• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.106-108
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• 2014

본 논문에서는 노드의 로드밸런싱 속성을 이용하여 분산경로를 설정하는 L.T(Load Tolerance)알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로 토폴로지의 변화가 빈번하여, 기존 알고리즘에서는 라우팅 경로를 유지하기 위한 계층적 네트워크연구가 진행되어 왔다. 하지만 계층적 네트워크에서 특정 클러스터 헤드노드에게 로드밸런싱이 집중될 경우, 클러스터 헤드노드의 제한된 로드밸런싱을 초과되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 유효한 통신 반경 안에 존재하는 클러스터 헤드노드들의 로드밸런싱을 측정한다. 클러스터 헤드노드의 로드밸런싱이 높을 경우, 소속된 클러스터 멤버노드는 클러스터 헤드노들의 로드밸런싱과 동적속성을 분석하여 L.T 속성을 계산하며, 계산된 L.T 속성을 이용하여, 노드의 분산경로를 설정한다. 모의실험을 통해 클러스터 헤드노드의 로드 밸런싱이 높을 경우, 로드밸런싱이 낮은 분산 경로를 제공함에 따라 향상된 패킷 전송률을 보일 것으로 기대된다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.4
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• pp.71-79
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• 2023

In this paper, we analyze the characteristics of machine learning workloads and, based on them, propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads. The core of machine learning workload is model training, and model training is a computationally intensive task. Performing machine learning workloads in a Kubernetes-based cloud environment in which the computing framework and storage are separated can effectively allocate resources, but delays can occur because IO must be performed through network communication. In this paper, we propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads performed in such an environment. In particular, we propose a new method of precaching data required for machine learning workloads into the distributed in-memory cache by considering Kubflow pipelines, a Kubernetes-based machine learning pipeline management tool.

• Digital Contents
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• no.3 s.118
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• pp.129-133
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• 2003

트래픽 관리를 위한 요소기술로 '캐시서버'에 대한 내용을 지난 호에 살펴보았다. 이번에는 트래픽을 효과적으로 분산시켜 줄 수 있는 글로벌 로드밸런싱(Global Server Load Balancing)에 대해 살펴보겠다.'글로벌 로드밸런싱'은 미들마일 구간의 병목지역을 회피하기 위해 서버를 여러 지역에 설치해 운영할 때, 사용자들이 분산 운영되고 있는 서버들 가운데 부하가 적고, 사용자로부터 근접한 서버로 유도하는 기술이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.1
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• pp.13-20
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• 2003

As it increase electronic commerce user rapidly, it is necessary to study on Improvement of performance for electronic commerce system. This paper suggests electronic commerce system using functionally distributed structure based on multi-agent and evaluate it's performance using prototype. In the suggested system, we use multi-agent using combined reasoning to offer a proper commodity information and meet the customer's requirement. And we can reduce load of the electronic commerce system with distribute agents both main server system and local server system functionally. In experiment result, we can confirm suggested electronic commerce system can prevent customer's unexpected long waiting causes by network traffic and server load, and can improve efficiency.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.1 no.2
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• pp.213-225
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• 1995

3 차원 볼륨 데이터를 시각화(visualization)하기 위해서는 많은 계산 량과 메모리 량을 필요로 한다. 단일컴퓨터에서 순차 알고리즘을 이용하여 데이터를 시각화하고 분석하는 것은 실시간 응용 프로그램에는 부적합하다. 기존의 병렬 볼륨 렌더링에서의 데이터 분할 방법은 대부분 정적 로드 밸런싱(static load balancing)에 기반하고 있다. 동적 로드 밸런싱에 기반한 기존의 방법들은 불륨 데이터의 정규성(regularity)을 이용할 수 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 3 차원 볼륨 데이터에 대하여 로컬 태스크 큐(local task queue) 기법에 기반한 새로운 로드밸런싱 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 계산에 참여할 노드(node)들을 PVM(parallel virtual machine)의 동적 프로세스 그룹(dynamic process group: DPG)을 이용하여 정적으로 그룹화(grouping)한다. 각각의 DPG들은 로컬 태스크 큐를 기반으로 단위 서브-블록에 대하여 동적 로드 밸런싱을 수행한다. 최적화된 레이 캐스팅 알고리즘들을 분산 환경에 새롭게 적용함으로써 로드 밸런싱으로 생길 수 있는 오버 헤드를 최소화하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.115-117
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• 2013

