이 논문에서는 DMB에서의 주문형 데이터 방송을 위한 새로운 데이터 캐러셀 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 클라이언트로부터 리궤스트를 받으면 서버는 그 리궤스트에 대한 통계치를 이용하여 아이템을 두 집합으로 나눈다. hot 아이템을 한 캐러셀 내에서 여러 번 반복하여 방송하도록 하여 그 아이템에 대한 클라이언트의 대기시간을 줄이도록 하였으며, hot 아이템의 방송회수에 상한선을 두어 cold 아이템의 방송 기회를 늘이도록 하여 클라이언트의 리퀘스트에 대한 응답 성공률을 높이도록 하였다. 모의실험을 통해 캐러셀 기반의 다른 알고리듬과 비교하였을 때 원하는 결과를 얻어낼 수 있었다.
최근에 심층신경망(DNN)을 활용하여 채널 추정, 채널 양자화, 피드백, 프리코딩 과정을 통합하여 모델링하는 연구가 진행되었다. 해당연구는 기존에 이론적으로 어렵던 통합 최적화를 deep learning (DL)을 기반으로 수행하여 기존의 실제 codebook을 활용하는 프리코딩기법에 비해 높은 잠재력이 있음을 보였다. 하지만 기존의 기법은 랜덤하게 정해진 소수의 사용자만을 대상으로하며, 기존의 기법과 다르게 스케줄링이 포함된 환경에는 적응이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 심층신경망기반의 프리코딩기법이 활용가능한 스케줄링 방식을 연구하여 기존의 결과와 비교한다.
Pfair 알고리즘은 다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합을 스케줄링 하는 최적 알고리즘인데, 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 동적으로 결정하는 방법들이 제안되었는데, 이 방법들에서는 최적 퀀텀을 구하기 위해 순차 탐색을 해야 되는 경우가 많이 발생하였다. 본 논문에서는 개선된 도달 함수를 이용하여 최적 퀀텀을 보다 빠르게 구할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다.
자동차 전장 시스템에는 여러 개의 전자 제어 장치에 시간 제약성을 갖는 다수의 응용프로그램들이 탑재되어 안전하게 수행될 수 있는 방법이 제공 되어야 한다. 본 논문은 자동차 전장용 실시간 운영체제 규격인 AUTOSAR에서 실시간성 태스크의 스케줄링시에 각 태스크의 마감시간을 준수할 수 있는 효율적인 스케줄링 기법은 제시하고, 타이밍 보호 메커니즘을 적용하는 방안을 제안한다. 고정 우선 순위나 동적 우선순위 태스크의 유연한 마감 시간 보장하기 위한 동적 비선점 알고리즘과, 오류 발생에 대한 실행 시간 모니터링 가능 위치를 제시하고, AUTOSAR 타임 보호 매커니즘 구현 방안을 제시하였다.
데이터센터 네트워크의 자원을 효율적으로 활용하여 플로우들의 지연시간을 줄이기 위해서는 플로우 단위의 스케줄링보다는 패킷단위의 스케줄링이 적합하다. 따라서 최근에는 데이터센터 네트워크의 다중경로를 활용하여 패킷단위로 스케줄링을 수행하는 방식이 많이 제안되었다. 그러나 이로 인해 발생하는 순서 바뀐 패킷들이 표준 TCP 성능에 미치는 부정적인 영향을 줄이기 위해, 대부분의 방식들은 TCP 아래 계층에서 순서를 다시 맞추는 등의 보완방안을 필요로 한다. 본 논문에서는 데이터센터 네트워크의 대표적인 전송계층 프로토콜인 DCTCP가 다중경로상의 패킷단위 분산과 함께 사용될 때 어떤 성능을 보이는지 모의실험을 통해 조사한다. 모의실험 결과는 DCTCP가 큐의 길이를 짧게 유지할 수 있지만 혼잡신호에 따라 혼잡윈도우를 줄이는 방식 때문에 오히려 공평성 등의 측면에서는 기존 TCP보다도 낮은 성능을 가짐을 보여준다.
