본 논문에서는 P2P 라이브 스트리밍 시스템에서 각 재생 구간에 속한 피어들의 버퍼링 데이터 중복 정도에 따라 버퍼링 구간의 길이를 적응적으로 조절하여 성능을 향상시키는 버퍼링 기법을 제안한다. 이를 위해 피어들의 재생 시점에 따라 피어들을 그룹핑한 후 해당 그룹에 속한 피어 수에 따라 그룹 내 피어들의 버퍼링 구간의 길이를 결정한다. 즉, 해당 그룹 내에서 이웃 피어들과의 중복해서 버퍼링되는 데이터가 많은 경우에는 버퍼링 구간의 길이를 감소시키는 반면 중복되는 버퍼링 데이터가 상대적으로 적은 경우에는 각 피어의 버퍼링 구간의 길이를 증가시킨다. 마지막으로 시뮬레이션 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 버퍼링 기법이 기존의 메시 기반의 P2P 시스템에서 사용되는 고정 크기 버퍼링 기법에 비해 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보인다.
이 논문에서는 추상 그래프 기반의 경로 탐색 알고리즘에서 탐색된 경로의 비용이 증가하는 문제점을 보완하기 위해 탐색 영역 확장 기법들을 제안한다. 제안하는 기법들은 버퍼링 셀을 추출하여 유효 셀과 함께 탐색 영역으로 설정하는 기법으로, 단순 버퍼링 기법, 속력 제한 버퍼링 기법, 거리제한 버퍼링 기법을 제안하고 성능 평가하였다. 단순 버퍼링 기법은 유효 셀의 인접 셀들을 버퍼링 셀로 추출하며, 속력 제한 버퍼링 기법과 거리 제한 버퍼링 기법은 단순 버퍼링 기법을 통해 추출된 버퍼링 셀을 속력과 거리에 대해 제한하여 임계값을 미치지 못하는 버퍼링 셀을 제외하는 기법이다. 성능 평가 결과 탐색 영역을 확장함으로써 탐색된 경로의 비용을 줄일 수 있었다. 제안한 기법은 경로탐색, 물류관리 등 텔레매틱스 응용 서비스의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
무선 환경에서 모바일 호스트는 네트웍 사이를 이동할 때에 핸드오프를 수행해야 한다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경의 IP 멀티캐스트 전송 기법에서 핸드오프 중에 발생하는 패킷 손실을 줄이기 위한 버퍼링 기법을 제안하였다. 기존에 제시된 방법들은 모바일 노드의 핸드오프 동안 전송되어지는 패킷들을 이동 전에 서비스 해주는 FA가 버퍼링 하여핸드 오프 후에 전달해주거나, 핸드 오프 동안 이동 전ㆍ후의 FA 모두에게 멀티캐스트 하도록 하고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법과는 달리 모바일 호스트가 네트웍들의 오버랩영역으로 이동하게 되면 버퍼링 수행 여부를 결정하고, 판단 결과에 따라 직접 버퍼링을 수행함으로써 핸드 오프 시 발생 할 수 있는 패킷 손실을 줄이도록 하고 있다. 이는 버퍼링 된 패킷의 포워딩 시간을 최소로 할 뿐 아니라 불필요한 버퍼링을 방지 할 수 있다.
본 논문에서는 채널상태에 동적으로 최적화한 HLS(Http Live Streaming)의 비트 율에 따라 전송하기 위해 적응 버퍼링을 제안하였다. 이러한 스마트 OTT(Over The Top) 플랫폼은 서버와 클라이언트 사이의 통신망 대역폭 용량을 분석하였다. 이를 위해 다중 비트율과 대역폭 조절기(resolution) 사이의 비디오 스트림의 전송속도를 조정하도록 설계하였다. 이러한 적응 버퍼링은 기본적인 HLS 버퍼 구조에 2개의 버퍼를 추가한다. 적응 버퍼링은 이전 채널과 다음 채널을 지속적으로 버퍼링을 한다. 제안한 스마트 OTT 플랫폼의 적응 버퍼링은 단일 버퍼링의 정적 HLS 방식 보다 우수하다. 이러한 방식은 HLS 사용자가 가용 통신망 속도를 분석함으로서 스마트 OTT 단말의 적을 버퍼링 속도를 조절 할 수 있기 때문이다. 이로서 스마트 OTT가 비트 율을 동적으로 최적화함으로서 라이브와 VOD 형태의 비디오를 전송하도록 구축하였다. 세그먼트 형식의 H.265 MPEG-2 TS 비디오정보인 m3u8 파일을 활용함으로서 HLS의 서버가 통신망 상황에 맞게 연동할 수 있으며, PLC(Power Line Control) 전송과도 연동할 수 있다.
