본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.
본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
In parallel system, the execution times of tasks cannot be accurately estimated and tasks may arrive at any time. In case, processors are overweighted with workload, the system utilization deteriorates. To solve this problem, dynamic load balancing that rearranges tasks in overloaded processors is required. We prospose the improved dynamic load balancing algorithm for $\textsc{k}-ary$ n-cubes using the property of ring and MWA which is the dynamic load balancing one for mesh. The proposed algorithm which uses the global load information has less communication cost than GDE, DDE and load difference within 1.
In order to maintain load balancing in a distributed system, we should obtain workload information from all the nodes on network. This processing requires $O(v^2)$ communication overhead, where v is the number of nodes. In this paper, we present a new synchronous dynamic distributed load balancing algorithm on a (v, k + 1, 1)-configured network applying a symmetric balanced incomplete block design, where $v\;=\;k^2$\;+\;k\;+\;1$. Our algorithm needs only $O(\sqrt[v]{v})$ communication overhead and each node receives workload information from all the nodes without redundancy. Therefore, load balancing is maintained since every link has the same amount of traffic for transferring workload information.
2020년 상반기에 코로나 바이러스 감염증(코로나19) 확산 여파로 전 세계적으로 바이러스의 확산을 예방하는 차원에서 학교에서는 비대면 으로 온라인 실시간 수업이 시작하였다. 대부분의 기업 및 학교에서는 온라인 화상 회의 플랫폼을 이용하여 주도적인 회의를 진행하였고, 학교에서도 온라인 수업이 진행되었다. 본 논문 연구는 화상회의에 대한 플랫폼 수요는 높아졌지만 온라인 화상 회의/수업 환경에서 다양하고 유용한 화상회의 프로그램을 이용할 때 제3자의 개입으로 개인정보 유출, 회의 자료 유출, 자료 공유에 대한 문제점을 검토하여 개선하고자 한다. 이 논문에서는 우리는 화상회의 보안 이슈에 대한 안전한 4가지 방법을 제안한다. 1장은 연구의 배경과 목적, 2장에서는 관련 연구로 기존의 온라인 회의 프로그램의 특징에 대해서 살펴보고 3장에서는 온라인 회의 프로그램이 안고 있는 장. 단점을 비교하여 문제점을 분석하였다. 특히, 온라인 화상회의에 대한 다양한 플랫폼 이용 시 관리적인 측면과 보안적인 측면에서 발생할 수 있는 보안 이슈에 대한 문제점을 살펴보고 안전한 대응방안을 제시하였고 4장에서 결론으로 마무리하였다.
귀 반사 요법은 귀가 인체의 각 계통들과 연계되어 있다. 이것을 기반으로 신체의 증상을 완화하는데 활용하고 있다. 또한 귀 반사 요법은 일반인이 자신의 건강 유지 및 건강 증진을 위하여도 활용할 수 있다. 따라서 본 연구는 이러한 귀 자극 요법 관련 data들을 데이터베이스 시스템으로 개발하여 교육에도 활용하고 시술에 따른 데이터들을 편리하게 관리 할 수 있도록 하였다. 본 시스템에 포함되는 내용으로는 기본 데이터로 귀 반사 요법에 관한 기초지식 즉 귀 반사 요법에 대한 설명, 반사 구, 건강 문제가 발생되는 신체 계통별 반사 구의 상응 위치에 대한 그림까지 포함되어 있고 시술을 할 경우에는 계속 시술을 위한 관리까지 포함되어 있다. 또한 기존 데이터에 대한 수정이 언제든지 가능하도록 하여 귀 반사 요법의 발전에 따라 업그레이드 하여 계속 활용 할 수 있도록 구성하였다. 이번 시스템은 인체 계통별 단순 반사 구의 상응 위치에 따른 data만을 활용하고 있지만 한방의 기맥과 연계하여 신체 건강의 균형과 관계된 부분도 연구하여 본 데이터베이스 시스템에 추가 한다면 지금보다 발전된 시스템으로 활용 할 것으로 기대된다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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