• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.9
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• pp.2340-2349
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• 2009

In this paper we proposed a hopping routing scheme to resolve the hot spot problem for periodic monitoring services in wireless sensor networks. Our hopping routing scheme constructs load balanced routing path, where an amount of energy consumption of all nodes in the sensor networks is predictable. Load balanced routing paths can be obtained from horizontal hopping transmission scheme which balances the load of the sensor nodes in the same area, and also from vertical hopping transmission scheme which balances the load of the sensor nodes in the other area. The direct transmission count numbers as load balancing parameter for vertical hopping transmission are derived using the energy consumption model of the sensor nodes. The experimental results show that the proposed hopping scheme resolves the hot spot problem effectively. The efficiency of hopping routing scheme is also shown by comparison with other routing scheme such as multi-hop, direct transmission and clustering.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.165-168
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• 2003

네트워크 시스템이 발달하면서 다양한 컴퓨터들을 연결하는 클러스터링 시스템 구축이 용이해졌다. 이러한 이기종 클러스터 환경을 구축함에 있어서 노드들간의 성능 분균형으로 인한 문제가 야기되는데 본 논문에서는 Message Passing 방식을 이용한 클러스터링을 구축함에 있어서 노드들의 자원의 정보를 이용하여 메모리의 과부하를 최대한 예방하여 작업을 메모리 여유가 있는 노드로 이주시킴으로써 시스템 안정성과 자원을 균등하게 사용할 수 있도록 제안하였다. 제안한 알고리즘을 구현하기 위해서 이기종 클러스터 환경에서 MPI를 이용하여 2차원 열에너지 전도 계산과 Matrix 곱셈 프로그램을 이용하여 제안한 알고리즘과 GSS, Send 알고리즘, Weighted Factoring알고리즘들과 상대 비교를 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1485-1488
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• 2001

최근 들어 매우 인기 있는 웹 사이트는 우수한 성능의 단일 서버 또는 미러(mirror) 사이트에만 의존 할 수 없을 정도로 인터넷 사용이 급증하였다. 늘어나는 트래픽을 감당해내며 사용자를 만족시키기 위해서는 클라이언트의 요청들을 여러 대의 서버에 분산 처리 할 수 있는 고성능 웹서버 클러스터링 시스템에서는 제공되어야 한다. 본 논문에서는 부하 분배기를 이용한 로드 밸런싱을 소개하고 지역성과 로드밸런싱의 균형을 이루는 분배 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 정적 웹 환경에서의 각 요청들은 작업 시간이 고정되어 있지 않다는 점에 착안하여 유효 요청의 수와 잔여량을 고려한 부하 분배 알고리즘을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.463-466
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• 2004

본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.6
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• pp.507-513
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• 2004

In this paper, we consider the methodology of efficient resource usage, specially web clustering system. We develope an algorithm that distributes the load on the web cluster system to use the system resources, such as system memory equally. The response time is chosen as a performance measure on the various clustering models. And based on the concurrent user to the web cluster system, the response time is also examined as the number of users increases. Simulation experience with this algorithm shows that the response time seems to have a good results compare to those with the other algorithm. And, also the effectiveness of clustered system becomes better as long as the number of concurrent user increases. The usage of developed algorithm is more useful when the system consists of many different sub-systems, a heterogeneous clustering system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.1
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• pp.81-86
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• 2005

In this study, we introduce a new category of fuzzy inference systems based on information granulation to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. Informally speaking, information granules are viewed as linked collections of objects (data, in particular) drawn together by the criteria of proximity, similarity, or functionality Granulation of information with the aid of Hard C-Means (HCM) clustering help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms(GAs) and the least square method (LSM). An aggregate objective function with a weighting factor is also used in order to achieve a balance between performance of the fuzzy model. The proposed model is evaluated with using a numerical example and is contrasted with the performance of conventional fuzzy models in the literature.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.8
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• pp.11-18
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• 2011

The increasing of web users load to the excessive transmission traffic and system overload problems. To solve these problems, cluster systems are studied. In conventional cluster systems, when the request size is large owing to such types as multimedia and CGI, the particular server load and response time tend to increase even if the overall loads are distributed evenly. In this paper, we consider the methodology of efficient resource usage, specially distributed web cluster system. We develope an algorithm that distributes the load on the web cluster system to use the system resources, such as system memory equally. The response time is chosen as a performance measure on the various clustering models. And based on the concurrent user to the web cluster system, the response time is also examined as the number of users increases. Simulation experience with this algorithm shows that the response time and average throughput seems to have a good results compare to those with the other algorithm.