IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.2
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pp.115-125
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2015
This paper presents a Cuckoo search algorithm to secure adversaries misdirecting multi-hop routing in Mobile ad hoc networks (MANETs) using a robust Trust Predicated Routing Framework with an optimized cluster head selection. The clustering technique designed in this framework leads to efficient routing in MANETs. The heavy work load in the node causes an energy drop in cluster head, which leads to re-clustering of the group, and another cluster head is selected to avoid packet loss during data transmission. The problem in the re-clustering process is that the overall efficiency of the routing process is reduced and the processing time is increased. A Cuckoo search based optimization algorithm is proposed to solve the problem of re-clustering by selecting the secondary cluster head within the initially formed cluster group and eliminating the reclustering process. The proposed framework enables a node to select a reliable and secure route for MANET and the performance can be evaluated by comparing the simulated results with the AODV routing protocol, which shows that the performance of the proposed routing protocol are improved significantly.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.3
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pp.60-71
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2017
Smart devices such as smart phones, smart TVs, and smart pads have become essential devices in recent years. As the popularity and demand grows, the performance of smart devices is also getting better and users are dealing with a lot of things such as education and business using smart devices instead of desktop. However, smart devices that still have poor performance compared to desktop, even with improved performance, have difficulty running high performance applications due to limited resources. In this paper, we propose a load balancing algorithm applying the characteristics of smart devices to overcome the resource limitations of devices. in order to verify the algorithm, we implemented the algorithm after adding the distributed processing system service in Android platform. After constructing the cluster on the smart device, various experiments were conducted. Through the analysis of the test results, it is confirmed that the proposed algorithm efficiently improves the overall distributed processing performance by effectively aggregating different amounts of computing resources in heterogeneous smart devices.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.535-538
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2007
System manager needs monitoring tool(S/W) to manage cluster system. But, it is difficult to decide suitable monitoring tool for small SMP cluster system. This document described design of monitoring tool(mon) and development. Mon is monitoring tool for small SMP cluster system using InfiniBand network switch. Function of this tool is monitoring such as computing node(7 node), Infiniband network switch and monitoring of PBS job.
The fuzzy c-means (FCM) is a frequently utilized algorithm at present. Yet, the clustering quality and convergence rate of FCM are determined by the initial cluster centers, and so an improved FCM algorithm based on canopy cluster concept to quickly analyze the dataset has been proposed. Taking advantage of the canopy algorithm for its rapid acquisition of cluster centers, this algorithm regards the cluster results of canopy as the input. In this way, the convergence rate of the FCM algorithm is accelerated. Meanwhile, the MapReduce scheme of the proposed FCM algorithm is designed in a cloud environment. Experimental results demonstrate the hybrid canopy-FCM clustering algorithm processed by MapReduce be endowed with better clustering quality and higher operation speed.
With the help of newly arrived technology such as PC clustering, molecular dynamics (MD) seems to be promising for large-scale materials simulations. A cost-effective cluster is set up using commodity PCs connected over Ethernet with fast switching devices and free software Linux. Executing MD simulations in the parallel sessions makes it possible to carry out large-scale materials simulations at acceptable computation time and costs. In this study, the MD computer code for fracture simulation is modified to comply with MPI (Message Passing Interface) specification, and runs on the PC cluster in parallel mode flawlessly. It is noted that PC clusters can provide a rather inexpensive high-performance computing environment comparing to supercomputers, if properly arranged.
A new PC cluster was designed and constructed based on Windows XP Operating system. Primary target of the present design was the high node density per rack by using the general PC parts those are cost-effective and readily available in the market. Other major design points were system cooling and the convenient maintenance using standard PC parts. Presently 24 nodes per rack seems to be optimum considering the specification of the network switching device, system cooling and power supply, but 40 nodes can be accommodated within a single rack at maximum. Windows XP was selected as a high-performance computing environment considering the cost and the convenience in acquisition, maintenance and education. Both fast-Ethernet and Gigabit Ethernet network connection were tested and compared with previous data, especially for Linux doter using Myrinet. The result shows that there is no significant difference between the operating systems and the Fast-Ethernet and/or Gigabit Ethernet are good solution for the high-performance PC cluster considering the cost and performance.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.11
no.4
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pp.241-246
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2013
A classic document clustering technique may incorrectly classify documents into different clusters when documents that should belong to the same cluster do not have any shared terms. Recently, to overcome this problem, internal and external knowledge-based approaches have been used for text document clustering. However, the clustering results of these approaches are influenced by the inherent structure and the topical composition of the documents. Further, the organization of knowledge into an ontology is expensive. In this paper, we propose a new enhanced text document clustering method using non-negative matrix factorization (NMF) and WordNet. The semantic terms extracted as cluster labels by NMF can represent the inherent structure of a document cluster well. The proposed method can also improve the quality of document clustering that uses cluster labels and term weights based on term mutual information of WordNet. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than the other text clustering methods.
As the dependency to network system and demands of efficient storage systems rapidly grows in every networking filed, the current trends initiated by explosive networked data grow due to the wide-spread of internet multimedia data and internet requires a paradigm shift from computing-centric to data-centric in storage systems. Furthermore, the new environment of file systems such as SAN(Storage Area Network) is adopted to the existing storage paradigm for providing high availability and efficient data access. We describe the design issues and system components of $SANique^{TM}$, which is the cluster file system based on SAN environment. We, especially, present the comparative results of performance analysis for the intensive I/O test by using the DBMSs that are operated at the top of cluster file system $SANique^{TM}$, EXT3 and NFS respectively.
In school PC labs or other educational purpose PC labs with a few dozens of PCs, computers are configured in a distributed architecture so that they are set up, maintained and upgraded separately. As an alternative to the distributed architecture, we can consider a thin-client computing environment. In a thin-client computing environment, client side devices provide mainly I/O functions with user friendly GUI and multimedia processing support whereas remote servers called terminal server provide computing power. In order to support many clients in the environment, a cluster of terminal servers can be configured. In this architecture, it is difficult due to the characteristics of terminal session persistence and different pattern of computing usage of users so that the utilization of terminal server resources becomes low. To overcome this disadvantage, we propose an adaptive terminal cluster where terminal servers ,ire partitioned into groups and a terminal server in a light-loaded group can be dynamically reassigned to a heavy-loaded group at run time. The proposed adaptive scheme is compared with a generic terminal service cluster and a group based non-adaptive terminal server cluster. Experimental results show the effectiveness of the proposed scheme.
A wireless sensor network communication technique has been broadly studied with continuous advances in ubiquitous computing environment. Especially, because the resource of the sensor node is limited, it is important to reduce the communication energy by using an energy-efficient routing protocol. The existing cluster-based routing protocols have a problem that they cannot select a cluster head efficiently by randomly choosing a head. In addition, because the existing cluster-based routing protocols do not support the large scale of network, they cannot be used for various applications. To solve the above problems, we, in this paper, propose a new cluster-based routing protocol using representative paths. The proposed protocol constructs an efficient cluster with distributed cluster heads by creating representative paths based on hop count. In addition, a new routing protocol supports multi-hop routing for data communication between a cluster member node and a cluster head as well as between cluster heads. Finally, we show that our protocol outperforms LEACH and Multihop-LEACH in terms of reliability and scalability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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