Wi-Fi 메쉬 네트워크는 IEEE 802.11 표준을 기반으로 노트북, 스마트폰 등의 무선 단말에 인터넷 연결을 제공하기 위한 무선 다중 홉 네트워크이다. Wi-Fi 메쉬 네트워크에서는 무선 채널의 방송 특징으로 인해 발생하는 간섭(Interference) 때문에 프레임 충돌 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 프레임 간섭을 미연에 방지하는 스케줄링 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안하는 방법은 각각의 무선 채널에서 간섭 조건을 만족하는 링크 조합을 결정하고, 이를 통하여 Wi-Fi 메쉬 네트워크의 프레임 전달 수율(Throughput)을 극대화함을 목표로 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제시하는 스케줄링 MAC 프로토콜이 기존에 알려진 CSMA/CA 기반의 MAC 프로토콜에 비해 수율을 50 % 이상 향상함을 보인다.
이동 컴퓨팅 환경은 협소한 대역폭. 전력공급의 한계성, 그리고 무선통신망의 낮은 신뢰성 등의 제약사항을 갖고 있다. 이동 컴퓨팅 시스템은 제한된 대역폭의 효율적인 사용과 거래의 수행성능을 향상시키기 위한 비용 효과적인 거래 스케줄링 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 캐슁과 방송기법을 사용하는 이동 컴퓨팅 환경에서 이동 클라이언트의 갱신 연산이 가능한 경우에 캐쉬 데이터의 현재성과 상호 일관성을 만족할 수 있는 거래 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 기법은 이동 클라이언트에서 사용하는 캐쉬에 있는 데이터에 대한 유효성을 각 데이터의 동적인 갱신 비율을 기준으로 하여 결정한다. 동적 갱신 비율의 도입은 거래의 철회율을 낮추어 제한된 대역폭의 사용과 서버의 부하를 줄여 시스템의 성능을 향상시킨다.
인터넷 실시간 방송 시스템 중에서 특히 각광을 받고 있는 카메라 원격조정이 가능한 웹 카메라의 경우 다수의 클라이언트가 웹 카메라의 서버에 접속하여 서비스를 요구하므로 스케줄링 기법이 중요시된다. 그러나 기존의 FIFO(First In First Out) 또는 SDF(Shortest Distance First) 스케줄링 기법을 사용할 경우 서비스 요구에 따른 카메라 이동거리의 최소화와 사용자에 대한 공정성 유지측면은 모두 만족하지 못했다. 본 연구에서 제시하고 있는 2D(2-Dimensional)스케줄링기법을 사용할 경우 FIFO 스케줄링 기법에 비해 카메라의 이동거리가 크게 줄어들었으며, SDF 스케줄링에 비하여 특정 Request의 기아현상이 발생하지 않았다. 따라서 2D스케줄링 기법을 원격 조정 가능한 웹 카메라 시스템에 도입 할 경우, 사용자의 서비스 요구에 따른 카메라 이동 거리의 최소화와 사용자에 대한 공정성을 동시에 만족시켜 주므로 사용자에 대한 요구 만족도와 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
최근 클라우드 시스템에서 병렬가속기를 사용하는 사례가 늘면서 가속기 내에서 멀티태스킹을 통해 자원 이용률을 높이는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 병렬가속기 내 자원 사용 패턴을 컴퓨팅 중심과 메모리 중심으로 분류하여 워크로드를 배치하는 방식이 자원 이용률 측면에서 충분한 효과를 나타내지 못함을 보이고, 워크로드별 상세 자원 이용률에 기반한 새로운 스레드 블록 스케줄링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 방식과 달리 프로파일링과 스케줄링을 분리하여 스케줄링시의 오버헤드를 줄이고 병목 자원이 일치하지 않는 워크로드들을 최대한 중복 배치하여 자원 이용률을 높인다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 기법이 병렬가속기의 처리량을 평균 130.6%, 최대 161.4%까지 개선함을 보인다.
클러스트-트리 무선센서네트워크에서 비콘활성화 모드일 때 비콘 충돌은 아주 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 비콘 충돌 현상을 회피하고 네트워크 확장성을 제공하기 위하여 멀티채널 시분할 스케줄링 기법을 제안한다. 코디네이터는 할당된 채널들과 타임슬롯들에 대한 정보를 포함하고 있는 비콘프레임을 방송하는 역할을 한다. 이를 통해 새로운 노드는 자신의 채널과 타임슬롯을 결정하게된다. 제안 방식의 성능을 전형적인 지그비 방식과 비교한다. 제안 방식은 클러스트 트리 무선센서네트워크상에서 비콘 충돌을 방지하고 네트워크 확장면에서 효과적으로 구성이 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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