그리드 자원의 안정적인 수요와 공급이 뒷받침되기 위해서는 유틸리티 모델을 지향하는 그리드 어카운팅 모델이 필수적이다. 현재 개발된 대부분의 그리드 어카운팅 시스템들은 로컬 어카운팅 시스템을 변경함으로써 사이트의 자율성을 침해하거나, 사이트의 가격 정책에 따른 가변 비용을 고려하지 않은 채로 그리드 서비스에 대한 과금을 산출하고 있다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경에 참여하는 사이트의 자율성을 보장하면서, 다양한 과금 정책에 능동적으로 대처할 수 있는 사이트 가격 정책 기반의 그리드 어카운팅 모델을 제안한다. 또한 그리드에 참여하는 엔티티들간에 어카운팅 정보를 상호 교환할 수 있도록 GGF-UR 포맷으로 변환하여 Resource Usage Service가 가능하도록 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안하는 그리드 어카운팅 모델은 기존의 어카운팅 시스템들에 비해 사이트의 자율성을 보장하면서 정교한 과금 정책을 필 수 있는 비즈니스 모델로 평가된다.
Jang Haeng Jin;Doo Gil Su;Lee Jeong Jin;Kim Beob Kyun;Hwang Ho Jeon;An Dong Un;Chung Seung Jong
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.703-706
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2004
Grid computing represents the fundamental computing shift from a localized resource computing model to a fully-distributed virtual organization with shared resources. Accounting is one of the main obstacles to widespread adoption of the grid. Accounting has until recently, been a sparsely-addressed problem, particularly in practice. In this paper, we design and implement the accounting information gathering system. Implemented system is based on OGSA, following GSAX framework of RUS-WG in GGF. And the schema of gathered and serviced accounting information is following Usage Record Fields of UR-WG in GGF. Also, the accounting information integrating and monitoring tool for system management in the grid environment are implemented.
그리드 컴퓨팅의 도입은 지역적인 제한에 묶여있던 자원을 바탕으로 한 컴퓨팅 모델에서 을 공유 자원을 바탕으로 한 완전한 분산 환경으로의 변화를 의미한다. 어카운팅은 그리드의 보급에 가장 중요한 요소 중 하나로 들 수 있으나, 아직까지도 별로 언급되지도 않을뿐더러, 실제 적용되고 있는 사례도 드물다. 본 논문에서는, 그리드 환경에서의 어카운팅 정보를 수집하기 위한 시스템을 설계 및 구현한다. 각 로컬 시스템에서 수집된 어카운팅 정보는 그리드 사용자 정보가 포함되어 있지 않으므로 그리드 환경에서 사용되기 위해서는 각 어카운팅 정보에 그리드 사용자 정보를 포함시켜야 한다. 본 논문에서는 이러한 정보를 PGAM을 통해 얻도록 함으로써 해결하였다. 구현된 시스템은 OGSA를 기반으로 GGF의 RUS-WG에서 제안한 GSAX 프레임워크를 따른다. 어카운팅 정보의 구조는 GGF의 UR-WG에서 제안한 Usage Record Fields를 따른다. 또한, 그리드 환경에서의 시스템 관리를 위한 어카운팅 정보의 수집 및 모니터링을 위한 툴도 개발하였다.
현재 그리드 환경에서 자원 접근 제어에 관련된 다양한 방법들이 연구되고 있다. 대부분 그리드 자원에 대한 접근 권한은 사용자의 특성 및 역할에만 맞춰 부여되도록 설계되었다. 그러나 그리드가 활성화되기 위해서는 비즈니스 모델 측면에서 자원 접근 제어가 이뤄져야 한다. 따라서 본 논문에서는 그리드 어카운팅 정보에 의해 구동되는 자원 접근 제어를 실시할 수 있는 아키텍처를 제안한다. 그리드 작업에 대한 어카운팅 정보를 수집하고, 이를 토대로 처리비용을 산출한다. 만약 사용자의 가용 자금이 처리비용보다 부족할 경우, 자원 접근 제어 정책에 따라 그리드 작업을 제어하게 된다. 최종적으로 그리드 작업이 완료되면, 사용자는 자원 제공자의 자원 사용에 대한 과금을 지불하게 된다. 그럼으로, 자원 제공자는 유휴 자원들을 활용하기 위해 자발적으로 참여함으로써 그리드에 안정적인 자원을 공급하게 된다. 그리고 그리드에 참여하는 조직체들의 자원 접근 정책을 보장함으로써, 경제 원리에 준하는 유틸리티 컴퓨팅 환경을 실현할 수 있는 연구로 평가된다.
