In the centralized cloud controlled environment, the decision-making and monitoring play crucial role where in the host controller (HC) manages the resources across hosts in data center (DC). HC does virtual machine (VM) and physical hosts management. The VM management includes VM creation, monitoring, and migration. If HC down, the services hosted by various hosts in DC can't be accessed outside the DC. Decentralized VM management avoids centralized failure by considering one of the hosts from DC as HC that helps in maintaining DC in running state. Each host in DC has many VM's with the threshold limit beyond which it can't provide service. To maintain threshold, the host's in DC does VM migration across various hosts. The data in migration is in the form of plaintext, the intruder can analyze packet movement and can control hosts traffic. The incorporation of security mechanism on hosts in DC helps protecting data in migration. This paper discusses an approach for dynamic HC selection, VM selection and secure VM migration over cloud environment.
Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.
VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.
클라우드 컴퓨팅에서 서버 가상화는 한 대의 물리적인 서버를 다수의 가상머신으로 분할하여 다양한 운영체제 및 애플리케이션을 구동하는 기술이다. 가상머신의 마이그레이션은 현재 실행 중인 가상머신을 소스 호스트에서 다른 물리적인 장치인 타깃 호스트로 이동하는 것이다. 가상머신의 라이브 마이그레이션은 작업 수행 성능의 최적화와 저전력 지원 및 에너지 절감, 결함포용, 노드들 간의 부하 균형을 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 적응적 VM 라이브 마이그레이션 기법을 제안한다. 이를 위해 적응적 VM 마이그레이션 시점을 결정하는 VM 모니터링 모듈을 제안하고 오픈소스 기반 전가상화를 지원하는 하이퍼바이저를 설계하였다.
Additives in plastics are capable of migrating from the packaging materials into the foodstuffs, thereby presenting a source of contamination and a potential health risk to the consumer. The migration from packaging materials into foodstuffs is first of all regulated by examining the amounts of global and specific migrated components. Besides, there is worldwide still a need for practical methods for measuring and monitoring migration from polymers, especially for the testing of migration into fatty foodstuffs. Therefore, these studies were undertaken to investigate the safety status of domestic plastic packaging materials with respect to migration. Another objective of this study was to examine the applicability of ethanol as an alternative fatty food simulant substituting for olive oil and n-heptane. The evaporation residues for various dometic plastic samples determined as described in Korean food laws were in the level from 4.3 to 14.5 mg/$\ell$, which were much lower than the limit value of 150 mg/$\ell$. The global migration values into 95 % ethanol showed to be comparable to those into n-heptane, while the olive oil migration values were comparably higher than those into ethanol or n-heptane and moreover they were not reproducible. The kinetic migration begavior of additives in polyolefin samples into 95% ethanol showed a Fickian diffusion process. The results of these studies on global migration and kinetic testings demonstrate that the ethanol could be successfully substitute for the olive oil and n-heptane as an alternative fatty food simulant, at least in contact with polyoefins.
최근 들어 정보시스템을 구성하는 요소들이 복잡 해 짐에 따라 이것들의 이전에 따른 위험 부담도 증가하고 있다. 따라서 정보 시스템 이전 업무를 보다 체계적으로 수행할 필요성이 대두되고 있다. 또한 공공기관 정부이전으로 인하여 대규모의 정보시스템 이전이 진행되고 있으며 앞으로도 계속 추진될 것이다. 이에 따라서 본 논문에서는 정보시스템 이전 프로세스의 재정립과 이전의 효율성과 신속성을 확보하기 위하여 이전 솔루션을 사용할 것을 제안한다. 이것은 정보시스템 자산 이동 관리 추적 기능, 실시간 이동 위치 추적, 상황실을 통한 실시간모니터링 기능, 업무 속성에 따라 분리 이전 가능 시나리오의 제공 역할을 한다. 제안된 솔루션을 사용하면 정보시스템 이전의 시행착오를 감소시켜 이전시간을 최소화 하여 궁극적으로는 업무서비스의 공백을 없애는데 기여할 것이다.
