• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.117-135
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• 2016

Performance enhancement is one of the most important issues in high performance distributed computing systems. In such computing systems, online users submit their jobs anytime and anywhere to a set of dynamic resources. Jobs arrival and processes execution times are stochastic. The performance of a distributed computing system can be improved by using an effective load balancing strategy to redistribute the user tasks among computing resources for efficient utilization. This paper presents a multi-class load balancing strategy that balances different classes of user tasks on multiple heterogeneous computing nodes to minimize the per-class mean response time. For a wide range of system parameters, the performance of the proposed multi-class load balancing strategy is compared with that of the random distribution load balancing, and uniform distribution load balancing strategies using simulation. The results show that, the proposed strategy outperforms the other two studied strategies in terms of average task response time, and average computing nodes utilization.

• 한국병원경영학회지
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• 제18권2호
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• pp.127-152
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• 2013

The purpose of this study was to investigate the effect of balancing, coordinating and learning strategy on performance of private university hospitals. We think that the study will contribute to establish effective management strategy of private university hospitals. Data were collected from 69 private university hospitals. We measured balancing, coordinating and learning strategy, and perceived performance of the hospital by using 5-point Likert scale. Upper-grade general hospitals were significantly higher rate of growth and profitability than others. However, general hospitals were higher level in perceived performance than upper-grade general hospitals. Hospitals located in Seoul were significantly higher growth rate than those in other regions. Large-scale hospitals were significantly higher rate of growth and profitability than small hospitals. Qualitative performance did not different in any hospital characteristics. Growth of hospitals were significantly influenced from business strategies: selective strategy, formal coordinating strategy, and external learning strategy. Profitability of hospitals were also significantly influenced from business strategies: selective strategy, adaptive strategy, and external learning strategy. Subjective performance of hospitals were significantly influenced from external learning strategy. There were no factors that are significantly influencing on qualitative performance of hospital. To have successful performance in the competitive environment, it is recommended that private university hospitals should have to establish management strategy such as balancing, coordinating, and learning strategy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.17-24
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• 2017

In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.147-153
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• 2016

In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.125-129
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• 2016

In this paper, we propose an efficient dynamic workload balancing strategy which improves the performance of high-performance computing system. The key idea of this dynamic workload balancing strategy is to minimize execution time of each job and to maximize the system throughput by effectively using system resource such as CPU, memory. Also, this strategy dynamically allocates job by considering demanded memory size of executing job and workload status of each node. If an overload node occurs due to allocated job, the proposed scheme migrates job, executing in overload nodes, to another free nodes and reduces the waiting time and execution time of job by balancing workload of each node. Through simulation, we show that the proposed dynamic workload balancing strategy based on CPU, memory improves the performance of high-performance computing system compared to previous strategies.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.45-52
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• 2008

본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

• 농촌지도와개발
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• 제17권2호
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• pp.213-232
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• 2010

The regional development strategy of China is involved basically with national macro economical development policies. In general, the development process were The procedures of 'balancing development-unbalancing development- rebalancing development'. The first restructuring is a balancing development strategy represented as the three-district construction and the second restructuring is the unbalancing development strategy represented as the preferential development of the east area after reformation & development. The third regional development strategy making current progress is a new regional balancing development policy including the great development of the west district. The study grasped how much the regional balancing development policy contributed to bridge the gap among other areas with coefficient of variation to analyze changes of regional development related indexes among the areas before/after the regional balancing development policy which had been progressed after 1991 with harmonious development among areas as its goal was carried out. It was also analyzed that the Chinese government's goal of regional development policy was how well-suited to the Chinese reality through regression analysis, so far. However, the results obtained of the study were summarized in Table6, Table7 and Table8.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3456-3468
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• 1999

기존에 제안된 대부분의 병렬 조인 알고리즘들은 데이타베이스가 여러 처리 노드에 분할되어 저장되는 데이타베이스 분할 시스템을 가정하였다. 데이타베이스 분할 시스템은 다수의 노드들을 연결할 수 있으며 지리적으로 분산된 환경도 지원할 수 있다는 장점을 갖지만, 데이타베이스 공유 시스템에 비해 부하 분산이나 시스템 가용성이 떨어진다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 데이타베이스 공유 시스템의 특성을 이용한 동적 부하분산 기법을 제안하고, 제안한 동적 부하분산 기법을 이용하여 기존의 해쉬 조인 알고리즘들을 데이타베이스 공유 시스템에 확장한다. 그리고, 다양한 시스템 구성 및 데이터베이스 부하 환경에서 모의 실험을 수행함으로써 데이타베이스 공유 시스템에서 동적 부하분산 기법의 효과 및 해쉬 알고리즘들의 성능 차이를 정량적으로 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.113-118
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• 2021

본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권4호
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• pp.427-437
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• 1994

스타형 컴퓨터 네트워크의 최적 부하균형 문제를 생각한다. 스타형 모델에서는 세가지 부하균형방향정책을 생각할 수 있다. 첫 번째는, 주변노드로 도착한 작업들은 자노드에서 처리되거나 자노드가 과부하인 경우 중앙노드에 보내져 처리될 수 있다. 두 번째는, 중앙노드에 도착한 작업만이 자노드에서 처리되거나 중앙노드가 과부하인 경우 저부하의 주변노드로 작업이 전송되어 처리될 수 있다. 본 연구에서는 두 번째 정책에 대하여 비선형 최적화 문제를 만들고, 최적해를 이용하여 최적 부가균형 알고 리즘을 제안한다. 세 번째는, 중앙노드 혹은 주변노드를 가리지 않고 도착한 작업들은 자노드에서 처리되거나 자노드가 과부하인 경우 저부하의 타노드로 작업이 전송되어 처리된다. 이 세 번째 부하균형 정책을 위한 부하분산 알고리즘도 제안한다. 본 논문 에서 대상으로 하고 있는 세가지 부하균형 정책을 수치실험을 통하여 비교분석 하였다. 수치실험 결과중 다음과 같은 몇 가지 재미있는 실험결과가 발견되었다. 세 번째 부하 균형 정책은 대부분의 경우 다른 두 정책보다 시스템 성능을 크게 향상시킨다. 두 번 째 부하균형 정책은 대부분의 경우 미약한 성능향상 밖에 보이지 않는다. 마지막으로 중앙노드의 처리능력이 주변노드보다 훨씬 큰 경우에는 첫 번째와 세 번째의 부하균 형 정책은 동일한 성능향상을 보인다.