• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.217-228
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• 2011

중앙집중형 CDN에서는 사용자의 요청에 대해 서비스 망의 노드가 가용한 소스 노드들 중에서 하나를 선택하여 사용자에게 알려준다. 본 논문에서는, 사용자 요청이 오버레이 망에서 DHT(distributed hash table)를 이용한 P2P 알고리듬에 의해 컨텐츠 소스들에게 전달되고, 이 소스들로부터 받은 응답들을 바탕으로 사용자가 실시간 사용자 중심의 선택을 하는 분산형 CDN 구조 및 동작 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 분산형 CDN 구조와 함께 수정된 Pastry 방식을 제안하고, 이를 이용한 컨텐츠의 등록, 검색, 선택을 방안을 기술 하였다. 제안한 CDN 구조는 분산형 구조가 갖는 부하 분산, 트래픽 분산, 확장성, 자가 구성 및 자가 회복에 의한 장애에 대한 관용성 등의 장점도 가진다. 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안한 방안의 유효성을 보였으며, 제안한 방안의 여러 가지 변형 방안에 대한 성능을 비교, 검토하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제4권1호
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• pp.45-47
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• 2006

D2GSNP is a web-based server for the selection of single nucleotide polymorph isms (SNPs) within genes related to human diseases. The D2GSNP is based on a relational database created by downloading and parsing OMIM, GAD, and dbSNP, and merging it with positional information of UCSC Golden Path. Totally our server provides 5,142 and 1,932 non-redundant disease genes from OMIM and GAD, respectively. With the D2GSNP web interface, users can select SNPs within genes responding to certain diseases and get their flanking sequences for further genotyping experiments such as association studies.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권3호
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• pp.327-333
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• 2013

본 논문에서는 멀티 네트워크 인터페이스를 지원하는 해양 통신망의 information server에서 QoS 정보를 수집 및 저장하고 근해 영역을 운항하는 선박이 항구로 입항하는 상황에서 선박 내의 이동 단말이 핸드오버를 수행할 때 predictive QoS 파라미터 정보를 이용하여 트래픽 경로 선택 기법을 제안하였다. 네트워크 상태와 응용서비스 대역폭 조건에 따라 기존 방안과 제안한 방안의 수신 패킷 량을 비교하고 end-to-end 지연시간에 대한 관점에서 성능을 측정하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.921-940
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• 2015

In this paper, we investigate the multi-resource allocation problem, a unique feature of which is that the multiple resources can compensate each other while achieving the desired system performance. In particular, power and time allocations are jointly optimized with the target of energy efficiency under the resource-limited constraints. Different from previous studies on the power-time tradeoff, we consider a multi-server case where the concurrent serving users are quantitatively restricted. Therefore user selection is investigated accompanying the resource allocation, making the power-time tradeoff occur not only between the users in the same server but also in different servers. The complex multivariate optimization problem can be modeled as a variant of 2-Dimension Bin Packing Problem (V2D-BPP), which is a joint non-linear and integer programming problem. Though we use state decomposition model to transform it into a convex optimization problem, the variables are still coupled. Therefore, we propose an Iterative Dual Optimization (IDO) algorithm to obtain its optimal solution. Simulations show that the joint multi-resource allocation algorithm outperforms two existing non-joint algorithms from the perspective of energy efficiency.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.283-290
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• 2004

웹(Web)이 급속히 발전함에 따라 웹상에서 단순한 텍스트 파일 뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구도 기하급수적으로 증가하고 네트워크 대여폭의 수요도 급격히 증가하고 있다. 이러한 상황에서 콘텐츠의 빠른 전송과 적은 트래픽 발생을 위하여 Caching, P2P, CDN 등의 기술이 대두되었다. 본 연구에서는 콘텐츠가 여러 복제 웹 서버에 분산 배치되어 있는 환경에서 클라이언트의 요청에 가장 적절한 서비스를 해 줄 수 있는 웹 서버를 선택하기 위한 리다이렉션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 리다이렉션 시스템은 클라이언트의 요청을 토폴로지 상 가깝고 부하가 적은 복제 웹 서버로 리다이렉트 함으로써 클라이언트가 기대하는 응답시간을 단축시켰다. 이러한 연구는 지속적으로 증가하고 있는 대규모 멀티미디어 콘텐츠의 안정적이고 빠른 전송에 기여할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.118-120
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• 2015

