고속 네트워크로 연결된 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 응용 분야가 다양화되고 사용자가 증가함에 따라 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 복잡한 네트워크로 구성된 클러스터 시스템을 보다 효율적으로 사용하기 위해서 분산 및 병렬 파일 시스템의 성능을 최적화하려는 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 소규모 클러스터 시스템에서 널리 사용되고 있는 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)의 성능을 분석하고, 주어진 네트워크 환경에 따라 성능을 최적화할 수 있는 방법인 FlowBuffer의 따른 변화에 PVFS의 성능을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 Hadoop 클러스터의 노드 정보와 작업 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 새로운 모니터를 제안한다. 이 모니터는 Hadoop클러스터의 노드 정보와 작업 정보를 수집하는 Agent, 수집된 정보를 분석하고 데이터베이스에 저장하는 Collector로 구성된다. 또한 Collector를 Hadoop 클러스터에 참여하지 않은 새로운 노드에 위치시킴으로써 분석과정에서 발생하는 오버헤드로 인한 Hadoop의 작업지연을 제거한다. 제안한 모니터를 구현하고 실험적 클러스터에 적용함으로써, dead 노드의 발생을 실시간으로 파악할 수 있었다. 또한, Hadoop의 작업수행 과정에서 비효율적인 과정을 발견하고 개선함으로써 작업수행시간을 단축시킬 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.783-791
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2013
본 논문에서는 대구 경북지역의 24개 4년제 대학교의 대학공시센터에 공시한 대학지표 자료를 사용하였다. 이들 대학지표들 중 재학생 충원률과 건강보험 취업률에 대한 지표를 이용하여 유사 특징을 가지고 있는 대학들을 그룹화 (분류)하여 그룹의 특징을 분석하는데 목적이 있다. SPSS의 계층적 군집분석과 서포트벡터 군집분석을 분석방법으로 활용하여 실험한 결과에서 공통으로 도출할 수 있는 정보를 구하였다.
At the end of 1999, the TeraCluster project in the KISTI Supercomputing Center was initiated to explore the possibility of PC clusters as a scientific computing platform to replace the Cray T3E system in KISTI by the year 2002. In order to understand whether an application is scalable to tera-flops sized cluster system, running test is inevitable. Extensive performance tests using well-known benchmarking codes with real applications' characteristics in them were carried out with different combinations of CPUs, system boards, network devices. The lessen learned shows the relationships between system performances and varied applications' different needs resulting in promises of How-Tos in building large scale cluster system. The 64/16 node clusters with Alpha EV6(466MHz), Pentium III(667 MHz) i inter-node network of Fast Ethernet. SCI[1] and Myrinet[2] were evaluated. More detailed specifications of the Linux clusters are described in Table 1.
현재, Zigbee환경에서 센서 노드는 자원 제약적인 특성 때문에 효율성을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.[1] 계층적 구조를 가지는 클러스터링 기법은 정보의 중복 전달 방지와 네트워크 확장 용이성을 제공한다.[2] 그러나 클러스터 헤더 선출 시 오버헤드 발생하며 잘못된 클러스터 헤더 선출은 자원을 효율적으로 사용할 수 없다는 한계가 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 기법에서 노드의 위치나 에너지 정보를 싱크노드에서 알고 있는 중앙 처리식을 활용하여 거리와 노드의 밀도를 기반으로 하는 클러스터 헤더의 선출기법을 제안하고자 한다.
Mobile Ad Hoc Network (MANET) is a network architecture, which has no backbone network and is deployed temporarily and rapidly in emergency or war without fixed mobile infrastructures. All communications between network entities are carried in ad-hoc networks over the wireless medium. Due to the radio communications being extremely vulnerable to propagation impairments, connectivity between network nodes is not guaranteed. Therefore, previously developed routing algorithms in wired networks cannot be used. And many new algorithms have been undergone. This study proposes the secondary leader approach to the cluster based routing protocol(CBRP). In case, the primary leader becomes abnormal status so that the primary leader cannot participate the communications between network entities, the secondary leader immediately replaces the primary header without selecting process of the new primary leader. The performances of proposed algorithm ACBRP(Advanced Cluster. Based Routing Protocol;CBRP using secondary leader) are compared with CBRP and results are presented in order to show the effectiveness of the algorithm.
컴퓨팅 환경의 고도화와 인터넷 사용자의 급증으로 인해 현재의 Web기반 클러스터 시스템 어카운팅 서비스는 과거에 비해 다수의 사용자로 하여금 보다 많은 양의 데이터를 고속으로 접근할 수 있게 하고있다. 하지만 시스템 환경의 편리함 만큼이나 사용자정보와 데이터의 보안 역시 중요한 요소 중 하나이며 특히 데이터 유출, 해킹 그리고 악의적인 코드 등으로 인한 개인과 기관의 피해는 인터넷 서비스 사업 분야에 있어 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 국내 TTA(한국정보통신기술협회) 표준 암호 알고리즘인 SEED를 이용한 보다 안정적인 웹기반 클러스터시스템 어카운팅 서비스 방안을 제안한다.
In the area of data clustering in high dimensional space, one of the difficulties is the time-consuming process for computing vector similarities. It becomes worse in the case of the agglomerative algorithm with the group-average link and mean centroid method, because the cluster similarity must be recomputed whenever the cluster center moves after the merging step. As a solution of this problem, we present an incremental method of similarity computation, which substitutes the scalar calculation for the time-consuming calculation of vector similarity with several measures such as the squared distance, inner product, cosine, and minimum variance. Experimental results show that it makes clustering speed significantly fast for very high dimensional data.
For the state estimation problem, the weighted least squares (WLS) method and the fast decoupled method are widely used at present. However, these algorithms can converge to local optimal solutions. Recently, modern heuristic optimization methods such as Particle Swarm Optimization (PSO) have been introduced to overcome the disadvantage of the classical optimization problem. However, heuristic optimization methods based on populations require a lengthy computing time to find an optimal solution. In this paper, we used PSO to search for the optimal solution of state estimation in power systems. To overcome the shortcoming of heuristic optimization methods, we proposed parallel processing of the PSO algorithm based on the PC cluster system. the proposed approach was tested with the IEEE-118 bus systems. From the simulation results, we found that the parallel PSO based on the PC cluster system can be applicable for power system state estimation.
One of the drawbacks of GA-based structural optimization is that the fitness evaluation of a population of hundreds of individuals requiring hundreds of structural analyses at each CA generation is computational too expensive. Therefore, a parallel genetic algorithm is developed for structural optimization on a cluster of personal computers in this paper. Based on the parallel genetic algorithm, a population at every generation is partitioned into a number of sub-populations equal to the number of slave computers. Parallelism is exploited at sub-population level by allocationg each sub-population to a slave computer. Thus, fitness of a population at each generation can be concurrently evaluated on a cluster of personal computers. For implementation of the algorithm a virtual distributed computing system in a collection of personal computers connected via a 100 Mb/s Ethernet LAN. The algorithm is applied to the minimum weight design of a steel structure. The results show that the computational time requied for serial GA-based structural optimization process is drastically reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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