One of the problems in developing a collaborative recommendation system is the scalability. To alleviate the scalability problem efficiently, enhancing the performance of the recommendation system, we propose a new recommendation system using feature selection. In our experiments, the proposed system using about a third of all features shows the comparable performances when compared with using all features in light of precision, recall and number of computations, as the number of users and products increases.
본 논문은 multilayer VVC와 SHVC의 성능을 평가한다. Multilayer VVC는 다-계층 부호화 방식을 지원하며, SHVC와 비교하여 많은 기술이 추가 및 확장되었다. 이러한 이유로 VVC의 다-계층 부호화 성능과 계층 간 참조(Inter-layer reference) 예측에 대한 부호화 성능 평가가 필요하다. Multilayer VVC는 SHVC 대비 AI, RA, LDB, LDP 환경에서 각각 평균 24.4%, 29.4%, 29.4%, 32.6%의 BD-rate가 감소하는 실험 결과를 보였으며, 더 효율적으로 scalability를 제공할 수 있다는 것을 보인다. 반면 부호화 시간 복잡도는 평균 14배, 복호화 시간 복잡도는 평균 1.8배 증가하여 시간 복잡도를 줄이는 노력이 필요하다.
Science DeMilitarized Zone (DMZ)은 연구데이터의 특성에 최적화 된 대용량 연구데이터 전용 네크워크 기술이다. Science DMZ는 망을 사용하는 연구자 간의 신뢰성을 보장하는 폐쇄망을 구성하여, 전송성능을 저하할 수 있는 보안장비등을 배제함으로써 단대단 성능을 보장한다. Data Transfer Node (DTN)는 연구 데이터의 송수신 기능만을 담당하며 망의 성능과 보안을 보장하는 Science DMZ의 필수 구성요소이다. 현재의 Science DMZ 구조에서는 망사용자마다 DTN 서버를 포설하며 이는 과도한 망 관리 부담, 신규 사용자의 진입장벽, 그리고 망 전체 CAPEX 측면에서 확장성의 한계가 있다. 본 논문에서는 전술한 Science DMZ의 확장성 문제를 해결하기 위해 연구망 사용자들을 그룹화하여 중앙 집중형 공용 DTN 서버를 공유하는 구조에 대해 제시한다. 특히 상용 컴퓨팅 장비의 성능대비 장비 비용 추세를 적용하여 네트워크 로드에 따른 네트워크 장비 구성비용을 비교함으로써, 제안하는 공용 DTN 방안의 효과에 대해 예측 분석한다.
이 논문에서는 NoSQL 데이터베이스의 동작 과정에서 발생하는 라이브러리 콜과 관련 정보들을 기록하여 내부 동작 과정을 심층적으로 분석하는 방법을 제안한다. 이를 통해 지정한 라이브러리 콜을 관찰 및 기록하며, 기록된 라이브러리 콜 정보를 통해 NoSQL 데이터베이스 간 내부 동작 차이를 비교하고, 입력 데이터 개수의 변화에 따라 발생하는 라이브러리 콜의 변화를 관찰하여 각 데이터베이스의 특징 및 확장성을 평가한다. 컴퓨팅 성능의 발전과 빅테이터의 활성화에 따라 다양하고 많은 양의 데이터를 기록 및 분석하기 위한 여러 종류의 NoSQL 데이터베이스가 등장하였으며, 각 환경에 적합한 데이터베이스를 선택하기 위해 각 데이터베이스의 확장성을 평가할 필요가 있다. 그러나 벤치마크, 성능 모델을 통한 외부 동작 관찰 또는 설계에 따른 구조적 특징 분석과 같은 기존의 방식으로는 데이터베이스가 동작하는 과정을 분석 또는 예측하기 어렵다. 따라서, 더욱 심층적인 분석을 통해 동작 과정 및 확장성을 파악하는 본 논문에서 제안하는 기법의 활용이 필요하다.
Recently, huge datasets have been generating rapidly in a variety of fields. Then, there is an urgent need for technologies that will allow efficient and effective processing of huge datasets. Therefore the problems of partitioning a huge dataset effectively and alleviating the processing overhead of the partitioned data efficiently have been a critical factor for scalability and performance in distributed database system. In our work we utilized multicore servers to provide scalable service to our distributed system. The partitioning of database over multicore servers have emerged from a need for new architectural design of distributed database system from scalability and performance concerns in today's data deluge. The system allows uniform access through a web service interface to concurrently distributed databases over multicore servers, using SQMD (Single Query Multiple Database) mechanism based on publish/subscribe paradigm. We will present performance results with the distributed database system built on multicore server, which is time intensive with traditional architectures. We will also discuss future works.
