유비쿼터스 헬스케어에서 지능형 의사결정지원 및 빠른 진단결과를 제공하기 위한 자동진단은 일반적으로 에이전트 시스템에 의해 수행된다. 본 연구에서는 이동에이전트기술을 사용하여 저 부하 노드에 효율적으로 프로세스를 이주시켜 부하를 분산시키도록 유비쿼터스 헬스케어시스템을 설계하였다. 또한 실시간 자동진단시스템을 지원하는 이동에이전트 중심의 유비쿼터스 헬스케어 기술을 위한 프레임워크를 제시하며, 효율적인 자원활용을 고려하여, 노드들 내에 있는 프로세스의 부하분산을 위한 균형화된 클러스터링을 제안한다. 제안한 알고리즘은 시스템의 부하분산이 최소화될 때까지 과부하된 노드를 선택하여 프로세스를 가까운 노드에 이주시킨다. 제안한 균형화 클러스터링은, 가까운 노드에 이주시킴으로써 메시지오버헤드를 감안할 때, 효율적으로 프로세스를 모든 노드에 분산시킨다.
In the ubiquitous healthcare, automated diagnosis is commonly achieved by an agent system to provide intelligent decision support and fast diagnosis result. Mobile agent technology is used for efficient load distribution by migrating processes to a less loaded node which is considered in our design of a ubiquitous healthcare system. This paper presents a framework for ubiquitous healthcare technologies which mainly focuses on mobile agents that serve the on-demand processes of an automated diagnosis support system. Considering the efficient utilization of resources, a balanced clustering for the load distribution of processes within nodes is proposed. The proposed algorithm selects overloaded nodes to migrate processes to near nodes until the load variance of the system is minimized. Our proposed balanced clustering efficiently distributes processes to all nodes considering message overheads by performing the migration to the near nodes.
