멀티미디어 데이터는 연속적이고 대용량이며 실시간 특성을 가지고 있으므로 주문형 비디오(VOD)를 서비스하는 멀티미디어 서버에서는 잦은 디스크 입출력 및 프로세서와 디스크 사이의 속도 차이로 인한 시스템 성능 저하가 발생한다. 따라서 멀티미디어 데이터에 대한 디스크 접근을 줄이는 효율적인 버퍼 관리가 필요하다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버에서 연속적이고 실시간 특성이 있는 비디오 데이터를 대상으로 버퍼의 적중률을 높여 디스크 접근을 줄이고, 동시에 서비스 받는 사용자수를 늘리며 시스템 전반에 걸친 버퍼 이용도를 높이는 버퍼 관리 방법에 대하여 연구한다. 이를 위해 여러 가지 자원 관리 알고리즘 및 정책변화에 대한 시뮬레이션을 통하여 다양한 환경하에서의 각 알고리즘의 성능을 비교 분석한다.
IPTV VOD 서버에 관계된 연구는, 궁극적으로 디스크 성능, 버퍼 사용도 그리고 네트워크 대역폭 등 서버의 주어진 자원 한계 아래에서 얼마만큼 사용자의 수를 최대화 하느냐에 주된 관심이 되고 있다. 최근 IP 멀티캐스팅 대신에 각광을 받고 있는 오버레이 멀티캐스팅 기법은 네트워크 응용계층의 서비스로써, 서버의 자원 활용과 네트워크의 대역폭에 대한 비용 면에서 유리하다. 본 논문에서는 효율적인 멀티미디어 서비스를 위하여 오버레이 멀티캐스팅 환경에서의 스토리지 파티션 정책을 제안한다. 시뮬레이션 해본결과 표준 방식보다 서비스 수와 서비스 처리시간에서 약 23% 정도 향상 성능을 보였는데, 이는 서비스 사용자의 수를 증가 시키는 문제와 밀접한 관련이 있다.
산업용 IoT (IIoT)는 최근들어 제조 시스템의 중요한 구성 요소로 간주된다. IIoT를 통해 시설에서 감지된 데이터를 수집하여 작동 조건을 적절하게 분석하고 처리한다. 여기서 비정상적인 데이터는 전체 시스템의 안전성 및 생산성을 위해 신속하게 탐지되어야한다. 기존 임계 값 기반 방법은 임계 값 미만의 유휴 오류 또는 비정상적인 동작을 감지 할 수 없으므로 IIoT에 적합하지 않다. 본 논문에서는 예측 구간과 우선 순위기반 스케줄링을 이용한 분할 선형 회귀 분석을 기반으로 비정상적인 데이터를 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법은 비정상적인 데이터 검출 속도에서 임계치, 일반 선형 회귀 또는 FCFS 정책을 사용하는 기존의 기법보다 우수함을 알 수 있었다.
비용대비 작업 처리의 효율을 위해서는 사용자들의 작업 요구사항에 적절한 자원을 선택하고 요구 작업을 적절한 할당된 자원에 스케쥴링하는 플랫폼이 필수적이다. 또한 이러한 플랫폼은 사용자의 SLA 에 따라 작업 처리 기한 안에 요구 비용 이내로 작업을 처리할 수 있도록 결정을 내릴 수 있어야 하고 요구 작업량의 변화에 따라 즉각 대응을 하기 위하여 실시간적인 결정을 내릴 수 있어야 한다. 이러한 복잡한 결정 사항들을 최적 판단으로 대신 처리해주는 미들웨어로 클라우드 자원 브로커 시스템을 사용할 수 있다. 클라우드 자원 브로커 시스템은 작업 스케쥴링과 자원 프로비저닝 등이 가격, 처리시간에 중요한 선택 및 수행을 한다. 기존의 많은 논문들에서의 작업 스케줄링은 다중 테넌트 정책의 클라우드가 제공하는 사용자들간의 가상 머신 독립에 초점을 두어 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정되도록 처리하는 방식이었다. 이는 병렬화의 정도가 낮은 어플리케이션의 경우 시스템 활용률이 낮아 자원 활용율이 떨어진다. 이를 다수의 작업을 멀티 태스킹, 멀티 스레드의 방법으로 하나의 가상 머신에서 처리하도록 하여 스레드 레벨 병렬화의 이점을 이용해 자원 이용률을 높임으로 효율을 높이고자 한다.
