본 연구에서는 만 5-6세 아동들의 타인-타인 또는 자신-타인 간 자원 분배 결정에 수혜자의 소속집단(내집단 대 외집단)이 영향을 미치는지를 검증하였다. 실험 1에서는 아동이 자원 분배의 수혜자가 되지 않고 친구(내집단)와 낯선 아동(외집단)에게 스티커를 나누어주는 분배자의 역할만을 수행한 게임을 진행하였다. 이 때 아동은 낯선 아동보다 친구에게 더 많은 스티커를 나누어주었고, 이는 아동 자신이 분배의 이해 당사자가 아닌 경우에는 내집단에게 더 호의적으로 분배를 한다는 것을 보여주었다. 실험 2에서 아동은 상대방이 친구 혹은 낯선 아동인 상황에서 자기 자신과 상대방에게 스티커 10개를 분배하는 게임에 참여하였다. 이러한 자기-타인 분배 상황에서 아동들은 상대방이 내집단 또는 외집단 구성원인지에 관계없이 이기적인 분배를 하는 양상을 보였다. 이는 자기 자신이 자원 분배의 당사자가 되었을 경우에는 내집단을 선호하는 경향성을 나타내지 않았음을 보여주었다. 본 연구는 기존 성인 연구에서 관찰되어온 자원 분배 행동에서의 내집단 편향의 발달 과정에 대한 추가 자료를 제공한다.
본 논문에서는 인터넷 종단 호스트에서 공유 자원의 대역폭 제약조건과 종료시한 제악조건 모두를 만족시킬 수 있는 자원 할당 구조를 제안한다. 제안된 구조는 두 단계로 구성된다. 상위 단계에서는 비례 분배 스케줄러(proportional share scheduler)인 EFT-C/D (Earliest Finish Time Credit/Debit) 스케줄러가 수행된다. 이 스케줄러는 CPU와 같은 시분할 공유 자원을 하위 단계 스케줄러들에게 지정된 비율로 분배하는 역할을 한다. 그리고 하위 단계에서는 서로 다른 시간 제약조건이 부여된 태스크들을 스케줄링 하기위해 다양한 실시간 스케줄러가 수행된다. 본 연구의 주요 성과는 두 가지로 요약된다. 첫째, 이상적인 GPS (Generalized Processor Sharing) 서버와 거의 동등한 수준으로 자원을 공평하게 분배하는 EFT-C/D 알고리즘을 개발하였다. 둘째, 하위 단계에서 수행되는 EDF 스케줄러에 대해 이용율(utilization)에 기반한 스케룰링 가능성 분석 방법을 개발하였다. 이 방법은 주어진 태스크 집합에 대해 단순히 이용율만을 계산하여 스케줄링 가능성을 판별할 수 있다. 따라서 새로운 태스크가 생성될 때 수락 여부를 시스템 수행 중에 제어할 수 있는 장점이 있다.
상황 인지 컴퓨팅에서 상황정보 추론 기능은 상황정보 관리를 위해 중요한 기능 중의 하나이다. 상황정보 추론 기능은 하위 레벨의 상황정보들로부터 사용자의 상황을 나타내는 상위 레벨의 상황정보를 제공한다. 인프라 기반 지능형 공간에서 중앙 집중 형의 상황정보 관리 시스템은 상황정보 추론을 위한 자원 소모를 고려할 필요가 없었다. 하지만 자원이 제약된 장치들로만 구성된 개인 지능형 공간에서는 공간 내 전체의 자원 소모뿐만 아니라 상황정보 관리자 역할을 하는 장치 (coordinator)들의 자원 소모가 최소화 되어야 한다. 본 논문에서는 중앙 집중적인 상황정보 추론 작업을 분배하여 개인 지능형 공간 내의 다른 장치들에게 작업을 분산시키는 상황정보 추론 작업 분배 기법을 제안한다. 제안된 분배 기법은 건강정보, 환경정보, 지리정보 같이 상황정보가 자주 발생하는 환경에서 더 효율적이다. 상황정보 추론작업을 분배 함으로써 상황정보 추론을 위한 개인 지능형 공간의 전체의 처리량을 크게 증가시키지 않으면서 코디네이터의 처리량을 줄일 수 있다. 본 논문의 작업분배 기법은 상황정보 추론의 역할을 하는 코디네이터와 분산된 로컬 상황정보 추론기능을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 상황정보 추론 기능을 개인 지능형 공간을 구성하는 장치들에 각각 구현하고 상황정보 추론을 위한 처리부하를 측정하여 제안된 기법의 실행 가능성을 보였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 주변의 센서로부터 각종 컨텍스트 정보를 입력받아 사용자를 식별하고 필요한 자원을 분배하는 과정이 중요하다. 하지만 사용자 식별 및 자원 분배 과정에서 특정 사용자에 의해 자원의 독점 현상이 발생되기 때문에 다른 사용자들에게 효과적으로 자원을 분배할 수 없다. 이를 위해 센서와 자원의 공유에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 휴대용 모바일 장치에서 사용자의 컨텍스트 인식과 자원의 공유를 위하여 P2P 방식을 적용한 지능형 P2P 모바일 에이전트를 제안한다. 제안하는 구조는 사용자 주변의 센서와 서비스 자원을 공유함으로써 특정 자원에 대한 독점성을 제거하고, 효과적인 사용자 컨텍스트 인식 및 서비스 지원을 목적으로 한다.
