분산형 데스크탑 그리드 시스템에서 안정적인 연산 수행을 위한 노드 구성 기법과 동적인 환경에 적응적인 스케줄링 기법은 필수 요소이다. 그러나 기존 연구에서는 자원 제공자의 휘발성에 적응적으로 대처하지 못하는 연산 수행 모델을 사용하였기 때문에 데드라인 내에 전체 작업을 완료해야하는 응용에 대처하지 못하는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 자원제공자의 성능과 논리적인 위치기반으로 자가 조직적 연산 오버레이 네트워크(Computation Overlay Network) 구성 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도 값을 이용하여 응용 QoS 보장을 위한 휴리스틱기반 복제 (Heuristic based Replication) 기법을 제안한다. 성능평가에서는 기존 스케줄링 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도에 따른 분포를 이용한 복제기반 스케줄링 기법을 비교평가 한다.
센서 네트워크에서 데이터 병합 시 타임아웃 스케줄링은 각 센서노드가 자식노드로부터 메시지를 받기 위해 기다려야하는 시간을 조절하는 것이다. 본 논문에서는 데이터 패턴의 변화에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법인 ATS-DA(Adaptive Timeout Scheduling for Data Aggregation)를 제안한다. ATS-DA는 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 파워 소모가 감소하고 전송 지연도 짧아진다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 늘린다. 시뮬레이션 결과에서 제안하는 ATS-DA 기법이 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 데이터 정확도와 파워 소모 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.
현재의 계층 간 네트워크 구조에서 각 레이어는 서로 독립적으로 작동하도록 설계되어 있다. 하지만 가변하는 통신 환경에 적응하기 위해 서로 다른 레이어 간에 통합 적응하는 크로스레이어를 디자인해야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 크로스레이어 기반의 스케줄링 기법에 대해 다룬다. 기존의 스케줄링 기법들을 살펴보고 향후 무선통신환경에서 적용될 멀티미디어 서비스에 따른 스케줄링 기법을 제시한다. 이 기법은 멀티미디어 서비스의 다양성을 반영하여 좀더 효율적으로 무선자원을 관리한다. 그리고 무선 적응성을 향상시키기 위해 AMC를 적용하여 스케줄링 기법의 성능을 향상시켰다. 이렇게 제시된 기법은 다양한 환경을 적용하여 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다.
기존의 운영체제에서는 시스템이 프로세스의 종류를 알지 못하므로, 사용자가 명시하지 않은 서로 다른 종류의 프로세스에 모두 동일한 스케줄링 정책을 적용해 왔다. 따라서 한번 결정된 스케줄링 정책은 변화하는 환경에 적응하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 리눅스 환경에서 프로세스들의 자원사용량을 근거로 각 프로세스를 일괄처리 프로세스, 대화식 프로세스, 실시간 프로세스로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 우선순위를 모델링하여 사용자의 성향에 맞게 프로세스에 우선순위를 부여하는 사용자 적응적 프로세스 스케줄링 기법을 제안한다. 이 방법은 사용자의 성향에 따라서 스케줄링 정책을 결정할 수 있으며, 여러 사용자에게 서로 다른 스케줄링 정책을 적용할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 혹은 인트라넷 기반의 대규모 컴퓨팅 자원을 가상화하여 사용자가 원하는 서비스를 언제 어디서든 제공하도록 하는 컴퓨팅 패러다임이다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 시스템 환경 자체가 대규모의 데이터를 처리하며, 다중 사용자 접속 환경 기반이어서 시스템의 신뢰성이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생하는 문제(사용자의 요구사항 변경, 자원 결함 발생 등)를 해결하기 위해 시스템 환경 내부의 자원 변화에 대처할 수 있고 결함 포용적인 신뢰성 기반 적응적 스케줄링 기법을 제안한다. 이 기법의 타당성을 검증하기 위해 CloudSim 시뮬레이션 환경에서 실험하였다.
P2P 그리드 컴퓨팅 환경에서 피어의 자율성으로 인한 자원 제공의 휘발성과 피어의 이질적인 특성은 스케줄링 과정에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는 이동 에이전트 기반 적응적 그룹 스케줄링 기법(Mobile Agent based Adaptive Group Scheduling Mechanism: MAAGSM)을 제안한다. 제안 기법은 피어의 특성 (즉, 자원제공자 자율성 고장, 자원제공자 가음용, 자원 제공 시간)에 따라 피어들을 동질적인 그룹(자원제공자 그룹)으로 구성한 후, 그룹에 적합한 다양한 스케줄링 알고리즘은 이동에이전트 기술을 이용하여 적용한다.
무선 센서 네트워크에서 데이터 병합을 수행하는 센서노드는 자식 노드의 메시지를 기다리는 시간인 타임아웃을 스케줄링한다. 본 논문에서는 데이터 병합시 소모되는 전력을 최소화하고 데이터 정확도를 높이기 위해, 센서 네트워크에서 수집되는 데이터 패턴에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 타임아웃 스케줄링 기법은 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 메시지 대기시간이 짧아지고 센서 노드의 에너지 소모가 감소한다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 중요 이벤트 발생 확률이 높으므로 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과에서 제안 기법은 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 에너지 소모와 데이터 정확도 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
HTTP 적응적 스트리밍은 네트워크 상태에 따라 비디오의 품질을 조절하여 사용자 체감 품질을 향상시키는 비디오 스트리밍 서비스이다. HTTP 적응적 스트리밍 서비스에서 비디오 콘텐츠는 여러 품질과 일정 길이를 가지는 비디오 세그먼트로 나누어지며, 클라이언트는 적절한 품질의 세그먼트를 요청한다. 그러나 기존의 세그먼트 스케줄러는 TCP에 대한 고려 없이 일정 간격으로 세그먼트를 요청하므로 TCP 연결이 초기화되어 Slow-start를 다시 수행해 비디오 전송률이 감소한다. 본 논문에서는 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 TCP 인지형 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 TCP 연결이 초기화되는 것을 방지하기 위해 비디오 세그먼트의 요청 시간을 조절하며, 세그먼트를 요청하는 시점을 고려하여 안정적인 비디오 스트리밍을 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 끊김 현상 없이 HTTP 적응적 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키는 것을 확인하였다.
한정된 자원을 다수의 사용자에게 분배해야 하는 무선 네트워크의 환경에서 자원의 할당과 관리는 중요하다. 이를 위해 다른 레이어 간에 통합 적응하는 레이어를 디자인해야 하는 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 크로스 레이어 기반의 스케줄링 기법에 대해 다룬다. 기존의 스케줄링 기법들 살펴보고 이를 보완한 스케줄링 기법을 제시한다. 멀티미디어 서비스 환경에서는 다양한 서비스를 제공하기 때문에 스케줄링 기법 또한 다양하게 적용할 수 있어야 한다. 따라서 기존 기법에서 적용되지 않았던 서비스에 따른 스케줄링 기법을 제시하였다. 제시한 기법은 시뮬레이션을 통해 기존의 기법에 비해 무선자원 이용효율이 뛰어남을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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