본 논문에서는 TV 화이트 스페이스(TV white space, TVWS)에서 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 기반 비인가 사용자의 파워 할당 기법을 제안한다. 비인가 사용자는 TVWS를 사용할 때, 시간 도메인에서 TVWS의 파워 제약조건을 충족시키기 위해 전송 파워를 조절해야 한다. TDM(time division multiplexing) 혹은 FDM (frequency division multiplexing)과 달리 OFDM은 시간 도메인에서 높은 PAPR(peak-to-average power ratio)을 가지기 때문에, 기존의 비인가 사용자의 파워 할당 기법이 TVWS에 적용될 경우 TVWS의 파워 제약 조건을 충족시킬 수 없게 된다. 그러므로 본 논문에서는 OFDM의 높은 PAPR값을 제어하여 순시적으로 TVWS의 파워 제약 조건을 만족시킬 수 있는 새로운 파워 할당 기법을 제안한다. 또한, 이를 기반으로 OFDM 기반 비인가 사용자의 용량을 닫힌 형태(closed form)로 분석한다. 이에 따르면, 부반송파의 개수를 줄일수록 용량을 향상시킬 수 있다. 모의실험을 통해서, 비인가 사용자의 용량은 부반송파 개수가 작아질수록, 비인가 사용자의 송신단-수신단 간 채널 평균값이 커질수록 증가하는 것을 보여준다.
고속의 멀티미디어 서비스를 요구하는 추세에 따라 대역폭 효율이 높은 다중 사용자 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 자원 할당 방법에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다중 사용자 OFDM 시스템에서 제한된 자원을 이용하는 자원 할당 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존 알고리즘에 비하여 간략화된 채널 상태 정보(CSI: Channel State Information)를 사용하면서 전체 데이터 전송률을 최대화하는 부반송파 할당 알고리즘이다. 간략화된 CSI 구조를 사용하기 때문에 각 사용자의 정확한 정보를 알 수 없지만, 사용자의 최소 요구 데이터 전송률, 평균 채널 이득 정보를 이용하여 QoS를 만족시킬 수 있는 사용자의 후보를 정하여 부반송파를 할당한다. 결과적으로 기존의 방식에 비해 적은 채널 정보를 사용하여 더 많은 사용자에게 QoS를 만족시킬 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
본 논문에서는 다양한 이동환경에 따른 기지국에서의 전력제어에 의한 위치검출 및 등록, 관리기능, 핸드오프 등과 같은 여러가지 기능들 중 사용자 단말에 대한 이동성을 보장하여 사용자가 자신의 기지국을 벗어난 경우에도 중단 없는 서비스 제공이 가능하도록 해주는 핸드오프 절차와 기법에 대해 고찰한다. 또한 BSA(Basic Service Area)에 독립적으로 분산되어 있는 이동단말들을 대상으로 기존의 방식에서의 자원할당방식을 고찰한다. 본 논문에서는 외국에서의 연구사례를 고찰하여 상대적인 비교를 토대로 사용자 단말에 이동성을 보장하며, 또한 이용률을 극대화시키기 위한 동적자원 할당이 가능한 VCT, NCNR 방식을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅 시장과 클라우드 기반 가상화 기술이 꾸준한 성장과 함께 지속적으로 인기를 얻으며 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 가상화 기술 중 하나인 데스크톱 가상화의 실행 속도 개선을 위해 컨테이너 기반 VDI 시스템을 제시하였고 사용자 워크로드 기반 자원 할당된 컨테이너를 제공하기 위해 사용자 워크로드 패턴에 따른 Preset 자원 결정 과정을 제시한다. 또한, Preset 자원이 할당 된 컨테이너를 생성과 사용자 워크로드 맞춤형 컨테이너를 제공하기 위한 기반으로 VDI 컨테이너의 자원 사용량 데이터를 K-means 알고리즘을 사용하여 군집 분석을 수행하였다.
