• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.127-130
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• 2003

웹 클러스터 시스템은 인터넷에서 요청되는 부하를 여러 실제 서버들에게 분산시켜서 어플리케이션에 따른 처리와 응답을 하는 서버 단 시스템이다. 부하는 서비스를 제공하는 서비스에 따라 다른 성향을 띄게 되므로 서비스 제공자는 부하의 특성을 파악하여 알맞은 웹 클러스터 시스템을 사용하여야 효율적이고 좋은 성능을 보이게 된다. 이 논문에서는 7 개의 다른 성향의 부하 상황과 Alteon Web Switch, ALBM Traffic Manager와 Linux Virtual Server를 사용하여 클러스터를 구성하고 각 부하 상황에서 클러스터 시스템들이 어떤 성능을 보여주는지 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.654-656
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• 2000

인터넷 사용의 일반화로 인터넷을 통한 전자 상거래가 점차 늘고 있다. 이 가운데 많은 사용자들이 이용하는 사이트는 하루 수 백만건의 접속이 이루어지고 있고 사용자의 요구도 다양해지고 있다. 이러한 사이트에서는 사용자에게 최적의 성능을 보장해야 될 뿐만아니라 시스템의 다운 타임을 최소화 할 수 있는 방안이 필요하게 된다. 기존의 단일 시스템 체계는 이런 면에서 한계에 도달하였다. 단일 시스템의 한계점을 극복하기 위해서 클러스터를 이용한 대안이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 플랫폼 상에서 클러스터를 이용한 웹 서버를 설계 및 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.835-837
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• 2001

컴퓨터의 급속한 보급과 인터넷의 사용이 급증하면서 사용자에게 좀 더 나은 서비스를 제공하기 위해 고성능 웹서버가 필요하게 되었다. 따라서 최근에는 리눅스 가상서버를 이용한 클러스터 웹 서버의 구축사례가 늘고 있다. 이는 기존의 단일 서버 시스템에 비해 가격이 저렴하면서도 지속적인 서비스를 할 수 있는 가용성과 서버의 수를 쉽게 늘릴 수 있는 확장성을 갖고 있다. 오픈소스인 리눅스와 여러 대의 저렴한 PC들을 이용하여 서버로 들어오는 부하를 분배서버가 여러 실제 서버에게 분산시킴으로써 웹 서버의 성능을 향상시키고, 서버의 가용성을 높이는 것이 클러스터 웹 서버의 목적이라 할 것이다. 본 논문에서는 서버에 들어오는 요청을 실제 서버들에게 분산시켜주는 스케줄링 알고리즘들을 알아보고 각각의 성능을 비교, 분석하였다. 그 결과 정적 스케줄링 알고리즘보다는 각 실제 서버의 부하를 고려한 알고리즘이 더 좋은 성능을 보인다는 것과 캐쉬 친화적 알고리즘이 캐쉬를 고려하지 않은 알고리즘 보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 알 수 있었다. 가장 중요한 결론으로는 알고리즘의 성능보다는 노드 개수 증가율이 클러스터 웹 서버 성능에 더 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.293-296
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• 2001

클러스터 웹서버는 실질적인 네트웍 컴퓨팅 어플리케이션을 구현하기 위한 중요한 플렛폼으로서 생각되어 왔으며, 그 필요성이 더해가고 있다, 이러한 환경 속에서 트래픽의 증가는 놀라울 정도로 증가하여 다중 호스트 사이의 부하분배 및 효과적인 관리를 위해서 로드밸런싱 기술을 적용할 수 있다. 그러나 네트웍 전역상태(global state)의 불확실성을 반영하고, 고유의 습성을 예상하여 정확한 작업 배치 절정을 하기 위한 적당한 수학적 모델이 많지 않다. 그러한 측면에서 퍼지로직은 수학적으로 모델링하기 어려운 문제를 해결하여 전역상태의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 강력한 패러다임의 하나이다. 본 논문은 이러한 퍼지로직 접근을 통하여 클러스터 웹서버 환경에서의 동적 부하배분을 실현하는 시스템설계 와 도구를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.727-729
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• 2001

인터넷 사용이 보편화되면서 많은 사용자의 요청이 있더라도 만족할 만한 서비스를 제공할 수 있는 웹 서버가 필요로 하게 되었다. 이로 인해 최근 가상서버를 이용한 웹 서버 클러스터의 구축사례가 늘고 있다. 리눅스 운영체제와 값 싼 일반 PC를 이용하여 추가적인 비용 부담이 덜하고, IP Tunneling과 Direct Routing 같은 방법을 사용하여 후면 서버가 사용자에게 직접 응답할 수 있으므로 전면 서버의 병목현상을 줄일 수 있는 장점이 있다. 그러나 한 대의 전면 서버로는 그 한계가 있다. 그래서 본 논문에서는 전면 서버와 후면 서버의 구분을 없애고 모든 서버가 전면 서버와 후면 서버의 역할을 다 할 수 있는 웹 서버 클러스터를 제시한다. 다수의 전면 서버를 두어 전면 서버의 고가용성도 보장할 수 있고, 병목현상에 대해 좀 더 효율적인 대응을 할 수 있으며, 시스템 추가에 대한 손쉬운 확장성을 보장할 수 있다. 각 노드의 부하 정보에 의한 스케쥴링을 통해 좀 더 효율적인 클러스터 시스템을 구성하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.2 no.4
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• pp.41-53
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• 2001

