Goal-driven Optimization Strategy for Energy and Performance-Aware Data Centers for Cloud-Based Wind Farm CMS

( Frank Elijorde ),( Sungho Kim ),( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2016 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.10 No.3

A cloud computing system can be characterized by the provision of resources in the form of services to third parties on a leased, usage-based basis, as well as the private infrastructures maintained and utilized by individual organizations. To attain the desired reliability and energy efficiency in a cloud data center, trade-offs need to be carried out between system performance and power consumption. Resolving these conflicting goals is often the major challenge encountered in the design of optimization strategies for cloud data centers. The work presented in this paper is directed towards the development of an Energy-efficient and Performance-aware Cloud System equipped with strategies for dynamic switching of optimization approach. Moreover, a platform is also provided for the deployment of a Wind Farm CMS (Condition Monitoring System) which allows ubiquitous access. Due to the geographically-dispersed nature of wind farms, the CMS can take advantage of the cloud`s highly scalable architecture in order to keep a reliable and efficient operation capable of handling multiple simultaneous users and huge amount of monitoring data. Using the proposed cloud architecture, a Wind Farm CMS is deployed in a virtual platform to monitor and evaluate the aging conditions of the turbine`s major components in concurrent, yet isolated working environments.

CloudSwitch: A State-aware Monitoring Strategy Towards Energy-efficient and Performance-aware Cloud Data Centers

( Frank Elijorde ),( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2015 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.9 No.12

The reduction of power consumption in large-scale datacenters is highly-dependent on the use of virtualization to consolidate multiple workloads. However, these consolidation strategies must also take into account additional important parameters such as performance, reliability, and profitability. Resolving these conflicting goals is often the major challenge encountered in the design of optimization strategies for cloud data centers. In this paper, we put forward a data center monitoring strategy which dynamically alters its approach depending on the cloud system`s current state. Results show that our proposed scheme outperformed strategies which only focus on a single metric such as SLA-Awareness and Energy Efficiency.

A Wind Turbine Fault Detection Approach Based on Cluster Analysis and Frequent Pattern Mining

( Frank Elijorde ),( Sungho Kim ),( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2014 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.8 No.2

Wind energy has proven its viability by the emergence of countless wind turbines around the world which greatly contribute to the increased electrical generating capacity of wind farm operators. These infrastructures are usually deployed in not easily accessible areas; therefore, maintenance routines should be based on a well-guided decision so as to minimize cost. To aid operators prior to the maintenance process, a condition monitoring system should be able to accurately reflect the actual state of the wind turbine and its major components in order to execute specific preventive measures using as little resources as possible. In this paper, we propose a fault detection approach which combines cluster analysis and frequent pattern mining to accurately reflect the deteriorating condition of a wind turbine and to indicate the components that need attention. Using SCADA data, we extracted operational status patterns and developed a rule repository for monitoring wind turbine systems. Results show that the proposed scheme is able to detect the deteriorating condition of a wind turbine as well as to explicitly identify faulty components.

Tracking and Prediction of Dengue Outbreak Using Cloud-Based Services and Artificial Neural Network

Frank I. Elijorde,Denmar S. Clarite,Bobby D. Gerardo,Yungcheol Byun 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Multimedia and Ubiquitous Vol.11 No.5

Dengue is considered as one of the diseases which needs serious attention, especially in the less developed areas of the world. In order to allow sufficient time in taking necessary decisions and actions to safeguard the situation for local authorities, an accurate analysis of dengue epidemic seasons is crucial in preventing and counteracting its effect. To address the issue, this paper proposes a web-based dengue tracking system (DTS) that utilizes environmental factors in predicting the future behavior of dengue cases. The study aimed to track down and analyze the dengue cases that take place in the city of Iloilo, Philippines. The researchers used Artificial Neural Network for prediction based on the amount of rainfall, relative humidity, mean temperature, and monthly recorded cases. The system can serve a valuable purpose for the health sectors as it guides them to take action on recorded cases in areas which are prone to dengue. Through this, early detection and warning of dengue case growth can be monitored and preventive measures can be implemented immediately, thereby reducing the possibility of an outbreak.

