• ETRI Journal
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• 제31권2호
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• pp.173-181
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• 2009

The growth of the World Wide Web and web-based applications is creating demand for high performance web servers to offer better throughput and shorter user-perceived latency. This demand leads to widely used cluster-based web servers in the Internet infrastructure. Load balancing algorithms play an important role in boosting the performance of cluster web servers. Previous load balancing algorithms suffer a significant performance drop under dynamic and database-driven workloads. We propose an estimation-based load balancing algorithm with admission control for cluster-based web servers. Because it is difficult to accurately determine the load of web servers, we propose an approximate policy. The algorithm classifies requests based on their service times and tracks the number of outstanding requests from each class in each web server node to dynamically estimate each web server load state. The available capacity of each web server is then computed and used for the load balancing and admission control decisions. The implementation results confirm that the proposed scheme improves both the mean response time and the throughput of clusters compared to rival load balancing algorithms and prevents clusters being overloaded even when request rates are beyond the cluster capacity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권4호
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• pp.651-669
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• 2013

In this paper, we study a novel routing algorithm based on load balancing for multi-channel wireless mesh networks. In order to increase the network capacity and reduce the interference of transmission streams and the communication delay, on the basis of weighted cumulative expected transmission time (WCETT) routing metric this paper proposes an improved routing metric based on load balancing and channel interference (LBI_WCETT), which considers the channel interference, channel diversity, link load and the latency brought by channel switching. Meanwhile, in order to utilize the multi-channel strategy efficiently in wireless mesh networks, a new channel allocation algorithm is proposed. This channel allocation algorithm utilizes the conflict graph model and considers the initial link load estimation and the potential interference of the link to assign a channel for each link in the wireless mesh network. It also utilizes the channel utilization percentage of the virtual link in its interference range as the channel selection standard. Simulation results show that the LBI_WCETT routing metric can help increase the network capacity effectively, reduce the average end to end delay, and improve the network performance.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.165-171
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• 2005

본 논문에서는 중앙집중형 동적부하균등을 효율적으로 처리하기 위하여 네트워크기반 병렬 유전자 알고리즘을 이용하였다. 기존의 유전자 알고리즘을 적용한 경우와는 달리 클라이언트들에서 최적작업 할당의 탐색을 분산처리하여 중앙 스케줄러의 성능을 향상시킬 수 있었다. 최적해의 수렴속도를 향상시키기 위해 선택연산은 룰렛휠 선택과 엘리트 보존전략을 함께 사용하였고, 염색체 인코딩은 슬라이딩윈도우기법을 이용하였으며 교차연산은 주기교차방법을 이용하였다. 부하균등기법의 유연성 변화에 따른 중앙 스케줄러의 성능을 모의실험한 결과 기존의 방법보다 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제14A권1호
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• pp.63-72
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• 2007

본 논문에서 웹 서버 클러스터 환경에서 웹 요청들의 분산을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 전통적인 주기적 부하 정보 갱신 기반의 부하 분산 기법에서는 동기화된 부하 정보와 동적 페이지에 포함된 스크립트들의 갱신 정보 때문에 Cyber Foraging 서비스 같은 동적 웹 응용프로그램에서는 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 Update-on-Finish 부하 분산 알고리즘은 비주기적인 부하 갱신 방법을 사용하고 있다. 웹 스위치는 비주기적인 부하 리포팅 후, 서버들의 실제 부하 정보를 알 수 있다. 그런후 실제 정보에 따라 부하 분산 스케줄을 재배열한다. 하지만 Update-on-Finish 알고리즘의 경우 부하 정보를 유지하기 위한 통신 부하가 크다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 각 서버가 K%의 작업을 마친 후 비주기적 부하 정보 보고를 통하여 부하 감소시킨 방법을 제안한다. 또한 서버의 처리능력이 다른 환경을 고려하여 서로 다른 threshold Ti값을 적용함으로써, 다양한 처리 능력을 가진 서버들을 위한 로드 밸런싱 알고리즘으로 확장하여 제안하고 있다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 K-Percent-Finish Reporting 방법은 Update-on-Finish 방법보다 최소 50% 이상의 통신 부하를 감소시키면서, 기존 주기적 부하정보 갱신 기반의 관련 연구들보다 향상된 시스템 처리 능력을 보여주고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.547-557
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• 2009

LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.

