obseved the scalability of the cluster appear complex tendency. For separating the bottle-neck phenomenon of physical and algorithm, the different size of population was selected for genetic algorithm cases. When using 64 core-processor, the efficiency of cluster is low as 31.2% compared with Amdahl's law efficiency.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.127-132
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2008
Wireless sensor network technologies applicable to various industrial fields are rapidly growing. Because it is difficult to change a battery for the once distributed wireless sensor network, energy efficient design is very critical. In order to achieve this purpose in network design, a number of studies have been examining the energy efficient routing protocol. The sensor network consumes energy in proportion to the distance of data transmission and the data to send. Cluster-based routing Protocols such as LEACH-C achieve energy efficiency through minimizing the distance of data transmission. In LEACH-C, however, the total distance between the nodes consisting the clusters are considered important in constructing clustering. This paper examines the cluster-head-selection-algorithm that reflect the distance between the base station and the cluster-head having a big influence on energy consumption. The Proposed method in this paper brought the result that the performance improved average $4{\sim}7%$ when LEACH-C and the base station are located beyond a certain distance. This result showed that the distance between cluster-head and the base station had a substantial influence on lifetime performance in the cluster-based routing protocol.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.7
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pp.3494-3510
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2019
Wireless sensor networks encounter energy saving as a major issue as the sensor nodes having no rechargeable batteries and also the resources are limited. Clustering of sensors play a pivotal role in energy saving of the deployed sensor nodes. However, in the cluster based wireless sensor network, the cluster heads tend to consume more energy for additional functions such as reception of data, aggregation and transmission of the received data to the base station. So, careful selection of cluster head and formation of cluster plays vital role in energy conservation and enhancement of lifetime of the wireless sensor networks. This study proposes a new mutation chemical reaction optimization (MCRO) which is an algorithm based energy efficient clustering protocol termed as MCRO-ECP, for wireless sensor networks. The proposed protocol is extensively developed with effective methods such as potential energy function and molecular structure encoding for cluster head selection and cluster formation. While developing potential functions for energy conservation, the following parameters are taken into account: neighbor node distance, base station distance, ratio of energy, intra-cluster distance, and CH node degree to make the MCRO-ECP protocol to be potential energy conserver. The proposed protocol is studied extensively and tested elaborately on NS2.35 Simulator under various senarios like varying the number of sensor nodes and CHs. A comparative study between the simulation results derived from the proposed MCRO-ECP protocol and the results of the already existing protocol, shows that MCRO-ECP protocol produces significantly better results in energy conservation, increase network life time, packets received by the BS and the convergence rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.6
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pp.56-62
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2009
Inexpensive high performance computer systems combined with high speed networks and machine independent communication libraries have made cluster computing a viable option for parallel applications. In a heterogeneous cluster environment, efficient resource management is critically important since the computing power of the individual computer system is a significant performance factor when executing applications in parallel. This paper presents a dynamic task manager, called DWM (dynamic work manager). It makes a heterogeneous cluster system fully utilize the different computing power of its individual computer system. We measure the performance of DWM in a heterogeneous cluster environment with several kernel-level benchmark programs and their programming complexity quantitatively. From the experiments, we found that DWM provides competitive performance with a notable reduction in programming effort.
Wireless sensor networks are usually characterized by dense deployment of energy constrained nodes. Due to the usage of a large number of sensor nodes in uncontrolled hostile or harsh environments, node failure is a common event in these systems. Another common reason for node failure is the exhaustion of their energy resources and node inactivation. Such failures can have adverse effects on the quality of the real-time services in Wireless Sensor Networks (WSNs). To avoid such degradations, it is necessary that the failures be recovered in a proper manner to sustain network operation. In this paper we present a dynamic Energy efficient Real-Time Job Allocation (ERTJA) algorithm for handling node failures in a cluster of sensor nodes with the consideration of communication energy and time overheads besides the nodes' characteristics. ERTJA relies on the computation power of cluster members for handling a node failure. It also tries to minimize the energy consumption of the cluster by minimum activation of the sleeping nodes. The resulting system can then guarantee the Quality of Service (QoS) of the cluster application. Further, when the number of sleeping nodes is limited, the proposed algorithm uses the idle times of the active nodes to engage a graceful QoS degradation in the cluster. Simulation results show significant performance improvements of ERTJA in terms of the energy conservation and the probability of meeting deadlines compared with the other studied algorithms.
Cluster system provides attractive scalability in terms of compution power and memory size. With the advances in high speed computer network technology, cluster systems are becoming increasingly competitive compared to expensive MPPs (massively parallel processors). Load balancing is very important issue since an inappropriate scheduling of tasks cannot exploit the true potential of the system and can offset the gain from parallelization. In parallel processing program, it is difficult to predict the load of each task before running the program. Furthermore, tasks are interdependent each other in many ways. The dynamic load balancing algorithm, which evaluates each processor's load in runtime, partitions each task into the appropriate granularity and assigns them to processors in proportion to their performance in cluster systems. However, if the communication cost between processing nodes is expensive, it is not efficient for all nodes to attend load balancing process. In this paper, we restrict a processor that attend load balancing by the communication cost and the deviation of its load from the average. We simulate various models of the cluster system with parameters such as communication cost, node number, and range of workload value to compare existing load balancing methods with the proposed dynamic algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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