빅데이터 시대가 도래하고 네트워크가 발달함에 따라 다수의 클라이언트와 서버가 통신하며 사용하는 데이터량이 급증하고 있다. 과도한 데이터 부하를 해결하는 방법 중 여러 서버로 부하를 분산하는 기법을 로드밸런싱이라고 하며 이 기법에 따라 데이터가 서버에 분산되는 방식이 달라진다. 본 논문에서는 현재 사용중인 다양한 로드밸런싱 기법에 대해 분석하고 보다 효율적인 기법을 제안한다. 그리고 오픈소스 기반의 분산 파일 시스템 중 하나인 Moose File System에 제안한 기법을 적용한 경우의 효과에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1441-1444
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• 2005

AODV와 같은 요구 기반 라우팅 방식은 트래픽이 발생되는 시점에서 경로를 탐색하는 방법으로서 최적 메시지 전송 경로가 유효하다면 트래픽의 증가와 과도한 에너지 소비를 고려하지 않고 계속적인 동일 전송 경로의 사용으로 인해 특정 노드에 대하여 에너지 소모가 심화될 뿐만 아니라 전송지연이 발생된다. 본 논문에서는 과중한 트래픽 상태를 분산 시켜 전체 네트워크의 균형적인 에너지 소비를 위하여 AODV 프로토콜에 로드 분산 기법의 적용을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.217-218
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• 2019

매년 많은 수의 동물들과 사람들이 로드킬로 인한 피해가 발생하고 있다. 하지만 예방책을 구상하기 위한 정보들을 얻는 데는 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 연구는 로드킬에 대한 분산된 정보들을 쉽고 다양하게 확인 할 수 있으며, 로드킬에 대한 관심과 심각성을 가지고 이에 대한 예방방법, 소식들을 간편하게 접근할 수 있는 기능을 개발하고자 이번 연구를 진행하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1506-1507
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• 2007

다양한 컴퓨터 시스템이 공존하는 가운데 소요 비용에 비해 해당 성능이 매우 우수한 분산 시스템에 대한 연구가 활발하다. P2P 기술은 이러한 분산 시스템에서 개개인이 보유한 자원을 효율적으로 공유하는 측면에서 활용도 높은 분야이다. 이러한 P2P는 공유된 자원을 보유한 자원 제공 피어의 온라인 상태 유지 여부에 따라 해당 자원에 대한 검색 적중에 기여하게 된다. 이렇게 얻어진 검색 결과를 이용하여 검색 참여 피어는 원하는 자원을 원하는 피어로부터 다운로드하게 된다. 그러나 종종 다운로드 완료 전에 자원 제공 피어의 오프라인 상태로의 변화를 목격하게 된다. 이 상황에서 원하는 자원을 온전히 다운로드 받기 위해서는 주로 재전송의 방법을 이용하게 된다. 이는 P2P 시스템의 성능 저하의 원인이 되므로 이에 대한 해결책이 필요하다. 본 연구에서는 자원 검색 피어가 해당 자원에 대한 다운로드 작업 중 재전송 요구가 발생하였을 때 해당 요구에 효과적으로 대응하기 위한 자원 역 스케쥴링 기법을 제안하여 P2P 시스템의 신뢰도 향상 효과를 얻고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.235-237
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• 2006

최근 분산 해쉬 테이블(Distributed Hash Table)을 이용한 구조적 P2P(peer-to-peer) 시스템에서 로드 밸런싱에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 일반적으로 P2P 시스템에서의 피어들은 빈번하게 참여하는 동시에 탈퇴하기도 하기 때문에 로드의 불균형이 심화되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 구조적 P2P 시스템에서 피어의 참여와 탈퇴 시 발생하는 가상서버의 이동을 효과적으로 관리하는 기법인 PALB(Peer Activity-aware Load Balancing)를 제안한다. 제안하는 PALB는 피어의 참여, 탈퇴 시에 발생하는 로드 불균형을 해결하기 위하여 적절한 수의 가상서버를 가장 적합한 피어에게 분산시킨다. 또한 이전 연구에서 제안한 OLAB(Object Lifetime-aware Load Balancing)와 함께 사용하여 로드 밸런싱 성능을 향상시킬 수 있다. PALB의 성능 평가를 위하여 동적 P2P 시스템 환경을 구성하였고, 피어와 오브젝트의 랜덤 데이터 셋을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 PALB가 기존의 시스템에 비하여 더 적은 비용으로 더 나은 로드 밸런싱을 수행함을 확인하였다. 또한 OLAB와 동시에 사용하였을 경우, 매우 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.