• ETRI Journal
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• 제31권2호
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• pp.173-181
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• 2009

The growth of the World Wide Web and web-based applications is creating demand for high performance web servers to offer better throughput and shorter user-perceived latency. This demand leads to widely used cluster-based web servers in the Internet infrastructure. Load balancing algorithms play an important role in boosting the performance of cluster web servers. Previous load balancing algorithms suffer a significant performance drop under dynamic and database-driven workloads. We propose an estimation-based load balancing algorithm with admission control for cluster-based web servers. Because it is difficult to accurately determine the load of web servers, we propose an approximate policy. The algorithm classifies requests based on their service times and tracks the number of outstanding requests from each class in each web server node to dynamically estimate each web server load state. The available capacity of each web server is then computed and used for the load balancing and admission control decisions. The implementation results confirm that the proposed scheme improves both the mean response time and the throughput of clusters compared to rival load balancing algorithms and prevents clusters being overloaded even when request rates are beyond the cluster capacity.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2023

The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.112-119
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• 2023

In urban environments, signals of Global Positioning System (GPS) can be blocked and reflected by tall buildings, large vehicles, and complex components of road network. Therefore, the performance of the positioning system using the GPS module in urban areas can be degraded due to the loss of GPS signals necessary for the position estimation. To deal with this issue, various localization schemes using inertial measurement unit (IMU) sensors, such as gyroscope and accelerometer, and Bayesian filters, such as Kalman filter (KF) and particle filter (PF), have been designed to enhance the performance of the GPS-based positioning system. Among Bayesian filters, the PF has been widely used for the target tracking and vehicle navigation, since it can provide superior performance in estimating the state of a dynamic system under nonlinear/non-Gaussian circumstance. This paper presents a positioning system that uses the double-stacked particle filter (DSPF) as well as the accelerometer, gyroscope, and GPS receiver on the smartphone to provide higher pedestrian positioning accuracy in urban environments. The DSPF employs a nonparametric technique (Parzen-window) to create the multimodal target distribution that approximates the posterior distribution. Experimental results show that the DSPF-based positioning system can provide the significant improvement of the pedestrian position estimation in urban environments.

• Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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• 제3권3호
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• pp.272-275
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• 2014

An improved fuzzy Kalman filtering speed estimation scheme was proposed by means of measuring stator side voltage and current value based on vector control state equation of induction motor. The designed fuzzy adaptive controller conducted recursive online correction of measurement noise covariance matrix by monitoring the ratio of theory residuals and actual residuals to make it approach real noise level gradually, allowing the filter to perform optimal estimation to improve estimation accuracy of EKF. Meanwhile, co-simulation scheme based on MATLAB and Ansoft was proposed in order to improve simulation accuracy. Field-circuit coupling problems of induction motor under the action of vector control were solved and the parameter optimization accuracy was improved dramatically. The simulation and experimental results show that this algorithm has a strong ability to inhibit the random measurement noise. It is able to estimate motor speed accurately, and has superior static and dynamic characteristics.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.695-700
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• 2005

공정한 전송률을 보장하고 지연을 줄이기 위해 인터넷상에서 많은 흐름단위 스케줄링 알고리즘이 제안되어졌으며, 효율성이 필요한 공정한 대역폭 할당을 위한 공정큐잉 알고리즘이 설계되었다. 그러나 흐름단위 처리를 기본으로 하는 알고리즘은 전송률 상태, 버퍼 관리, 패킷 스케줄링 등의 기능을 필요로 하며, 이와 같은 복잡성으로 인해 구현하는데 비용이 많이 드는 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 효율적인 비용으로 라우터를 구현하기 위해, FM(Flow Number Estimation)를 기반으로 한 CS-FNE(Core Stateless FNE) 알고리즘을 제안하며, 다양한 네트웍 환경과 트래픽 소스를 사용해서 CSFQ(Core Stateless Fair Queueing), FRED(Fair Random Early Detection), RED(Random Early Detection), DRR(Dynamic Round Robin) 등과 같은 알고리즘을 CS-FNE와 함께 평가하였다. 모의 실험 결과로, 본 연구에서 제안된 방식이 다른 알고리즘보다 적절히 공정한 대역폭 할당을 나타내었으며, 흐름단위 기반 큐잉 메커니즘보다 더 단순하고, 쉽게 구현될 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권2호
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• pp.176-183
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• 2003

