Self healing systems are considered as cognation-enabled sub form of fault tolerance system. But our experiments that we report in this paper show that self healing systems can be used for performance optimization, configuration management, access control management and bunch of other functions. The exponential complexity that results from interaction between autonomic systems and users (software and human users) has hindered the deployment and user of intelligent systems for a while now. We show that if that exceptional complexity is converted into self-growing knowledge (policies in our case), can make up for initial development cost of building an intelligent system. In this paper, we report the application of AHSEN (Autonomic Healing-based Self management Engine) to in OKKAM Project infrastructure backbone cluster that mimics the web service based architecture of u-Zone gateway infrastructure. The 'blind' load division on per-request bases is not optimal for distributed and performance hungry infrastructure such as OKKAM. The approach adopted assesses the active threads on the virtual machine and does resource estimates for active processes. The availability of a certain server is represented through worker modules at load server. Our simulation results on the OKKAM infrastructure show that the self healing significantly improves the performance and clearly demarcates the logical ambiguities in contemporary designs of self healing infrastructures proposed for large scale computing infrastructures.
무선 통신 기술의 발달로 인해 PDA나 휴대폰 같은 이동 단말 장치를 통해 멀티미디어 스트리밍 서비스가 가능해졌다. 이동 단말 장치는 낮은 무선 대역폭에서 서비스 되고, 하드웨어의 성능제약이 있다. 이런 조건으로 인해서 주어진 이동 단말 환경에 적합하게 미디어 스트리밍 서비스를 해주는 트랜스코딩 기술이 필요하다. 트랜스코딩 서버는 트랜스코딩작업을 트랜스코딩 서버들의 자원을 활용하여 원본 미디어를 요청된 등급에 맞게 트랜스코딩해야 한다. 목적 트랜스코딩의 요구에 따른 다양한 트랜스코딩 부하 때문에 트랜스코딩 서버 사이에서의 효율적인 부하 분산 정책이 필요하다. 트랜스코딩 과정이외에 서버에서는 이동 단말이 요구하는 전체 서비스 시간에 대한 QoS도 만족시켜야 한다. 본 논문에서는 트랜스코딩 서버들 사이의 공평한 부하 분산을 가능하게 하는 새로운 트랜스코딩 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 예상 트랜스코딩 시간과 영화정보, 목적 트랜스코딩 비트율을 바탕으로 부하 분산을 수행하며, 부하 분산을 통해 새로운 트랜스코딩 요청에 대한 진입제어를 수행한다.
본 논문은 엔트로피 코딩 기반 분산 비디오 코딩 시스템에서의 복잡도 분배 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기의 복잡도 감소를 위하여 채널 코더 대신 엔트로피 코더를 이용하며, 저 복잡도로 높은 부호화 효율을 얻기 위한 블록 단위 복잡도 분배 방법을 수행한다. 제안하는 분산 비디오 복호화기는 움직임 추정을 수행하여 측정된 움직임 벡터를 부호화기로 전송하고, 부호화기에서는 복호화기로부터 수신된 움직임 벡터를 보정하여 보다 정확한 움직임 추정을 수행한다. 움직임 벡터의 보정을 수행 시, 수신된 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터를 이용하여 최적의 예측 움직임 벡터를 결정하며, 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터의 차에 따라 범위를 조절함으로써 블록의 복잡도를 적응적으로 할당한다. 제안하는 부호화기는 H.264/AVC의 부호화기의 복잡도에 비교하여 11.8% 감소하였고, 제안하는 복호화기는 기존의 분산 비디오 시스템의 복호화기 복잡도보다 99%감소되다.
센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.
This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.
Many reports have shown that the access pattern for geospatial tiles follows Zipf's law and that its parameter ${\alpha}$ represents the access characteristics. However, visits to geospatial tiles have temporal and spatial popularities, and the ${\alpha}$-value changes as they change. We construct a mathematical model to simulate the user's access behavior by studying the attributes of frequently visited tile objects to determine parameter estimation algorithms. Because the least squares (LS) method in common use cannot obtain an exact ${\alpha}$-value and does not provide a suitable fit to data for frequently visited tiles, we present a new approach, which uses a moment method of estimation to obtain the value of ${\alpha}$ when ${\alpha}$ is close to 1. When ${\alpha}$ is further away from 1, the method uses the associated cache hit ratio for tile access and uses an LS method based on a critical cache size to estimate the value of ${\alpha}$. The decrease in the estimation error is presented and discussed in the section on experiment results. This new method, which provides a more accurate estimate of ${\alpha}$ than earlier methods, promises more effective prediction of requests for frequently accessed tiles for better caching and load balancing.
