• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.250-252
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• 2015

다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.7
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• pp.139-148
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• 2008

The sensor network is applied from the field which is various. The sensor network nodes are exchanged with mobile environment and they construct they select cluster and cluster headers. In this paper, we propose the Dynamic Prediction Clustering Algorithm use to Skyline queries attributes in direction, angel and hop. This algorithm constructs cluster in base mobile sensor node after select cluster header. Propose algorithm is based made cluster header for mobile sensor node. It "Adv" reduced the waste of energy which mobile sensor node is unnecessary. Respects clustering where is efficient according to hop count of sensor node made dynamic cluster. To extend a network life time of 2.4 times to decrease average energy consuming of sensor node. Also maintains dynamic cluster to optimize the within hop count cluster, the average energy specific consumption of node decreased 14%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.287-291
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• 2007

기존 센서네트워크 환경의 노드들이 모바일 환경으로 바뀌면서 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 기존 방법은 정적 노드를 대상으로 구축되어 있기 때문에 이를 동적 노드에 적합한 방법으로 구축하기 위해 기존 연속적인 스카이라인 질의방법을 이용하여 클러스터를 구축하고 클러스터헤더를 선정함으로 센서네트워크의 효율적인 환경을 구축하고자 한다. 기존은 클러스터 헤드 선정을 클러스터를 구축하고 구축된 클러스터 내에서 에너지 잔여량을 비교 하여 가장 에너지가 많은 노드를 헤드로 선정하여 라우팅을 고려하는 기법을 사용하였다. 그러나 센서 노드가 모바일 노드일 경우 위치도 함께 고려되어야 할 속성 중 하나일 것이다. 따라서 이 논문에서는 클러스터 헤더 선정기법에서 기존 방식과 달리 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 선정하고 클러스터 헤더를 기준으로 R hop 까지를 하나의 클러스터로 설정하는 효율적인 영역 결정 기법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.542-544
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• 2003

공유 디스크(Shared Disks: SD) 클러스터는 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로, 각 노드들은 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. SD 클러스터에서 트랜잭션 라우팅은 사용자 트랜잭션이 요청될 경우 이를 실행할 노드를 결정하는 것을 의미한다. 이때, 동일한 클래스에 속하는 트랜잭션들을 가급적 동일한 노드에서 실행시킴으로써 캐쉬 무효화 오버헤드를 최소화할 수 있으며, 이러한 기법을 친화도 기반 트랜잭션 라우팅이라 한다. 한편, 트랜잭션 클래스의 발생빈도는 동적으로 변할 수 있으며, 특정 트랜잭션 클래스가 폭주할 경우 정적인 친화도 기반 트랜잭션 라우팅 정책만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 참조 지역성을 고려하여 동적인 트랜잭션 클래스의 부하를 SD 클러스터의 모든 노드들에 균등히 분배하는 동적 트랜잭션 라우팅 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.853-855
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• 2001

네트워크 기술의 발전으로 저비용으로 고성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data) 형태의 병렬 프로그램을 사용한 클러스터 시스템의 주된 성능 장애는 부하 불균등 현상이다 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스터 노드가 정보를 모으는 횟수와 주기를 시뮬레이션을 통해 최적의 값으로 결정하고 그 주기 동안에 각 노드의 태스크 당 평균 수행시간을 계산한다. 통신비용의 오버헤드를 고려한 시스템의 실행시간을 평균 수행시간으로 예측하여 각 노드가 이동할 태스크의 수를 결정하는 동적 부하 균등 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘의 클러스터 시스템을 모델링하고 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.219-222
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• 2011

There are number of methods that track the movement of an object or the change of state, such as Kalman filter, particle filter, dynamic clustering, and so on. Amongst these method, dynamic clustering method is an useful way to track cluster across multiple data frames and analyze their trend. In this paper we suggest the similarity-based dynamic clustering method, and verifies it's performance by simulation. Proposed dynamic clustering method is how to determine the same clusters for each continuative frame. The same clusters have similar characteristics across adjacent frames. The change pattern of cluster's characteristics in each time frame is throughly studied. Clusters in each time frames are matched against each others to see their similarity. Mamdani fuzzy model is used to determine similarity based matching algorithm. The proposed algorithm is applied to radar reflectivity data over time domain. We were able to observe time dependent characteristic of the clusters.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.313-315
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• 2005

본 논문은 이동 애드혹 네트워크에서 이동 에이전트를 이용하여 동적으로 클러스터링을 구성하는 기법에 관한 것이다. 기존에 제안된 이동 애드혹 네트워크에서의 클러스터링 기법은 클러스터의 크기가 고정되어 있기 때문에 네트워크의 상태나 노드들의 이동성에 따라 클러스터 재구성의 오버헤드가 발생하였다. 본 제안 기법에서는 네트워크의 상태에 따라 클러스터 크기의 최대 임계치와 최소 임계치를 설정하고 이에 따라 이동 에이전트를 이용하여 클러스터를 병합 흑은 분할하면서 클러스터의 크기를 임계치 내에서 일정하게 유지시킴으로써, 클러스터 재구성의 오버헤드라 클러스터 내부의 경로 탐색의 오버헤드를 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.244-246
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• 2002

클러스터 기반의 VOD 서버는 동시에 여러 사용자에게 실시간으로 고품질 서비스를 위해 정교한 부하 분산 기술과 버퍼관리 기술을 요구한다. 본 논문은 클러스터 기반 VOD 서버에서 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 요청을 처리하는 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 노드 부하를 고르게 분산한다. 또한 동적 버퍼 분할 기법은 동일한 연속 매체에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 각 서비스 노드에서 동적 버퍼 분할로 발생하는 버퍼 정보를 유지함으로써 각 서비스 노드의 버퍼 재사용을 극대화할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법이 효율적인 버퍼 관리로 노드 부하 균등화, 사용자 평균 대기시간 감소, 병행 사용자 수 증가 등의 성능 향상을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.606-608
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• 2000

네트워크의 속도가 빨라짐에 따라 저비용으로 고성능의 성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. Fast Ethernet, ATM, Myrient, SCI와 같은 고성능 네트워크 시스템이 많이 사용되고 있다. 기존 분산시스템에의 부하 불균등 문제가 이런 클러스터 시스템에서도 역시 문제시 되고 있다. 일반적인 동적 부하균등화 방법은 실행시간중에 노드들의 부하량에 대한 정보를 얻어 전체 노드들이 평균의 부하량에 수렴하도록 하는 것을 목적으로 한다. 그러나, 통신비용과 노드 복잡도에 따라 완벽한 부하균등화를 하는 것이 효율적인 부하균등화를 얻는 것이 아니다. 부하균등화 노드 복잡도에 따라 완벽한 부하듄등화를 하는 것이 효율적인 부하균등화를 얻는 것이 아니다. 부하균등화 비용이 클때는 완벽한 부하균등화보다는 이득률이 크도록 하는 부분적 부하 균등화가 더 효율적일 수 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템을 모델링하고 이에 적합한 부분적 동적 부하 균등화 모델을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.3
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• pp.225-230
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• 2003

In this paper, we develope algorithms that distribute the load on the heterogeneously clustered web system, The response time based on the concurrent user is examined for the suggested algorithms. Simulation experience shows that the response time using the dynamically weighted methods seems to have a good results compare to that with the fixed weighted methods. And, also the effectiveness of clustered system becomes better as long as the number of concurrent user increases.