• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.111-119
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• 2014

클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2294-2314
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• 2011

The key issue in providing fast and reliable access on cloud services is the effective management of resources in a cloud system. However, the high variation in cloud service access rates affects the system performance considerably when there are no default routines to handle this type of occurrence. Adaptive techniques are used in resource management to support robust systems and maintain well-balanced loads within the servers. This paper presents an adaptive resource management for cloud systems which supports the integration of intelligent methods to promote quality of service (QoS) in provisioning of cloud services. A technique of dynamically assigning cloud services to a group of cloud servers is proposed for the adaptive resource management. Initially, cloud services are collected based on the excess cloud services load and then these are deployed to the assigned cloud servers. The assignment function uses the proposed proportional ordering which efficiently assigns cloud services based on its resource consumption. The difference in resource consumption rate in all nodes is analyzed periodically which decides the execution of service assignment. Performance evaluation showed that the proposed dynamic service assignment (DSA) performed best in throughput performance compared to other resource allocation algorithms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.110-116
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• 2021

The article focuses on the need to deepen the issue of human resource management in logistics processes. It is noted that changes in market conditions and turbulence in the institutional environment require managers to form a highly effective human resources policy capable to ensure the innovative development of the enterprise. Functional strategies for human resource management in logistical processes are proposed, namely: adaptive, innovative, selective and exclusive. Innovative technologies that should be used in the adaptive human resources policy process are identified.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2382-2388
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• 2014

인도어 무선 통신 시스템에서 무선 네트워크의 신뢰성 보장을 위하여, 갑작스런 네트워크 결함 문제의 발생을 신속하게 해결해야 한다. 본 논문에서는, 사용자들에게 끊김없는 연결성 제공을 위하여 적응적 자원관리 (ARM: Adaptive Resource Management) 기법을 제안한다. 시스템 용량 및 사용자 공평성을 동시에 고려하여, ARM 기법에서는 적응적으로 힐링 서브채널 세트를 결정하고, non-convex 최적화 문제를 기반으로 서브채널과 파워를 반복적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 평균 셀 용량과 사용자 공평성 관점에서 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.

• 유통과학연구
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• 제18권11호
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• pp.91-103
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• 2020

The recent Covid-19 outbreak has caused severe disruption of the global supply chain, which tests firms' ability to survive and build resilience. The concept of adaptive supply chain management (A-SCM) has never been tested against a severe supply chain disruption, such as a pandemic. Purpose: The aim of this study is to examine how firms in Indonesia develop resilience through the implementation of components of adaptive supply chain management, namely risk management, resource reconfiguration and supply chain flexibility, in order to survive severe supply chain disruption. Research design, data and methodology: A qualitative method and PLS-SEM were used to analyze 120 data collected from Indonesian manufacturing firms in various industries. Results: The findings show that risk management, resource reconfiguration, and supply chain flexibility are important components that make up A-SCM. However, only risk management contributes to help build firm resilience in the presence of severe supply chain disruption. Conclusions: The components of A-SCM have been empirically tested. The implication is that managers should carefully use RM to prepare firms for different scenarios to develop contingency strategies. This research contributes to the supply chain management body of knowledge in the context of pandemic-level disruption and broadens the dynamic capabilities perspective.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.536-542
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• 2016

To enhance tracking efficiency, a target-tracking filter with a resource management algorithm is required. One of the resource management algorithms chooses or evaluates the proper sampling time using cost functions which are related to the target tracking filter. We propose a resource management algorithm for bearing only tracking environments. Since the tracking performance depends on the system observability, the bearing-only tracking is one of challenging target-tracking fields. The proposed algorithm provides the adaptive sampling time using the variation rate of the error covariance matrix from the target-tracking filter. The simulation verifies the efficiency performance of the proposed algorithm.

• 한국습지학회지
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• 제21권4호
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• pp.267-280
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• 2019

적응관리는 불확실성이 존재하는 상황에서 자연자원을 관리하는 최적의 관리방법들 중의 하나이다. 여러 가지 한계에도 불구하고, 자연자원 관리에 대한 정책 및 계획수립에 있어 적응관리방법 활용의 필요성은 국제적으로 증가하고 있다. 그러나 우리나라의 자연자원 관리분야에서는 적응관리의 활용사례가 매우 드물다. 본 연구에서는 적응관리의 정의, 절차, 장애요인들과 적용시 고려할 점에 대한 고찰 및 적응관리방법에서 필수적인 요소인 생태모델에 대하여 리뷰하였다. 또한, 적응관리의 도입이 권장되는 바다숲, 연안습지 및 수산자원관리분야에 적응관리방법을 적용할 경우 고려해야 할 사항들에 대하여도 고찰하였다.

• 환경정책연구
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• 제5권4호
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• pp.19-49
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• 2006

기후변화가 지역의 수자원에 영향을 미칠 것으로 예상됨에 따라 수자원 관리자들은 이에 대응한 적응전략을 수립하는 것이 필요하다. 이에 본고에서는 미국, 영국, 캐나다, 오스트렐리아, 네덜란드의 적응관리의 실태를 검토하였다. 이들 나라들은 현재의 수자원 관리관행, 제도적 장치, 기후변화의 잠재적 수자원 영향에 따라 매우 상이한 적응관리를 하고 있다. 이들 나라들의 비교연구를 통하여 기후변화에 따른 한국에서의 지속 가능한 수자원 관리를 위한 정책적 관련성을 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.81-88
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• 2009

멀티미디어 콘텐츠 서비스 산업의 경쟁이 치열해 지면서 고객만족을 위한 다양한 정책들이 제시되고 있다. 이러한 정책 중에는 서비스를 이용하는 고객들을 분류하여 등급을 산정하고 등급에 따라 미디어 서버의 자원을 고정적으로 할당하는 정책도 있다. 이 정책의 문제점은 값비싼 미디어 서버의 자원을 효율적으로 사용하지 못할 수도 있다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 ACRFA(Adaptive Client Request Filtering Algorithm)를 제안하고자 한다. 이것은 고객들의 등급을 차등화하고 유연성있는 자원할당 방법을 적용하기 위한 것이다. 높은 등급의 고객에게 더 많은 자원을 할당하게 하여 고객의 만족도를 높이면서 동시에 미디어 서버의 자원의 일부는 등급별로 고정할당하고 나머지 일부는 공용자원으로 활용하게 하는 방안을 제안하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3584-3602
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• 2022

NFV realizes flexible and rapid software deployment and management of network functions in the cloud network, and provides network services in the form of chained virtual network functions (VNFs). However, using VNFs to provide quality guaranteed services is still a challenge because of the inherent difficulty in intelligently scaling VNFs to handle traffic fluctuations. Most existing works scale VNFs with fixed-capacity instances, that is they take instances of the same size and determine a suitable deployment location without considering the cloud network resource distribution. This paper proposes a traffic forecasted assisted proactive VNF scaling approach, and it adopts the instance capacity adaptive to the node resource. We first model the VNF scaling as integer quadratic programming and then propose a proactive adaptive VNF scaling (PAVS) approach. The approach employs an efficient traffic forecasting method based on LSTM to predict the upcoming traffic demands. With the obtained traffic demands, we design a resource-aware new VNF instance deployment algorithm to scale out under-provisioning VNFs and a redundant VNF instance management mechanism to scale in over-provisioning VNFs. Trace-driven simulation demonstrates that our proposed approach can respond to traffic fluctuation in advance and reduce the total cost significantly.