In this paper, we propose a simulation output analysis environment using Elastic Stack technology in order to reduce the complexity of the simulation analysis process. The proposed simulation output analysis environment automatically transfers simulation outputs to a centralized analysis server from a set of simulation execution resources, physically separated over a network, manages the collected simulation outputs in a fashion that further analysis tasks can be easily performed, and provides a connection to analysis and visualization services of Kibana in Elastic Stack. The proposed analysis environment provides scalability where a set of computation resources can be added on demand. We demonstrate how the proposed simulation output analysis environment can perform the simulation output analysis effectively with an example of spreading epidemic diseases, such as influenza and flu.
The Adaptive Random Testing(ART) aims to improve the performance of traditional Random Testing(RT) by reducing the number of test cases to find the failure region which is located in the input domain. Such enhancement can be obtained by efficient selection algorithms of test cases. The ART through Iterative Partitioning(IP-ART) is one of ART techniques and it uses an iterative input domain partitioning method to improve the performance of early-versions of ART which have significant drawbacks in computation time. And the IP-ART with Enlarged Input Domain(EIP-ART), an improved version of IP-ART, is known to make additional performance improvement with scalability by expanding to virtual test space beyond real input domain of IP-ART. The EIP-ART algorithm, however, have the drawback of heavy cost of computation time to generate test cases mainly due to the virtual input domain enlargement. For this reason, two algorithms are proposed in this paper to mitigate the computation overhead of the EIP-ART. In the experiments by simulations, the tiling technique of input domain, one of two proposed algorithms, showed significant improvements in terms of computation time and testing performance.
Risk management system should be able to support a decision making within a short time to analyze stream data in real time. Many analytical systems consist of CPU computation and disk based database. However, it is more problematic when existing system analyzes stream data in real time. Stream data has various production periods from 1ms to 1 hour, 1day. One sensor generates small data but tens of thousands sensors generate huge amount of data. If hundreds of thousands sensors generate 1GB data per second, CPU based system cannot analyze the data in real time. For this reason, it requires fast processing speed and scalability for analyze stream data. In this paper, we present a fast visualization technique that consists of hybrid database and GPU computation. In order to evaluate our technique, we demonstrate a visual analytics system that analyzes pipeline leak using sensor and tweet data.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.4
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pp.901-915
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1999
Parallel computers are known to be excellent in performance per cost also satisfying scalability and high performance. However parallel machines have enjoyed limited success because of difficulty in parallel programming and non-portability between parallel machines. Recently, researchers have sought to develop data parallel language that provides machine independent programming systems. Data parallel language such as High Performance Fortran provides a basis to write a parallel program based on a global name space by partitioning data and computation, generating message-passing function. In this paper, we describe the Parallel Programming Translator(PPTran), source-to-source data parallel compiler, generating MPI SPMD parallel program from HPF input program through four phases such as data dependence analysis, partitioning data, partitioning computation, and code generation with explicit message-passing and verify the performance of PPTran
External sort on cluster computers requires not only fast internal sorting computation but also careful scheduling of disk input and output and interprocessor communication through networks. This is because the overall time for the execution is determined by reflecting the times for all the jobs involved, and the portion for interprocessor communication and disk I/O operations is significant. In this paper, we improve the sorting performance (sorting throughput) on a cluster of PCs with a low-speed network by developing a new algorithm that enables even distribution of load among processors, and optimizes the disk read and write operations with other computation/communication activities during the sort. Experimental results support the effectiveness of the algorithm. We observe the algorithm reduces the sort time by 45% compared to the previous NOW-sort[1], and provides more scalability in the expansion of the computing nodes of the cluster as well.
Recently,IP-based broadcasting systems,such as Mobile-TV and IP-TV, have been widely deployed. These systems require a security system to allow only authorized subscribers access to broadcasting services. We analyzed the Conditional Access System, which is a security system used in the IP-based Pay-TV systems. A weakness of the system is that it does not scale well when the system experiences frequent membership changes. In this paper, we propose a group key distribution protocol which overcomes the scalability problem by reducing communication and computation overheads without loss of security strength. Our experimental results show that computation delay of the proposed protocol is smaller than one of the Conditional Access System. This is attributed to the fact that the proposed protocol replaces expensive encryption and decryption with relatively inexpensive arithmetic operations. In addition, the proposed protocol can help to set up a secure channel between a server and a client with the minimum additional overhead.
