네트워크 코딩은 기본적으로 네트워크의 전송 속도 향상을 목적으로 통신 자원을 효율적으로 사용하는 것이며, 특히 IPTV 서비스와 같은 멀티미디어 데이터 스트림의 전송에 있어서 최대 전송 효율을 얻은 새로운 형태의 정보 전달 기법이다. 네트워크 코딩을 사용함에 있어 전송 범위 내에 속해 있는 노드의 경우 발생되는 overheard의 성능을 개선하기 위해 opportunistic listening에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 opportunistic listening은 네트워크 토폴로지가 확장 될 경우 전송 지연 및 대기 시간이 발생하게 된다. 본 논문에서는 네트워크 토폴로지의 확장으로 인해 발생되는 지연 시간과 전송 대기시간을 줄이기 위해 위치 정보를 기반으로 한 개선된 opportunistic listening을 제안한다.
이 연구는 상수 공정 시간을 갖는 라인생산시스템에서 CONWIP과 DBR이 각각 max-plus 선형시스템의 특수형태임을 밝히고 max-plus 대수에 기반한 안정대기시간 연구결과를 이용하여 CONWIP와 DBR의 성능을 비교 분석하였다. CONWIP의 경우, 생산시스템 내의 체류시간은 DBR의 경우보다 항상 짧다는 사실이 수학적으로 규명되었고 예제를 통해 계산, 비교되었다. 한편 두 경우에서 모두, 애로공정이후 노드에서의 대기시간은 유한버퍼의 크기와 공정의 순서에 무관함을 확인하였다. CONWIP에서는 시스템 내 평균 대기시간 또는 체류시간이 공정의 순서에 무관하지만, DBR에서는 애로공정이 뒤로 갈수록 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 IoT 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달을 위해 큐러닝(Q-learning)에 기반한 다중 대기열 동적 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 정책은 다중 대기열(Multiple queue)의 각 큐가 요구하는 딜레이 조건에 맞춰 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적으로 CPU자원을 분배한다. 또한 각 노드들의 상태를 큐러닝(Q-learning)을 통해 지속적으로 상태를 파악하여 기아상태(Starvation)를 방지한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 기존의 학습 기반 패킷 스케쥴링 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케쥴링 기법이 복잡한 요구조건에 따라 유연하고 공정한 서비스를 제공함에 있어 우수함을 증명하였다.
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 부하상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 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.
클러스터 기반 VOD 서버는 동시에 여러 사용자에게 실시간으로 서비스하기 위해 정교한 부하 분산 기술과 버퍼 관리 기술을 요구한다. 본 논문에서는 클러스터 기반 VOD 서버에서의 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하 분산 방법을 제안한다 제안된 방법은 사용자 요구를 처리하는 VOD 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 전체 부하를 고르게 분산하도록 한다. 또한 동적 버퍼 분할 방법은 동일한 연속미디어에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법이 기존의 방법보다 부하량을 적절히 조절하면서 평균 대기시간을 감소시키고, 각 노드의 처리량도 증가시킨다. 특히, VOD 서버 클러스터가 과부하 상태일 때 제안된 방법이 Generalized Interval Caching에 기반한 부하 분산 방법 보다 약 2배의 우수한 성능을 나타냄을 시뮬레이션을 통하여 입증한다.
이 논문은 대기오염의 심장병에 대한 위험도를 예측하기 위하여 Keras를 활용한 Deep Neural Network Model 시스템을 제안하였다. 연구 데이터로 서울열린데이터광장의 서울시 기간별 시간평균 대기환경 데이터 18,000개의 데이터 셋을 분석하여, 심장병 질병에 미치는 영향에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 각각 8개의 노드를 가진 3개의 은닉층, Sigmoid, Binary_crossentropy, Adam과 Accuracy를 사용했을 때 88.92%의 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 각 지역별 대기오염에 따른 심장병 질병 위험도를 예측하여 유용한 질병 예방의 지표로 활용 가능하다고 사료되고, 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 유해질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 호흡기 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있다는 것에 의미가 있다. 이 시스템을 더욱 발전시킨다면, 마스크 및 공기정화제품 생산기업에게 유용한 정보를 제공하여 기업의 기술개발에 도움이 될 수 있다고 사료된다.