현재 그리드 환경에서 자원 접근 제어에 관련된 다양한 방법들이 연구되고 있다. 대부분 그리드 사용자의 자원 접근 권한은 사용자의 특성 및 역할에 따라 부여하도록 설계되었다. 그러나 그리드에 안정적인 자원을 지속적으로 제공하기 위해서는 유틸리티 컴퓨팅에 의한 자원 접근 제어가 이루어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 자원 접근 제어에 그리드 어카운팅 개념을 접목시킨 메커니즘을 제안한다. 이 메커니즘은 자원 사용에 대한 어카운팅 정보를 기초로 처리 비용을 산출하고, 사용자의 가용 자금에 따라 자원 접근 여부를 결정하게 된다. 만약 사용자의 가용 자금이 자원 사용에 대한 처리 비용보다 부족할 경우, 사이트의 자원 접근 제어 정책에 따라 그리드 작업을 제어하게 된다. 최종적으로 그리드 작업이 완료되면, 자원 소비자가 자원 제공자측의 유휴 자원을 사용함으로써 발생되는 처리 비용을 지불한다. 그럼으로 본 논문은 그리드 어카운팅에 의한 사용자의 자원 접근을 제어할 수 있는 메카니즘을 제공함으로써, 경제 원리에 준하는 유틸리티 컴퓨팅 환경을 실현할 수 있는 연구로 평가된다.
Grid computing enables the fundamental computing shift from a localized resource computing model to a fully-distributed virtual organization with shared resources. In the grid computing environment, grid users usually get access rights by mapping their credential to local account. The mapped total account is temporally belongs to grid user. So, data on the secondary storage, which is produced by grid operation, can increase the load of system administration or can issue grid user's privacy. In this paper, we design a data management system for grid user to cover these problems. This system implements template account mechanism and manages local grid data.
Purpose - Going concern is one of fundamental concepts in accounting and auditing and sometimes the assessment of a company's going concern status that is a tough process. Various going concern prediction models' based on statistical and data mining methods help auditors and stakeholders suggested in the previous literature. Research design - This paper employs a data mining approach to prediction of going concern status of Iranian firms listed in Tehran Stock Exchange using Particle Swarm Optimization. To reach this goal, at the first step, we used the stepwise discriminant analysis it is selected the final variables from among of 42 variables and in the second stage; we applied a grid-search technique using 10-fold cross-validation to find out the optimal model. Results - The empirical tests show that the particle swarm optimization (PSO) model reached 99.92% and 99.28% accuracy rates for training and holdout data. Conclusions - The authors conclude that PSO model is applicable for prediction going concern of Iranian listed companies.
A compact model approach of a network of spring elements for elastic loading is presented for the thermal deformation analysis of BGA package assembly. High-sensitivity moire interferometry is applied to evaluate and calibrated the model quantitatively. Two ball grid array (BGA) package assemblies are employed for moire experiments. For a package assembly with a small global bending, the spring model can predict the boundary conditions of the critical solder ball excellently well. For a package assembly with a large global bending, however, the relative displacements determined by spring model agree well with that by experiment after accounting for the rigid-body rotation. The shear strain results of the FEM with the input from the calibrated compact spring model agree reasonably well with the experimental data. The results imply that the combined approach of the compact spring model and the local FE analysis is an effective way to predict strains and stresses and to determine solder damage of the critical solder ball.
The main reason for its instability is sediment scouring downstream of hydraulic structures. Both physical and numerical models have been used to investigate the influence of soil properties on scour hole geometry. Nevertheless, no research has been conducted on resistance parameters that affect sedimentation and erosion. In addition, auxiliary structures like wing walls, which are prevalent in many real-world applications, have rarely been studied for their impact on morphology. The hydraulic characteristics of steady flow through a boxed culvert are calibrated using a 3D Computational Fluid Dynamics model compared with experimental data in this study, which shows a good agreement between water depth, velocity, and pressure profiles. Test cases showed that 0.015 m grid cells had the lowest NRMSE and MAE values. It is also possible to quantify sediment scour numerically by testing roughness/d50 ratios (cs) and diversion walls at a meander flume outlet. According to the findings, cs = 2.5 indicates a close agreement between numerical and analytical results of maximum scour depth after the culvert; four types of wing walls influence geometrical deformation of the meander flume outlet, resulting in erosion at the concave bank and deposition at the convex bank; two short headwalls are the most appropriate solution for accounting for small changes in morphology. A numerical model can be used to estimate sediment scour at the meander exit channel of hydraulic structures based on the roughness parameter of soil material and headwall type.
Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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