버퍼링은 근접 관련 공간분석에서 흔히 사용되는 기능의 하나이다. 버퍼링은 불가피하게 새로운 다각형을 생성하게 되는데 이는 버퍼전 객체의 주변에 볼을 굴려서 얻어지는 외곽선으로부터 생성된다. 버퍼링 과정에서 버퍼전 객체 상에 존재하는 오차는 새로이 생성된 다각형인 버퍼 후 객체로 전파된다. 본 논문에서는 버퍼링 연산의 시행시 이와 같은 오차의 전파양상을 선험 프로젝트에 기반하여 분석하여 보았다. 이를 위해 두개의 자료모델인 다중선과 스플라인 곡선모델이 이용되었다. 두 모델을 이용하여 버퍼전 객체상의 오차를 분류하고, 수학적으로 정의하고, 측정하여 보았다. 측정을 위한 선험 프로젝트의 대상은 미국 위스콘신주에 있는 호수의 경계로 하였다.
IP 네트워크에서 에너지 절약을 위한 한 가지 방안으로 적응적 버퍼링 기법을 적용한 버스트 패킷 구성 및 그의 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문은 IP 네트워크의 ingress 라우터에서 버스트 스트림 패킷을 구성할 때, 에너지 절약을 위한 패킷 버퍼링 구간 결정 방법에 대해 검토한다. 특히 ingress 라우터의 입력 단에서 에너지 절약 효율을 높이기 위해 버스트 스트림 패킷을 만들 때 적응적 버퍼링 구간 및 구현 기법이 요구된다. 본 논문에서는 현재 버퍼링 구간은 과거 버퍼링 구간의 입력 트래픽을 기반으로 결정하는 최선의 적응적 역함수 버퍼링 결정 방식을 제안하고, 그의 에너지 절약과 지연 특성을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 본 논문에서 적절한 역 지수함수를 이용하여 버스트 스트림 패킷 구성을 위한 버퍼링 구간을 결정하면, 에너지 절약 효과의 개선 및 평균 지연 변이를 감소시킬 수 있음을 나타낸다. 이 방법은 다른 방법에 비해 우수한 특성을 가지고 있음을 확인한다. 그리고 제안 방법은 다양한 입력 트래픽 유형에 민감하게 반응하지 않으며, 실용적인 방법임을 나타낸다.
정보통신 기술의 발달로 근래에는 인터넷 방송 서비스가 활성화되었으며 누구든 자유롭게 방송을 제작하거나 청취할 수 있다. 이러한 인터넷 방송을 이용하기 위해서는 PC 를 이용하는 방법이 일반적이지만 오디오 서비스만을 이용할 경우 불편하다. 본 논문에서는 낮은 사양의 시스템에서 인터넷 방송을 청취하기 위한 하드웨어와 소프트웨어 설계 기법 그리고 효율적인 버퍼링 방법을 제안하였다. 제안된 시스템은 8 비트 마이크로 컨트롤러, 32KB 의 메모리, Hardwired TCP/IP Stack 그리고 Hardwired MP3 디코더를 이용하여 설계하였으며 각 작업간의 스케쥴링을 위하여 타이머 인터럽트를 이용하였다. 16KB의 메모리로 몇 가지 버퍼링 기법을 제안했다. 폴링 방식은 가장 보편적인 방법으로 데이터를 전송받는 작업과 음악을 재생하는 작업이 순차적으로 이루어진다. 이 방법은 데이터 전송과 음악 재생을 동시에 할 수 없기 때문에 타이머 인터럽트를 이용한 버퍼링 모델이 사용된다. 두 번째로 메모리를 두개의 블록으로 나누어 한 블록에는 데이터를 저장하고 다른 한 블록에는 데이터를 내보내는 '더블 버퍼링'을 제안했다. 세 번째는 메모리 블록을 여러 단계로 나눈'n-Queue 버퍼링' 기법을 제안했다. 마지막으로 네트워크 상황에 따라서 블록의 개수를 유동적으로 조절하는 '가변 길이 n-Queue 버퍼링' 기법을 제안했다. 이 방법은 네트워크 상황에 따라 메모리의 크기를 유동적으로 할당하기 때문에 메모리 사용률이 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 운영체제를 사용하지 않았기 때문에 TV 나 오디오 등 다른 시스템에 이식이 용이하므로 다양한 기기에 적용이 가능하다.
