• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권4호
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• pp.264-270
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• 2018

In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.192-194
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• 2013

가상화 기술의 발달은 클라우드 데이터센터(cloud datacenter)에서의 서버 통합(server consolidation)을 지원하며 이를 통하여 물리적 머신(physical machine, PM) 관리 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 서버가 통합됨에 따라 가상 머신(virtual machine, VM) 간섭이 생길 수 있고 이는 성능 감소의 원인이 된다. 따라서 VM 간섭과 PM 관리 비용을 감소시키는 것은 트레이드오프(trade-off)를 이루며 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 VM 간섭 계측(quantizing)을 위한 기법과 비용 효율적 VM 배치(placement)를 위한 휴리스틱(heuristics)을 제안한다.

• 설비공학논문집
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• 제22권4호
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• pp.205-212
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• 2010

In a typical data center, large numbers of IT sever racks are arranged multiple rows. IT environments, in which extensive electronic hardware is air-cooled, cooling system inefficiencies result when heated exhaust air from equipment prematurely mixes with chilled coolant air before it is used for cooling. Mixing of chilled air before its use with heated exhaust air results in significant cooling inefficiencies in many systems. Over temperatures may not only harm expensive electronic equipment but also interrupt critical and revenue generating services. Cool shield is a cost effective aisle partition system to contain the air in cold aisles and hot aisles of an IT server room. This paper focuses on the use of performance metrics for analyzing aisle partition system in data centers.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권3호
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• pp.63-68
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• 2016

Environmental downtime produces a significant cost to organizations and makes them unable to do business because what happens in the data center affects everyone. In addition, the amount of electrical energy consumed by data centers increases with the amount of computing power installed. Installation of physical Information Technology and facilities related to environmental concerns, such as monitoring temperature, humidity, power, flood, smoke, air flow, and room entry, is the most proactive way to reduce the unnecessary costs of expensive hardware replacement or unplanned downtime and decrease energy consumed by servers. In this paper, we present remote system for monitoring datacenter implementing using open-source hardware platforms; Arduino, Raspberry Pi, and the Gobetwino. The sensed data displayed through Arduino are transferred using Gobetwino to the nearest host server such as temperature, humidity and distance every time an object hitting another object or a person coming in entrance. The raspberry Pi records the sensed data at the remote location. The objective of collecting temperature and humidity data allows monitoring of the server's health and getting alerts if things start to go wrong. When the temperature hits $50^{\circ}C$, the supervisor at remote headquarters would get a SMS, and then they would take appropriate actions to reduce electrical costs and preserve functionality of servers in data centers.

• 설비공학논문집
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• 제30권2호
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• pp.83-91
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• 2018

A datacenter is a high energy consuming facility whose cooling energy consumption rate is 10~20 times larger than general office buildings. The higher the temperature of supply air from a CRAC (computer room air-conditioner) is supplied, the more energy efficient cooling is possible because of improving the COP of a chiller and advanced range of outdoor air temperature available for the economizer cycles. However, because the temperature of cold air flowing into server computers varies depending on air mixing configurations in a computer room, the proper supply air temperature must be considered based on the investigation of air mixing and heat dissipation. By these, this study aims to understand the effects of variation of the supply air temperature on the air flow distributions, temperature distributions and rack cooling efficiencies. Computational fluid dynamics (CFD) aided in conducting the investigation. As a result, the variation of the supply air temperature does not affect the air flow distributions. However, it mainly affects the temperature distribution. From the results of CFD simulations, Rack cooling indices (RCIHI and RCILO) were evaluated and showed the ideal state set at $19^{\circ}C$ of the supply air temperature.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.353-357
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• 2017