클라우드 기반 프레임워크에서 유비쿼터스 워크스페이스 동기화

프랭크엘리호데 ( Frank I. Elijorde ),양현호 ( Hyunho Yang ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2013 인터넷정보학회논문지 Vol.14 No.1

현재 서로 다른 지역에서 여러 대의 컴퓨터 장비를 가지고 파일을 접근하고 작업을 하는 것은 흔히 볼 수 있는 현상이다. 이러한 환경에서 파일의 일치성과 이동성을 이루기 위해서는 워크스페이스 동기화를 위한 효율적인 방법이 사용되어야 한다. 그러나 파일동기화 만으로는 시간과 장소에 관계없이 작업을 재개하는 작업환경의 이동성을 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 클라우드를 기반으로 한 사용자 워크스페이스의 접근 방안을 제공하는 유비쿼터스 동기화 기법을 제안한다. 세션 모니터링과 파일 시스템관리 방법을 결합하여 효율적인 동기화 방법을 제시하였다. 실험결과 고객요구에 대한 평균/최대 지연시간 뿐만 아니라 I/O연산의 수, CPU이용율 관점에서 우리의 연구가 Cloud Master-replica 동기화 기법보다 성능이 우수함을 보였다. It is common among users to have multiple computing devices as well as to access their files or do work at different locations. To achieve file consistency as well as mobility in this scenario, an efficient approach for workspace synchronization should be used. However, file synchronization alone cannot guarantee the mobility of work environment which allows activities to be resumed at any place and time. This paper proposes a ubiquitous synchronization approach which provides cloud-based access to a user`s workspace. Efficient synchronization is achieved by combining session monitoring with file system management. Experimental results show that the proposed mechanism outperforms Cloud Master-replica Synchronization in terms of number of I/O operations, CPU utilization, as well as the average and maximum latencies in responding to client requests.

NLP기반 NER을 이용해 소셜 네트워크의 조직 구조 탐색을 위한 협력 프레임 워크

프랭크엘리호데 ( Frank I. Elijorde ),양현호 ( Hyunho Yang ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2012 인터넷정보학회논문지 Vol.13 No.2

방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다. Many methods had been developed to improve the accuracy of extracting information from a vast amount of data. This paper combined a number of natural language processing methods such as NER (named entity recognition), sentence extraction, and part of speech tagging to carry out text analysis. The data source is comprised of texts obtained from the web using a domain-specific data extraction agent. A framework for the extraction of information from unstructured data was developed using the aforementioned natural language processing methods. We simulated the performanceof our work in the extraction and analysis of texts for the detection of organizational structures. Simulation shows that our study outperformed other NER classifiers such as MUC and CoNLL on information extraction.

클라우드 시스템에서 동적 임계치와 호스트 평판도를 기반으로 한 성능 및 에너지 중심 자원 프로비저닝

프랭크엘리호데 ( Frank I. Elijorde ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2013 인터넷정보학회논문지 Vol.14 No.5

정의된 SLA의 QoS를 지키기 위해서, 클라우드 시스템은 동적인 사용 패턴에서 발생하는 변화무쌍한 작업 부하를 처리해야 한다. 서비스 관점이외에도 에너지 소비를 최소화 하는 것이 또한 새로운 관심사이다. 이는 클라우드 데이타 센터에서 가상화된 자원을 할당할 때 클라우드 제공자들은 에너지와 성능의 상관관계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터의 작업부하 수준을 탐지하기 위해 동적 임계치를 기반으로 한 자원 프로비저닝 방안을 제시한다. VM선정 정책은 이주할 VM을 선택하기 위해 활용 데이터를 사용하며, VM 할당 정책은 서비스 평판도에 따라 VM들을 호스트에 지정한다. 시뮬레이션을 통해 연구결과를 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 이주를 지원하지 않는 비 전력 방법뿐만 아니라 동적 임계치, 임의 선정 정책보다 성능이 우수함을 보였다. A cloud system has to deal with highly variable workloads resulting from dynamic usage patterns in order to keep the QoS within the predefined SLA. Aside from the aspects regarding services, another emerging concern is to keep the energy consumption at a minimum. This requires the cloud providers to consider energy and performance trade-off when allocating virtualized resources in cloud data centers. In this paper, we propose a resource provisioning approach based on dynamic thresholds to detect the workload level of the host machines. The VM selection policy uses utilization data to choose a VM for migration, while the VM allocation policy designates VMs to a host based on its service reputation. We evaluated our work through simulations and results show that our work outperforms non-power aware methods that don`t support migration as well as those based on static thresholds and random selection policy.

