This paper proposes a G-BLAST(BLAST using Grid Computing) system, an integrated software package for BLAST searches operated in heterogeneous distributed environment. G-BLAST employed 'database splicing' method to improve the performance of BLAST searches using exists computing resources. G-BLAST is a basic local alignment search tool of DNA Sequence using grid computing in heterogeneous distributed environment. The G-BLAST improved the existing BLAST search performance in gene sequence analysis. Also G-BLAST implemented the pipeline and data management method for users to easily manage and analyze the BLAST search results. The proposed G-BLAST system has been confirmed the speed and efficiency of BLAST search performance in heterogeneous distributed computing.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06d
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pp.223-225
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2006
차세대 컴퓨터 중 하나인 웨어러블 컴퓨터는 BAN 영역 안에서 다양한 소형 무선 디바이스들 간의 연결을 통해 사용자에게 서비스를 제공해 주는 새로운 컴퓨팅 환경을 말한다. 네트워크 PnP는 웨어러블 컴퓨팅 환경을 조성하기 위한 필수적인 기술로서 디바이스와 서비스 발견 기능을 제공하여 BAN 내에 추가된 디바이스를 자동으로 감지하고 새로운 서비스를 웨어러블 컴퓨터 사용자들에게 제공해 주는 역할을 한다. 본 논문에서는 웨어러블 컴퓨팅 환경에 적합한 웨어러블 미들웨어를 제안하며 웨어러블 미들웨어를 구성하는 여러 컴포넌트들 중 하나인 네트워크 PnP 컴포넌트를 설계하였다.
Advances in computer and network technology provide new computing environment that were only possible with supercomputers before. In order to provide the environment, a distributed runtime system has to be provided, but most of the conventional distributed runtime systems lack in providing dynamic and flexible system reconfiguration depending on workload variance, due to a static architecture of fixed master node and slave working nodes. This paper proposes and implements a new model for distributed job allocation and management which is a distributed runtime system is P2P environment for flexible and dynamic system reconfiguration. The implemented systems enables job program transfer and management, remote compile and execution among cooperative developers based on P2P standard protocol Jxta platform. Since it makes dynamic and flexible system reconfiguration possible, the proposed method has some advantages in that it can collect and utilize idle computing resources immediately at a needed time for distributed job processing. Moreover, the implemented system's effectiveness and performance increase are shown by applying and processing the crawler jobs, in a distributed way, for collecting a large amount of data needed for internet search.
In recently years, with the growth of social media and the development of mobile devices, the data have been significantly increased. MapReduce is an emerging programming model that processes large amount of data. However, since MapReduce evenly places the data in the dedicated distributed computing environment, it is not suitable to the non-dedicated distributed computing environment. The data replacement algorithms were proposed for performance optimization of MapReduce in the non-dedicated distributed computing environments. However, they spend much time for date replacement and cause the network load for unnecessary data transmission. In this paper, we propose an efficient data replacement algorithm for the performance optimization of MapReduce in the non-dedicated distributed computing environments. The proposed scheme computes the ratio of data blocks in the nodes based on the node availability model and reduces the network load by transmitting the data blocks considering the data placement. Our experimental results show that the proposed scheme outperforms the existing scheme.
Raghunath, Chaitra;Watson, Layne T.;Jrad, Mohamed;Kapania, Rakesh K.;Kolonay, Raymond M.
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.4
no.3
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pp.297-316
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2017
With rapid growth in the complexity of large scale engineering systems, the application of multidisciplinary analysis and design optimization (MDO) in the engineering design process has garnered much attention. MDO addresses the challenge of integrating several different disciplines into the design process. Primary challenges of MDO include computational expense and poor scalability. The introduction of a distributed, collaborative computational environment results in better utilization of available computational resources, reducing the time to solution, and enhancing scalability. SORCER, a Java-based network-centric computing platform, enables analyses and design studies in a distributed collaborative computing environment. Two different optimization algorithms widely used in multidisciplinary engineering design-VTDIRECT95 and QNSTOP-are implemented on a SORCER grid. VTDIRECT95, a Fortran 95 implementation of D. R. Jones' algorithm DIRECT, is a highly parallelizable derivative-free deterministic global optimization algorithm. QNSTOP is a parallel quasi-Newton algorithm for stochastic optimization problems. The purpose of integrating VTDIRECT95 and QNSTOP into the SORCER framework is to provide load balancing among computational resources, resulting in a dynamically scalable process. Further, the federated computing paradigm implemented by SORCER manages distributed services in real time, thereby significantly speeding up the design process. Part 1 covers SORCER and the algorithms, Part 2 presents results for aircraft panel design with curvilinear stiffeners.
