Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.
There is now an increased demand for harmony between the peri-implant gingiva and adjacent dentition. In the event of a pending loss of a single tooth in the aesthetic zone with healthy periodontium, expectation for optimal gingival and prosthodontic aesthetics are often very high. Unfortunately, bone resorption is common following the removal of an anterior tooth, compromising the gingival tissue levels for the eventual implant restoration. Also, improper implant placement and inadequate osseous-gingival support potentially deleterious aesthetic result. The creation of an esthetic implant restoration with gingival architecture that harmonizes with the adjacent dentitionis formidable challenge. The predictability of the peri-implant esthetic outcome may ultimately be determined by the patient's own presenting anatomy rather than the clinician's ability to manage state-of-the-art procedures. To more accurately predict the peri-implant esthetic outcome before removing a failing tooth, a considering of diagnostic keys is essential. This presentation addresses the useful diagnostic keys that affect the predictability of peri-implant gingival aesthetics and the overcoming of the risk factors in anterior single-tooth replacement; it also describes a surgical and prosthodontic technique in achieving a long term successful esthetic outcome. Proper diagnosis and understanding of the biological and periodontal variables of failing dentition and their response to surgical and prosthodontic procedures are the essence of predictability. Using a smart protocol that alters the periodontium toward less risk and more favorable assessment of the diagnostic keys before implant placement will provide the most predictable esthetic outcome. Simple diagnostic keys suggested this presentation are useful method to evaluate the overcoming of the risk factors in anterior single implant restoration.
본 연구의 목적은 건축구조물의 지진응답제어를 위한 MR 감쇠기의 크기, 개수 및 최적위치를 결정하는 설계절차를 제안하는 것이다. 기존의 연구에서 제안된 MR 감쇠기의 모델링 방법들의 특성과 차이점을 진동제어효과의 관점에서 분석하였으며, 이 모델 중 해석이 간단하고 이력특성을 모사할 수 있는 이력 이점성 모델을 사용하여 MR 감쇠기의 변수연구를 수행하였다. 건축구조물의 층간에 설치되는MR 감쇠장치의 용량은 지진응답의 경우 구조물의 주기와 감쇠비에 따라 층전단력이 다르게 됨을 고려하여, 20개의 지진하중에 대한 해석으로부터 구한 응답스펙트럼을 이용하여 결정하였으며, 설치 갯수에 따른 제어경향을 분석하였다. MR 감쇠기의 크기, 개수, 그리고 최적위치를 결정하기 위한 방법이 제안되었으며, 기존의 점성감쇠기 설계시 이용되는 층간변위 혹은 층간속도가 가장 큰 층에 순차적으로 설치하는 방법과의 비교를 통해 유효성을 검증하였다. 수치해석결과는 제안된 방법을 사용하여 MR 감쇠기의 크기, 개수, 그리고 위치를 합리적으로 결정할 수 있음을 보여준다.
Node layout optimization of structural wireless systems is investigated as a means to prolong the network lifetime without, if possible, compromising information quality of the measurement data. The trade-off between these antagonistic objectives is studied within a multi-objective layout optimization framework. A Genetic Algorithm is adopted to obtain a set of Pareto-optimal solutions from which the end user can select the final layout. The information quality of the measurement data collected from a heterogeneous WSN is quantified from the placement quality indicators of strain and acceleration sensors. The network lifetime or equivalently the network energy consumption is estimated through WSN simulation that provides realistic results by capturing the dynamics of the wireless communication protocols. A layout optimization study of a monitoring system on the Great Belt Bridge is conducted to evaluate the proposed approach. The placement quality of strain gauges and accelerometers is obtained as a ratio of the Modal Clarity Index and Mode Shape Expansion values that are computed from a Finite Element model of the monitored bridge. To estimate the energy consumption of the WSN platform in a realistic scenario, we use a discrete-event simulator with stochastic communication models. Finally, we compare the optimization results with those obtained in a previous work where the network energy consumption is obtained via deterministic communication models.
무선 메쉬 네트워크는 메쉬 클라이언트와 메쉬 라우터, 메쉬 액세스 포인트로 구성된다. 메쉬 라우터는 메쉬 클라이언트에게 무선 네트워크 서비스를 연결해주며, 메쉬 액세스 포인트는 유선 링크를 사용하여 백본 네트워크에 연결하고 메쉬 클라이언트에게 인터넷 액세스 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 제한된 수의 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트를 사용하여 무선 메쉬 네트워크에 대한 네트워크 설계를 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 최적화 알고리즘은 메타휴리스틱방식의 하나인 타부서치 알고리즘을 적용하였으며, 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치에 따른 전송지연을 최소화하고 적절한 수행 시간 안에 결과가 도출되도록 설계되었다. 제안된 타부서치 알고리즘은 메쉬 라우터와 메쉬 액세스 포인트의 배치를 위한 전송지연과 알고리즘 수행시간 관점에서 비교 평가되었으며, 성능평가에서 기존의 제안된 메타휴리스틱 방식에 비해 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 작업자의 안전을 확보하기 위하여, 건설 현장의 안전조끼 색채에 대한 문제점을 고찰하였다. 먼셀표색계와 색채분석 프로그램을 이용하여 건설 작업종류에 따른 작업용 안전조끼의 프로토타입을 제시하였다. 현장 작업환경의 전체적인 색채와 대비되는 안전조끼를 착용하면, 작업자들을 직관적으로 구별이 가능하고 시인성이 높아져서 안전사고의 발생을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 철근배근 작업, 유로폼 거푸집 작업, 갱폼 거푸집 작업, 철골 세우기 작업자의 안전조끼의 색(색상, 명도, 채도)은 철근배근 작업자용 조끼는 10GY, 8, 8 유로폼 8.75B, 7, 8 갱폼 3.75B, 2, 4 철골 세우기 6.25BG, 5, 10이 적절한 것으로 나타났다. 각 공종별 작업자에 대한 안전조끼의 프로토타입에 대한 전문가의 의견은 철근공사와 철골공사 작업 관련 안전조끼 색에 대해서는 90% 이상의 매우 긍정적인 것으로 나타나 제시된 안이 적절한 것으로 판단된다.
