TSK 퍼지 모델 이용한 효율적인 빅 데이터 PCP 예측 알고리즘

김장영; Jang-Young Kim

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한국정보통신학회 논문지 (Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering)

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한글제목(Korean Title)	TSK 퍼지 모델 이용한 효율적인 빅 데이터 PCP 예측 알고리즘
영문제목(English Title)	An Efficient Algorithm for Big Data Prediction of Pipelining, Concurrency (PCP) and Parallelism based on TSK Fuzzy Model
저자(Author)	김장영 Jang-Young Kim
원문수록처(Citation)	VOL 19 NO. 10 PP. 2301 ~ 2306 (2015. 10)
한글내용 (Korean Abstract)	정보가 급증함에 따라 큰 용량의 데이터를 전송해야 할 경우가 있다. 빅 데이터 전송 기술은 큰 용량의 데이터를 전송할 때 필요하다. 본 논문은 빅 데이터를 최적화된 속도로 전송하기 위해 GridFTP의 주된 기능인 PCP를 사용하며 또한 PCP 값을 예측하는 알고리즘을 개발한다. 또한, TSK 퍼지 모델을 적용하여 PCP에 따른 최적화된 전송률을 측정하는데 사용된다. 따라서, 제안된 TSK모델을 이용한 PCP 예측 알고리즘은 본 논문의 우수성을 입증한다.
영문내용 (English Abstract)	The time to address the exabytes of data has come as the information age accelerates. Big data transfer technology is essential for processing large amounts of data. This paper posits to transfer big data in the optimal conditions by the proposed algorithm for predicting the optimal combination of Pipelining, Concurrency, and Parallelism (PCP), which are major functions of GridFTP. In addition, the author introduced a simple design process of Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy model and designed a model for predicting transfer throughput with optimal combination of Pipelining, Concurrency and Parallelism. Hence, the author evaluated the model of the proposed algorithm and the TSK model to prove the superiority.
키워드(Keyword)	파이프라이닝 컨커런시 패러랠리즘 빅데이터 TSK 퍼지모델 Pipelining Concurrency Parallelism Big data TSK fuzzy model
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