The purpose of this study was to compare the electromyographic(EMG) activities of trunk and hip muscles between right and left sides while subjects performed prolonged manual task in asymmetric and symmetric weight-bearing posture. Fifteen healthy male college students were recruited for this study. The subjects were asked to perform bimanual upper extremity task for 6 minutes in two different standing postures. In the symmetric weight-bearing posture, the subjects were standing with evenly distributed body weights to both legs. In the asymmetric weight-bearing posture, the subjects distributed about 90% of their body weight onto their preferred(supporting) leg and 10% of their body weight onto the opposite leg while they were standing. EMG activities of the right and left internal oblique, erector spinae, gluteus maximus, and gluteus medius were measured and normalized as % MVIC. Then the EMG data were statistically analyzed using paired t-tests. The EMG activities of all measured muscles were not significantly different between the right and left side in the symmetrical weight-bearing posture(p>0.05). However, the EMG of the supporting side internal oblique was significantly lower than the opposite side(p<0.05), and the EMG of the erector spinae, gluteus maximus, and gluteus medius were significantly greater on the supporting side(p<0.05). The results of this study support that unbalanced use of right and left muscle possibly causes the changes in muscle length which results in asymmetry of trunk and hip muscles. Furthermore, the uneven weight support onto right and left legs will cause a distortion of viscoelastic ligaments around hip and sacroiliac joints in the long run. Further studies to determine the effect of various manual tasks on the trunk and hip muscles as well as the effect of asymmetrical weight-bearing standing posture on hip and back muscle fatigue may be required.
With the widespread use of smartphones and IoT (Internet of Things), data are being generated on a large scale, and there is increased for the analysis of such data. Hence, distributed processing systems have gained much attention. Hadoop, which is a distributed processing system, saves the metadata of stored files in name nodes; in this case, the main problems are as follows: the memory becomes insufficient; load occurs because of massive small files; scheduling and file processing time increases because of the increased number of small files. In this paper, we propose a solution to address the increase in processing time because of massive small files, and thus improve the processing performance, using the Reuse JVM method provided by Hadoop. Through environment setting, the Reuse JVM method modifies the JVM produced conventionally for every task, so that multiple tasks are reused sequentially in one JVM. As a final outcome, the Reuse JVM method showed the best processing performance when used together with CombineFileInputFormat.
분산처리 시스템하에서 교착 상태를 발견하기 위한 대부분의 분산 알고리즘은 probe라는 짧은 메시지를 사용하지만 발생되는 메시지의 일부분만이 사용될 뿐이다. 따라서 불필요한 probe들은 communication traffic을 심히 초래하는 결과를 낳는다. 본 논문에서는 이러한 결점을 보완하여 모든 probe들 이 유효하게 사용되어지는 알고리즘을 제시한다. Wait-for-graph상의 모든 edge의 수를 e라고 하였을 때, 제시된 알고리즘은 graph 상의 모든 교착 상태를 O(e) 메시지를 사용하여 발견한다.
본 논문은 이종 분산시스템을 위한 동적 부하균등 알고리즘을 제안하였다 본 알고리즘은 타스크들이 재배치할 수 있게 한다. 알고리즘의 핵심은 송신자로부터 수신자에게로 적절한 처리 요구량을 전송하는데 있다 본 전송량은 동적으로 송신자와 수신자간 협상과정에서 결정된다. 이러한 전송량이 결정될 때 고려되는 요소들은 다른 노드의 처리속도 현재 송신자와 수신자간의 부하상태, 재배치하기에 적절한 처리요구 등이다. 본 연구에서는 또한 이종시스템을 위해 특별히 설계된 부하상태 전략도 제안하였다. 연구결과는 제안한 알고리즘이 현존하는 알고리즘에 비해 뛰어난 성능을 보였고 시스템 속성이 다양한 측면에서 안정적이다.