• Steel and Composite Structures
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• 제39권4호
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• pp.471-491
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• 2021

In this study, we estimate the ultimate load of rectangular concrete-filled steel tubes (CFST) by developing a novel hybrid predictive model (ANN-BCMO) which is a combination of balancing composite motion optimization (BCMO) - a very new optimization technique and artificial neural network (ANN). For this aim, an experimental database consisting of 422 datasets is used for the development and validation of the ANN-BCMO model. Variables in the database are related with the geometrical characteristics of the structural members, and the mechanical properties of the constituent materials (steel and concrete). Validation of the hybrid ANN-BCMO model is carried out by applying standard statistical criteria such as root mean square error (RMSE), coefficient of determination (R²), and mean absolute error (MAE). In addition, the selection of appropriate values for parameters of the hybrid ANN-BCMO is conducted and its robustness is evaluated and compared with the conventional ANN techniques. The results reveal that the new hybrid ANN-BCMO model is a promising tool for prediction of the ultimate load of rectangular CFST, and prove the effective role of BCMO as a powerful algorithm in optimizing and improving the capability of the ANN predictor.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.273-276
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• 2011

최근 소셜 네트워킹, 멀티미디어 서비스의 사용량이 증가됨에 따라 인터넷의 트래픽은 이전보다 빠르게 증가되고 있다. 이에 링크나 노드의 failure 같은 네트워크 failure 발생은 서비스 이용자들에게 큰 영향을 미치게 된다. 이러한 failure로 부터 빠르게 회복하기 위한 다양한 Fast Reroute scheme들이 제안되었다. 하지만 이러한 Fast Reroute의 Back-path는 특정 링크에게 과도한 트래픽을 유발하게 된다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위한 실제적인 Link Cost를 고려한 Load-Balancing기법을 제안한다. 실험결과 평균 degree가 높을수록 대체가능한 경로들이 증가되기 때문에 FIR에 비해 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.164-172
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• 2004

일반적으로 국지적 탐색에서 최적해를 획득할 가능성은 가능한 많은 이웃해를 생성하면서 반복 수를 늘릴수록 높아지나 긴 탐색시간이 소요된다. 따라서 한정된 시간 내에 최적해를 효율적으로 찾기 위해서는. 적절한 수의 이웃해를 생성하되, 탐색의 질을 높일 수 있는 이웃해를 선별해서 생성하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 국지적 탐색기법을 적용하여 부하평준화 문제를 해결할 때, 탐색의 효율을 향상시킬 수 있는 이웃해 선정 기법을 제안하고, 실세계 데이타를 대상으로 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 이웃해 선정 기법은 확률적 선별에 기반 한 방법으로서, 탐색의 질을 개선시킬 가능성에 대한 추정치를 기준으로 부여된 확률에 따라 이웃해를 선별하여 생성하는 기법이다. 대상 문제에 국지적 탐색기법으로 tabu 탐색과 simulated annealing를 적용한 실험에서, 무작위 또는 그리디 선별에 기반 한 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권9_10호
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• pp.466-475
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• 2008

최근 무선통신 기술의 발전으로 PC뿐만 아니라 PDA, 휴대폰 등 다양한 이동 단말 장치를 통하여 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 이동 단말 장치는 하드웨어의 성능 제약이 있으며, 낮은 네트워크 대역폭을 가지는 무선망에서 동작한다. 이러한 이동 단말 장치의 특성을 고려한 스트리밍미디어 서비스를 받기 위해서는 동작 환경에 적합하게 미디어를 트랜스코딩 기술이 필요하다. 미디어에 대한 트랜스코딩은 트랜스코딩 서버들에서 이동 단말기 등급별로 수행되어 스트리밍 미디어의 실시간 전송요구사항에 맞추어 사용자에게 보내져야한다. 대규모의 이동 단말 사용자들 각각에 맞는 QoS의 트랜스코딩 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 트랜스코딩 서버들의 부하분배 정책에 서버에서의 트랜스코딩 부하를 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 분산 트랜스코딩 환경에서의 부하 균형을 위한 트랜스코딩서버에서의 트랜스코딩 부하를 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 트랜스코딩 서버 정보와 영화 정보, 목적 트랜스코딩 비트율을 이용하여 예상 트랜스코딩 시간을 예측한다. 예측된 시간은 실험을 통하여 실제 트랜스코딩 시간과 유사함을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권3호
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• pp.111-119
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• 2008

본 논문에서는 차별화 서비스를 지원하는 웹 서버의 응답시간 성능을 향상시키기 위해 기존의 동적 성능 분리 기법에 퍼지 기법을 접목한다. 특히, 클러스터 기반 웹서버 시스템의 부하량에 대한 판단 기준 흑은 사용자 요청율 및 동적요청 비율 변화시에 발생하는 애매모호한 상황을 효과적으로 반영하기 위해, 퍼지제어 기법에 기초한 로드분배 메커니즘을 제안하였다. 이를 통해, 기존의 퍼지 기법을 활용하지 않은 성능분리 기법과 퍼지기법을 활용한 경우에 대해 응답시간(95-percentile of Response Time) 성능비교 평가를 통해 퍼지기반의 성능분리 기법이 차별화 서비스 시스템의 성능을 더욱 강건하고 효율적으로 향상시킬 수 있다는 점을 검증하였다.