다중의 연속 미디어 데이타를 출력 마감시간(playout deadline)전에 검색 및 전송하여 자연스럽게 처리하기 위한 가장 효율적인 처리방안은 메모리 버퍼를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 다중 스트림의 데이타 전송 요구 및 해제시의 버퍼 상태를 파악하여 버퍼를 동적으로 할당하고 물리작인 버퍼를 윈도우 크기의 논리버퍼로 분할하여 동적으로 관리하는 매핑관리자를 설계하여 버퍼이용률을 높일 수 있는 방안을 제시하였다. 또한, 서로 다른 소비율로 발생된 여분의 버퍼 공간을 활용할 수 있는 지능적인 선반입 기법과 마감시간을 고려한 전송 스케줄링 기법을 통해 실시간에 동기식으로 다중 미디어 스트림을 전송할 수 있는 동적 버퍼 관리 기법을 제안하였다. 마지막으로, 버퍼의 이용율을 높이기 위해 입출력 주기에 따라 버퍼 공간을 여러 스트림들이 파이프라이닝 방식으로 버퍼를 공유하는 기법과 잔여 버퍼공간의 할당 여부를 결정하기 위한 수락제어 기법을 적용하였다.
본 논문에서는 멀티미디어 어플리케이션의 핵심인 오디오나 비디오와 같은 연속 미디어에서 hiccup의 발생을 최소화시키기 위한 기존의 연속적인 재생, 재생 요구 이동, 복제, N 버퍼링 기술들의 단점을 보완한 완전 연결 버퍼링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 기존의 재생 요구 이동 기술에서 불균형적인 재생 요구 분포에 따라 야기되는 지연 시간을 최소화시키기 위해 그룹, 버퍼, 디스크 사이에 완전 연결을 통하여 하나의 재생 요구에 대해 전체 디스크를 검색할 수 있는 특징이 있다. 향후 제안된 알고리즘은 구체적인 통계적 모델을 제시하여 다양만 재생 요구의 빈도 수에 따른 검증이 필요하다.
최근 임베디드 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 AI와 같은 인공지은 연산을 수행하여 AI 추론 연산의 가속화 및 분산화가 많이 이루어지고 있다. 엣지 디바이스는 임베디드 프로세서를 기반으로 AI의 가속 연산을 위해서 내부에 딥러닝 가속기를 포함하여 가속화시키는 시스템 구성을 하고 있다. 딥러닝 가속기는 복잡한 Neural Network 연산을 위한 데이터 이동이 많으며 외부 메모리와 내부 딥러닝 가속기간의 효율적인 데이터 이동 및 버퍼링이 필요하다. 본 연구에서는 엣지 디바이스 딥러닝 가속기 내부의 버퍼 구조를 모델링하고, 버퍼의 크기에 따른 버퍼링 효과를 분석해 보았다. 딥러닝 가속기 버퍼 구조는 RISC-V 프로세서 기반 가상 플랫폼에 구현되었다. 이를 통해서 딥러닝 모델에 따른 딥러닝 가속기 버퍼의 사용성을 분석할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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