최근 과학 기술이 발전함에 따라 복잡한 문제를 해결하기 위하여 고성능의 계산 자원이 필요하게 되었다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 제한된 자원 안에서 최대한의 결과를 얻어내기 위한 프로세스, 실시간 작업의 총 실행시간을 정확하게 예측할 수 있는 스케줄링 정책이 미흡한 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 시스템 효율성 증대를 위한 시스템 구조, 프로세스를 도출하고, 그리드 컴퓨팅 기반의 작업 방법론 도출, 자원(Agent)의 작업에 대한 문제점을 효율적으로 관리할 수 있는 위험 정책 모듈, 자원 할당 및 문제되는 자원들을 재할당 할 수 있는 스케줄링 기법 및 할당 기법, 자원(Agent) 모니터링을 효율적으로 관리할 수 있도록 그리드 컴퓨팅 기반의 위험 관리 시스템을 제안하였다.
The wastewater reclamation and reusing system has been rising as an alternative of water resource exhaustion that the whole world is experiencing. In order to be able to bring about improvement of the existing wastewater reclamation and reusing system, this research has developed of Conversion-Human Machine Interaction (C-HMI) based real-time control and monitoring system such as a sensor module and gate module, web monitoring system. This system was communication almost-error-free in various environment and situation. As a result, we have achieved our goal that has to doing work correctly as a sensor and gateway module that communication error is less than 0.2% throughout the embodied system and add that it can be easily controled and configured as an interface equipment to a complex sensor of water quality. According to this, the construction of a database capable of analyzing and assessing collection, storage and various elements of reliable water quality and flow rate data can be possible.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.195-199
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2015
Many conventional management methods have emphasized the minimization of required resources along the supply chain. Accordingly, this paper presents a proposed method called the Virtual Design and Construction (VDC)-aided system. It is based on object-oriented resource control, in order to accomplish a feed-forward control monitoring supply chain logistics. The system is supported by two main parts: (1) IT-based Technologies; and (2) VDC Models. They enable the system to convey proactive information from the detection technology to its linked visualization. The paper includes a field study as the system's pre-test: the Scaffolding Works in a LNG Mega Project. The study demonstrates a system of real-time productivity monitoring by use of the RFIDbased Mobile Information Hub. The on-line 'productivity dashboard' provides an opportunity to display the continuing processes for each work-package. This research project offers the observed opportunities created by the developed system. Future work will entail research experiments aimed towards system validation.
Company A, an embedded system manufacturer, has been managing multiple development projects. Executives need to understand the risk level of every project and prioritize resource distribution. Traditional project monitoring tools or excel sheets are too complex for calculating the risk factors across a functional organization. Two new charts, "Spear-head Chart" and "Float Chart" were designed to assist high level decision making processes. Two charts were used for weekly executive meetings in order to monitor project progress and rectify project direction. One page graphical monitoring tools in Company A are good enough for high management decision making. Authors explain the characteristics of two charts and propose its practical implementation in real working environment. Spear-head chart was also implemented as a system.
그리드는 지리적으로 분산된 자원을 상호 공유, 이용하여 공동 협업을 가능하게 한다. 이종의 대규모 그리드 네트워크 자원의 효과적인 운영을 위해서는 그리드 NOC는 총괄적인 관리를 위한 모니터링 구조가 필요하다. 기존의 네트워크 관리시스템은 관리 범위가 정해져 관리영역의 확장성과 이종의 자원의 포괄적인 관리에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 그리드 네트워크에 대한 모니터 링을 위해 그리드 NOC에서의 총괄적인 상태 파악을 가능하게 하고 확장성을 가지는 모니터링 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 네트워크 영역이 공통의 디렉토리서비스에 정보를 저장하고 그리드 NOC에서는 이 정보를 이용하여 직접 네트워크영역으로 연결한다. 이로써 그리드 네트워크의 대규모의 자원에 대해 적은 부하로 전체적인 관리를 수행하게 된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3034-3055
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2014
Wireless Sensor Networks have extensively been utilized for ambient data collection from simple linear structures to dense tiered deployments. Issues related to optimal resource allocation still persist for simplistic deployments including linear and hierarchical networks. In this work, we investigate the case of dimensioning parameters for linear and tiered wireless sensor network deployments with notion of providing extended lifetime and reliable data delivery over extensive infrastructures. We provide a single consolidated reference for selection of intrinsic sensor network parameters like number of required nodes for deployment over specified area, network operational lifetime, data aggregation requirements, energy dissipation concerns and communication channel related signal reliability. The dimensioning parameters have been analyzed in a pipeline monitoring scenario using ZigBee communication platform and subsequently referred with analytical models to ensure the dimensioning process is reflected in real world deployment with minimum resource consumption and best network connectivity. Concerns over data aggregation and routing delay minimization have been discussed with possible solutions. Finally, we propose a node placement strategy based on a dynamic programming model for achieving reliable received signals and consistent application in structural health monitoring with multi hop and long distance connectivity.
