그리드 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 이기종의 컴퓨팅 자원들을 상호 연결하고 공유하여 가상의 고성능 컴퓨팅시스템을 구성함으로서 대용량의 컴퓨팅 연산 등을 수행하는 차세대 컴퓨팅 기술이다. 이러한 그리드 컴퓨팅의 성능을 극대화하기 위해서는 효율적으로 작업을 자원에 할당하는 작업 스케줄링 기법이 필요하다. 따라서 작업 총 완료시간 등을 고려한 작업 스케줄링 기법에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 작업 스케줄링에 있어서 자원의 사용에 따른 자원 비용을 고려하는 것 역시 매우 중요하며, 자원 비용의 최소화를 통해 그리드 컴퓨팅의 전체적인 성능 및 경제적 효율성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 시간과 비용을 모두 고려한 다목적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다목적 유전 알고리즘 기법의 하나인 NSGA-II를 적용하여 최적 해를 도출하였고, 모델의 효율성을 증명하기 위해 시뮬레이션 환경을 구성하여 기존의 스케줄링 모델인 Min-Min, Max-Min 알고리즘과의 비교 실험을 수행하였다. 이를 통해 제안한 스케줄링 모델이 기존 스케줄링 모델에 비해 작업 총 완료시간과 자원 비용을 더욱 효율적으로 최소화함을 증명하였다.
제한된 모바일 디바이스의 자원을 해결하기 위해, 클라우드에 있는 서비스 또는 자원을 활용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC) 연구가 활발히 진행되고 있다. MCC에서는 주로 기능 컴포넌트를 다른 노드로 오프로딩 (Offloading) 시킴으로써, 모바일 노드의 자원 문제를 해결하는 접근법을 주로 사용한다. 그러나, 현재 진행되고 있는 MCC에 대한 연구는 사전에 결정된 노드로 오프로딩 시키는 기법들이 주로 진행되고 있으며, 개념적인 수준에서 기법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 복잡도가 높은 모바일 애플리케이션의 성능을 보장하기 위한 4가지 종류의 오프로딩 기법을 제안한다. 제시된 기법은 구현이 가능하도록 실용적인 수준으로 설계되며, 비용 모델을 제시하여 오프로딩을 통한 성능향상이 있음을 정량적으로 증명한다.
HPC(High Performance Computer)은 다수의 계산노드를 초고성능 상호연결망으로 연결하여 클러스터 시스템으로 구성된 시스템이다. 이러한 HPC 시스템에서 사용하는 계산 노드 간의 연결 네트워크 기술로는 Infiniband, Ethernet 등의 기술이 많이 사용된다. 최근 PCIe 표준의 발전으로 인해서 컴퓨터 호스트는 고속의 주변 장치 디바이스를 주로 PCIe Bridge 인터페이스에 연결하여 사용한다. PCIe 표준 기술 중 컴퓨터 노드 간의 직접 연결하는 방식으로 Non-Transparent Bridge(NTB) 기반의 인터콘넥션 표준이 존재한다. 그러나 NTB의 기본 표준은 두 노드 간에 분리된 메모리를 제공하는 방식이기 때문에 다중 노드를 직접 연결하기 위해서는 추가된 구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 NTB 포트에 직접 연결된 다수의 호스트들 간에 무스위치 네트워크를 구성하여 NTB 통신을 이용한 데이터 공유 방법의 설계와 구현에 대해서 다룬다. 각 호스트에 연결된 두 개의 NTB포트를 이용해서 링 네트워크를 구성하고, 링 네트워크 상에서 NTB 인터컨넥션을 이용한 데이터 공유 방식의 구현을 하였다. 이와 같이 PCIe NTB 기반 무스위치 네트워크를 통해서 기존의 인터커넥트 네트워크에 비해서 Cost-Effective한 HPC 상호연결망을 구성할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4682-4705
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2020
The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.
A parallel condensation algorithm for efficient dynamic analysis of three-dimensional large-scale structures is presented. The algorithm is developed for a user-friendly and cost effective high-performance computing system on a collection of Pentium processors connected via a 100 Mb/s Ethernet LAN. To harness the parallelism in the computing system effectively, a large-scale structure is partitioned into a number of substructures equal to the number of computers in the computing system Then, for reduction in the size of an eigenvalue problem the computations required for static condensation of each substructure is processed concurrently on each slave computer. The performance of th proposed parallel algorithm is demonstrated by applying to dynamic analysis of a three dimensional structure. The results show that how the parallel algorithm facilitates the efficient use of a small number of low-cost personal computers for dynamic analysis of large-scale structures.
