KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권12호
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pp.2294-2314
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2011
The key issue in providing fast and reliable access on cloud services is the effective management of resources in a cloud system. However, the high variation in cloud service access rates affects the system performance considerably when there are no default routines to handle this type of occurrence. Adaptive techniques are used in resource management to support robust systems and maintain well-balanced loads within the servers. This paper presents an adaptive resource management for cloud systems which supports the integration of intelligent methods to promote quality of service (QoS) in provisioning of cloud services. A technique of dynamically assigning cloud services to a group of cloud servers is proposed for the adaptive resource management. Initially, cloud services are collected based on the excess cloud services load and then these are deployed to the assigned cloud servers. The assignment function uses the proposed proportional ordering which efficiently assigns cloud services based on its resource consumption. The difference in resource consumption rate in all nodes is analyzed periodically which decides the execution of service assignment. Performance evaluation showed that the proposed dynamic service assignment (DSA) performed best in throughput performance compared to other resource allocation algorithms.
NGN은 QoS가 지원되는 광 대역 전달 망에서 세션 및 비-세션 서비스를 지원하기 위한 패킷 기반의 융합 망이다. NGN의 RACF(Resource and Admission Control Functions)는 전송망의 토폴로지 및 자일 상태 정보곤 수집하기 위하여 COPS와 SNMP를 자원 관리 프로토콜로 고려하고 있다. 본 논문에서는 NGN 전송 층의 토폴로지 및 자원 상태 관리를 위한 요구 사항을 정의하며 자원 제어 프로토콜에서 정의되는 데이터 모델들의 일관성을 유지하기 위해 프로토콜 중립적인 정보 모델을 제안한다. 또한, UML로 기술된 정보 모델을 이용하여 웹 서비스 기반의 NGN 자원 관리 시스템을 선계 및 구현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5234-5251
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2018
It is well-known that virtualization technology can bring many benefits not only to users but also to service providers. From the view of system security and resource utility, higher resource sharing degree and higher system reliability can be obtained by the introduction of virtualization technology in distributed cloud. The small size time-sharing multiplexing technology which is based on virtual machine in distributed cloud platform can enhance the resource utilization effectively by server consolidation. In this paper, the concept of memory block and user satisfaction is redefined combined with user requirements. According to the unbalanced memory resource states and user preference requirements in multi-virtual machine environments, a model of proper memory resource allocation is proposed combined with memory block and user satisfaction, and at the same time a memory optimization allocation algorithm is proposed which is based on virtual memory block, makespan and user satisfaction under the premise of an orderly physical nodes states also. In the algorithm, a memory optimal problem can be transformed into a resource workload balance problem. All the virtual machine tasks are simulated in Cloudsim platform. And the experimental results show that the problem of virtual machine memory resource allocation can be solved flexibly and efficiently.
Mahesh Adhikari;Hyun Seung Kim;Hyo Bin Park;Ki Young Kim;In Kyu Lee;Eun Jeong Byeon;Ji Min Woo;Hyang Burm Lee;Youn Su Lee
한국균학회지
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제50권4호
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pp.347-355
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2022
A fungal isolate belonging to the phylum Ascomycota was isolated and identified as Talaromyces veerkampii in 2017 during a survey of fungal diversity in field soils in Korea. This fungal isolate was identified and described based on macro- and micromorphological and molecular characterization. The identification was also based on partial 18S-ITS1-5.8S-ITS2-28S rDNA and calmodulin (CaM)-encoding gene sequencing data. Talaromyces veerkampii has not been previously reported in Korea. Thus, we report here a newly discovered species from soil in Korea along with its morphological and molecular characteristics.
클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는 모바일 네트워크에서 자원 예약으로 인해서 낭비되는 무선 자원을 개선하기 위한 윈도우 기반 자원 예약 기법을 제안한다. 특히 이 기법은 차별화 된 핸드오프 예측 모델을 기반으로 모바일 호스트들이 셀에서 이동하는 횟수를 이용하여 적절한 자원 예약 시점을 결정한다. 기존의 자원 예약 기법에서는 모바일 호스트가 셀에 도착하거나 생성되면 바로 자원 예약을 요청한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 기법은 차별화 된 핸드오프 예측 모델에서 제공하는 추정된 내부 영역 이동 횟수를 기반으로 일정 시간이 경과한 후에 자원을 예약하므로 자원 이용율을 향상시킬 수 있다. 그리고 이웃 셀들에 대한 자원 예약 요청 비율에 따라 차별화 된 자원 예약을 실시하여 전체적인 자원 예약 성공율 및 대역폭 이용율을 향상시킨다.