현재, 급격한 IT 기술 발전의 산물인 스마트 디바이스에서 발생되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적으로 저장하기 위한 다양한 연구 및 기술 개발이 진행되고 있다. 이 중에 Desktop Storage Virtualization(DSV)은 비가용 데스크톱 스토리지 자원을 하나의 통합된 스토리지로 만들고 이를 스토리지 사용자 니즈에 따라 스토리지를 제공한다. DSV는 분산된 데스크탑의 비가용 자원을 통합함에 따라 신뢰성이 매우 중요시된다. 그러나 DSV 환경에서 산발적 서버다운 및 기타 장애시 대응체계가 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 상황을 고려한 Server Selection Algorithm(SSA)를 제시한다. SSA는 서버 장애 발생시 대체 서버를 분산된 데스크탑이 적응적 인지 및 서버를 변경함으로써 고가용성을 제공한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권2호
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• pp.240-257
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• 2023

The industrial Internet of Things (IIoT) is characterized by intelligent connection, real-time data processing, collaborative monitoring, and automatic information processing. The heterogeneous IIoT devices require a high data rate, high reliability, high coverage, and low delay, thus posing a significant challenge to information security. High-performance edge and cloud servers are a good backup solution for IIoT devices with limited capabilities. However, privacy leakage and network attack cases may occur in heterogeneous IIoT environments. Cloud-based multi-party computing is a reliable privacy-protecting technology that encourages multiparty participation in joint computing without privacy disclosure. However, the default cloud selection method does not meet the heterogeneous IIoT requirements. The server can be dishonest, significantly increasing the probability of multi-party computation failure or inefficiency. This paper proposes a blockchain and smart contract-based optimized cloud node selection framework. Different participants choose the best server that meets their performance demands, considering the communication delay. Smart contracts provide a progressive request mechanism to increase participation. The simulation results show that our framework improves overall multi-party computing efficiency by up to 44.73%.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권3호
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• pp.142-154
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• 2015

Fault localization techniques help locate faults in source codes by exploiting collected test information and have shown promising results. To precisely locate faults, the techniques require a large number of test cases that sufficiently exercise the executable statements together with the label information of each test case as a failure or a success. However, during the process of software development, developers may not have high-coverage test cases to effectively locate faults. With the test case generation techniques, a large number of test cases without expected outputs can be automatically generated. Whereas the execution results for generated test cases need to be inspected by developers, which brings much manual effort and potentially hampers fault-localization effectiveness. To address this problem, this paper presents a method to select a few test cases from a number of test cases without expected outputs for result inspection, and in the meantime selected test cases can still support effective fault localization. The experimental results show that our approach can significantly reduce the number of test cases that need to be inspected by developers and the effectiveness of fault localization techniques is close to that of whole test cases.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.137-148
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• 2017

데이터 센터의 전력 소모가 크고, 그 중에 컴퓨터 서버의 전력 소모 비중이 높기 때문에, 최근 서버의 전력 절약을 위한 연구가 다양한 방향에서 진행되고 있다. 서버 컴퓨터의 구성 유닛들 중에서 특히 CPU는 주된 전력 소모 원인이다. 본 논문에서는 게임 서버 클러스터 환경에서 서버 CPU의 전력 소모를 최소화하기 위한 신규 클라이언트들을 서버에 배정하는 방법을 제안한다. 우리는 클라이언트-서버 배정 문제를 최적화 문제로 모델링하고, 시뮬레이티드 어닐링 기반 방법으로 그 해를 구한다. 우리의 방법의 특징들 중 하나는 CPU의 동작 주파수를 부하에 따라 적절히 선택하는 것으로서, 저 부하시에는 낮은 주파수를 선택해 전력 소모를 줄이게 된다. 우리의 조사에 따르면, 온라인 게임 서버의 전력 소모를 고려한 클라이언트-서버 배정에 관한 연구는 거의 없었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권1호
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• pp.218-223
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• 2021

Pervasive enhancement and required enforcement of the Internet of Things (IoTs) in a distributed massively multiplayer online architecture have effected in massive growth of Big-Data in terms of server over-load. There have been some previous works to overcome the overloading of server works. However, there are lack of considered methods, which is commonly applicable. Therefore, we propose a combing Sparse Auto-Encoder and Load-Balancing, which is ProGReGA for Big-Data of server loads. In the process of Sparse Auto-Encoder, when it comes to selection of the feature-pattern, the less relevant feature-pattern could be eliminated from Big-Data. In relation to Load-Balancing, the alleviated degradation of ProGReGA can take advantage of the less redundant feature-pattern. That means the most relevant of Big-Data representation can work. In the performance evaluation, we can find that the proposed method have become more approachable and stable.