Latha, V.L. Padma;Reddy, N. Sudhakar;Babu, A. Suresh
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.248-256
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2021
Now that we're in the big data era, data has taken on a new significance as the storage capacity has exploded from trillion bytes to petabytes at breakneck pace. As the use of cloud computing expands and becomes more commonly accepted, several businesses and institutions are opting to store their requests and data there. Cloud storage's concept of a nearly infinite storage resource pool makes data storage and access scalable and readily available. The majority of them, on the other hand, favour a single cloud because of the simplicity and inexpensive storage costs it offers in the near run. Cloud-based data storage, on the other hand, has concerns such as vendor lock-in, privacy leakage and unavailability. With geographically dispersed cloud storage providers, multicloud storage can alleviate these dangers. One of the key challenges in this storage system is to arrange user data in a cost-effective and high-availability manner. A multicloud storage architecture is given in this study. Next, a multi-objective optimization problem is defined to minimise total costs and maximise data availability at the same time, which can be solved using a technique based on the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) and obtain a set of non-dominated solutions known as the Pareto-optimal set.. When consumers can't pick from the Pareto-optimal set directly, a method based on Principal Component Analysis (PCA) is presented to find the best answer. To sum it all up, thorough tests based on a variety of real-world cloud storage scenarios have proven that the proposed method performs as expected.
유통물류센터는 재고를 보유하고 있어 효율적인 보관면적에 관한 설계는 매우 중요하다. 이에 본 연구는 표준 파렛트 유닛로드 이용을 고려한 유통물류센터의 최적 보관면적 산출방안 제시를 연구 목적으로 하며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국내에서 주로 사용되는 T-11형과 T-12형 파렛트를 보관하는 표준 랙 모듈을 정의하였다. 둘째, 다양한 파렛트 운반 장비를 조사 및 분석하여, 유형별 표준 운반장비 작업통로를 정의하였다. 그리고 최종으로 보관 공간 내에서 랙 모듈 배치 시 발생할 수 있는 비활용 공간 최소화 방안 제시와 함께 유통물류센터 보관 공간에 대한 손쉬운 최적면적 산출 방안을 제안하였다는 측면에서 큰 시사점을 갖는다. 향후 연구에서는 Mini-Load용 표준 랙 모듈 및 GTP(Goods to Person) 피킹 시스템 등 최근 물류 기술이 반영된 표준화된 전체 물류센터 레이아웃 배치에 관한 연구가 필요하다.
최근 클라우드 환경의 서비스 지연문제 해결을 위하여 응용서비스의 사용자 근접성 확보 및 계산 오프로딩을 위한 FEC (Fog/Edge Computing) 패러다임에 대한 연구가 활발하다. 엣지 디바이스 (이동객체)들의 동적 위치변화 패턴 예측방법은 FEC 환경에서 컴퓨팅 리소스의 효율적 분배 및 배치를 위하여 중요한 역할을 한다. 본 논문은 엣지 디바이스들의 이동 빈발패턴에 대한 지지도의 임계값을 적용하여 선택된 경로들을 대상으로 임의의 가중치 (거리, 시간, 혼잡도)를 추가적으로 적용한 최적 이동패턴 추출방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 알고리즘은 빈발도만을 적용한 OPE_freq [8] 알고리즘과 A* 및 Dijkstra 알고리즘 등과 비교한 결과, 수행시간과 노드 접근횟수를 감소시키고 보다 정확한 경로를 추출함을 알 수 있다.
NFV (Network Function Virtualization) 환경에서는 소프트웨어로 구현된 가상 네트워크 기능 (VNF: Virtualized Network Function)을 범용 서버에 설치하는 것으로 네트워크 기능을 제공한다. 네트워크 관리자는 VNF를 네트워크 토폴로지 상 적절한 위치의 서버에 배치하고 상황에 따라 동적으로 관리함으로써, 다양한 네트워크 상황에 대해 신속하고 유연하게 대응할 수 있다. 하지만 여러 네트워크 조건 (서비스 비용 및 품질) 등을 고려하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이며, 특히 결정된 배치를 실제 NFV 환경에 적용하는 데는 처리 시간이 소요되기 때문에, 최적의 VNF 배치를 위해서는 필요한 자원량을 예측하여 VNF 배치를 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 MEC (Multi-access Edge Computing) 토폴로지에서 서비스 요청을 무작위로 생성하여 ILP (Integer Linear Programming) 모델을 통해 시뮬레이션한 결과를 학습데이터로 사용하는 기계학습 모델을 도출한다. 도출된 예측 모델은 5분 이후의 미래 시점에 대해 ILP 솔루션 결과 대비 90% 이상의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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