• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권12호
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• pp.2218-2229
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• 2006

A conservative finite-volume numerical method for unstructured grids with the cell-centered method has been developed for computing flow and heat transfer by combining the attractive features of the existing pressure-based procedures with the advances made in unstructured grid techniques. This method uses an integral form of governing equations for arbitrary convex polyhedra. Care is taken in the discretization and solution procedure to avoid formulations that are cell-shape-specific. A collocated variable arrangement formulation is developed, i.e. all dependent variables such as pressure and velocity are stored at cell centers. For both convective and diffusive fluxes the forms superior to both accuracy and stability are particularly adopted and formulated through a systematic study on the existing approximation ones. Gradients required for the evaluation of diffusion fluxes and for second-order-accurate convective operators are computed by using a linear reconstruction based on the divergence theorem. Momentum interpolation is used to prevent the pressure checkerboarding and a segregated solution strategy is adopted to minimize the storage requirements with the pressure-velocity coupling by the SIMPLE algorithm. An algebraic solver using iterative preconditioned conjugate gradient method is used for the solution of linearized equations. The flow analysis code (PowerCFD) developed by the present method is evaluated for its application to several 2-D structured-mesh benchmark problems using a variety of unstructured quadrilateral and triangular meshes. The present flow analysis code by using unstructured grids with the cell-centered method clearly demonstrate the same accuracy and robustness as that for a typical structured mesh.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.567-576
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• 2003

대용량의 공간데이터베이스로부터 암시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이타 양이 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이터 마이닝에서 데이타를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 공간 클러스터링은 매우 중요한 분야이다. 기존 연구에서 공간 클러스터링을 위한 여러 가지 알고리즘들이 제시되었지만, 다음과 같은 문제점들이 있다. 먼저 클러스터링을 위하여 객체들 간의 거리론 기반으로 하므로 데이타 양이 많아질수록 계산 비용이 커진다. 또한, 메모리 상주 데이타를 대상으로 하므로 대용량의 데이타인 경우에 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 공간데이터 마이닝을 위하여 그리드 셀을 기반으로 한 효율적인 공간 클러스터링 방법을 제시한다. 이 클러스터링에서는 기존 공간 클러스터링 기법들의 문제점을 해결하는데 중점을 둔다. 세부적으로 공간 클러스터링의 효율성을 높이기 위하여 클러스터링시에 발생하는 비용(계산량)을 감소시키는 것이다. 이를 위해서 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반으로 한 공간 클러스터링 기법을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8A호
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• pp.791-800
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• 2010

최근 무선 센서 네트워크는 언제, 어디서나 통신이 가능한 환경을 구현하는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 한 분야로 각광받고 있다. 관리자가 감지 대상 지역을 이동하면서 정보를 수집하고 사용하기 위해서 싱크 노드의 이동성이 필수적으로 요구된다. 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크 노드와 관련된 가장 대표적인 기법으로 두 계층 데이터 전송 방식(TTDD)이 제안되었으나, 많은 제어 패킷으로 에너지 효율성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜(CBPER)이 제안되었다. 하지만 CBPER은 보이드 그리드가 발생하면 싱크 노드 또는 소스 노드까지 데이터가 정확하게 전달되지 못한다는 한계를 가진다. 이 논문에서는 CBPER의 데이터 전송 실패를 해결하고 에너지 소비를 줄일 수 있는 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크 노드를 적용한 정적 그리드 기반의 에너지 효율적 라우팅 프로토콜을 제안한다. NS-2에 의한 성능평가를 통해 제안 기법이 CBPER 기법보다 약 34%정도 에너지 측면에서 효율적이며, 싱크 노드까지 더 정확한 데이터 전송이 이루어진다는 것을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.217-221
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• 2010

다양한 종류의 새로운 모바일 기기의 등장과 이들 기기들의 사용자의 증가에 따라 모바일 P2P 시스템과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 double-layered 슈퍼 피어 시스템을 위한 새로운 검색 알고리즘을 제안한다. 제안한 검색 알고리즘에서는 전체 실험 영역을 그리드 셀로 분할하며 셀들은 같은 크기를 가지고 있다. 그리드는 모바일 기기의 통신 반경과 피어들의 수를 고려하여 적절히 구성된다. 제안한 검색 알고리즘은 방향 분할 플러딩으로서 검색시 셀들의 검색 방향을 포함하는 방법을 기반으로 한다. 이 방법은 성공적으로 네트워크의 부하를 줄였으나 낮은 검색 성공률을 보여준다. 성공률을 보다 개선하기 위해 슈퍼 피어를 위한 bridge-peer table과 n-way 검색을 활용하였다. 그 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 double-layered 시스템에 비하여 평균 20~30%의 메시지 패킷수가 감소되었음을 보여주었다. 성공률 역시 double-layered 시스템에 비해 약2~5% 개선되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.125-133
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• 2016