Mohammad Ayub Latif;Muhammad Khalid Khan;Umema Hani
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1356-1376
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2023
Software effort estimation is one of the most difficult tasks in software development whereas predictability is also of equal importance for strategic management. Accurate prediction of the actual cost that will be incurred in software development can be very beneficial for the strategic management. This study discusses the latest trends in software estimation focusing on analogy-based techniques to show how they have improved the accuracy for software effort estimation. It applies the standard deviation technique to the expected value of analogy-based estimates to improve accuracy. In more than 60 percent cases the applied technique of this study helped in improving the accuracy of software estimation by reducing the Magnitude of Relative Error (MRE). The technique is simple and it calculates the expected value of cost or time and then uses different confidence levels which help in making more accurate commitments to the customers.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3663-3679
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2020
Scheduling plays a dynamic role in cloud computing in generating as well as in efficient distribution of the resources of each task. The principle goal of scheduling is to limit resource starvation and to guarantee fairness among the parties using the resources. The demand for resources fluctuates dynamically hence the prearranging of resources is a challenging task. Many task-scheduling approaches have been used in the cloud-computing environment. Security in cloud computing environment is one of the core issue in distributed computing. We have designed a deep learning-based security model for scheduling tasks in cloud computing and it has been implemented using CloudSim 3.0 simulator written in Java and verification of the results from different perspectives, such as response time with and without security factors, makespan, cost, CPU utilization, I/O utilization, Memory utilization, and execution time is compared with Round Robin (RR) and Waited Round Robin (WRR) algorithms.
클라우드 컴퓨팅은 컴퓨팅 리소스의 경비 절감과 효율은 물론 서비스의 확장 및 향상을 제공한다. 그러나 클라우드 서비스 사용자(기업 등)들은 클라우드 컴퓨팅 특성에 의한 여러 가지 위험들에 대해서 많은 염려를 갖고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경으로 인한, 시큐리티를 포함한 여러 가지 주요 이슈들을 검토하여 보고자 한다. 또한 시큐리티에 관한 문제들을 보다 구체적으로 분석하고 클라우드 컴퓨팅에 관한 위협들을 식별하여 시큐리티 위험을 줄일 수 있는 대략적인 대응책들을 제안하였다.
This study investigates the effect of technological and environmental factors on the cloud computing assimilation, which then affects firms' performance. The technological characteristics include cost-savings, technology use advantage, technology infrastructure, and technology compatibility while environmental characteristics include partner cooperation, competitive pressure, environmental uncertainty, and business agility. Furthermore, we examine inter-organizational trust as a moderating effect between environmental characteristics and cloud computing assimilation. Data from a sample of 219 firms show the significant impacts of proposed variables with exception of technology infrastructure and technology compatibility. The findings also show that inter-organizational trust has a significant moderating effect in all paths except the one between business agility and cloud computing assimilation. The implication of this study suggests a theoretical framework explaining cloud computing assimilation and performance within inter-organizational environment.
In this paper, we present a new technique for the optimal local decomposition of convex structuring elements on a hexagonal grid, which are used as templates for morphological image processing. Each basis structuring element in a local decomposition is a local convex structuring element, which can be contained in hexagonal window centered at the origin. Generally, local decomposition of a structuring element results in great savings in the processing time for computing morphological operations. First, we define a convex structuring element on a hexagonal grid and formulate the necessary and sufficient conditions to decompose a convex structuring element into the set of basis convex structuring elements. Further, a cost function was defined to represent the amount of computation or execution time required for performing dilations on different computing environments and by different implementation methods. Then the decomposition condition and the cost function are applied to find the optimal local decomposition of convex structuring elements, which guarantees the minimal amount of computation for morphological operation. Simulation shows that optimal local decomposition results in great reduction in the amount of computation for morphological operations. Our technique is general and flexible since different cost functions could be used to achieve optimal local decomposition for different computing environments and implementation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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