Raghunath, Chaitra;Watson, Layne T.;Jrad, Mohamed;Kapania, Rakesh K.;Kolonay, Raymond M.
Advances in aircraft and spacecraft science
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v.4
no.3
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pp.317-334
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2017
With rapid growth in the complexity of large scale engineering systems, the application of multidisciplinary analysis and design optimization (MDO) in the engineering design process has garnered much attention. MDO addresses the challenge of integrating several different disciplines into the design process. Primary challenges of MDO include computational expense and poor scalability. The introduction of a distributed, collaborative computational environment results in better utilization of available computational resources, reducing the time to solution, and enhancing scalability. SORCER, a Java-based network-centric computing platform, enables analyses and design studies in a distributed collaborative computing environment. Two different optimization algorithms widely used in multidisciplinary engineering design-VTDIRECT95 and QNSTOP-are implemented on a SORCER grid. VTDIRECT95, a Fortran 95 implementation of D. R. Jones' algorithm DIRECT, is a highly parallelizable derivative-free deterministic global optimization algorithm. QNSTOP is a parallel quasi-Newton algorithm for stochastic optimization problems. The purpose of integrating VTDIRECT95 and QNSTOP into the SORCER framework is to provide load balancing among computational resources, resulting in a dynamically scalable process. Further, the federated computing paradigm implemented by SORCER manages distributed services in real time, thereby significantly speeding up the design process. Part 1 covers SORCER and the algorithms, Part 2 presents results for aircraft panel design with curvilinear stiffeners.
With the development of mobile edge computing, how to utilize the computing power of edge computing to effectively and efficiently offload data and to compute offloading is of great research value. This paper studies the computation offloading problem of multi-user and multi-server in mobile edge computing. Firstly, in order to minimize system energy consumption, the problem is modeled by considering the joint optimization of the offloading strategy and the wireless and computing resource allocation in a multi-user and multi-server scenario. Additionally, this paper explores the computation offloading scheme to optimize the overall cost. As the centralized optimization method is an NP problem, the game method is used to achieve effective computation offloading in a distributed manner. The decision problem of distributed computation offloading between the mobile equipment is modeled as a multi-user computation offloading game. There is a Nash equilibrium in this game, and it can be achieved by a limited number of iterations. Then, we propose a distributed computation offloading algorithm, which first calculates offloading weights, and then distributedly iterates by the time slot to update the computation offloading decision. Finally, the algorithm is verified by simulation experiments. Simulation results show that our proposed algorithm can achieve the balance by a limited number of iterations. At the same time, the algorithm outperforms several other advanced computation offloading algorithms in terms of the number of users and overall overheads for beneficial decision-making.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.10a
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pp.368-371
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2000
The distributed object computing is possible to distributed computing on same or heterogeneous machine environment with growth of distributed computing and object-oriented technology. The typical of model, CORBA is int solved the interoperability in heterogeneous machine environment over the network But, the CORBA has a problem that the server is can't rely on request of client occurs network overhead by extinction of network A plan was on the rise to solve the problem that is combination of mobile agent and distributed computing technology.
This paper studies on Multiple Ontology to share and reuse know1edge stored in every system under the Distributed Web Environment using idle resource connected the Internet. Multiple Ontology is to convert to be able know1edge sharing between ontologies constructed by one and the other. This study focuses on as follows; To compose the Distributed Web Ontology multiple system, Construction Method of the Distributed Web Environment and Composition of Multiple Ontology for Know1edge sharing and reuse. System Composed by using the jini technology has constructed extension of heterogeneous systems and effective web computing environment. Also, through 'distribution operation, practical know1edge exchange among Multiple Ontologies under the Distributed Web Environment has been processed excellently.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.2
no.12
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pp.569-576
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2013
Cloud computing has been receiving increasing attention recently. Despite this attention, security is the main problem that still needs to be addressed for cloud computing. In general, a cloud computing environment protects data by using distributed servers for data storage. When the amount of data is too high, however, different pieces of a secret key (if used) may be divided among hundreds of distributed servers. Thus, the management of a distributed server may be very difficult simply in terms of its authentication, encryption, and decryption processes, which incur vast overheads. In this paper, we proposed a efficiently data storage and recovery scheme using XOR and RAID in Hadoop environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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