To make a satisfactory decision regarding project scheduling, a trade-off between the resource-related cost and project duration must be considered. A beneficial method for decision makers is to provide a number of alternative schedules of diverse project duration with minimum resource cost. In view of optimization, the alternative schedules are Pareto sets under multi-objective of project duration and resource cost. Assuming that resource cost is closely related to resource leveling, a heuristic algorithm for resource capacity reduction (HRCR) is developed in this study in order to generate the Pareto sets efficiently. The heuristic is based on the fact that resource leveling can be improved by systematically reducing the resource capacity. Once the reduced resource capacity is given, a schedule with minimum project duration can be obtained by solving a resource-constrained project scheduling problem. In HRCR, VNS (Variable Neighborhood Search) is implemented to solve the resource-constrained project scheduling problem. Extensive experiments to evaluate the HRCR performance are accomplished with standard benchmarking data sets, PSPLIB. Considering 5 resource leveling objective functions, it is shown that HRCR outperforms well-known multi-objective optimization algorithm, SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm-2), in generating dominant Pareto sets. The number of approximate Pareto optimal also can be extended by modifying weight parameter to reduce resource capacity in HRCR.
그리드 컴퓨팅 환경에서 자원 관리는 이기종의 자원들 사이에서 통합과 상호작용을 위해 필수적이다. 이 논문은 자원관리의 복잡한 문제들을 해결하기 위해 집중화된 브로커 기반과 분산화된 브로커 기반 모델링의 자원 관리 기법을 논하고 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산화된 브로커 기반 자원 관리 모델링의 설계와 구현을 표현한다. 이 모델은 글로벌 자원 브로커와 로컬 자원 브로커로 이루어지고 우리는 통신의 감소와 로컬 자원 브로커를 사용한 작업 관리의 기능적인 분산을 이끌어낸다. 시뮬레이션 결과는 자원 활용도와 평균 응답 시간의 향상을 보여주고 이 모델이 사용자 요구에 즉각 응답하고 자원의 활용도를 향상시킨다는 것을 증명한다.
전사적자원관리(enterprise resource planning: ERP)의 효과적 구축을 위해서는 다양한 요소들의 상호작용이 필수적임에도 불구하고 이들 요소들간의 상호작용에 대한 연구는 그간 개별적으로 이루어져 왔다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 이러한 요소들이 어떻게 상호작용하고 이러한 상호작용이 효과적인 전사적자원관리의 구축에 영향을 미치는가를 전체적인 관점(holistic perspective)에서 파악하기 위한 연구모형을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구는 가치 창출을 위한 자원준거이론(resource based theory), 전략형성 프레임웍(strategy formulation framework), 동적자원관리(dynamic resource management) 모형을 기반을 어떻게 자원의 번들링(bundling) 프로세스와 역량의 레버리지(leverage) 프로세스가 전사적자원관리의 효과적 구축에 영향을 미치는가에 초점을 두고자 한다. 제안된 연구모형은 호주의 항공산업에 속한 기업을 대상으로 사례연구를 수행하여 검증하였다. 사례연구 결과 효과적 역량 구축을 위한 자원의 번들링 프로세스와 효과적 전사적자원관리의 구축을 위한 역량의 레버리지 프로세스의 중요성을 파악할 수 있었다. 본 연구 결과는 자원간 그리고 역량간 상호작용의 중요성을 명시함으로써 효과적 전사적 자원관리를 위한 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
그리드 컴퓨팅 환경에서 컴퓨팅 자원은 매우 다양한 네트워크와 시스템으로 구성되어 있다. 이기종의 환경에서 기존의 자원선택 기법으로 사용자가 원하는 자원을 검색 및 선택하는 것은 자원정보의 저장 구조상 한계가 있다. 본 논문은 사용자의 요구사항과 데이터 특성에 맞는 자원을 선택하기 위해 그리드 자원을 온톨로지로 구축하고, SWRL을 이용하여 정의한 규칙을 바탕으로 추론 엔진을 거쳐서 자원을 선택 및 제공하는 온톨로지 기반의 그리드 자원선택시스템을 제안한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 온톨로지 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G와 Nimrod-G 보다 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 적은 작업 손실 및 처리 시간을 보임으로써 그리드 자원선택을 지능적이며 능동적으로 할 수 있고, 자원 이용에 더 효과적이라는 사실을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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