임베디드 시스템의 설계 복잡도가 높아지고, 설계 확인 및 수정 비용이 증가하면서 목표 아키텍처가 결정되기 전, 즉 시스템의 설계 초기 단계에서의 적절한 소프트웨어 검증이 더욱 더 중요해지고 있다. 이러한 초기 단계의 시뮬레이션은 높은 성능을 보이면서도 기능과 타이밍, 하드웨어 아키텍처, 태스크 할당, 그리고 스케줄링 정책 등을 잘 반영해야 한다. 특히 외부와의 시간 의존적인 상호 작용이 있는 경우 이를 반영하는 것은 어려운 문제인데 기존 연구[1]에서는 반복 시뮬레이션을 통해 이를 반영할 수 있도록 하였으나, 시뮬레이션 결과의 수렴 속도에 따라 총 시뮬레이션 시간이 증가한다는 약점이 있었다. 본 연구에서는 시스템의 명세 조건에 따라, 가능한 경우 반복 시뮬레이션을 피하고 단일 시뮬레이션만으로 시뮬레이션 결과를 얻음으로써 시뮬레이션 시간을 크게 단축할 수 있는 방법을 제시하였다. 연구의 결과는 반복 시뮬레이션 예제, 로봇 예제, 센서 네트워크 예제 등의 예제를 통해 검증되었으며 시뮬레이션 성능은 평균적으로 약 2.31 배 향상되었다.
5G 셀룰러 네트워크 하의 언더레이 기법은 매우 전망 있는 자원공유 기법으로써 이 기법은 5G의 서비스 성능향상과 셀룰러 링크와 D2D(Device to Device) 링크 간의 통신 부하를 줄일 수 있는 효과적인 기법이다. 본 논문에서는 gNB(gNodeB)상에서 5G기반의 멀티 클래스 서비스를 수행하는데 있어서 발생하는 자원간섭을 최소화하고, 분석된 간섭의 제어조건에 따라 5G 통신 서비스를 극대화하기 위한 협력적 우선순위 기반의 자원할당 스케줄링 CPRAS(Cooperative Priority-based Resource Allocation Scheduling)기법을 제안한다. 제안된 CPRAS기법은 각 디바이스들에 대한 통신 자원을 최적화하며, 5G의 통신에 필요한 서비스 요청과 네트워크의 현재 상태에 따라 자원할당을 최적화한다. 또한 제안된 기법은 gNB하의 셀룰러 링크와 D2D링크 간의 자원간섭을 최소화함으로써 기가급의 서비스를 보장하는 기능을 제공한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 Pure cellular기법과 Force cellular기법에 비해서 더 나은 시스템 성능을 보였으며, 특히 우선순위가 높고 UE(User Equipment)들 간의 협력이 높을수록 자원간섭 제어가 효과적임을 보인다.
NVOD의 초기 대기시간을 없애는 방법으로 패칭이라는 방법이 있었다. 그 방법은 시간 분할의 NVOD 서비스에만 적용이 가능하였다. 그러나 데이터 분할의 NVOD 방식이 시간 분할의 NVOD 보다 대기 시간이 작거나 서버의 대역폭을 적게 사용하는 것으로 알려져 있어서, 패칭을 데이터 분할의 NVOD에 적용하면 보다 효율적인 서비스가 가능할 것이라 예상된다. 그러나 그러한 시도는 아직 없었다. 본 논문에서는 데이터 분할 NVOD에 패칭을 결합하여 시간분할 보다 더 적은 대역폭을 사용하면서 초기 대기시간을 없게 하여 참 VOD 서비스가 가능한 새로운 VOD 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 또한 패칭에 의 한 클라이언트의 버퍼링에 필요한 스토리지 부담 요소를 NVOD 스케줄링의 데이터 분할 정책에 흡수해 클라이언트 자원의 추가 부담 없이 참 VOD 서비스가 가능하도록 해 클라이언트의 자원 제약이 있는 경우에도 적용 가능하다.
