• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.526-528
• /
• 2004

메타데이타에 대한 접근이 특정 디렉토리에 집중되며 메타데이타 연산마다 다른 계산량을 가지는 클러스터 파일 시스템의 특성상 메타데이타 서버 간 부하의 불균형과 과부하가 발생한다. 따라서 클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 중요 요소인 메타데이타 서비스의 성능을 위해서는 메타데이타 서버들의 과부하 상황에 대처할 수 있는 합리적인 부하 분산 기법이 필수적이다. 메타데이타 공간을 분할하여 담당영역만을 관리하는 비대칭 메타데이타 서버를 위해 본 눈문은 클라이언트 요청의 내용을 분석하여 담당 메타데이타 서버를 결정하고 해당 연산의 종류에 따라 단순 검색, 메타데이타 중복 저장(replication), 또는 메타데이타에 대한 로깅(logging)을 수행하는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.587-590
• /
• 2019

This paper is about to improve the network life's reduction due to the deviation of sensor node and frequently change of network, the main problem of sensor network. The existing Scalable Topology Organization(STO)-based ZigBee Tree Topology Control Algorithm did not consider ways to consume power so the network lifetime is too short. Accordingly, per each round, electing a new parent node and consisting of the new network topology technique, The Cluster Header Selection, extending the network's overall lifetime. The OMNet++ Simulator yielded results from the existing STO Algorithm and the proposed Cluster Header Selection Technique in the same experimental environment, which resulted in an increase in overall network life by about 40% and an improvement of about 10% in performance in the remaining portion of the battery.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06d
• /
• pp.227-229
• /
• 2012

무선 센서 네트워크에서 노드는 배터리로 동작하지만 충전이나 교체가 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 따라서 에너지 효율적인 통신 프로토콜 방법으로 클러스터링 기반 통신 구조를 사용한다. 그리고 에너지 소비 패턴을 균일하게 하기 위해 클러스터를 재구축한다. 대표적인 클러스터링 기반 통신 프로토콜로 LEACH 프로토콜이 있다. 그러나 CH 노드가 랜덤으로 선택되기 때문에, CH 노드들의 분포가 균일하지 못하거나 한곳에 몰려 있을 수 있고, CH 노드에서 싱크노드까지의 거리가 멀다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LEACH 프로토콜의 단점을 해결하기 위한 알고리즘으로 CH 노드를 네트워크 전체에 균일하게 분포시키고 CH 노드에서 싱크노드까지 계층적으로 데이터를 전송하는 클러스터링 기법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.1042-1044
• /
• 2005

고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC 클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 Maya 렌더러를 채택한 PC 클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임 간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.29-35
• /
• 2008

For efficient message passing of Parallel programs, it is required to schedule the involved two processes at the same time which are executed on different nodes, that is called 'co-scheduling' However, each node of cluster systems is built on top of general purpose multitasking OS. which autonomously manages local Processes. Thus it is not so easy to co-schedule two (or more) processes in such computing environment. Our work proposes a co-scheduling scheme for MPI-based parallel programs which exploits message exchange information between two parties. We implement the scheme on Linux cluster which requires slight kernel hacking and MPI library modification. The experiment with NPB parallel suite shows that our scheme results in 33-56% reduction in the execution time compared to the typical scheduling case. and especially better Performance in more communication-bound applications.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.10A no.3
• /
• pp.215-224
• /
• 2003

Since there are various networks and heterogeneity of nodes in Internet, the existing load-sharing algorithms are hardly adapted for use in Internet-based clustering systems. Therefore, in Internet-based clustering systems, a load-sharing algorithm must consider various conditions such as heterogeneity of nodes, characteristics of a network and imbalance of load, and so on. This paper has proposed an expanded-WF algorithm which is based on a WF (Weighted Factoring) algorithm for load-sharing in Internet-based clustering systems. The proposed algorithm uses an adaptive granularity strategy for load-sharing and duplicate execution of partial job for fault-tolerance. For the simulation, the to matrix multiplication using PVM is performed on the heterogeneous clustering environment which consists of two different networks. Compared to other algorithms such as Send, GSS and Weighted Factoring, the proposed algorithm results in an improvement of performance by 55%, 63% and 20%, respectively. Also, this paper shows that It can process the fault-tolerance.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.53-54
• /
• 2016

