• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.79-82
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• 2012

기존의 서버 전원 모드 제어에는 서버를 Off할 때 정적 종료 방식을 사용하는 관계로 서버가 사용자 요청을 모두 처리하는 최적의 종료 시간을 찾는데 시간이 많이 걸리는 단점을 가진다. 이 시간이 짧게 되면 사용자 QoS를 보장할 수 없고, 반대로 이 시간이 길게 되면 전력 절감을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정적 종료 방식의 단점을 극복하는 동적 종료 방식을 제안한다. 제안된 방식은 최적의 종료 시간을 찾을 필요 없이 각 서버가 사용자의 요청을 모두 처리하였을 때 자동적으로 서버를 Off한다. 제안된 방법은 최적의 시간을 자동적으로 찾아내기 때문에 사용자 QoS를 보장하고, 전력을 절감한다. 실험은 30대의 PC 클러스터를 이용하여 수행되었고, 실험을 통하여 제안하는 동적 종료 방법이 기존의 정적 종료 방법에 비해 운영자의 수고 없이 자동적으로 전력 절감 및 사용자 QoS에 기여함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.162-165
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.204-212
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• 2011

최근 모바일 기기의 사용 급증에 따라 모바일 애드혹 네트워크(MANET, Mobile Ad-hoc Networks)에서 사용하는 모바일 P2P(Peer to Peer)에 대한 관심이 높아지고 있으며 그에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. P2P 방식은 구조적인(Structured) P2P 방식과 비구조적인(Unstructured) P2P 방식으로 분류할 수 있다. 모바일 애드혹 네트워크에서 구조적인 방식의 P2P 알고리즘은 정보의 인접성을 고려하지 않아 컨트롤 트래픽이 증가하는 문제가 있으며, 비구조적인 방식의 P2P 알고리즘은 노드 수가 많아질 경우 확장성에 문제가 있다. 그래서 구조적인 방식의 P2P 알고리즘과 비구조적인 방식의 P2P 알고리즘의 장점을 취합한 하이브리드(Hybrid) 방식의 P2P 알고리즘이 제안 되었다. 본 논문에서는 하이브리드 P2P 방식 중 클러스터 기반(Cluster-based)의 P2P 알고리즘의 컨트롤 트래픽을 분석하고, 이에 관한 최적 클러스터 구성을 도출하였다. 이러한 최적 클러스터 구성 사용시, 비구조적인 방식의 P2P 알고리즘 중 대표적인 Gnutella 보다 더 좋은 성능을 나타냄을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.77-86
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• 2008

기존의 클러스터 라우팅 방식은 클러스터 헤드를 선출하여 클러스터 내의 멤버 노드들로부터 정보를 수집하고 압축하여 기지국에 전송함으로써 에너지 효율을 높일 수 있는 대표적인 방식이다. 그러나 클러스터 형성 단계 중 매 라운드마다 셋업 단계에서 선출된 클러스터 헤드와 클러스터 내의 멤버 노드들 간의 빈번한 정보 교환으로 인해 발생하는 불필요한 에너지 소모는 클러스터 라우팅 방식이 해결해야 하는 과제이다. 본 논문에서는 셋업 단계에서의 선출된 클러스터 헤드와 기존의 클러스터 헤드 사이에 변경되지 않는 중첩된 영역에 속한 멤버 노드들을 계산함으로써, 중첩된 멤버 노드들의 셋업 단계에서의 불필요한 송수신 횟수를 줄여 정보 교환을 최소화하였다. 또한 최적의 클러스터 구성을 위해 상위 클러스터 헤드의 방향성을 고려하였다. 따라서 셋업 단계에서의 소모되는 에너지를 절약하여 안정 단계에서 효율적으로 사용함으로써, 에너지의 효율적인 사용과 전체적인 네트워크의 생존시간을 증가시키고자 하며, 전체 네트워크내의 멤버들에게 클러스터 헤드가 될 수 있는 균등한 기회를 주고자 하는 클러스터 헤드 선출 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.175-178
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• 2011

