Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.29-30
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2015
클라우스 서비스와 크로스 플랫폼이 확산되는 추세와 맞물려 가상 머신의 File I/O 성능 개선을 위한 노력이 다각도로 모색되고 있다. 본 논문에서는 운영 오버헤드는 줄이면서도 정확도가 높은 File I/O 예측 기법을 유전알고리즘 기반으로 제안한다. 특히, 선택 연산만이 대기 시간에 포함되고, 기타 연산은 후면 처리로 수행함으로써 워크로드에 따라 대기 시간을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
Kim, Jae-Jin;Jung, Dong-Heon;Kim, Su-Hyun;Moon, Soo-Mook
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.560-565
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2010
가상 머신은 중간코드로 컴파일 되어 한 프로그램을 여러 플랫폼에서 수행 가능하게 한다. 이러한 가상 머신에는 이미 널리 알려진 썬 마이크로시스템즈의 자바 가상 머신과 구글의 안드로이드 플랫폼의 달빅 가상 머신 그리고 애플이 지원하는 LLVM 등이 있으며, 파이어폭스의 TraceMonkey, 구글 크롬의 v8, 사파리의 SquirrelFish Extreme 같은 자바스크립트 엔진도 일종의 가상 머신으로 볼 수 있다. 가상 머신은 필연적으로 성능 저하를 동반하게 되는데, 이는 가상 머신의 주요 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 간단한 벤치마크를 통해서 이들 가상 머신간의 성능을 비교하고, 각 가상 머신의 특징을 알아본다. LLVM은 여러 단계에 걸친 컴파일 전략으로 JIT 컴파일을 사용하였을 때 높은 성능을 보이나 JIT 컴파일을 사용하지 않았을 경우는 매우 낮은 성능을 보인다. 달빅 가상 머신은 인터프리터 모드에서 자바 가상 머신 보다 조금 나았으나, 아직 개발된 지 얼마 되지 않아 JIT 컴파일러가 없다는 것이 약점이다. 자바스크립트 엔진들은 동적 언어인 자바스크립트를 지원하는 특성상 최적화를 적용하지 못해 비교적 낮은 성능을 보였다.
Kim, Sung-Hyun;Song, Tae-Gil;Lee, Jong-Youl;Yoon, Ji-Sup
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.73.1-73
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2001
To utilize the uranium resources contained in the spent nuclear fuel generated from the nuclear power plants, the remote handling and dismantling technology is required. The dismantling process of the sport fuel is the most common process involved in the spent fuel recycling, the rod consolidation and the disposal processes. Since the machine used in the dismantling process are located and operated in isolated space, so called a hot cell, the reliability of machines is very important. To enhance the reliability of the process, in this research, the graphical monitoring system is developed for the fuel dismantling process. The graphic model of each machine is composed of many parts and every parts of the graphic model are given their own kinematics. Using the kinematics and simulating the graphic model in the virtual environment, the validity of the conceptual design can be verified before ...
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.121-124
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2012
가상화 기술은 물리적인 컴퓨팅 자원을 논리적으로 분할하여 여러 사용자에게 제공함으로써 자원 효율성 및 관리 측면에서 큰 이점을 갖고 있을 뿐만 아니라 클라우드 기술의 핵심으로 그 중요성이 나날이 높아지고 있다. 이에 맞춰 가상 머신의 성능 측정 방법 및 성능 비교 역시 활발하게 진행되어야 하나, 실제로는 서버 가상화 위주의 벤더 종속적인 성능 비교가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 가상 머신 성능 측정 방법에 대해 연구하고 운영체제에서 제공하는 유틸리티를 이용하여 성능 측정 방법을 제안한다. 전가상화(Full Virtualization)방식의 클로즈드 소스 기반(Closed Source Based)의 가상화 솔루션들을 선정하여 윈도우즈와 리눅스 운영체제 상에서 각각 성능 측정 방법 및 요소를 정의하고 성능 측정 후 비교하였다. 그 결과로 각 가상화 솔루션의 성능 비교 지표를 통하여 가상 머신의 실행과 가상 머신상의 응용 프로그램이 호스트 운영체제에 미치는 부하를 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.250-251
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2012
최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라, 많은 데이터 센터들이 세워졌으며 그럼으로써 데이터 센터의 전력 소모가 이슈가 되고 있다. 한편 현대의 하드웨어에서 CPU 코어의 수와 메모리의 용량은 점차 증가하는 추세이다. 이 논문에서 우리는 다수의 가상머신을 한 개 물리노드에 배치하였을 때의 전력 효율성과 성능 하락에 대해 연구하였다. 결론적으로 우리는 메모리 사용률이 올라갈수록 성능이 하락하며 전력 효율성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.16
no.4
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pp.264-270
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2018
In our research study, we aim at optimizing multiple load in cloud, effective resource allocation and lesser response time for the job assigned. Using Hadoop on datacenter is the best and most efficient analytical service for any corporates. To provide effective and reliable performance analytical computing interface to the client, various cloud service providers host Hadoop clusters. The previous works done by many scholars were aimed at execution of workflows on Hadoop platform which also minimizes the cost of virtual machines and other computing resources. Earlier stochastic hill climbing technique was applied for single parameter and now we are working to optimize multiple parameters in the cloud data centers with proposed heuristic hill climbing. As many users try to priorities their job simultaneously in the cluster, resource optimized workflow scheduling technique should be very reliable to complete the task assigned before the deadlines and also to optimize the usage of the resources in cloud.