빅데이터란 대용량 데이터 활용 및 분석을 통해 가치 있는 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 대응 방안 도출 또는 변화를 예측하는 기술을 의미한다. 그리고 빅데이터 분석에 활용되는 데이터인 페이스북과 같은 소셜 데이터, 유전자 발현과 같은 바이오 데이터, 항공망과 같은 지리정보 데이터들은 대용량 네트워크로 구성되어 있다. 네트워크 클러스터링은 서로 유사한 특성을 갖는 네트워크 내의 데이터들을 동일한 클러스터로 묶는 기법으로 네트워크 데이터를 분석하고 그 특성을 파악하는데 폭넓게 사용된다. 최근 빅데이터가 다양한 분야에서 활용되면서 방대한 양의 네트워크 데이터가 생성되고 있고, 이에 따라서 대용량 네트워크 데이터를 효율적으로 처리하는 클러스터링 기법의 중요성이 증가하고 있다. MCL(Markov Clustering) 알고리즘은 플로우 기반 무감독(unsupervised) 클러스터링 알고리즘으로 확장성이 우수해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만, MCL은 대용량 네트워크에 대해서는 많은 클러스터링 연산을 요구하며 너무 많은 클러스터를 생성하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 네트워크 압축을 기반으로 한 클러스터링 알고리즘을 제안함으로써 MCL보다 클러스터링 속도와 정확도를 향상시켰다. 또한, 희소행렬을 효율적으로 저장하는 CSC(Compressed Sparse Column) 자료구조와 MapReduce 기법을 제안한 클러스터링 알고리즘에 적용함으로써 대용량 네트워크에 대한 클러스터링 속도를 향상시켰다.

• The KIPS Transactions:PartA
• /
• v.10A no.1
• /
• pp.15-24
• /
• 2003

In this paper, an optimization model for the clustered node allocation systems in the distributed computing environment is presented. In the presented model with a distributed file system framework, the dynamics of system behavior over times is carefully thought over the nodes and hence the functionality of the cluster monitor node to check the feasibility of the current set of clustered node allocation is given. The cluster monitor node of the node allocation system capable of distributing the parallel modules to clustered nodes provides a good allocation solution using Genetic Algorithms (GA). As a part of the experimental studies, the solution quality and computation time effects of varying GA experimental parameters, such as the encoding scheme, the genetic operators (crossover, mutations), the population size, and the number of node modules, and the comparative findings are presented.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.51-55
• /
• 2016

본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질병 중심 문서 클러스터와 단어 의미 표현을 이용하여 질의 확장 및 문서를 재순위화하는 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출하고 의학 인과 관계를 구축한다. 또한, 위키피디아에 나타나는 의학 용어들에 대하여 단어의 효율적인 의미 추정 기법을 이용하여 질병 어휘의 의미 표현 벡터를 구축하고 임상 인과 관계를 이용하여 질병 중심 문서 클러스터를 구축한다. 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 이후 질의와 관련된 병명과 단어 의미 표현을 이용하여 확장 질의를 선택한다. 또한, 질병 중심 문서 클러스터를 이용하여 문서 재순위화를 진행한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014, 2015 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.34 no.3
• /
• pp.261-269
• /
• 2007

As a basic research to integrate and to retrieve XML documents efficiently, this paper proposes a clustering method by structures of XML documents. We apply an algorithm processing the many transaction data to the clustering of XML documents, which is a quite different method from the previous algorithms measuring structure similarity. Our method performs the clustering of XML documents not only using the cluster histograms that represent the distribution of items in clusters but also considering the global cluster cohesion. We compare the proposed method with the existing techniques by performing experiments. Experiments show that our method not only creates good quality clusters but also improves the processing time.