최근 하드웨어와 소프웨어의 발전으로 데이터의 처리 용량과 처리 속도도 급속하게 증가하고 있다. 이로 인한 데이터 사용량은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이미 컴퓨터가 처리해야하는 자료는 초당 5천 트랜잭션을 넘었다. 이처럼 빅데이터가 중요한 이유는 실시간 때문이며, 이는 어떠한 상황에서도 모든 데이터를 분석하여 정확한 데이터를 적시에 얻을 수 있기 때문이다. 또한, 빅데이터를 활용한 스마트 공장을 만들면 개발 및 생산비용, 품질관리 비용 감소효과가 있을 것으로 예상하고 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 많은 데이터들이 발생하는 반도체 공정에서 고속의 빅데이터 처리를 위한 인-메모리 데이터 그리드를 이용한 시스템을 구현하였으며, 실험을 통해 향상된 성능을 입증하였다. 구현한 시스템은 반도체 뿐 만 아니라 빅데이터를 사용하는 모든 부분에서 응용 가능 할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.57-64
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• 2008

데이터 그리드는 대용량의 데이터 어플리케이션 처리를 위해 지리적으로 분산되어 있는 저장 자원을 제공한다. 대용량을 처리해야 하는 데이터 그리드 환경에서는 기존 웹 캐싱 정책이나 가상 메모리 캐쉬 교체 정책과는 다른 파일 교체 정책이 필요하다. LRU(Least Recently Used)나 LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) 같은 기존의 파일 교체 전략은 파일 교체를 위해 추가적인 자원이 필요하거나 미래를 예측해야한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 파일의 크기에 기반하여 파일 교체를 수행하는 SBR-k(Sized-based replacement-k)을 제안한다. 제안된 정책은 불확실한 미래 예측의 부담을 줄이고, 요청된 파일에 대응되는 교체 파일의 개수가 적게 하이 위해 파일 크기를 고려하였다. 성능평가 결과 캐쉬 크기가 작은 경우에 적중률이 비슷하나 캐쉬 크기가 크면 본 논문에서 제시한 정책이 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권11호
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• pp.1086-1090
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• 2010

최근 센서 네트워크의 활용 분야가 증가함에 따라 시스템을 효율적으로 운용하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 대표적인 연구로 센서가 에너지를 소모하는 데 있어서 큰 비중을 차지하는 데이터 전송 비용을 줄이기 위해서 질의 최적화 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 다수의 영역 질의가 발생하였을 때 질의들 간의 부분 결과를 공유함으로써 에너지 효율적인 다중 질의 처리 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 그리드 구조를 이용하여 직관적인 위치 판별을 가능케하여 주변 노드들과의 불필요한 메시지 전송을 줄이고, 중복된 영역을 인지함으로써 효율적인 데이터 공유가 가능하다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 기법과 시뮬레이션을 통해 성능을 비교평가 하였다. 그 결과, 다중 질의 처리 시 발생하는 에너지 소모가 기존 기법에 비해 약 65% 감소되었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권7호
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• pp.1015-1024
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• 2005

권한의 위임은 그리드 컴퓨팅과 같은 대규모의 분산 환경에서 사용자가 원하는 작업을 처리하기 위해 해당 노드에 권한을 부여하는 중요한 과정 중의 하나이다. 하지만, 기존의 권한 위임 기법들은 작업에 대한 적절한 권한을 부여하지 못하거나, 위임의 범위를 세분화하지 못하고, 작업의 처리 과정에 대한 위임이 아닌 자원 자체에 대한 접근 권한의 위임만이 존재한다. 또한 시스템 자원의 예약이나 실행 전 ·후의 호스트 접근 등 작업의 실행 전 후의 위임이 필요한 과정에 대하여 적절한 위임을 적용하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경에서의 제약적인 위임을 위한 방법 및 명세를 제안한다. 제안한 방법은 위임을 작업 측면과 권한 측면으로 분리하고, 위임의 명세 및 절차를 XM L스키마와 UML을 이용하여 표현하며, 분산 컴퓨팅 환경에서의 제한적인 위임 시나리오를 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.32-43
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• 2013

최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스가 향후 대세적인 IT서비스로의 확고한 기술로서 예견하고 있고, 실질적으로 IT를 리딩하는 많은 벤더 기업들을 주축으로 실질적인 클라우드 서비스를 제공 하고 있다. 따라서 클라우드 사용자는 서비스의 물리적인 위치나, 시스템 환경과 같은 부분들을 관여하지 않고, 스토리지 서비스, 데이터의 사용, 소프트웨어의 사용들을 제공하는 획기적인 서비스로 거듭나고 있다. 한편, 클라우드 컴퓨팅 기술들은 인프라스트럭처에서 요구되는 서비스의 수준, 다양한 시스템에서 요구되는 하드웨어적인 문제들을 벗어서 자유스럽게 원하는 만큼의 IT 리소스를 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있지만, 고가용성 측면에서 반드시 기술적인 해결 방안을 모색하여야 한다. 따라서 본 논문 에서는 고가용성 측면에서의 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템을 통한 분산처리 기술을 참고하여 고가용성 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 클라우드 서비스 측면에서 구현하였다.