스마트 기기의 발달과 더불어 무선 센서 네트워크의 대용량 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 최적의 채널 선택이 매우 중요한 요인이 된다. 이러한 센서 노드가 사용할 채널이 고정된다면 주파수 부족의 발생과 다양한 환경에서 센서 노드들을 지원하는데 제약이 야기될 수 있다. 본 논문에서는 채널 설정 링크들의 간섭으로 인한 성능 저하를 줄이고 네트워크의 사용 가능한 채널을 찾기 위한 효율적인 채널 검색 방법을 제안하고자 한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 간섭 링크 수가 증가할수록 효율적인 채널을 설정할 수 있고 간섭으로 인한 비컨 패킷 수신 대기 시간을 줄일 수 있음을 보여준다.
무선 센서 네트워크를 이용하여 관심 대상의 출현을 모니터링 하는 응용에서는 동일 사실에 대해 여러 노드로부터 중복된 보고가 이루어져 네트워크 대역폭의 낭비와 관련 노드들의 전력 소모를 야기 할 수 있다. 이 논문에서는 대상을 감지한 각각의 노드로 하여금 일정 기간 동안 대기하면서 보고 제한을 알리는 DRP(Don't Report Packet) 패킷을 수신하지 않는 경우에만 싱크(기지국)로 감지 사실을 보고하는 기법을 제시한다. 제한 깊이가 2인 경우 DRP 전파 비용은 물론, 감지 사실을 알리는 보고 비용 역시 최소가 되어 가장 경제적인 통신이 가능하였다. DRP 전파 깊이를 1로 제한하면 최소 2개의 서로 다른 경로를 경유하는 감지 보고가 가능하여 전달의 신뢰성을 높일 수 있다.
메시지 전달 인터페이스(MPI)는 기존의 다양한 병렬 프로그램 개발 환경을 표준화한 것으로써, 메시지 전달 인터페이스를 기반으로 하는 병렬 컴퓨터 시스템은 응용 프로그램을 수많은 프로세서들에 분산 배치시켜 수행한다. 구성되는 각각의 프로세서 노드들은 연산을 하고 서로 결과를 메시지로 교환하여 수행을 하게 된다. 그러나 병렬 컴퓨터를 구성하는 노드들 중에서 어느 한 노드 또는 작업 중인 프로세스가 고장을 일으킨다면 수행되는 응용 프로그램은 그 동안의 수행 결과를 잃게 되며, 또한 응용 프로그램을 구성하는 모든 프로세스들은 중단될 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존의 MPI에 고장 관리자(Fault Manager) 모듈을 추가함으로써 고장 허용 메시지 전달 인터페이스인 FT-MPI 를 제안한다. 제안한 FT-MPI는 고장 처리를 위한 추가적인 하드웨어 지원이 필요하지 않으며 기존의 MPI 응용 프로그램들이 수정 없이 수행될 수 있다는 장점을 지닌다. 제안한 고장 허용 방법은 프로세스 이중화 기법인 hot-spare 방법을 사용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 FT-MPI가 고장이 발생하더라도 응용 프로그램이 올바르게 수행되며, 고장 허용 기능으로 인한 수행 시간상의 오버헤드는 5%를 넘지 않음을 보인다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 저속 무선개인통신망(LR-WPAN)을 기반으로 센서노드간의 흡간지연을 분석하고 이를 바탕으로 에너지 효율적이고 정확한 데이터 병합을 위한 동적 타임아웃 스케줄링을 제안한다. 제안기법은 흡간지연의 특성을 이용하여 애플리케이션이 요구하는 데이터 정확도를 만족하는 타임아웃을 무선 채널의 특성과 채널을 공유하는 노드의 수를 고려하여 결정한다. 제안 기법에서의 타임아웃은 기존의 데이터 병합 기법에서 타임아웃으로 사용했던 흡간지연의 최대값보다 훨씬 작으므로 센서노드의 메시지 대기로 인한 에너지 소모를 상당부분 줄일 수 있다. 또한, 응용애플리케이션이 요구하는 패킷의 수신률을 보장함으로써 데이터 병합의 정확도 유지할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 동적 타임아웃 스케줄링 기법은 기존 흡간지연의 최대값을 타임아웃으로 사용하는 것 보다 에너지소모 측면에서 30%이상의 성능향상을 보였고 데이터 정확도의 성능저하는 거의 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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