This paper proposes a shortest path allocation algorithm over the processors on the hypercube system based on the message passing techniques with the optimized module allocation. On multiprocessor systems, how to divide one task into multiple tasks efficiently is an important issue due to the hardness of the life cycle estimation of each process. To solve the life cycle discrepancies, the appropriate task assignment to each processor and the flexible communications among the processors are indispensible. With the concurrent program execution on hypercube systems, each process communicaties to others with the method of message passing. And, each processor has its own memory. The proposed algorithm generates a callable tree out of the module, assigns the weight factors, constructs the allocation graph, finds the shortest path allocation tree, and maps them with hypercube.
최근 많은 응용 분야에서 무선 센서 네트워크 기술의 요구가 급증하고 있다. 특히 사람이 접근하기 어려운 환경에 센서 노드들을 설치하면 스스로 네트워크를 형성하고 사용자가 원하는 정보를 쉽게 획득할 수 있다. 그러나 무선 센서 네트워크에서 각 센서 노드들은 소형의 배터리를 사용하기 때문에 에너지를 효율적으로 관리해야 한다. 침입 탐지와 같은 응용에서는 침입자가 언제 나타날지 모르기 때문에, 에너지 효율이 높은 알고리즘으로 네트워크 수명을 연장시키는 노력이 요구된다. 본 논문에서는 침입 탐지 응용에서 데이터 전송의 신뢰성을 위해 트리 기반의 라우팅 알고리즘을 제안한다. 본 제안 방식은 데이터 집중으로 소모되는 에너지를 막기 위하여 부모와 자식 노드의 링크 설정 시 Load-balancing을 고려한 최적의 링크 비용을 계산하고, 효율적인 라우팅 테이블 관리로 센서 노드의 한정된 메모리 자원의 효율을 높였다. 또한 감시 정찰 환경에서는 침입자의 움직임을 예측할 수 없기 때문에 현실적인 군 운영 환경을 고려하여 다음의 시나리오를 설계하였고, 이에 대한 지연시간, 에너지 소모량 등의 성능을 시뮬레이션 결과를 통하여 입증하였다. 각 시나리오는 첫 번째로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 경우, 두 번째는 침입자가 노드 설치 경로를 가로지르는 경우, 마지막으로 침입자가 노드 설치 경로를 따라 이동하는 중에 이탈하는 경우로 구분하여 시험하였다.
데이터베이스 시스템에서 조인 연산은 시스템의 성능에 영향을 주는 가장 복잡하고 소모적인 연산이다. 데이터베이스 시스템의 향상을 위한 많은 병렬 처리 알고리즘들이 제안되었으나 기존의 방법들은 AVS(Attribute Value Skew)와 JPS(Join Product Skew) 등과 같은 데이터 편지를 고려하고 있지 않다. 따라서 데이터 편재의 상황에서 기존의 방법들은 조인 연산 중에 노드들 간의 부하 불균형으로 인하여 그 성능이 급격하게 저하된다. 본 논문에서는 병렬 조인 시에 AVS와 JPS를 고려하여 노드간에 균등하게 부하를 분산하는 방법과 이를 이용한 효율적인 병렬 조인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 기존의 샘플링 방법을 이용하여 조인 연산의 입력과 결과 릴레이션의 데이터 분포를 예측하고, 이를 기반으로 데이터 값에 대한 조인 비용을 산출한다. 그리고 히스토그램 균등화 기법을 이용하여 국부적인 조인 과정에서 노드들 간에 부하 균등을 성취할 수 있도록 데이터를 각 노드에 재 분재한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 제안된 알고리즘과 기존의 대표적인 알고리즘들을 위한 모의 실험 모델을 제시하고 모의 실험 결과를 기술한다. 성능 측정 결과 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비해서 데이터 편재의 상황에서 성능이 우수한 것으로 나타났다.
Bae, SunHo;Choi, DongHee;Park, Jung-Wook;Lee, Soo Hyoung
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권4호
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pp.1442-1448
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2017
Recently, electric power systems have been operating with tight margins and have reached their operational limits. Many researchers consider a microgrid as one of the best solutions to relieve that problem. The microgrid is generally powered by renewable energies that are connected through power converters. In contrast to the rotational machines in the conventional power plants, the converters do not have physical rotors, and therefore they do not have rotational inertia. Consequently, a stand-alone microgrid has no inertia when it is powered by the only converter-based-generators (CBGs). As a result, the relationship between power and frequency is not valid, and the grid frequency cannot represent the power balance between the generator and load. In this paper, a superconducting flywheel energy storage system (SFESS) is applied to an inertia-free stand-alone (IFSA) microgrid. The SFESS accelerates or decelerates its rotational speed by storing or releasing power, respectively, based on its rotational inertia. Then, power in the IFSA microgrid can be balanced by measuring the rotor speed in the SFESS. This method does not have an error accumulation problem, which must be considered for the state of charge (SOC) estimation in the battery energy storage system (BESS). The performance of the proposed method is verified by an electromagnetic transient (EMT) simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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