If the ubiquitous computing times come before long, Context Awareness will be prominent among improved computing functions which are serviced to user. It is the very sense network, new technology, that makes it possible to recognize circumstances.In a lot of research projects about sensor network, this paper proposes the efficient method of localization for sensor network. I propose the possibility of localization using wireless RSS with no modification of hardware for sensor node and then suggest the limitation factors of method for efficiently improving performance.
Park, Hae-Woo;Jung, Hun;Seo, Yeung-Su;Yu, Chun-Gun;Lee, Jun-Hyuk;Kang, Byung-Wook
한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.195-198
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2008
The JXTA was made in order to solve the problem of being generated with the computer platform suggested with the P2P(Peer-to-peer) method in the distributed computing. JXTA makes a communication between the various network and the devices is connected to a network which possible. It was designed to the client having the minimum computing ability could attend in the peer-to-peer network. However, for smoothly applying JXTA in the wireless environment, there is a limit with the limited resource of the Mobile Device. By using the Relay of the JXTA based for the Mobile Device, this paper implemented the P2P service which is flexibly effective in the wireless network environment.
This research proposed that development of wireless condition monitoring system using WLAN network. It offers the prospect of improved performance that removed a current a coaxial cable and reduced overall cost of condition monitoring. Recently, there is an interesting concern for wireless system as an infrastructure technology construct ubiquitous computing environment in the future. High performance computing board makes minimization with integrate of a various functions which support wireless LAN network. Instead of wired coaxial cable using measurement system in industry, wireless LAN network assists industry automation and engineer's convenience. Developed system adapted wireless LAN network on shipboard with engine room and deck house, it also executes wireless measurement test on 8500TEU containership.
Ubiquitous Computing 시대가 도래 하면서 집이나 빌딩 같은 실내 환경에서도 Ubiquitous Computing을 도입하려는 여러 연구가 진행되고 있다. 특히 Smart Home은 집 안에 여러 종류의 센서를 설치하여 센서로부터 얻는 정보를 바탕으로 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 이와 같은 Smart Home을 구현하기 위해서는 사용자나 물체의 위치 정보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 Smart Home에서 위치 정보를 지원하기 위해 초음파와 IEEE 802.15.4 기반의 센서 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 초음파를 사용함으로써 생기는 문제와 센서의 효율적인 에너지 관리를 위해 IEEE 802.15.4를 적용하였다. 이 시스템은 초음파 송신부를 가지고 있는 S-node 와 수신부를 가지고 있는 R-node 로 구성되어 있으며 본문에서 각각의 구조와 알고리즘에 대해 기술할 것이다.
The PCI Express is a widely used system bus technology that connects the processor and the peripheral I/O devices. The PCI Express is nowadays regarded as a de facto standard in system area interconnection network. It has good characteristics in terms of high-speed, low power. In addition, PCI Express is becoming popular interconnection network technology as like Gigabit Ethernet, InfiniBand, and Myrinet which are extensively used in high-performance computing. In this paper, we designed and implemented a evaluation platform for interconnect network using PCI Express between two computing nodes. We make use of the non-transparent bridge (NTB) technology of PCI Express in order to isolate between the two subsystems. We constructed a testbed system and evaluated the performance on the testbed.
최근 클라우드 컴퓨팅은 인터넷 접속을 통해 언제어디서든 사용할 수 있는 높은 이용편리성과 동시에 스마트폰, 넷북, PDA 등과 같은 각종 정보통신 기기로 데이터를 손쉽게 공유할 수 있는 사용환경을 제공하기 때문에 산업적 파급효과가 커 디지털혁명을 주도할 서비스로 주목받고 있다. 이와 같은 클라우드 컴퓨팅 기반의 협업 시스템을 통해 비즈니스 실무부서 간의 업무 통합이 점차적으로 이루어지면, 관련 부서 간 공유하게 되는 데이터가 더욱 많아지기 때문에 실무자가 필요한 데이터를 보다 쉽게 찾아 사용할 수 있는 방법이 필요하다. 기존 연구에서는 군집화를 통해 탐색과정을 단순화했지만, 본 논문에서는 관련 부서 간에 자주 발생하는 데이터 중복을 제거하고 시스템 성능을 향상시키기 위해 해쉬함수를 사용하고, 변경된 데이터에 대한 정보가 동적으로 반영되어 실무자에게 적합한 데이터가 분류될 수 있도록 데이터 마이닝 기법 중 베이지안 네트워크를 사용한 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 기존 방법과 비교하여 탐색기능이 향상된 결과를 나타내었을 뿐만 아니라, CPU, Network Bandwidth 사용량 등의 시스템 성능에도 효율적인 것을 확인하였다.
