• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.8
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• pp.1393-1400
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• 2006

This paper optimizes the access probabilities (APs) in a network resource allocation scheme based on access probabilities in order that the waiting time and the blocking probability are minimized under the given constraints, and obtains its performance. In order to optimize APs, an infinite number of balance equations is reduced to a finite number of balance equations by applying Neuts matrix geometric method. And the nonlinear programming problem is converted into a linear programming problem. As a numerical example, the performance measures of waiting time and blocking probability for optimal access probabilities and the maximum utilization under the given constraints are obtained. And it is shown that the scheme with optimal APs gives more performance build-up than the strategy without optimization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.384-386
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• 2000

인터넷 사용자 수가 급격히 증가하고 사용자들의 요구도 다양해짐에 따라 네트워크 자원의 물리적 증가뿐만 아니라 자원의 제한이라는 상태에서 더 적은 자원으로 만족할 만한 서비스를 제공할 수 있는 트래픽 엔지니어링 기술이 부각되고 있다. 트래픽 엔지니어링은 자원의 효율성을 최적화 하는 동시에 네트워크의 성능을 최적화 시킬 수 있는 기술로 비용이 많이 드는 대규모 망일수록 중요한 기술이기 때문에 네트워크 관련 사업자들에게 필수 요구사항이 되었다. 본 논문에서는 MPLS 망에서 트래픽 엔지니어링 기술의 하나인 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 경로 재설정 방법에 대해 연구하였다. 최우선순위를 가진 트래픽에 대하여 1+1 경로 재설정 방법을 사용하여 전송 중 일어날 수 있는 에러 발생 시 지연시간을 최대한 줄였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1497-1500
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• 2005

멀티캐스트는 실시간 멀티미디어 전송 등에서 그 중요성이 매우 커지고 있다. 이러한 응용 기술들은 네트워크의 QoS(Quality of Service)보장을 위해 많은 자원을 필요로 한다. 네트워크의 자원은 한정되어 있기 때문에, 효율적인 자원의 사용을 위해서는 효율적인 멀티캐스트 라우팅 경로를 설정하는 것이 결정적 수단이다. 최소비용 멀티캐스트 라우팅 문제는 다양한 트리 최적화 문제를 해결하기 위한 기본적인 문제이며 다양한 연구가 있어왔다. 제안하는 알고리즘은 최소비용멀티캐스트 트리를 생성하는 휴리스틱 알고리즘으로 잘 알려진 TM 알고리즘과 가중치를 사용하여, 멀티캐스팅의 다양한 트리 최적화 문제에 적용되어 QoS에 따른 네트워크 자원의 사용효율을 극대화 하는데 기여할 것이다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2001.04a
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• pp.271-274
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• 2001

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.262-263
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• 2012

하나의 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 컴퓨팅 자원의 양과 종류에는 한계가 있다. 이를 극복하려면 클라우드 협업 기술인, 다중 클라우드 자원 브로커를 활용하여, 이종 자원을 탐색하여 사용자에게 제공하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 다중 클라우드 자원 브로커 시스템의 구조를 제안하고, 이종 자원 탐색에 필요한 성능 지표와 LP 모델을 이용한 최적화 기법을 제안하고자 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.404-408
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• 2007

현재 국내에서 운용중인 풍력발전시스템은 국내 풍력자원에 대한 정확한 정보의 부재와 국내 풍황에 맞지 않는 국외 모델을 그대로 운용하는 등의 몇 가지 문제를 드러내었다. 본 연구의 목적은 국내 연안의 해상에서 한국형 해상풍력터빈을 설치하기 위한 잠재적 최적위치와 풍황자료 산출 최적화 알고리즘을 구현하는 것이다. 최적화 알고리즘은 얕은 수심 분포와 연안에서의 거리를 제약조건으로 하고 최대 에너지밀도를 가진 지점을 구하는 것으로 정식화하였다. 풍황자료 산출을 위해서 국내 연안의 해상 풍황자료를 포함하는 기상풍황자료를 통계적 모델로 분석하여 바람지도를 작성하였다. 이 바람지도를 이용하여 지질 통계학 분야의 관측기법인 크리깅 모델을 구성하고, 전역최적화기법인 유전자알고리즘을 이용하여 제약조건을 만족하는 최대에너지밀도값과 그 위치를 도출하였다. 수치최적화 결과 우리나라 풍력 자원의 대략적인 잠재량과 현황파악이 가능하였고, 해상풍력발전단지가 조성 가능한 개략적인 위치를 예측할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.6 no.12
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• pp.479-486
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• 2017

Volunteer computing is a new computing paradigm that performs operations on idle resources of many nodes. The operation method of the client application for the execution of the volunteer computing is determined by the setting information of the user. Ideal operation requires optimized settings for system features and operating methods of other applications. In this paper, we analyze the usage ratio of CPU and GPU periodically, and develop a manager that dynamically applies optimized options. Through our proposed mechanism, the performance of the task computing is higher than that of the existing Volunteer Computing, and the performance interference is minimized. It is expected that volunteers will be able to provide higher computing resources for Volunteer Computing Project.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.4
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• pp.11-16
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• 2020

As a plan for oil spill accidents, research to collect and analyze optimal equipment assignments is essential. However, studies that have diversified and analyzed the optimal equipment assignments for responding to oil spill accidents have not been preceded. In response to the need for analyzing optimal equipment assignments study, we devised a genetic algorithm for optimal equipment assignments. The designed genetic algorithm yielded 10,000 optimal equipment assignments. We clustered using the k-means algorithm. As a result, the two clusters of Yeosu, Daesan, and Ulsan, which are expected to be the largest spills, were clearly identified. We also projected 16-dimensional data in two dimensions via Sammon's mapping. The projected data were analyzed for distribution. We confirmed that results of the simulation were better than those of optimal equipment assignments included in the cluster.In the future, it will be possible to implement an approximate model with excellent performance based on this study.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.20 no.1
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• pp.1-8
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• 2011

Cloud computing emerges as a new paradigm for deploying, managing and offering IT resources as a service anytime, anywhere on any devices. Cloud computing data center stores many IT resources through resource integration. So cloud computing system has to be designed by technology and policy to make effective use of IT resources. In other words, cloud vendor has to provide high quality services to all user and mitigate the dissipation of IT resources. However, vendors need to predict the performance of cloud services and the use of IT resources before releasing cloud service. For solving the problem, this research presents cloud service modeling on network environment and evaluation index for availability optimization of cloud service. We also study how to optimize an amount of requested cloud service and performance of datacenter using CloudSim toolkit.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.103-105
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• 2003

그리드 환경에서 효율적인 자원할당과 QoS를 보장하기 위해서는 먼저 각 자원의 사용가능한 정도를 정확히 파악하여야 한다. 본 논문은 정확한 자원을 측정하기 위한 리소스 모니터링 시스템을 제안하였다. 그리드에서의 모니터링 시스템은 기존의 모니터링 시스템과 차별화 되어있기 때문에 GGF(Global Grid Forum)에서 제안한 자원 측정 요구사항을 수용하여 구현하였다.