• 제목/요약/키워드: overload clusters

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EEC-FM: Energy Efficient Clustering based on Firefly and Midpoint Algorithms in Wireless Sensor Network

  • Daniel, Ravuri;Rao, Kuda Nageswara
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제12권8호
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    • pp.3683-3703
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    • 2018
  • Wireless sensor networks (WSNs) consist of set of sensor nodes. These sensor nodes are deployed in unattended area which are able to sense, process and transmit data to the base station (BS). One of the primary issues of WSN is energy efficiency. In many existing clustering approaches, initial centroids of cluster heads (CHs) are chosen randomly and they form unbalanced clusters, results more energy consumption. In this paper, an energy efficient clustering protocol to prevent unbalanced clusters based on firefly and midpoint algorithms called EEC-FM has been proposed, where midpoint algorithm is used for initial centroid of CHs selection and firefly is used for cluster formation. Using residual energy and Euclidean distance as the parameters for appropriate cluster formation of the proposed approach produces balanced clusters to eventually balance the load of CHs and improve the network lifetime. Simulation result shows that the proposed method outperforms LEACH-B, BPK-means, Park's approach, Mk-means, and EECPK-means with respect to balancing of clusters, energy efficiency and network lifetime parameters. Simulation result also demonstrate that the proposed approach, EEC-FM protocol is 45% better than LEACH-B, 17.8% better than BPK-means protocol, 12.5% better than Park's approach, 9.1% better than Mk-means, and 5.8% better than EECPK-means protocol with respect to the parameter half energy consumption (HEC).

건물 청소노동자의 노동 경험 (Working Experiences of Cleaning Workers)

  • 김소연;김영미
    • 한국직업건강간호학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.183-193
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    • 2015
  • Purpose: The purpose of this study was to describe cleaning workers' working experiences in Korea. Methods: The data were collected in two focus-group interviews with 9 cleaning workers. The phenomenological analytic method suggested by Colaizzi was used to analyze the data. Results: Five theme clusters and thirteen themes emerged from the analysis. The first theme clusters, 'Dead-end choice' included Limits of elderly women workers, Financial difficulties, Lowered self-esteem. The second theme clusters, 'Facing with discriminatory working environments' included Fear and unfair working conditions. The third theme clusters, 'Potential health problems' included Physical overload, Repeated exposure to hazardous substances and Emotional labor. The fourth theme clusters, 'Excluded from protection of the law' included Gloomy reality and Sexual harassment. The fifth theme clusters, 'Desire to get out of social isolation' included Efforts to maintain the status, Desire to live confidently and Desire to change social recognition. Conclusion: The findings of the study provide understanding on cleaning workers' working experiences to explain by their vision and language and should ensure proper working conditions and environment to live a better life.

LAN상의 비전용 노드를 포함한 HPC 클러스터의 확장에 의한 성능 향상 (Improving Performance of HPC Clusters by Including Non-Dedicated Nodes on a LAN)

  • 박필성
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제7권4호
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    • pp.209-219
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    • 2008
  • Recently the number of Internet firms providing useful information like weather forecast data is growing. However most of such information is not prepared in accordance with customers' demand, resulting in relatively low customer satisfaction. To upgrade the service quality, it is recommended to devise a system for customers to get involved in the process of service production, which normally requires a huge investment on supporting computer systems like clusters. In this paper, as a way to cut down the budget for computer systems but to improve the performance, we extend the HPC cluster system to include other Internet servers working independently on the same LAN, to make use of their idle times. We also deal with some issues resulting from the extension, like the security problem and a possible deadlock caused by overload on some non-dedicated nodes. At the end, we apply the technique in the solution of some 2D grid problem.

클러스터에 기반한 에너지 효율적 삼각모양 라우팅 프로토콜에 관한 연구 (Research on An Energy Efficient Triangular Shape Routing Protocol based on Clusters)

  • 누루하야티;이경오
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권9호
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    • pp.115-122
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    • 2011
  • 무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.

Hadoop 클러스터를 위한 모니터의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Monitor for Hadoop Cluster)

  • 금태훈;이원주;전창호
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제49권1호
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    • pp.8-15
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    • 2012
  • 본 논문에서는 Hadoop 클러스터의 노드 정보와 작업 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 새로운 모니터를 제안한다. 이 모니터는 Hadoop클러스터의 노드 정보와 작업 정보를 수집하는 Agent, 수집된 정보를 분석하고 데이터베이스에 저장하는 Collector로 구성된다. 또한 Collector를 Hadoop 클러스터에 참여하지 않은 새로운 노드에 위치시킴으로써 분석과정에서 발생하는 오버헤드로 인한 Hadoop의 작업지연을 제거한다. 제안한 모니터를 구현하고 실험적 클러스터에 적용함으로써, dead 노드의 발생을 실시간으로 파악할 수 있었다. 또한, Hadoop의 작업수행 과정에서 비효율적인 과정을 발견하고 개선함으로써 작업수행시간을 단축시킬 수 있었다.