계산과학분야에서 컴퓨팅자원을 사용하는 사용자들은 수천 개의 CPU 규모의 클러스터단위로 컴퓨팅 자원을 사용한다. 자원의 크기에 따라 작업 실행 시간이 줄어들기 때문에 사용자들이 정확하고 빠른 연구결과를 얻기 위해서는 많은 컴퓨팅자원이 필요하다. 하지만 컴퓨팅자원의 한계와 비용의 문제로 모든 사용자들이 원하는 자원을 할당 받지 못한다. 본 논문에서는 컴퓨팅자원을 가상머신 클러스터 단위로 제공하는 방법과 자원의 낭비를 줄이기 위한 가상머신 동적 할당방법을 구현하였다.
최근 정보통신기술은 통신서비스의 공급자들이 개별적으로 구축하여 운영하고 있는 네트워크 시스템에 일관된 자원 및 네트워크의 보안 체계 구축을 도입하고 있다. 그래서 다양한 접속망을 통하여 멀티미디어 통신서비스를 수행한다. 따라서 본 논문에서는 초고속 통신망에서의 DHCP 프로토콜을 기반으로 한 IP 할당 방법을 알아보고, 이를 이용하여 유동 IP를 할당받아 xDSL모뎀, AP, 사용자 PC 등의 부팅 순서에 따라 IP 할당의 성공 또는 실패가 발생할 수 있는 경우를 분석하여 사용자에게 최적의 서비스품질을 제공하고자 한다.
클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서버에서 제공되는 자원을 이용하여 사용자에게 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공된다. 클라우드 서비스 환경 구축을 제공하는 유칼립투스에서 사용되는 라운드로빈, 그리디, 파워세이브 등의 가상머신 할당 기법은 자원들을 같은 성능으로 판단하고 사용여부만으로 가상머신을 할당할 노드를 선택하기 때문에 노드의 공정한 사용이 가능하다. 그러나 다른 성능의 자원을 고려하지 않아 자원 사용의 효율성이 결여되었다. 본 논문에서는 가상머신이 최적의 노드에 할당하기 위해 다양한 성능의 노드들을 미리 분석하고 조건에 가장 적합한 노드에 가상머신을 할당하여 사용자에게 제공하는 가상머신 할당 기법을 제안한다. 시스템이 시작되면 노드들의 성능이 분석되어 데이터베이스에 저장되고 이를 바탕으로 가상머신은 노드에 할당된다.
클라우드 컴퓨팅에서 IaaS(Infrastructure-as-a-service)는 서버, 스토리지, 네트워크 등을 가상화 환경으로 만들어 활용할 수 있도록 하는 서비스이다. 이러한 서비스를 통해 기업들은 초기 인프라 비용을 절약하는 등의 장점을 얻을 수 있기 때문에 많은 관심을 가지고 사용하고 있다. 이러한 사용자들의 증가로 물리적인 자원을 바로 증가시키는 대신 가상머신을 통한 자원의 할당을 좀 더 효율적으로 하는 것에 중점을 두게 되었다. 본 논문에서는 기본적으로 사용되는 자원 할당 기법들과 발전되어 제안된 기법 등 5가지 스케줄링 기법을 비교 및 분석한다. 여러 상황에서 각각의 기법은 장점과 단점을 가진다. 분석 결과를 바탕으로, IaaS를 제공하는 기업에서는 사용자들의 편의와 자신들의 상황에 맞는 자원 할당 스케줄링 기법을 선택할 수 있다.
본 논문에서는 제한된 자원 하에서 최대한 많은 사용자의 QoS를 만족시키면서 전체 데이터 전송률 및 스펙트럼 효율을 최대화 하는 부반송파 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저, BER, 사용자의 최소 요구 데이터 전송률, 채널 이득정보를 이용하여 서비스를 받을 수 있는 사용자들의 후보를 미리 정하여 보다 안정적인 서비스가 이루어질 수 있도록 하였으며, 그 다음, 그 후보 사용자에게 부반송파를 할당하고, 전송 가능한 전체 데이터 율의 감소가 최소화되도록 재 할당한다. 제안된 부반송파 할당 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 더 많은 사용자를 지원하며, 우수한 성능의 스펙트럼 효율 및 전체 데이터 전송률을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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