HomePNA(Home Phoneline Networking Alliance)는 가정에서 전화선을 이용하여 2대 이상의 통신기기들을 서로 공유할 수 있도록 하는 네트웍 솔루션으로, HomePNA2.0은 기존의 HomePNAl.0과 호환성을 유지하면서도 10Mbps로 전송 가능한 새로운 규격이다. 1999년에 규격이 발표되었으며, CSMA/CD를 기반으로 한 DFPQ (Distribute Fair Priority Queueing)방식의 충돌해결 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 기존 DFPQ에 기반을 둔 새로운 알고리즘을 제안하고, 기존 DFPQ와 비교 및 분석한다.
In this paper, we propose the algorithm which solve synchronization problem happened migrating service objects. Load imbalance is occurred due to allocate different amount of load to be proposed to each node in distribute system. To solve this problem, the service objects have to be migrated from heavily loaded node to lightly loaded node. And in such a process, the synchronization problem may occur when client request a service object migrated incompletely. Therefore, we describe the environment of executing service objects, the importer/exporter/trader model compatible with migration of service objects, and appropriate migration algorithm, Finally, we analyze the conditions of problems, and propose the solution of each situations. Also, the performance advantages of using proposed algorithms are quantified through a simulation study.
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.
Large amount of data is being generated in gaming servers due to the increase in the number of users and the variety of game services being provided. In particular, load balancing schemes for gaming servers are crucial consideration. The existing literature proposes algorithms that distribute loads in servers by mostly concentrating on load balancing and cooperative offloading. However, many proposed schemes impose heavy restrictions and assumptions, and such a limited service classification method is not enough to satisfy the wide range of service requirements. We propose a load balancing agent that combines the dynamic allocation programming method, a type of greedy algorithm, and proximal policy optimization, a reinforcement learning. Also, we compare performances of our proposed scheme and those of a scheme from previous literature, ProGreGA, by running a simulation.
최근 IT산업의 화두인 클라우드 컴퓨팅에서, HDFS는 널리 사용되고 있는 분산 파일 시스템이다. HDFS는 분산된 데이터의 저장과 검색의 장점이 있는 반면, 대용량 파일처리를 목적으로 설계되었기 때문에 실시간 파일처리와 저용량 데이터 처리에 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HDFS의 파일 처리 과정을 개선하여 저용량 파일 처리를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 기법은 데이터 블록에 저용량 파일들을 병합함으로써 데이터 처리의 효율성을 높이는 결과를 보였다.
The important component for medical effect in ginseng is ginsenoside. Korea Ginseng & Tobacco Research Institute contains approximately 200 lines produced by inbred selection. It is assumed that ginseng lines containing high level of ginsenoside should be included in those lines. Besides, new breeding methods such as cell line selection in vitro and hairy root were recently developed. Therefore, this study was carried out to detect genes related to ginsenoside, and to use it for selection marker to select and distribute lines containing high level of ginsenoside. DNA was extracted from both ginseng roots and hairy roots, and the difference between the line containing high ginsenoside(KG101) and normal ginsenoside(KG103) were analysed. As a result, 28 out of 36 primers showed bands, and many primers showed band difference between ginseng lines. It is considered that the bands should be analysed using DNA sequence comparison to check if those are related to ginsenoside. In case of hairy roots of ginseng, almost no differences were found between two lines.
최근 대용량의 스트림 데이터를 분산 처리하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 실시간 스트림 데이터의 점진적 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처음 스트림 데이터가 입력되면 임시 큐에 데이터를 저장하고 마스터 노드에 저장되어 데이터와 비교과정을 통해 마스터 노드에 동일한 데이터가 있는 경우 마스터 노드에서 가지고 있는 노드의 정보를 이용하여 해당 노드의 메모리에서 기존 처리 결과를 재사용한다. 기존 처리 결과가 없다면 처리하고 처리 결과를 메모리에 저장한다. 분산 환경에서 점진적인 스트리밍 데이터 처리를 위해 노드의 작업 지연을 계산하여 노드의 부하를 파악하고 처리 시간 계산을 통해 각 노드의 성능을 고려한 잡 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 질의 수행 시간 비교를 위한 성능평가를 수행한다.
본 연구에서는 PVM으로 구성된 클러스터의 공유를 기반으로 하는 단계화된 응용서비스 플랫폼을 기반으로 응용서비스를 구현함으로써 응용서비스 플랫폼의 유용성을 평가하였다. 응용서비스 플랫폼은 요청 처리에 필요한 전 과정을 요청처리 단계와 서비스제공 단계로 나누고, 서비스요청처리 단계를 위한 전위응용서버의 서비스관리자와 요청된 서비스의 분산을 담당하는 부하관리자, 그리고 후위서버에서의 서비스제공을 위한 작업관리자로 구성된다. 구현된 응용서비스 플랫폼은 필요한 처리자원을 동적으로 할당, 시스템을 재구성함으로써 기존의 단일서버 시스템에 비해 부하의 변화에 보다 능동적으로 대처할 수 있을 뿐 아니라, 기능의 변경없이 다양한 응용서비스의 구현을 지원함을 확인하였다.
본 논문에서는 클라이언트들의 작업부하를 분산하기 위한 측정 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 작업들이 재배치되는 것을 허용할 때, 송신자가 수신자에게 요청한 처리량만큼 적절하게 전송하여야 한다. 이 양은 송신자와 수신자의 협상 과정에서 동적으로 결정된다. 전송하여야 할 작업량을 결정할 때 전송 노드는 수신하는 다른 노드들의 처리 속도를 포함하여 송신 노드와 수신 노드의 현재 부하상태, 재배치하기에 적절한 작업의 처리 요구량 등의 요소들을 고려하여야 한다. 이러한 분석에 근거하여 이기종 분산 웹서버 시스템에 적합한 새로운 알고리즘을 제안하고, 기존 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 CPU 이용율과 응답시간에서 성능의 개선을 보였다.
기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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