이중 연결 네트워크(Dual Connectivity Network)는 소몰 셀 기지국(SBS: Smallcell Base Station)의 제한된 자원 문제와 간섭 문제를 완화하기 위해 스몰 셀 기지국과 매크로 셀 기지국(MBS: Macrocell Base Station)이 협력하여 서비스를 지원하는 기술이다. 하지만 이중 연결 네트워크 역시 한정된 자원을 분배해주는 기술이기 때문에 자원 할당 방식은 매우 중요한 문제이다. 그래서 본 논문에서는 이중 연결 네트워크에서 효율적이고 공정한 자원할당을 위해 일반화된 강한 포부 협상 해법(GTABS: Generalizing Tempered Aspiration Bargaining Solution)과 굽타 리빈 협상 해법(GLBS:Gupta and Livne Bargaining Solution)을 이용한 두 단계 자원 분배 알고리즘을 제안한다. 단계 자원 분배 알고리즘은 다음과 같다. 첫 번째 단계인 그룹 자원 분배 알고리즘에서는 GTABS를 이용하여 각 기지국의 무선 자원을 실시간 그룹과 비 실시간 그룹에게 효율적으로 할당한다. 두 번째 단계인 사용자 자원 분배 알고리즘에서는 GLBS를 이용하여 각 그룹으로 나누어진 자원을 각 그룹의 사용자들에게 최적으로 할당한다. 이러한 두 단계 자원 분배 방식은 5G 무선 자원을 최적으로 할당하여 네트워크 시스템 성능 최대화와 사용자 만족도를 동시에 보장한다. 마지막으로 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안된 방식이 서비스 요청 증가에 따라 전체 시스템 처리량, 공정성, 통신 장애율 측면에서 비교 방식들 보다 모두 10% 이상의 효율성을 입증했다.
육상의 셀룰러 네트워크와 같이 수중에서도 기지국을 통해 유입되는 트래픽 양에 따라 적응적으로 기지국의 백홀 자원을 할당하여 전체 네트워크 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 수중 셀룰러 통신 네트워크가 필요하다. 본 논문에서는 수중 셀룰러 통신 네트워크에서 기지국에 유입되는 트래픽에 비례하여 기지국의 백홀 자원을 할당하는 자원분배 프로토콜을 제안한다. 자원분배 프로토콜은 자원을 할당하는 주기에 따라 고정주기 방식과 적응주기 방식으로 분류된다. 더 효율적인 자원분배 프로토콜을 결정하기 위해 모의시험을 이용하여 고정주기 방식과 적응주기 방식의 수신율, 메시지 오버헤드, 전송지연 성능을 비교하고 분석하였다. 그 결과, 고정주기 방식이 적응주기 방식에 비해 최대 수백 배 이상의 전송지연이 증가하였으며, 수백 배 이상의 메시지 오버헤드가 더 발생하여 모든 성능 지표에서 적응주기 방식이 고정주기 방식보다 성능이 우수함을 확인하였다.
주파수 부족이 점차 심화되는 환경에서 주파수 분배 및 할당 정책 수단을 통하여 한정된 전파 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것은 전파 정책의 당면한 과제이다. 본 논문은 특히 역사적 경험을 토대로 용도별 주파수 분배의 경제적 부가가치를 추산함으로써, 주파수 용도의 경제성에 비례적인 주파수 분배의 우선 순위 결정을 제언하고 있다.
무선 센서 네트워크에서는 센서 노드의 제한된 자원이 보안 기법을 디자인 하는데 많은 영향을 미치기 때문에 적은 자원을 요구하는 보안 연구가 주로 이루어지고 있다. 대칭키 암호는 키 선 분배를 필요로 하지만 요구하는 연산 량이 적기 때문에 센서 네트워크를 위한 보안 연구로 주목받고 있다. 키 선 분배는 전체 네트워크의 통신채널 보안을 위해서 노드를 배치하기 전에 키 또는 키의 재료를 각 노드에 할당하는 것이다. 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어 졌지만 연결성과 탄력성은 아직 풀어야할 과제로 남아있다. 따라서 이 논문에서는 무선 센서 네트워크의 연결성 향상과 높은 탄력성을 제공하면서도 적은 자원을 요구하는 그리드 기반의 키 선 분배 기법을 보인다. 제안하는 기법은 평면 기반의 그리드를 이용하여 다항식을 할당하고 키를 생성한다. 제안하는 기법과 다른 키 선 분배 기법들의 네트워크 연결성, 자원의 사용량, 보안성의 비교 분석을 통하여 제안하는 기법의 효율성을 분석하였다.
고속 네트워크의 등장으로 관리 영역을 초월한 계산 자원의 공유가 가능하게 되었고, 그리드 컴퓨팅이 등장하였다. 그리드 환경에 포함된 각 자원들은 이질적이고, 이질적인 환경에서 고성능을 얻기 위해서는 효과적인 자원 발견 및 자원 선택이 중요하다. 본 논문에서는 균등 분배 MPI 프로그램들에 대한 성능 예측 알고리즘과 자원 선택 알고리즘을 제안한다. 성능 예측 알고리즘은 자원의 이질성, 네트워크 성능, 복수 노드에 있는 CPU 부하, 응용 프로그램의 특성을 고려해 성능을 예측 한다. 자원 선택 알고리즘은 k개의 후보 자원 집합들을 생성한 후, 이들 중 최적의 집합을 선택한다. 이를 통해 기존 그리디 알고리즘의 약점이던 지역성을 극복했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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