이 논문은 QoS (Quality of Service) 네트워크 서비스를 위한 우선순위 방식의 스케줄링에서, 각 서비스 레벨의 가격을 정하는 문제를 분석한다. 특히 본 논문에서는 균형 분석 (equilibrium analysis)에 근거한 가격정책의 문제점을 파악하는 것에 중점을 둔다. 균형분석은 다음과 같은 두 가정하에 이루어진다. 첫째, 각각의 사용자들이 시스템 전체에 미치는 영향은 극히 미약하여 무시할 수 있다. 둘째, 사용자들은 전체 시스템 상태에 대한 최신의 정보를 알고 있다. 그러나 이러한 가정들은 실제 상황을 정확하게 반영하지 못하는 경우가 종종 있고, 따라서 균형분석에 의한 가격의 결정은 문제점이 있다고 본다. 본 논문에서는 시스템 작동상황을 분석하기 위해 '동적모델'을 개발하고, 이를 이용하여 현존하는 균형분석 방법의 정확성을 평가하였다. 연구결과에 의하면 균형분석은 실제적인 환경에서의 시스템의 작동 현황을 정확하게 반영하지 못하는 경우가 많은 것으로 나타났다.
다양한 과학 분야에서 대규모의 계산집중적인 어플리케이션들이 많은 그리드 자원을 활용해감에 따라 그 실행 관리와 제어의 어려움도 증가하였다. 어플리케이션의 반복되는 실행으로 축적된 작업 이력을 참조하여 어플리케이션의 특성을 파악하고 그리드 자원 선택 정책을 결정하였다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경과 이를 활용한 어플리케이션의 이력을 분석하기 위해 통계적 기법인 PBDF(Plackett-Burman with Fold-Over)계획법을 적용하였다. PBDF는 그리드 환경과 어플리케이션에서 주요한 요인들을 파악하고, 그것들이 얼마만큼 영향을 미치는 가를 수치화한다. 영향력 큰 요인은 작업 이력에서 참조 프로파일을 찾고 적절한 자원을 선택하는데 사용하였다. 응용의 수행 결과를 다시 작업 이력에 포함시키고 인자의 신뢰도를 조정하였다. 본 연구는 항공우주 연구 그리드의 작업 이력을 분석하여 적응형 자원 선택 알고리즘을 제안하였다. 주요한 요인들의 영향력을 계산하고 자원 선택 정책에 반영하는 실험을 하였다. 또한, 수행이 끝난 후 인자의 신뢰도를 평가해 그리드 환경 변화에 적응하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 오류가 빈번한 그리드 환경에서 자원 선택 기법을 평가하기 위해 다양한 시나리오에서 그 적응력을 실험하였다.
효율적인 전력관리는 모바일 휴대용 제품 시장에서 중요한 경쟁력 중의 하나이다. 본 논문은 전력을 미리 예측하는 방법으로 실행중인 응용프로그램의 sleep 상태를 이용하는 Energy-Aware Scheduling policy(EASY)를 제안한다. 기존 대기 모드에서 전력소모를 줄이는 방법과의 차이점은 응용프로그램들이 얼마나 오랫동안 스케쥴러에서 sleep 상태에 있었는지를 검사하여 각 응용프로그램들의 동작 상태를 결정한다. EASY 기법은 측정된 sleep 시간을 기준으로 현재의 작업량에 맞는 적정한 CPU 클럭 주파수를 정하고, 다음 작업량의 적정한 CPU 클럭 주파수를 예측함으로서 동작 상태에서 전력 소모를 줄일 수 있다. 실험 결과 기존의 대기모드를 이용한 전력관리 기법과 비교하여 평균적으로 10-30%의 전력소모를 줄임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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