Multi-distributed web cluster model built for high availability E-Business model exposes internal system nodes on its structural characteristics and has a potential that normal job performance is impossible due to the intentional prevention and attack by an illegal third party. Therefore, the security system which protects the structured system nodes and can correspond to the outflow of information from illegal users and unfair service requirements effectively is needed. Therefore the suggested distributed invasion detection system is the technology which detects the illegal requirement or resource access of system node distributed on open network through organic control between SC-Agents based on the shared memory of SC-Server. Distributed invasion detection system performs the examination of job requirement packet using Detection Agent primarily for detecting illegal invasion, observes the job process through monitoring agent when job is progressed and then judges the invasion through close cooperative works with other system nodes when there is access or demand of resource not permitted.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.3
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• pp.391-400
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• 2005

최근 몇 년 사이 컴퓨터와 초고속 통신망의 대중적인 보급으로 인하여 인터넷 사용 인구가 급격하게 증가하였고 인터넷 사용량 또한 폭발적으로 증가하였다. 이와 같이 막대한 양으로 늘어난 트래픽은 서버에 과도한 양의 부하를 발생시켜 서비스 전반에 걸친 성능 저하를 가져왔다. 따라서 서버에 많은 양의 트래픽이 발생하더라도 정상적인 서비스를 제공할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 서버의 트래픽 폭주로 인한 서버 과부하 문제를 해결하기 위해 수락 제어 알고리즘을 이용한다. 수락 제어 기법은 컨텐츠 변환이나 로드 밸런싱과 같이 수동적으로 부하를 덜어주거나 분산시키는 방식이 아닌 트래픽에 제한을 가하여 능동적으로 서버의 부하를 조절하는 방식이다. 클라이언트에 의한 연결 요청이 이루어질 때 서버의 부하 상태를 평가한 후 서버가 수용 가능한 수준이면 클라이언트 새로운 연결 요청을 수락하여 이를 서비스할 수 있도록 한다. <중략> 또한 서비스 요청에 제한적인 정책을 따를 경우 서버의 부하 변화에 빠르게 반응하지만 QoS(Quality of Service)의 향상을 얻을 수 있는 반면 더 많은 서비스 요청을 수용하는 정책을 취할 경우 서버의 부하 변화에 대한 반응이 느리지만 throughput이 증가하는 이득을 얻을 수 있게 된다. QoS와 throughput가 서로 tradeoff 관계에 있다는 것을 알 수 있다. 또한 요구되는 서비스의 성격에 따라 즉 더 높은 수준의 QoS 보장이 중요한 서비스인가 아니면 더 높은 수준의 throughput 보장이 요구되는 서비스인가에 따라 다른 수락 제어 정책을 적용하는 것이 가능하게 된다.

• The Korean Journal of Malacology
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• v.26 no.2
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• pp.185-188
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• 2010

The Web-based the genus Haliotis SNP database was constructed on the basis of Intel Server Platform ZSS130 dual Xeon 3.2 GHz cpu and Linux-based (Cent OS) operating system. Haliotis related sequences (2,830 nucleotide sequences, 9,102 EST sequences) were downloaded through NCBI taxonomy browser. In order to eliminate vector sequences, we conducted vector masking step using cross match software with vector sequence database. In addition, poly-A tails were removed using Trimmest software from EMBOSS package. The processed sequences were clustered and assembled by TGICL package (TIGR tools) equipped with CAP3 software. A web-based interface (Haliotis SNP Database, http://www.haliotis.or.kr) was developed to enable optimal use of the clustered assemblies. The Clustering Res. menu shows the contig sequences from the clustering, the alignment results and sequences from each cluster. And also we can compare any sequences with Haliotis related sequences in BLAST menu. The search menu is equipped with its own search engine so that it is possible to search all of the information in the database using the name of a gene, accession number and/or species name. Taken together, the Web-based SNP database for Haliotis will be valuable to develop SNPs of Haliotis in the future.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.101-108
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• 2015

This paper presents the implementation of a system that recommends empirical best routes based on classification of large trajectory data. As many location-based services are used, we expect the amount of location and trajectory data to become big data. Then, we believe we can extract the best empirical routes from the large trajectory repositories. Large trajectory data is clustered into similar route groups using Hadoop MapReduce framework. Clustered route groups are stored and managed by a DBMS, and thus it supports rapid response to the end-users' request. We aim to find the best routes based on collected real data, not the ideal shortest path on maps. We have implemented 1) an Android application that collects trajectories from users, 2) Apache Hadoop MapReduce program that can cluster large trajectory data, 3) a service application to query start-destination from a web server and to display the recommended routes on mobile phones. We validated our approach using real data we collected for five days and have compared the results with commercial navigation systems. Experimental results show that the empirical best route is better than routes recommended by commercial navigation systems.