In a cloud environment, performance degradation, or even downtime, of virtual machines (VMs) usually appears gradually along with anomalous states of VMs. To better characterize the state of a VM, all possible performance metrics are collected. For such high-dimensional datasets, this article proposes a feature extraction algorithm based on unsupervised fuzzy linear discriminant analysis with kernel (UFKLDA). By introducing the kernel method, UFKLDA can not only effectively deal with non-Gaussian datasets but also implement nonlinear feature extraction. Two sets of experiments were undertaken. In discriminability experiments, this article introduces quantitative criteria to measure discriminability among all classes of samples. The results show that UFKLDA improves discriminability compared with other popular feature extraction algorithms. In detection accuracy experiments, this article computes accuracy measures of an anomaly detection algorithm (i.e., C-SVM) on the original performance metrics and extracted features. The results show that anomaly detection with features extracted by UFKLDA improves the accuracy of detection in terms of sensitivity and specificity.
Hasan, Md. Sabbir;Islam, Md. Motaharul;Park, Jun Young;Huh, Eui-Nam
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.171-174
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2013
Virtualization technology opened a new era in the field of Data intensive, Grid and Cloud Computing. Today's Data centers are smarter than ever leveraging the Virtualization technology. In response to that, Dynamic consolidations of Virtual Machines (VMs) allow efficient resource management by live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), leads to stipulation in dealing with energy-performance trade-off as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a Cloud Based CDN approach for allocation of VM that aims to maximize the client-level SLA. Our experiment result demonstrates significant enhancement of SLA at certain level.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1822-1825
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2010
기업의 데이터 센터의 규모가 커지면서 서버 가상화가 중요한 이슈가 되고 있다. 하지만, 서버의 효율성을 높이기 위해 제안된 가상화 환경의 특징은 가상 머신 내부에서 실제 시스템 사용률을 측정하는데 어려움을 초래했다. 이는 외부에서 가상 머신이 동작중인 물리 머신의 부하를 잘못 인식하게 만들며, 기존 로드 밸런싱 기법 적용의 효율성을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 머신의 I/O 요청의 총량에 기반을 둔 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 로드밸런싱 서버는 각각의 물리 서버의 I/O 처리량의 한계값을 알고 있으며, 한계값보다 낮은 I/O 요청이 있는 물리 서버에 속한 가상 머신에게만 작업을 분배한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1599-1602
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2010
가상화 기법은 PDA, 스마트 폰과 같은 임베디드 시스템에서 다양한 운영체제와 응용 프로그램들을 제공할 수 있게 한다. 그러나 임베디드 시스템은 매우 제한된 컴퓨팅 자원을 갖고 있기 때문에 많은 수의 가상 머신을 동작하기 어렵다. 특히, 프로세스 동작에 필수적인 메모리 공간의 부족은 반드시 해결되어야 하는 문제이다. 데스크탑과 같은 시스템은 페이지 스왑을 통해 이를 해결하지만, 디스크가 없는 임베디드 시스템은 해결이 쉽지 않다. 본 논문은 메모리 공간 부족 문제를 해결하기 위해 불필요한 메모리 공간의 압축을 이용한 여유 공간의 추가 확보 기법을 제안한다. 페이지 압축을 통해 페이지 스왑하는 것과 유사한 효과를 얻을 수 있게 한다. 이는 가상화로 인한 메모리 분할과 불필요한 프로세스의 메모리 상주 등의 이유로 인한 임베디드 시스템 가상화 환경에서의 메모리 부족 문제를 해결할 수 있다. 본 논문은 기능 구현에 앞서 임베디드 시스템과 가상화 환경에 맞춘 메모리 압축 스왑 기법을 디자인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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