마이크로프로세서의 온도 관리를 위해 사용되는 대표적인 기술인 동적 온도 관리 기법이 적용되면 임계온도 이상의 발열 발생시 온도를 제어하기 위해 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 마이크로프로세서의 발열 온도를 낮추면 동적 온도 관리 기법을 통해 온도를 제어하는 시간이 줄어들면서 성능 저하를 최소화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 유닛의 발열 제어를 위해 사용되는 연산 이관시 유닛을 선택하는 기준에 대한 다양한 기법들을 모의 실험을 통하여 비교 분석함으로써 유닛의 발열 현상으로 인한 마이크로프로세서의 성능 저하를 최소화시킬 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 모의 실험 결과, 동적 연산 이관 기법에서 임계 온도와 유닛 온도 사이의 차이를 기준으로 동작할 유닛을 선택하는 기법이 발열에 가장 효과적으로 대응하여 성능이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
이 논문에서 우리는 해저용 수신기들과 이동하는 전기적 양극송신기의 한 조로 이루어진 전형적인 해양 인공송신 전자탐사 (MCSEM) 방법에 의해 얻어진 자료 해석에 전자탐사 구조보정법의 적용을 다룬다. 이 연구에서와 같이 다중 송신기와 다중 수신기를 이용해 획득된 자료는 방대한 컴퓨터 계산을 요하기 때문에 MCSEM자료의 3차원적 해석은 매우 도전적인 문제이다. 이와 동시에, 우리는 조밀하게 송신 및 수신기를 위치 시켜야 하는 이 MCSEM시스템은 구조보정법의 적용에 아주 적합하다는 것을 보여줄 것이다. 구조보정장 계산의 속도를 증가시키기 위해 우리는 직접 개발한 다중격자 준선형 (MGQL) 근사법에 기초한 적분방정식 해의 빠른 형태를 적용시켰다. 이 논문에서 공식화된 구조보정 영상 원리는 전형적인 해저 석유 저류층 모델에 적용되어 시험 되었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.60-66
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2024
Host's data during transmission. Data tempering results in loss of host's sensitive information, which includes number of VM, storage availability, and other information. In the distributed cloud environment, each server (computing server (CS)) configured with Local Resource Monitors (LRMs) which runs independently and performs Virtual Machine (VM) migrations to nearby servers. Approaches like predictive VM migration [21] [22] by each server considering nearby server's CPU usage, roatative decision making capacity [21] among the servers in distributed cloud environment has been proposed. This approaches usage underlying server's computing power for predicting own server's future resource utilization and nearby server's resource usage computation. It results in running VM and its running application to remain in waiting state for computing power. In order to reduce this, a decentralized decision making hybrid model for VM migration need to be proposed where servers in decentralized cloud receives, future resource usage by analytical computing system and takes decision for migrating VM to its neighbor servers. Host's in the decentralized cloud shares, their detail with peer servers after fixed interval, this results in chance to tempering messages that would be exchanged in between HC and CH. At the same time, it reduces chance of over utilization of peer servers, caused due to compromised host. This paper discusses, an roatative decisive (RD) approach for VM migration among peer computing servers (CS) in decentralized cloud environment, preserving confidentiality and integrity of the host's data. Experimental result shows that, the proposed predictive VM migration approach reduces extra VM migration caused due over utilization of identified servers and reduces number of active servers in greater extent, and ensures confidentiality and integrity of peer host's data.
The effects of the electrohydrodynamic (EHD) flow and turbulent diffusion on the collection efficiency of a model ESP composed of the plates with a cavity were studied through numerical computation. The electric field and ion space charge density were calculated by the Poisson equation of the electrical potential and the current continuity equation. The EHD flow field was solved by the continuity and momentum equations of the gas phase including the electrical body force induced by the movement of ions under the electric field. The RNG $k-{\varepsilon}$ model was used to analyze the turbulent flow. The particle concentration distribution was calculated from the convective diffusion equation of the particle phase. As the ion space charge increased, the particulate collection efficiency increased because the electrical potential increased over the entire domain in the ESP. The collection efficiency decreased and then increased, i.e. had a minimum value, as the EHD circulating flow became stronger when the electrical migration velocity of the charged particle was low. However, the collection efficiency decreased with the stronger EHD flow when the electrical migration of the particle was higher relatively. The collection efficiency of the model ESP increased as the turbulent diffusivity of the particle increased when the electrical migration velocity of the particle was low. However, the collection efficiency decreased for increasing the turbulent diffusivity when the electrical migration of the particle was higher relatively.
