As more and more critical commercial applications move on the Internet, providing highly available servers becomes increasingly important. One of the advantages of a clustered system is that it has hardware and software redundancy. High availability can be provided by detecting node or daemon failure and reconfiguring the system appropriately so that the workload can be taken over bi the remaining nodes in the cluster. This paper presents how to provide the guaranteeing high availability of clustering web server. The load balancer becomes a single failure point of the whole system. In order to prevent the failure of the load balancer, we setup a backup server using heartbeat, fake, mon, and checkpointing fault-tolerance method. For high availability of file servers in the cluster, we setup coda file system. Coda is a advanced network fault-tolerance distributed file system.
In this paper, the performance of the W-CDMA system with smart antenna is investigated. The realistic wideband channel is assumed, one of which is JTC(Joint Technique Committee) channel model. It is also assumed that multipaths are clustered. The beamforming-RAKE receiver structure of W-CDMA system is proposed, whose performance is analyzed on the assumption of perfect channel estimation. The probability density function (pdf) of SINR(Signal to Interference and Noise Ratio) for different number of antennas and users is presented, and the BER(Bit Error Rate) is presented based on that. As a result, the performance of the W-CDMA system with smart antenna in the realistic wideband channel has been considerably improved.
In this study we suggest a method of optimization of verification hierarchy structure and system requirements management by using a verification matrix with traceability consideration. Verification items were gathered in the process of CDR(Critical Design Review), and analyzed with respect to requirements traceability structure. Missed or overlapped items were adjusted, and cross-correlated items between sub-systems were clustered and rearranged in order to structurize verification requrements (VRs). Those VRs are to be used as a guideline for the test and evaluation planning, development of test items and procedure, and system requirements management throughout the system integration stages.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권3호
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pp.216-220
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2007
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic camera parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
Advances of the computer system and the high-speed network have made it possible to popularize the multimedia services among various applications in the internet. In addition, the number of the users and the kinds of multimedia services have been increasing day by day. Thus, this paper presents an internet live-broadcasting server system to accelerate these trends. The developed system facilitates creating or joining the broadcasting with just such basic components as PC camera and sound card. Also, it guarantees the scalability that the channels could be dynamically expanded as the population of users rapidly increases. The clustered streaming servers are generically managed by the CSM ...
In this paper, a procedure is developed for identifying a number of representative solutions manageable for decision-making in a multiobjective optimization problem concerning the test intervals of the components of a safety system of a nuclear power plant. Pareto Front solutions are identified by a genetic algorithm and then clustered by subtractive clustering into "families". On the basis of the decision maker's preferences, each family is then synthetically represented by a "head of the family" solution. This is done by introducing a scoring system that ranks the solutions with respect to the different objectives: a fuzzy preference assignment is employed to this purpose. Level Diagrams are then used to represent, analyze and interpret the Pareto Fronts reduced to the head-of-the-family solutions.
Reshadat, Sohyla;Saeidi, Shahram;Zangeneh, Ali Reza;Khademi, Nahid;Khasi, Keyvan;Ghasemi, SayedRamin;Gilan, Nader Rajabi
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권17호
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pp.7737-7742
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2015
Background: Cancer is one of the common causes of disability and mortality in the world. The present study aimed to define the spatiotemporal distribution of gastrointestinal tract cancers using a geographic information system (GIS) over the time period of 2007-2012 in Kermanshah-Iran. Materials and Methods: The method of studying was descriptive-analytical as well as comparative with gastrointestinal tract cancer patients based in the City of Kermanshah over the time period covered. For data analysis, the GIS and SPSS 16.0 were applied. Results: According to the pathological reports within the space of 5 years, 283 cases of gastrointestinal tract cancer (157 in males, 156 in females) were reported. The performed tests in terms of spatial distribution in the environment of GIS indicated that the disease demonstrated a clustered pattern in the City of Kermanshah. More to the point, some loci of this disease have emerged in the City of Kermanshah that in the first level, 6 neighborhoods with 29-59 cases of this disease per square kilometer and in the second level, 15-29 cases. Conclusions: Gastrointestinal tract cancer demonstrated an ascending trend within the space of 5 years of research and the spatiotemporal distribution of cancer featured a concentrated and clustered pattern in the City of Kermanshah.
본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.
Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.
Purpose: The purpose of the study was to shorten the KPCS-1 (Korean Patient Classification System-1) for predicting nursing care need level and to explore whether the patients can be clustered by their acuity and dependency. Methods: The participants were inpatients in two surgical wards and two internal medicine wards at a teritory hospital during 14 days investigations. The KPCS-1 was evaluated once a day for all inpatients and 2,082 cases of data from a total of 411 patients were analyzed. Results: The items were reducted from 50 items to 26 items by partial least squares analysis and expert review. Through factor analysis, it was confirmed that hygiene, diet, elimination, and exercise were categorized as dependence factors. Patients were clustered with low acuity/low dependency (average score: 7.68±2.81/1.05±1.33), high acuity/low dependency (average score: 17.20±4.15/1.94±2.40), medium acuity/high dependency (average score: 13.56±5.30/9.66±2.64) through cluster analysis. The total score of the three groups for their nursing care needs was 8.73±3.36, 19.14±5.74, and 23.24±6.31 in order, and the results showed a statistically significant difference (F=1712.12, p<.001). Conclusion: The shortening of the KPCS-1 and the new criteria for categorizing patients according to acuity and dependence will increase clinical utility and be useful for manpower assignment criteria in detail.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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