SPEC CPU2000은 CPU의 성능 측정에 중점을 둔 벤치마크 프로그램으로서 표준화에 대한 노력을 바탕으로 산학계에 널리 사용되고 있으나, 하드웨어 측면에서의 특성 분석은 미비하였다. 본 논문에서는 컴퓨터 시스템의 중요한 구성 요소 중 하나인 CPU 주파수 속도의 변화에 따른 SPEC CPU2000 벤치마크의 성능 변화를 고찰하였다. x86 구조 기반의 단일 프로세서 시스템에서 CPU 주파수 속도를 제외한 다른 구성요소를 일정하게 유지하면서 SPEC CPU2000 벤치마크 프로그램의 성능을 측정함으로써 SPEC CPU2000 벤치마크 프로그램의 특성을 시스템적 측면에서 해석하였다. 실험을 통하여 SPEC CPU2000은 CPU 주파수 속도의 변화에 대하여 유연한 성능분석이 가능하도록 개별 벤치마크 프로그램의 CPU 주파수 의존도가 고르게 분포되어 있음을 알 수 있었으며, SPEC CPU2000에 대한 시스템적 측면의 해석을 제공함으로써 SPEC CPU2000을 사용하는 연구, 개발에 있어서 기반 자료로 사용될 것으로 기대된다.
이동 Ad Hoc 네트워크에서는 노드들의 자유로운 이동성, 노드 수의 무제한으로 인하여 네트워크 토폴로지가 계속 변화한다. 따라서, 라우팅 프로토콜들의 확장성이 대단히 중요하다. DSDV와 같은 테이블 기반 프로토콜들은 노드 수가 비교적 적고 노드 이동속도가 낮은 경우에 적합한 것으로 알려져 있어 확장성에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이러한 확장성의 문제를 해결하기 위하여 FSR, OLSR, PCDV같은 여러 가지 프로토콜들이 제안되었으나 확장성에 대한 충분한 비교 검토가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 전개 시나리오를 사용하여 이 프로토콜들의 확장성을 비교 분석한다. 고정 노드 밀도에서 네트워크 디멘젼을 증가시키는 경우, 고정 디멘젼에서 노드 밀도를 증가시키는 경우, 그리고 고정 밀도 및 디멘젼에서 세션 수를 증가시키는 경우와 같이 세 가지 네트워크 전개모델을 사용하여??. 시뮬레이션 결과, DSDV의 경우에 낮은 오버헤드에도 불구하고 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 느려서 확장성이 낮게 나타났으며, FSR의 경우에는 노드 수가 증가함에 따라 오버헤드가 지속적으로 증가하기 때문에 성능이 저하되었다. 토폴로지 변화에 대한 수렴속도가 가장 빠른 OLSR은 비교적 우수한 성능을 나타내지만, 오버헤드가 상대적으로 높기 때문에 DSDV보다 최대 3배의 수렴속도를 갖는 PCDV에 비해 낮은 확장성을 보였다.
Parallel implementation is conducted for a SIMPLER finite volume model. The present parallelism is based on domain decomposition and explicit message passing using MPI and SHMEM. Two parallel solvers to tridiagonal matrix equation are employed. The implementation is verified on the Cray T3E system for a benchmark problem of natural convection in a sidewall-heated cavity. The test results illustrate good scalability of the present parallel models. Performance issues are elaborated in view of convergence as well as conventional parallel overheads and single processor performance. The effectiveness of a localized matrix solution algorithm is demonstrated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3096-3117
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2013
To execute the performance driven Grid applications, an effective and scalable workflow scheduling is seen as an essential. To optimize cost & makespan, in this paper, we propose a Scalable Cost-Time Trade-off (SCTT) model for scheduling workflow tasks. We have developed a heuristic algorithm known as Scalable Cost-Time Trade-off Scheduling (SCTTS) with a lower runtime complexity based on the proposed SCTT model. We have compared the performance of our proposed approach with other heuristic and meta-heuristic based scheduling strategies using simulations. The results show that the proposed approach improves performance and scalability with different workflow sizes, task parallelism and heterogeneous resources. This method, therefore, outperforms other methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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