서버 클러스터는 성능을 보장하기 위하여, 요청 수에 상관없이 미리 측정된 최대 부하 시점에서 처리 가능한 서버 수를 항상 운영하고 있다. 이것은 서비스의 품질은 보장할 수 있으나, 소비 전력 효율이 낮아 상당한 전력을 낭비하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자 요청 수에 기반하여 동작시킬 서버의 수를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존에 학습된 정보(과거 정보)와 현재의 정보에 근거하여 Off/Sleep 상태의 서버를 On 시키거나, On 상태의 서버를 Off/Sleep시켜, 현 시점에서 필요한 최적의 서버대수를 유지하도록 했다. 15대의 서버로 클러스터를 구성하고, SPECweb을 통해 실험을 수행하였다. 실험결과, 서버 모드를 제어할 경우에 제어하지 않는 경우에 비해 약 35%의 전력이 절감되고, 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 추가로 적용할 경우 약 5%의 전력이 추가로 절감되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.455-460
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 구해진 퍼지 분할에 대한 최적 클러스터 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 척도는 퍼지 클러스터들간의 중첩성과 분리성을 이용한다. 중첩성은 클러스터간 인접도를 이용하여 계산하며, 분리성은 데이터에 대한 상관성 정도로 나타낸다. 따라서 중첩성이 낮고 분리성이 높을수록 좋은 클러스터 결과라고 할 수 있다. 표준 데이터 집합을 대상으로 기존의 척도들과 비교 실험함으로써 제안된 척도의 신뢰성을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.158-161
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권4호
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• pp.188-195
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• 2001

본 논문에서는 PC 클러스터 기반 CC-NUMA 시스템을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하였다. PC 클러스터 기반 CC-NUMA 시스템은 PC의 PCI slot에 CC-NUMA 카드를 장착함으로써 구현되며 공유메모리, 네트워크 캐쉬, 네트워크 제어 모듈을 포함한다. CC-NUMA 시스템은 PCI 버스상에 존재하는 메모리를 공유대상으로 하며, 공유메모리와 네트워크 캐쉬사이의 일관성은 IEEE SCI 표준에 의해 유지된다. CC-NUMA 시스템을 시뮬레이션 하기 위해 실행주도 시뮬레이터인 Limes를 수정하여 사용하였으며, 캐쉬 일관성 유지 알고리즘으로 SCI의 typical set을 구현하였다. 또한 기존 시스템과의 비교를 위해서 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 Dolphin사의 PCI-SCI 카드에 기반한 NUMA 시스템을 시뮬레이션 하였다. CC-NUMA 시스템의 성능을 측정하기 위하여 다양한 실험을 수행하였으며, 실험결과 CC-NUMA 시스템이 NUMA 시스템에 비해서 성능향상이 우수함을 알 수 있었다. 또한, CC-NUMA 시스템이 최적의 성능을 발휘하는 파라미터의 값을 도출하였으며, 이를 CC-NUMA 시스템의 실제 구현에 반영하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.22-24
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• 2006

마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과. 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.106-108
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• 2004

데이터 웨어하우스는 OLAP의 질의 처리 성능을 놓이고 사용자에게 빠른 응답을 제공하기 위긴 데이터 큐브의 결과를 실체화된 뷰로 저장한다. 최적의 사용자 응답 시간을 제공하기 위해서는 데이터 큐브의 전체를 저장하는 것이 졸지만 실체화 뷰는 일반적으로 물리적 저장소에 저장되기 때문에 데이터 큐브 전체를 저장하는 것은 저장 공간의 오버헤드를 초래하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 데이터베이스 클러스터에 대용량의 실제화 부를 저장하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실체화 뷰의 선택 기준으로 부의 실체화 이익과 뷰들 간의 의존성을 데이터베이스 클러스터 환경에 맞게 제시하고 선택 기준에 따라 실체화 뷰를 서로 다른 노드에 저장함으로서 각 노드들의 실체화 이익을 균등하게 유지한다. 이는 질의가 하나의 노드에 집중되는 현상을 방지함으로서 각 노드의 효율성을 최대로 높일 수 있는 기법이다.