번식 시작 전 어느 기간의 어떠한 기후요소가 고리도롱뇽의 번식이주 시기에 영향을 미치는 지를 파악하고자, 부산시 기장군 봉대산 일대에서 고리도롱뇽의 자연번식지와 인접한 대체번식지에서 2006년부터 2010년까지 5년의 번식기 동안 날짜에 따라 번식지에 출현한 개체들을 기록한 개체군 모니터링 자료와 조사지로부터 약 25 km 떨어진 기상대에서 획득한 기후정보 사이의 상관관계를 분석하였다. 연구결과, 번식 시작 전 약 1달 동안의 평균기온 및 평균최저기온은 대체번식지 내 암컷의 번식이주 시기에 영향을 미쳤으며, 번식 전 2~4달 동안의 겨울철 평균일교차와 평균강수량은 각각 자연번식지의 수컷과 자연번식지와 대체번식지의 암컷의 번식이주 시기에 영향을 미쳤다. 번식이주 시기와 기후 요소와의 관련성은 수컷보다 암컷에서, 자연번식지에서보다는 대체번식지에서 더 높았다. 이러한 연구결과는 년도에 걸친 단순한 평균온도의 상승보다는 겨울철을 포함하는 기간 동안의 평균강수량과 평균일교차의 변동이 유미양서류 번식이주 시기에 더 큰 영향을 미치는 것을 보여준다. 더불어 암컷의 번식이주 시기가 수컷에 비하여 기후요소에 보다 더 밀접하게 관련되며, 특별히 이주된 유미양서류의 개체군들에서 이주시기는 기후요소의 영향을 더 크게 받는다는 것을 보여준다.
In this paper a damage imaging technique using pre-stack migration is developed using Lamb (guided) wave propagation in composite structures for imaging multi damages by both numerical simulations and experimental studies. In particular, the paper focuses on the experimental study using a finite number of sensors for future practical applications. A composite laminate with a surface-mounted linear piezoelectric ceramic (PZT) disk array is illustrated as an example. Two types of damages, one straight-crack damage and two simulated circular-shaped delamination damage, have been studied. First, Mindlin plate theory is used to model Lamb waves propagating in laminates. The group velocities of flexural waves in the composite laminate are also derived from dispersion relations and validated by experiments. Then the pre-stack migration technique is performed by using a two-dimensional explicit finite difference algorithm to back-propagate the scattered energy to the damages and damages are imaged together with the excitation-time imaging conditions. Stacking these images together deduces the resulting image of damages. Both simulations and experimental results show that the pre-stack migration method is a promising method for damage identification in composite structures.
Modern computers provide tremendous computing capability and a large memory system. Hybrid memories consist of next generation memory devices and are adopted in high performance systems. However, the increased complexity of the microprocessor makes it difficult to operate the system effectively. In this paper, we propose a simple data migration method called Bandwidth-aware Data Migration (BDM) to efficiently use memory systems for high performance processors with hybrid memory. BDM monitors the status of applications running on the system using hardware performance monitoring tools and migrates the appropriate pages of selected applications to High Bandwidth Memory (HBM). BDM selects applications whose bandwidth usages are high and also evenly distributed among the threads. Experimental results show that BDM improves execution time by an average of 20% over baseline execution.
Kim, Min-kyung;Lee, Sang-im;Jablonski, Piotr G.;Lee, Sang-Don
Journal of Ecology and Environment
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제42권4호
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pp.285-291
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2018
The impact of climate change on animals has been globally documented. Especially, migration of birds has been extensively monitored as migratory birds are susceptible to any changes occurring both on breeding grounds and on wintering grounds. However, in contrast to spring migration, the patterns and the factors for autumn migration have not been well documented. In this study, we investigated the relationship with climate condition and the first arrival dates (FADs) of bean geese (Anser fabalis) and white-fronted geese (A. albifrons), the representative group of wintering birds in South Korea, using the data collected by Korean Meteorological Association during 1995-2016. Average temperature of September in wintering grounds has increased, and the FADs of the geese have advanced over the 22 years. Even when the influence of autumn temperature was statistically controlled for, the FADs of the geese have significantly advanced. This suggests that warming has hastened the completion of breeding, which speeded up the arrival of the geese at the wintering grounds. In order to assess the effect of climate condition on the arrival of the wintering migratory birds such as the geese in more detail, extensive data collection over many sampling sites and with long-term monitoring is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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