지진파의 전파속도와 감쇠정도가 불균질한 매질에서 2차원 지진파 단면자료에 대한 주파수-파수 영역에서의 구조보정 방법 및 그 결과를 제시한다. 파동전파의 감쇠효과를 포함시키기 위해 일반화된 주파수-파수 구조보정 방법을 개선하여 파동장의 상향 및 하향 외삽연산자에 복소수 전파속도를 사용한다. 이 복소수 전파속도의 허수 부분은 지진파 감쇠 척도인 Q 값을 포함하도록 한다. 불균질한 전파속도와 비탄성을 가진 매질 속에서의 전파방정식의 해를 얻기 위해, 불균질한 매질자체를 일정한 전파속도와 비탄성을 갖는 평균적 매질과 가상적 파동원의 불균질한 분포로 규합된 등가의 시스템으로 취급한다. 가상적 파동원은 전파속도와 매질비탄성의 불균질 정도에 따라 그 세기가 좌우된다. 이 방법에 의해 수 개의 구조 모델에 대해 수치적으로 계산된 결과는 기존의 일반화된 파수-주파수 구조 보정 방법에 의한 것보다 더욱 선명한 단면 영상을 보여주며 파의 비탄성에 의해 불명확하게된 영상신호가 복원된다. 이 방법은 석유나 천연가스가 부존된 구조 또는 파쇄대가 존재하는 지역에서 획득된 자료를 구조보정하는데 유용하게 쓰일 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3916-3936
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2014
Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.
본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 다중 이동 클라이언트를 위한 원격 파일 접근 문제를 다루었다. 이러한 환경에서 사용자의 이동성은 파일 접근에 영향을 미치며 이동 호스트는 제한된 용량의 비휘발성 저장 장치를 가진다는 점에서 자원에 대한 심각한 제약이 따른다. 따라서, 통신 및 연산 부하가 파일접근 지연을 야기할 수 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 파일 이주 기법을 이용하여 접근 지연을 줄일 수 있는 기법을 제안한다. 이 기법의 목표는 모든 이동 호스트들에게 가능하면 신속하게 요청한 파일을 전달하여 접근지연을 최소화하는데 있다. 우리는 이동 호스트의 파일 요청이 있을 때 서버가 파일 이주를 결정하는 주문형 기법을 개발하였다. 시뮬레이션을 통하여 파일 접근 빈도, 파일 크기, 이동성 등이 파일시스템 접근 지연에 미치는 영향을 실험하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 이주 기법은 파일 접근 빈도가 높고 이동성이 작은 이동 호스트가 요청한 파일에 대한 접근 지연을 줄이는데 효율적이라는 것을 보였다.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 Bottom Simulating Reflector (BSR)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 둥을 들 수 있다. 대용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 동해 가스 하이드레이트 탄성파 반사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR로 여길 수 있는 구간에 대해 message passing interface_local area multicomputers(MPI_LAM)으로 병렬 코드화된 MPI PSPI를 이용하여 깊이영역 중합 전 구조보정에 적용하였다. 중합 전 깊이영역 구조보정 입력자료를 위한 속도모델은 자체 개발된 지오빗을 이용하여 중합 단면도로부터 지층경계면을 구하고 중합속도를 이용하여 제작하였다. BSR은 시간영역구조보정 된 중합 단면도상에서 음원모음도 3555-4162 사이와 왕복주시 2950 ms 부근에서 확인되지만 깊이영역 단면도에서는 해수면 6 km에서 17 km사이, 해저면에서 약 2.1km 깊이영역에서 나타남을 알 수 있다. 또한 구조보정 결과 반사파 에너지가 집중되는 지점에서 영상화가 잘 이루어지므로 관심대상 지역에 에너지를 많이 보낼 수 있는 자료취득변수를 결정해야 함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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