반도체 집적 기술의 발전으로 중앙처리장치 및 저장장치가 소형화되고 성능이 빠르게 발전되면서 고성능 컴퓨팅(High Performance Computing) 분야에서 인터커넥션 네트워크가 전체 시스템의 성능을 결정하는데 더욱 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 고성능컴퓨팅 분야에서 사용되는 인터커넥션 네트워크 기술 동향을 분석하였다. 2017년 6월 기준 슈퍼컴퓨터 Top 500에서 가장 많이 사용하고 있는 인터커텍트는 인피니밴드이다. 최근 이더넷은 40/100Gbps 기가비트 이더넷 기술의 등장으로 인피니밴드 다음으로 높은 점유율을 보이고 있다. 지연(latency) 성능이 인피니밴드에 비해 떨어지는 기가비트 이더넷은 비용 대비 효율을 중시하는 중형급 데이터 센터에서 선호하고 있다. 또한 고성능을 요구하는 최상위 HPC 시스템들은 기존의 이더넷, 인피니밴드 기술에서 벗어나, 자체적인 인터커넥트 네트워크를 도입하여 시스템의 성능을 극대화 하는 노력을 하고 있다. 향후 고성능 인터커넥트 분야는 전기 신호기반 데이터 통신에서 한 단계 도약하여, 빛으로 데이터를 주고받는 실리콘 반도체 기반 광송수신 기술이 활용될 것으로 예상된다.
최근 인터넷 서비스 기반의 데이터는 대용량화되고 있으며 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 구글 플랫폼, Apache Hadoop과 같은 플랫폼 기술이 각광받고 있다. 이러한 플랫폼에서는 분산 프로그래밍을 위한 기법으로 MapReduce가 수행되며, 이 과정에서 각 태스크의 결과를 전달하기 위한 네트워크 I/O의 부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 플랫폼, Hadoop과 같은 대규모 PC 클러스터상의 분산 컴퓨팅 환경에서 네트워킹 부하를 경감하고 성능을 향상시키는 방안으로 TIPC(Transparent Inter-Process Communication)의 적용을 제안한다. TIPC는 경량화된 연결설정 및 스택 크기, 계층적 주소체계로 인해 TCP보다 가볍고 CPU 부하가 적은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 기반 분산 컴퓨팅 환경의 특징을 분석하여 그와 유사한 실험환경을 모델화하고 다양한 프로토콜의 비교실험을 수행하였다. 실험결과 평균 전송률에서 CUBIC-TCP, SCTP와 비교해 TIPC의 성능이 가장 우수하였으며, TIPC는 CPU 점유율 측면에서 TCP와 비교해 최대 15%의 낮은 CPU 점유율을 보였다.
전산유체역학분야에서의 효율적인 해석을 위해서 병렬처리기법이 널리 사용되고 있다. 병렬처리기법과 함께 최근에는 저가의 리눅스 클러스터 컴퓨터들이 기존의 슈퍼컴퓨터들을 대체하는 추세이다. 리눅스 클러스터 컴퓨터에서 수행되는 해석프로그램의 성능은 클러스터 시스템의 프로세서 성능 뿐 아니라 클러스터 시스템에서 사용되는 네트웍 장비의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 미리넷2000, 기가비트 이더넷, 패스트 이더넷 등 네트웍 장비에 따라서 클러스터 시스템의 성능이 어떻게 달라지는지를 Netpipe, LINPACK, NAS NPB, 그리고 MIPNS2D Navier-Stokes 해석프로그램을 사용하여 비교하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 전산유체역학 분야에서 사용될 고성능 저비용 리눅스 클러스터 시스템을 구축하는 방법을 제시하고자 하였다.
클라우드 센터 기반 클라우드 컴퓨팅 방식의 지연시간 문제를 해결하기 위해, 단말 장치에서 가까운 포그 노드에게 컴퓨테이션 오프로딩(Computation offloading)을 하는 포그 컴퓨팅 방식이 제안되었다. 포그 컴퓨팅에서는 포그 노드에 가상화된 서비스 이미지가 배치되며, 단말 장치와 가까운 포그 노드에 서비스 이미지를 배치하는 경우 동일한 서비스 이미지가 여러 포그 노드에 중복 배치되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단말 장치로부터 수집된 서비스 요청 패턴을 고려해서 서비스 이미지의 중복 배치를 최소화하는 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 서비스 요청이 있을 때 동적으로 서비스 이미지를 할당하는 기법과 제안 기법의 성능을 비교하며, 성능 분석 요소로서 서비스 이미지 배치 수, 수용되지 못한 서비스 요청 수, 네트워크 비용을 고려한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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