이직의도가 있는 임상간호사의 소진경험에 관한 현상학적 연구 (Phenomenological Study on Burnout Experience of Clinical Nurses Who have Turnover Intention)

  • 김증임;손행미;박인희;신희진;박지현;조미옥;김성의;유미옥
    • 여성건강간호학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.297-307
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    • 2015
  • Purpose: This study was aimed to understand the meaning and essentials of the experience of burnout for hospital nurses with turnover intention. Methods: The design was a qualitative research of phenomenological study. Participants: Seven hospital nurses who had worked over three years and had experiences of turnover intention in a hospital with over 400 beds were included. Results: Nine meaningful themes related to burnout experiences and four theme clusters of 1) battery warning sounds almost out; 2) the player who hit the drum and double-headed drum; 3) the target flying arrow without a break; and 4) the pendulum swaying to turn over. Registered nurses (RNs) felt burnout with an overload of work and by the thought that it was illegal action for registered nurses to receive insufficient rewards for their work. RNs also experienced there were no problem solving strategies to verbal violence by patient and medical team. Conclusion: The findings show that burnout experiences for those who had turnover intention was developed from the insight that insufficient training to do work independently with over-load for nurses was not ethical. It suggests that it is necessary to rethink training systems for nursing and hospitals to relieve turnover intention.

협업 필터링 추천시스템에서의 취향 공간을 이용한 평가 예측 기법 (Improving Collaborative Filtering with Rating Prediction Based on Taste Space)

  • 이형동;김형주
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권5호
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    • pp.389-395
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    • 2007
  • 협업 필터링은 정보 과잉 문제를 해결하기 위한 정보 필터링의 주요 기법이며, 전자 상거래 분야에서 추천 시스템과 같은 응용 프로그램에서 널리 사용된다. 협업 필터링 시스템은 사용자들의 대상 항목에 대한 평가를 수집한 후 취향이 서로 비슷한 사용자들의 의견을 바탕으로 아직 평가되지 않은 항목에 대해 예측을 수행한다. 시스템의 예측 성능은 사용자들에 의해 공통적으로 평가된 항목들의 개수에 좌우된다. 그러므로 대상 항목들이 수시로 추가되거나 제거되는 동적 컬렉션의 경우 협업 필터링 알고리즘을 그대로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 동적 컬렉션에 대한 협업 필터링 적용 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 SVD 기법을 이용하여 항목들의 취향 공간을 생성한 후 과거 항목들과 새로운 항목들 간의 연관성을 구하기 위해 핵심 항목들의 클러스터를 구성한다. 이를 평가하기 위해서 사용자 평가 데이타베이스를 시간에 의해 두 부분으로 나누고, 동적으로 추가되는 상황을 시뮬레이션해석 시스템의 예측 성능을 분석했다. 이를 통해 본 방법이 동적 컬렉션에 효과적으로 적용됨을 보인다.

다중상황의 군집분석과 연관규칙을 이용한 지식추론 모델 (Knowledge Reasoning Model using Association Rules and Clustering Analysis of Multi-Context)

  • 신동훈;김민정;오상엽;정경용
    • 한국융합학회논문지
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    • 제10권9호
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    • pp.11-16
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    • 2019
  • 사람들은 바쁜 현대사회 속에서 시간적 제재를 받고 있다. 이에 따라 사람들은 건강에 나쁜 영향을 미치는 간편한 인스턴트 식품을 섭취하고 간단한 운동조차하기 어려운 상황에 놓여있다. 또한 불필요한 정보과부화 현상으로 인해 개인의 특성에 적합하고 정확한 추론을 하는 것에 대한 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 다중상황의 군집분석과 연관규칙을 이용한 지식추론 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 상황정보에 따른 군집을 기반으로 연관규칙을 생성함으로써 사용자들에게 개인화된 헬스케어 방법을 제공한다. 이를 통해 각 질병에 대한 위험도를 추론함으로써 해당 질병에 대한 발병률을 낮출 수 있다. 또한 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 비교 모델보다 수치상으로 F-measure 값이 0.027 더 높게 나타나며, 비교 모델 보다 우수하게 평가된다.

추천 시스템의 성능 안정성을 위한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법 (Predictive Clustering-based Collaborative Filtering Technique for Performance-Stability of Recommendation System)

  • 이오준;유은순
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.119-142
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    • 2015
  • 사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.