Smart home with various IoT devices provides convenient and efficient services. However, security is important because sensitive information such as private video and audio can be collected and processed, as well as shared over the Internet. To manage such smart home IoT devices, we use blockchain technology that provides data integrity and secure management. In this paper, we utilize a PoS(Proof of Stake) method that verifies the block through the accumulated stake in the network rather than the computation power, out of the PoW(Proof of Work) block chain, in which the computation for the existing verification must be continuously performed. Among them, we propose a blockchain based system with DPoS(Delegated Proof of Stake) method to actively solve the scalability part, for security that is suitable for smart home IoT environment. We implement the proposed system with DPoS based EOSIO to show realization, and we show performance improvement in terms of transaction processing speed.
Recently, with the development of the Internet of Things, research on protocols that can easily connect devices without a UI to the network has been steadily conducted. To this end, the Wi-Fi Alliance announced Wi-Fi Easy Connect, which can connect to a network using a QR code. However, since Wi-Fi Easy Connect requires a large amount of computation for safety, it is difficult to apply to low-power and miniaturized IoT devices. In addition, Wi-Fi Easy Connect considering scalability is designed to operate in a wired environment, but problems such as duplicate encryption occur because it does not consider a security environment like TLS. Therefore, in this paper, we analyze the Wi-Fi Easy Connect protocol and propose a protocol that can operate efficiently in the TLS environment. It was confirmed that the proposed protocol satisfies the existing security requirements and at the same time reduces about 67% of ECC scalar multiplication operations with a large amount of computation.
Recently many different programming languages have emerged for the development of bioinformatics applications. In addition to the traditional languages, languages from open source projects such as BioPerl, BioPython, and BioJava have become popular because they provide special tools for biological data processing and are easy to use. However, it is not well-studied which of these programming languages will be most suitable for a given bioinformatics task and which factors should be considered in choosing a language for a project. Like many other application projects, bioinformatics projects also require various types of tasks. Accordingly, it will be a challenge to characterize all the aspects of a project in order to choose a language. However, most projects require some common and primitive tasks such as file I/O, text processing, and basic computation for counting, translation, statistics, etc. This paper presents the benchmarking results of six popular languages, Perl, BioPerl, Python, BioPython, Java, and BioJava, for several common and simple bioinformatics tasks. The experimental results of each language are compared through quantitative evaluation metrics such as execution time, memory usage, and size of the source code. Other qualitative factors, including writeability, readability, portability, scalability, and maintainability, that affect the success of a project are also discussed. The results of this research can be useful for developers in choosing an appropriate language for the development of bioinformatics applications.
Network-on-chip (NoC) is an emerging design paradigm intended to cope with future systems-on-chips (SoCs) containing numerous built-in cores. Since NoCs have some outstanding features regarding design complexity, timing, scalability, power dissipation and so on, widespread interest in this novel paradigm is likely to grow. The test strategy is a significant factor in the practicality and feasibility of NoC-based SoCs. Among the existing test issues for NoC-based SoCs, test access mechanism architecture and test scheduling particularly dominate the overall test performance. In this paper, we propose an efficient NoC-based SoC test scheduling algorithm based on a rectangle packing approach used for current SoC tests. In order to adopt the rectangle packing solution, we designed specific methods and configurations for testing NoC-based SoCs, such as test packet routing, test pattern generation, and absorption. Furthermore, we extended and improved the proposed algorithm using multiple test clocks. Experimental results using some ITC'02 benchmark circuits show that the proposed algorithm can reduce the overall test time by up to 55%, and 20% on average compared with previous works. In addition, the computation time of the algorithm is less than one second in most cases. Consequently, we expect the proposed scheduling algorithm to be a promising and competitive method for testing NoC-based SoCs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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