엔터프라이즈 및 데이터센터환경에서 사용되는 수많은 서버시스템을 유지하기 위해서 가장 중요한 것은 각각의 서버시스템에서 UE(Uncorrectable Error)의 발생을 방지하는 것이다. 최근 클라우드 서비스의 발전으로 더 많은 용량의 메모리 모듈이 기존보다 더 많이 사용되고 있는 반면에 서버시스템의 동작 주파수는 높아지고 또한 메모리를 개발하기 위한 공정은 계속해서 축소되어 이전보다 불량이 발생될 확률이 매우 높아졌다. 이런 환경에서 서버시스템에서 직접 메모리 불량을 교체할 수 있는 방법이 제공되고 있지만 이를 효과적으로 사용할 수 있는 가이드라인이 현재 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 기존 시스템에서의 메모리 불량현상을 관찰하고 분석한 결과를 토대로 서버 시스템에서 효율적으로 메모리 불량을 방지하고 대처할 수 있는 방안을 제시하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권1호
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• pp.42-48
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• 2015

Generally, the current commercial cloud system is hosted by the centralization large datacenter. However, the other clouding forms existed and one of them is the P2P cloud. The P2P Cloud is a distributed systems, is freedom to join and leave and is possible to provide the IaaS. Commonly, P2P Cloud System is based on Pure-P2P System. Since a number of connection paths exist, it has a high reliability and easily scalability of the network. However, there are disadvantages of the slow rate of route because of looking up the all peers in order to search for the peer. In this paper, it proposes the P2P cloud system based on super-peer P2P. Super-peer P2P system has fast routing time, because of searching for cluster unit and it also can has high reliability and high scalability. We designs the super Peer cloud service and proposes the system model and Resource Allocation Algorithm for IaaS in Super peer P2P environment.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제23권2호
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• pp.37-42
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• 2016

전력가격의 상승으로 데이터센터의 운영비 부담이 늘어나는 가운데, 슈퍼컴퓨터에 저전력 프로세서를 사용하여 데이터센터의 전력소모를 감소시키는 연구가 활발하다. 일반적으로 모바일 기기 등의 운용환경을 기준으로 신뢰성 평가가 이루어지는 저전력 프로세서를 슈퍼컴퓨터에 사용하는 경우 상대적으로 가혹한 운용환경으로 인해 물리적, 기계적 신뢰성 문제가 발생할 수 있다. 이 논문은 슈퍼컴퓨터 운용 환경을 바탕으로 저전력 프로세서 패키지의 수명을 평가하였다. 먼저 문헌조사, 고장모드 및 치명도 분석을 통해 저전력 프로세서 패키지의 주요 고장원인으로 온도 사이클을 선정하였다. 부하-온도 관계를 확인하기 위해 단계적인 부하를 가하며 프로세서의 온도를 측정하였다. 가장 보수적인 운용조건을 가정하고 온도 사이클에 관련된 고장물리 모델을 이용한 결과 저전력 프로세서 패키지의 기대수명은 약 3년 이하로 예측되었다. 실험 결과를 바탕으로 저전력 프로세서 패키지의 기대수명을 향상하는 방법을 제시하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권1호
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• pp.10-16
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• 2018

비용절감을 위해 제한된 서버 워크로드를 통합하는 것은 데이터센터의 효율성에 중요하다. 하지만 더 많은 워크로드가 하나의 서버에 통합되면서, 워크로드들의 성능이 제한된 공유 자원에 대한 경합으로 인해 감소될 수 있다. 이러한 성능감소를 줄이기 위해서 공유자원에 대한 경합을 줄이는 스케줄이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 공유자원, 특히 메모리 서브시스템에 대해서 경합을 줄일 수 있는 DVFS(Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반의 메모리 인지 쓰레드 스케줄링 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 메모리 자원에 대한 경합을 줄이기 위해서, 메모리 자원에 대한 접근을 제한하는 방식으로 두 가지 방법을 사용한다. 메모리 인텐시브 쓰레드를 제한된 코어에서 수행하고, 메모리 인텐시브 쓰레드가 수행되는 코어의 주파수를 낮추어 경합을 완화한다. 제안한 알고리즘을 적용하여 쓰레드 스케줄링 시, 리눅스의 CFS(Completely Fair Scheduler) 대비 최대 43%의 성능향상을 이루고 파워소모를 38% 줄일 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.95-100
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• 2016

빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능 향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다.