질의 최적화에 사용하기 위한 선택도 추정 방법은 히스토그램, 샘플링 그리고 패러미터에 의한 요약 방법 등이 제시되고 있다. 히스토그램을 이용한 선택도 추정은 상용 데이타베이스 시스템에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이지만, 이동 객체를 위한 시공간 데이타베이스에서는 데이타 분포가 지속적으로 변화함으로써 기존의 히스토그램 방법을 이용하는 것은 제한이 많게 된다. 특히 미래 질의를 위해서는 데이타 갱신을 반영하는 동적 관리가 가능하며, 정화도를 유지할 수 있는 다른 접근 방법이 필요하다. 따라서 시공간 객체를 위한 선택도 추정 방법은 질의 술어가 요구하는 데이타 분포에 대한 히스토그램이 필요하며, 본 논문에서는 미래의 시공간 영역 질의 술어에 대하여 신속히 히스토그램을 생성할 수 있도록 쌍대성과 한계 분포 방법을 이용한 히스토그램을 제안한다. 쌍대 공간에서 이동 객체에 대한 데이타 시놉시스를 이용하여 구성된 시공간 히스토그램은 이동 궤적의 선형성이 유지하는 시간 동안 정확성을 보장하면서 빠른 시간에 생성이 가능하다. 또한 동적 갱신을 점증적으로 지원함으로써 효율적으로 갱신된 정보를 반영할 수 있고 추정 결과의 정확성을 향상시킬 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.75-85
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• 2000

측정데이타를 유한요소모델과 같은 해석적모델과 결합하여 시스템규명기법(S.I.)을 적용하는데는 많은 문제점이 수반되며 그중 주요한 요인은 해석적모델과 실측데이타간의 자유도수의 차이이다. 일반적으로 해석적모델은 많은 수의 자유도를 지니는 반면 현장에서 측정할 수 있는 자유도는 매우 제한되어 이들을 결합하는데는 많은 문제점이 발생하고 또한 회전자유도의 경우에는 매우 측정하기 힘든 현실적 문제를 야기하고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 센서를 설치하기 용이한 부분의 실측데이타와 구조계의 해석적모델을 결합하여 측정하지 못한 구조계의 동적응답을 추정하는 상태추정기법을 주파수영역에서 제시하였다. 이동하중을 받는 보의 동적거동에 대하여 부분적 변위데이타로부터 보의 중앙점에서의 동적변위 및 회전변위를 예측하는 시뮬레이션을 수행하여 제시된 방법의 타당성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.85-94
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• 2015

본 논문에서는 무선 메쉬네트워크(WMN)를 위한 동적 이동성 트래픽 환경에 적응하는 향상된 QoS 멀티캐스트 라우팅 스케줄링 기법을 제안한다. 이는 멀티미디어 응용에 대한 지연의 제약 조건을 제어함으로써 네트워크 QoS 문제를 처리하도록 한다. 멀티캐스트 그룹의 크기는 현재 네트워크 상태 및 QoS 요구사항 등에 따라 결정되며, 멀티캐스트 트리의 동적 재구성은 부분적 멀티캐스트 라우팅 방식 및 트래픽 예측 기법을 사용하는 전처리과정을 통해 이루어진다. 제안된 방법의 성능 평가는 적합한 지연시간 제한과 관련된 최적의 값을 선택함으로써, 임의로 생성된 가상 무선메쉬 네트워크 그래프에서 수행된다. 시뮬레이션 결과로 부터 제안된 QoS 멀티캐스트 라우팅 기법의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권5호
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• pp.269-276
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• 2017

"Tracking" here refers to the estimation of a moving object with some degree of accuracy where at least one measurement is given. The measurement, which is the sensor-obtained output, contains systemic errors and errors that are due to the surrounding environment. Tracking filters play the key role of the target-state estimation after the updating of the tracking system; therefore, the type of filter that is used for the conduction of the estimations is crucial in the determining of the reliability of the updated value, and this is especially true since the performances of different filters vary when they are subjected to different environmental and initial conditions. The purpose of this paper is the conduction of a comparison between the performances of the ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter and the Kalman filter regarding an ARPA-system tracking module that is used on board high-dynamic warships. The comparison is based on the capability of each filter to reduce noise and maintain a stable response. The residual error is computed from the difference between the true and predicted positions and the true and estimated positions for the given sample. The results indicate that the tracking accuracy of the Kalman filter is higher compared with that of the optimal ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter; however, the response of the optimal ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is more stable.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.245-254
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• 2004

이 논문은 카메라가 연속적으로 움직일 때 그 카메라로부터 얻은 동영상을 분석하여 카메라의 움직임에 대한 정보와 영상내의 구조물의 삼차원 정보를 계산하는 알고리듬에 대한 것이다. 일반적으로 불 연속한 위치에서 얻은 영상의 집합으로부터 삼차원정보 및 카메라 정보를 얻는 경우에는 카메라의 움직임에 대한 제약조건이 필요 없지만, 비디오 카메라를 이용하여 동영상을 취득하는 경우에는 항상 카메라의 움직임이 부드러워야 한다는 조건이 따라 붙는다. 따라서, 이 논문에서는 ‘부드러운 움직임을 가지는 카메라’라는 제약조건을 포함하는 카메라 및 삼차원정보의 최적화 과정에 대하여 연구하였다. 목적하는 바를 얻기 위하여 Expectation-Maximization 방법을 사용하여 카메라의 움직임에 대한 모델 파라메터를 동시에 추정하였는데, 이를 위하여 Extended Kalman Filter 와 Extended Kalman Smoother를 적용하였다. 이 연구는 길이가 긴 비디오 영상열의 비젼 해석에 기본이 된다. 실제 영상을 이용하여 실험한 결과를 보였다.