그리드는 지리적으로 분산된 자원을 상호 공유, 이용하여 공동 협업을 가능하게 한다. 이종의 대규모 그리드 네트워크 자원의 효과적인 운영을 위해서는 그리드 네트워크 자원의 총괄적인 관리를 위한 모니터링 구조가 필요하다. 기존의 네트워크 관리시스템은 관리 범위가 정해져 관리영역의 확장성과 이종의 자원의 포괄적인 관리에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 그리드 네트워크에 대한 모니터링을 위해 그리드 NOC에서의 총괄적인 상태 파악을 가능하게 하고 확장성을 가지는 모니터링 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 네트워크 영역이 공통의 디렉토리서비스에 정보를 저장하고 그리드 NOC에서는 이 정보를 이용하여 직접 네트워크영역으로 연결한다. 이로써 그리드 네트워크의 대규모의 자원에 대해 적은 부하로 전체적인 관리를 수행하게 된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.86-109
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2019
Cloud computing systems' performance is still a central focus of research for determining optimal resource utilization. Running several existing benchmarks simultaneously serves to acquire performance information from specific cloud system resources. However, the complexity of monitoring the existing performance of computing systems is a challenge requiring an efficient and interactive user directing performance-monitoring system. In this paper, we propose an effective multivariate control framework for monitoring cloud systems performance. The proposed framework utilizes the hardware cloud systems performance metrics, collects and displays the performance measurements in terms of meaningful graphics, stores the graphical information in a database, and provides the data on-demand without requiring a third party software. We present performance metrics in terms of CPU usage, RAM availability, number of cloud active machines, and number of running processes on the selected machines that can be monitored at a high control level by either using a cloud service customer or a cloud service provider. The experimental results show that the proposed framework is reliable, scalable, precise, and thus outperforming its counterparts in the field of monitoring cloud performance.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
과학기술연구의 데이터가 기하급수적으로 증가함에 따라 대용량 데이터 처리를 위한 컴퓨팅 및 저장장비의 필요에 따라 한국과학기술정보연구원(KISTI: Korea Institute of Science and Technology Information)은 글로벌 대용량 실험데이터 허브센터(GSDC: Global Science experimental Data hub Center)를 구축하여 지원하고 있다. KISTI는 급격히 확산되고 있는 모바일 기기에서 이용이 가능한 GSDC의 글로벌 커뮤니티 및 서비스를 위해 모바일 웹 표준으로 Mobile User Portal Service(MUPS)를 구축하였다. 그리고 이러한 MUPS에서 GSDC의 운영상태 및 시스템 자원 분석을 위해, 본 논문에서는 모바일 웹 환경에서 GSDC의 시스템 자원 모니터링 방법을 연구하고 구현하였다. GSDC의 연구지원 시스템은 Scientific Linux로 운영되고 있고, Sysstat 자원 감시 도구를 통해 sadc(system activity data collector)로 시스템자원 활용 정보를 모은 후 sar(System Analysis Report)를 통해 리포트를 매일 작성한다. 본 논문에서는 이러한 sar 리포트를 모바일 환경에서 시각화하여 활용이 가능하도록 모바일 웹으로 설계하고 구현하였다. 모바일 웹으로 구현함으로써 특정 OS에 종속되지 않은 다양한 모바일 OS에서 사용이 가능하고, 기존의 모니터링보다 쉽고 간편하게 시스템 모니터링이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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