클라우드 데이터 센터에서 가상화된 자원의 SLA-Aware 조정을 통한 성능 및 에너지 효율의 최적화

프랭크엘리호데 ( Frank I. Elijorde ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2014 인터넷정보학회논문지 Vol.15 No.3

클라우드 컴퓨팅은 사용자의 요구에 따라 IT서비스가 생성 및 조정되는 pay-per use 모델을 도입하였다. 그러나 서비스 제공자는 아직도 물리적인 인프라로 인해 발생하는 제약조건들에 대해 관심을 갖고 있다. 필요한 QoS나 SLA를 만족시키기 위해서는 가상화된 자료들이 에너지 소비량을 최소화시키면서 시스템 성능을 최대화시키기 위해 조정되어야 한다. 본 연구는 ANN을 사용하여 클라우드 환경에서 가상화된 자원들을 조정하기 위한 예측적 SLA 어웨어 방안을 제시한다. Qos를 유지하고, 성능과 에너지 효율간의 최적화를 위해서 서버 활용 임계치는 물리적 자원의 소비에 따라 동적으로 적용한다. 또한 많은 자원을 소비하는 VM들은 능력있고 평판이 좋은 호스트에 할당함으로써 부족한 프로비전닝을 방지한다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해, 이질적인 클라우드 환경에서 최적화되지 않은 전통적인 접근방법 및 기존의 기법들과 비교하였다. The cloud computing paradigm introduced pay-per-use models in which IT services can be created and scaled on-demand. However, service providers are still concerned about the constraints imposed by their physical infrastructures. In order to keep the required QoS and achieve the goal of upholding the SLA, virtualized resources must be efficiently consolidated to maximize system throughput while keeping energy consumption at a minimum. Using ANN, we propose a predictive SLA-aware approach for consolidating virtualized resources in a cloud environment. To maintain the QoS and to establish an optimal trade-off between performance and energy efficiency, the server`s utilization threshold dynamically adapts to the physical machine`s resource consumption. Furthermore, resource-intensive VMs are prevented from getting underprovisioned by assigning them to hosts that are both capable and reputable. To verify the performance of our proposed approach, we compare it with non-optimized conventional approaches as well as with other previously proposed techniques in a heterogeneous cloud environment setup.

유비쿼터스 주차관리 시스템에서 내장 맵 및 센서를 이용한 인프라 독립 네비게이션 시스템

프랭크엘리호데 ( Frank I. Elijorde ),이재완 ( Jaewan Lee ) 한국인터넷정보학회 2012 인터넷정보학회논문지 Vol.13 No.5

오늘날 사용하고 있는 네비게이션의 신뢰성은 기술적인 발전을 통해 상당히 높아졌다. GPS는 위성기반 위치추적 시스템으로 가장 광범위하게 사용되는 기술이다. 하지만 GPS기반 시스템은 위성이 정확한 뷰를 제공해줄 때에만 위치추적이 정확하다. 본 연구에서는 추적을 위해 내부구조에 의존하지 않는 독자적인 네비게이션을 제안한다. 스마트폰의 내장센서와 내장 맵을 사용하여 정확한 차량 위치추적을 구현한다. 성능평가 결과 정확한 차량의 위치 지원 면에서 우리가 제안한 시스템이 GPS보다 성능이 우수함을 나타내었다. Significant advancements in technology enhanced the reliability of navigation systems that are in use today. The GPS is the most widely used technique for satellite-based location estimation. However, systems based on GPS can only be accurate in providing location data when there is a clear view of the satellites. This paper proposes a self-contained navigation system that does not depend on any tracking infrastructure. Using the built-in sensors of a smartphone and a self-contained map, we implemented an accurate car locator. Evaluation results show that our proposed system outperforms GPS in providing accurate car location assistance.

A Crowdsensing Framework for Mobile App Usage and Energy Consumption Profiling and Mapping

Regin Cabacas,Frank Elijorde,Rodel Dosano,Arnel Secondes,Hyung-Jin Kim,In-Ho Ra 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 Vol.2016 No.12