IPv6는 기존 IPv4의 문제점인 주소 고갈 문제를 근본적으로 해결하기 위해 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안한 프로토콜이다. 그러나 IPv4를 한 순간에 IPv6로 대체하는 것이 불가능하기 때문에 IPv4와 IPv6간의 호환 및 연동을 위해 듀얼스택(dual stack), 터널링(tunneling), 프로토콜 변환(protocol translation) 등 많은 IPv4-to-IPv6 transition 메커니즘들이 고려되고 있다. 이러한 프로토콜 진화 방안들은 각 방식에 따라 최소한 한 개 이상의 많은 공인 IPv4 주소를 필요로 하며 IPv4 주소가 부족한 현재 상황에서 IPv6 네트워크와의 연동에 않은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 공인 IPv4 주소 부족 문제와 네트워크 보안의 필요성에 의해, IPv4 사설 네트워크에서 공인 IPv4주소로 이루어진 네트워크(인터넷)와 IPv6 네트워크의 연동을 위해 단지 하나의 공인 IP 주소를 이용하여 네트워크간의 연동을 지원하는 통합 연동기를 설계한다.
워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5234-5251
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2018
It is well-known that virtualization technology can bring many benefits not only to users but also to service providers. From the view of system security and resource utility, higher resource sharing degree and higher system reliability can be obtained by the introduction of virtualization technology in distributed cloud. The small size time-sharing multiplexing technology which is based on virtual machine in distributed cloud platform can enhance the resource utilization effectively by server consolidation. In this paper, the concept of memory block and user satisfaction is redefined combined with user requirements. According to the unbalanced memory resource states and user preference requirements in multi-virtual machine environments, a model of proper memory resource allocation is proposed combined with memory block and user satisfaction, and at the same time a memory optimization allocation algorithm is proposed which is based on virtual memory block, makespan and user satisfaction under the premise of an orderly physical nodes states also. In the algorithm, a memory optimal problem can be transformed into a resource workload balance problem. All the virtual machine tasks are simulated in Cloudsim platform. And the experimental results show that the problem of virtual machine memory resource allocation can be solved flexibly and efficiently.
PVM(Parallel Virtual Machine)은 네트워크 상에 분산되어 있는 여러 시스템들을 투명하게 활용하여 사용자에 고성능 병렬 컴퓨팅을 지원하는 단일 가상 시스템(single virtual system)으로 인식되게 하는 middle-ware 소프트웨어이다. 초고속 통신망을 기반으로 하는 PVM에서는 임의의 태스크로부터 하나의 메시지를 전송하기 위해 세 번의 메시지 복사가 필요하며, 이는 PVM의 성능 저하를 가져오는 주요 원인이 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 이 논문에서는 zero-copy PVM 통신 모델을 제안한다. 제안된 모델은 PVM 태스크, PVM 데몬, 네트워크 인터페이스 보드 등에 의해 동시 접근이 가능한 전역 공유 메모리(global shared memory)를 이용하며, 초고속 통신망을 기반으로 하고 있다. 이 모델에서 PVM 태스크는 전송하고자 하는 메시지를 전역 공유 메모리에 저장하고, 메시지를 보낼 준비가 되었음을 PVM 데몬에게 알리며, 데몬은 해당 메시지를 커널을 통하지 않고 바로 초고속 통신망으로 전송함으로써, 메시지의 메모리 복사 횟수를 감소 시킨다. 실험 결과 두 시스템간의 메시지 왕복 시간은 제안된 모델을 사용함으로써 현저히 줄어 들었음을 확인하였다.
본 논문은 서로 다른 성능을 가진 프로세서들로 구성된 다중컴퓨터 시스템에서 태스크의 할당에 관한 문제를 다룬다. 다중 컴퓨터 시스템의 성능을 최대로 발휘하기 위해서는 분산구조를 가진 프로그램 모듈들을 실행시간을 최소화하도록 각 프로세서에 할당하여야 한다. 이러한 할당방법을 태스크의 균등할당이라 하는데 부하가 적절하기 못한 프로세서는 제 성능을 발휘하지 못하고 전체 시스템의 성능을 저하시키기 때문에 태스크를 균등하게 할당하는 것이 성능향상을 위한 좋은 방법이다. 이러한 태스크 할당문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 비 균등 할당의 비용을 수식화 할 수 있는 새로운 목적함수를 제시하였다. 제안된 목적함수를 사용하여 태스크 할당문제를 통신비용과 작업비용, 그리고 비 균등 할당비용의 합을 최소화하는 문제로 단순화 시켰다. 이렇게 변화된 문제는 NP-hard의 문제이므로 최적에 근사한 할당을 구하는 $O(n^2m)$의 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이때 m, n은 각각 태스크와 프로세서의 개수이다.
By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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