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OCP Cold Storage 테스트베드

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dc.contributor.author이재면-
dc.contributor.author강경태-
dc.date.accessioned2021-06-22T18:03:04Z-
dc.date.available2021-06-22T18:03:04Z-
dc.date.issued2016-01-
dc.identifier.issn2383-6318-
dc.identifier.issn2383-6326-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/15548-
dc.description.abstract클라우드 컴퓨팅이 주목을 받으며 대규모 스토리지 서버에 대한 필요성이 증대됐고, 그에 따라 소비전력 절감이 중요한 연구 주제로 부상하고 있다. 그러나 산업계에서 운영 중인 대규모 데이터 센터를 실험용으로 구축하는데 물리적 한계가 있기 때문에, 많은 선행 연구가 제안한 에너지 절감 기법들의 효과를 입증하는데 어려움을 겪고 있다. 이에 따라, 본 연구는 산업계에서 운영 중인 오픈소스 기반의 OCP Cold Storage를 소규모 테스트 베드로 구축하고, 이를 활용한 스토리지 서버의 정확한 소비 전력 측정 방안을 제고하였다. 또한, 제안한 테스트베드는 클라우드 응용 플랫폼과의 결합을 통해 쉽게 확장 가능하기 때문에, 저전력 스토리지 서버의 정책 개발 및 성능 평가에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다.-
dc.description.abstractIn this paper, we propose vehicle SoC fault diagnosis platform using FlexRay protocol in order to detect the faults of semiconductor control chip even after vehicle production. Before FlexRay protocol by sending NFI (Null Frame Indicator) bit among the header segment and a specific identifier in the payload segment of FlexRay frame, this technique can be distinguishable from normal mode and test mode. By using this technique, it is possible to detect the faults such as performance degradation of vehicle network system caused by the aging or several problems of vehicle semiconductor chip. Also high reliability and safety of vehicle can be maintained by using structural test for vehicle SoC fault detection.-
dc.format.extent6-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.titleOCP Cold Storage 테스트베드-
dc.title.alternativeOCP Cold Storage Test-bed-
dc.typeArticle-
dc.publisher.location대한민국-
dc.identifier.bibliographicCitation정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.22, no.3, pp 151 - 156-
dc.citation.title정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지-
dc.citation.volume22-
dc.citation.number3-
dc.citation.startPage151-
dc.citation.endPage156-
dc.identifier.kciidART002089524-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor스토리지 서버-
dc.subject.keywordAuthor디스크-
dc.subject.keywordAuthor저전력-
dc.subject.keywordAuthor데이터센터-
dc.subject.keywordAuthor테스트베드-
dc.subject.keywordAuthorstorage server-
dc.subject.keywordAuthordisk-
dc.subject.keywordAuthorlow-power-
dc.subject.keywordAuthordata center-
dc.subject.keywordAuthortest-bed-
dc.identifier.urlhttps://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE06617095-
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ERICA 소프트웨어융합대학 (DEPARTMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
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