Volunteer Computing은 대규모 프로젝트를 많은 분산된 데스크탑, 랩탑 PC, 그리고 스마트 폰과 같은 모바일 디바이스의 idle(유휴 상태)인 컴퓨팅 자원을 기여(Volunteer)받아 수행하는 환경이다. 그러나 기여된 컴퓨팅 자원이 idle과 used(사용 상태) 간의 상태전이가 빈번히 일어나거나, idle로 지속되는 시간이 짧은 자원의 경우, 프로젝트를 수행하는데 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자원을 구분하고, 해당 자원의 다음 상태전이확률테이블을 계산하여 결과에 따라 해당 자원에 적합한 작업을 할당하는 방법을 제안한다.
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.
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.
웨어러블 컴퓨터는 인간의 의복이나 사용자의 신체에 소형 디바이스를 장착하여 다양한 서비스를 제공하는 인간 친화적인 컴퓨터 기술이다. 웨어러블 컴퓨터를 구성하는 착용형/휴대형 디바이스는 웨어러블 서비스를 제공하기 위해 각 디바이스의 하드웨어/소프트웨어에 대한 정보 교환이 필요하다. 이 때 디바이스간에 교환되는 정보가 프로파일이다. 프로파일은 디바이스의 하드웨어적 구성 정보와 탑재된 소프트웨어 정보 그리고 제공하는 서비스에 대한 정보를 포함한다. 본 논문에서는 웨어러블 컴퓨팅에 적합한 프로파일 구조를 제시하고 웨어러블 컴퓨팅에서 핵심 웨어러블 디바이스로 대두될 블루투스 디바이스 지원을 위해 블루투스 프로파일을 수용하는 웨어러블 컴퓨팅용 프로파일을 설계한다.
최근에 많은 유휴 상태의 호스트 자원들을 이용한 인터넷 기반 분산/병렬 컴퓨팅은 대용량 작업처리와 여러 중요 논제들에 대해 그 유용성이 증명되고 있다. 대용량 작업이 수행되는 동안, 작업에 참여하는 호스트의 성능과 상태 변화에 대처하기 위한 실시간 모니터링 기능이 요구된다. 본 연구에서는 글로벌 컴퓨팅 (global computing) 인트라스트럭처(infrastructure)로 구축된 인터넷 기반 분산/병렬 처리 프레임워크인 PDP(Parallel Distributed Processing)상의 실시간 모니터링 및 시각화에 대한 내용을 소개한다.
We developed a pilot-job based large-scale distributed computing system to support HTC and MTC, called HTCaaS (High-Throughput Computing as a Service), which helps scientists solve large-scale scientific problems in areas such as pharmaceutical domains, high-energy physics, nuclear physics and bio science. Since most of these problems involve critical data that affect the national economy and activate basic industries, data privacy is a very important issue. In this paper, we implement a privacy enhanced data security mechanism to support HTC and MTC in a large-scale distributed computing system and show how this technique affects performance in our system. With this mechanism, users can securely store data in our system.
최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있으며, 이에 따라 대규모 데이터를 수많은 서버들에 분산 저장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처리 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편 GIS 기술의 성장과 더불어 급격히 증가하고 있는 공간 데이터를 효율적으로 활용하기 위해서는, 클라우드 컴퓨팅을 이용한 대용량 공간데이터의 분산 처리가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 데이터 처리 기법에 대해 살펴보고, 분산 데이터 처리 기법 성능 개선을 위한 최적화 요구사항을 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 분산 데이터 처리 기법의 성능 최적화에 대한 성능평가를 수행한다.
Real-time(RT) object-oriented(OO) distributed computing is a form of RT distributed computing realized with a distributed computer system structured in the form of an object network. Several approached proposed in recent years for extending the conventional object structuring scheme to suit RT applications, are briefly reviewed. Then the approach named the TMO(Time-triggered Message-triggered Object)structuring scheme was formulated with the goal of instigating a quantum productivity jump in the design of distributed time triggered simulation. The TMO scheme is intended to facilitate the pursuit of a new paradigm in designing distributed time triggered simulation which is to realize real-time computing with a common and general design style that does not alienate the main-stream computing industry and yet to allow system engineers to confidently produce certifiable distributed time triggered simulation for safety-critical applications. The TMO structuring scheme is a syntactically simple but semantically powerful extension of the conventional object structuring approached and as such, its support tools can be based on various well-established OO programming languages such as C++ and on ubiquitous commercial RT operating system kernels. The Scheme enables a great reduction of the designers efforts in guaranteeing timely service capabilities of application systems. Start after striking space key 2 times.
Real-time(RT) object-oriented(OO) distributed computing is a form of RT distributed computing realized with a distributed computer system structured in the form of an object network. Several approached proposed in recent years for extending the conventional object structuring scheme to suit RT applications, are briefly reviewed. Then the approach named the TMO(Time-triggered Message-triggered Object)structuring scheme was formulated with the goal of instigating a quantum productivity jump in the design of distributed time triggered simulation. The TMO scheme is intended to facilitate the pursuit of a new paradigm in designing distributed time triggered simulation which is to realize real-time computing with a common and general design style that does not alienate the main-stream computing industry and yet to allow system engineers to confidently produce certifiable distributed time tiggered simulation for safety-critical applications. The TMO structuring scheme is a syntactically simple but semantically powerful extension of the conventional object structuring approached and as such, its support tools can be based on various well-established OO programming languages such as C++ and on ubiquitous commercial RT operating system kernels. The Scheme enables a great reduction of the designers efforts in guaranteeing timely service capabilities of application systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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