As cluster systems used for high performance computing consist of large number of running servers, one has to solve the low availability problems occurred by the high chance of the server failures. To handle the problems, it is necessary to have the precise definition of available performance of cluster systems that represents availability and performability of the systems simultaneously. Previous research results that mention availability issues lack for concerning system performance such as waiting time and response time in their availability definition. In this paper, we propose a new availability metric for (n, k)-way cluster systems which compose of n primary servers and k backup servers. With the metric, the change of system performance according to arrival rates is captured and the waiting time of a request can be kept below to a certain level. Using various system operating parameters, we calculate availability and downtime of cluster systems along with waiting tine deadline.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.30
no.6
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pp.21-30
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2002
A preconditioned Navier-Stokes code was parallelized by the domain decomposition technique, and the accuracy of the parallelized code was verified through a comparison with the result of a sequential code and experimental data. Parallel performance of the code was examined on a Myrinet based PC-cluster and a Fast-Ethernet system. Speed-up ratio was examined as a major performance parameter depending on the number of processor and the network communication topology. In this test, Myrinet system shows a superior parallel performance to the Fast-Ethernet system as was expected. A test for the dependency on problem size also shows that network communication speed in a crucial factor for parallel performance, and the Myrinet based PC-cluster is a plausible candidate for high performance parallel computing system.
To provide scalability, wireless sensor network has cluster-based architecture. Wireless sensor network can be implemented based on the IEEE 802.15.4 which is exploited in 2.4GHz ISM frequency band. Since this frequency band is used for various data communication, network status of wireless sensor networks frequently changes according to wireless environment. Thus, wireless channel selection to avoid reduction of transmission efficiency is required. This paper estimates network status using the information that a cluster-head collects in a cluster. Through objective function with throughput, RSSI level and reliability as input parameters, this paper proposes proper wireless channel selection. Simulation results show that the proposed method maintains transmission efficiency even though network status changes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1164-1183
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2019
The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.
Social problems, such as economic instability, aging population, heightened competition, and changes in personal values, might become more serious in the near future. Affective computing has received much attention in the scholarly community as a possible solution to potential social problems. Accordingly, we examined domestic and global knowledge structure, major keywords, current research status, international research collaboration, and network for each major keyword, focusing on keywords related to affective computing. We searched for articles on a specialized academic database (Scopus) using major keywords and carried out bibliometric and network analyses. We found that China and the United States (U.S.) have been active in producing knowledge on affective computing, whereas South Korea lags well behind at around 10%. Major keywords surrounding affective computing include computing, processing, affective analysis, research, user modeling categorizing recognitions, and psychological analysis. In terms of international research collaboration structure, China and the U.S. form the largest cluster, whereas other countries like the United Kingdom, Germany, Switzerland, Spain, and Canada have been strong collaborators as well. Contrastingly, South Korea's research has not been diverse and has not been very successful in producing research outcomes. For the advancement of affective computing research in South Korea, the present study suggests strengthening international collaboration with major countries, including the U.S. and China and diversifying its research partners.
Since telephone channel has bandlimited frequency characteristics, speech signal over the telephone channel shows degraded speech quality. In this paper, we propose an algorithm using neural network to reconstruct wideband speech from its narrowband version. Although single neural network is a good tool for direct mapping, it has difficulty in training for vast and complicated data. To alleviate this problem, we modularize the neural networks based on appropriate clustering of the acoustic space. We also introduce fuzzy computing to compensate for probable misclassification at the cluster boundaries. According to our simulation, the proposed algorithm showed improved performance over the single neural network and conventional codebook mapping method in both objective and subjective evaluations.
Kim, Keon-Woo;Lee, Sang-Su;Hong, Do-Won;Ryou, Jae-Cheol
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.11
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pp.2235-2253
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2011
Digital document file such as Adobe Acrobat or MS-Office is encrypted by its own ciphering algorithm with a user password. When this password is not known to a user or a forensic inspector, it is necessary to recover the password to open the encrypted file. Password cracking by brute-force search is a perfect approach to discover the password but a time consuming process. This paper presents a new method of speeding up password recovery on Graphic Processing Unit (GPU) using a Compute Unified Device Architecture (CUDA). PDF files are chosen as a password cracking target, and the Abode Acrobat password recovery algorithm is examined. Experimental results show that the proposed method gives high performance at low cost, with a cluster of GPU nodes significantly speeding up the password recovery by exploiting a number of computing nodes. Password cracking performance is increased linearly in proportion to the number of computing nodes and GPUs.
인터넷 정보의 디지털화가 사회 각 분야에 빠르게 진행되고 있다. 인터넷 기술을 기반으로한 정보사회가 도래함에 따라 멀티미디어 정보를 생성 가공해 저장 분배하는 서비스가 광범위하게 생활화되고 있다. 방대한 데이터를 가공하고 저장하는데 있어 효율적이고 경제적으로 처리할 수 있는 혁신적인 정보서비스 솔루션이 필요한 시점이다. IP 기반 클러스터 스토리지는 방송, 통신, 컴퓨터, 가전 등을 포함한 다양한 미디어 및 디지털 데이터를 융합하는 디지털 컨버젼스 플랫폼 환경에서 양방향 디지털 이이템 거래를 최적화 시키는데 필요한 고성능/고가용성/고신뢰성을 갖는 스토리지 플랫폼이다. 본 논문은 IP 기반 클러스터 스토리지 관리를 위한 클러스터 스토리지 관리 소프트웨어 개발에 관한 연구이다. 클러스터 스토리지 관리 소프트웨어는 SNMP나 EWS와 달리 XML을 기반으로 효율적인 구성 관리 및 정보 표현 등 XML의 장점을 최대한으로 이용하여 설계하였으며 XML 및 XML-RPC를 통하여 분산된 스토리지 시스템의 효율적인 관리 방법 및 개발 방안에 대해 기술한다.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2003.04a
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pp.87-90
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2003
In this paper, the electromechanical displacements of curved actuators such as THUNDER are calculated by finite element method to design the optimal configuration of curved actuators. To predict the pre-stress in the device due to the mismatch in coefficients of thermal expansion, the adhesive as well as metal and PZT ceramic is also numerically modeled by using hexahedral solid elements. Because the modeling of these thin layers causes the numbers of degree of freedom to increase, large-scale structural analyses are performed in a cluster system in this study. The curved shape and pre-stress in the actuator are obtained by the cured curvature analysis. The displacement under the piezoelectric force by an applied voltage is also calculated to compare the performance of curved actuator. The thickness of metal and adhesive, the number of metal layer are chosen as design factors.
Parallel simulation is an efficient way to cope with long runtimes and high computational requirements in simulations of modern complex integrated electronic circuits and systems. This paper presents an algorithm for parallel simulation based on parallelization in equation formulation and simultaneous calculation of matrix contributions for nonlinear analog elements. In addition, the paper describes the development of a grid interface for a parallel simulator that enables a designer to perform simulations on distant computer clusters. Performances of the developed parallel simulation algorithm are evaluated by simulation of a microelectromechanical system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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