• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.189-191
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• 2013

구글, 아마존 및 GoGrid 와 같은 클라우드 서비스 제공자(Cloud Service Providers)들은 서비스 사용자의 자원 사용 특성을 고려하여, 다양한 클라우드 서비스 가격 정책을 제공한다. 서비스 가격 정책은 할당되는 가상자원을 크게 온디맨드(On-demand), 예약형(Reserved) 및 스팟(Spot) 인스턴스로 구분하여 가격을 결정한다. 즉 클라우드 서비스 사용자는 자신의 응용을 고려하여 할당 받고자 하는 자원의 예상 사용 시간 및 허용 예산을 기반으로 최적화된 자원 할당을 요청해야 한다. 본 논문에서는 최적화 계산 시간 최소화 및 자원 할당 비용의 절감을 달성하면서도 사용자의 SLA를 보장할 수 있는 적응적 가상 자원 인스턴스 할당 요청 기법을 소개하고자 한다. 본 기법은 서비스 디맨드에 효율적으로 대응하면서도 응용에 따른 적절한 자원 할당을 수행할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.48 no.11
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• pp.53-59
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• 2011

We propose an adaptive resource allocation algorithm with generalized triangular decomposition scheme in downlink multi-user multiple-input-multiple-output channel to maximize the system throughput when we adopt the modulation scheme such as BPSK, QPSK, 16QAM, and 64QAM. The proposed scheme also considers an bit-error-rate performance as well as system throughput while performing resource allocation. We present simulation results to show that the proposed scheme achieves the system throughput up to 2bit difference by capacity and has better BER performance than SVD based resource allocation scheme in all SNR regions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.195-196
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• 2013

다양한 이종의 클라우드 서비스 제공자들은 자원 할당 기간에 기반하여 온디맨드(On-demand) 및 예약형(Reserved) 인스턴스 2 가지로 구분하여 할당하는 가상 머신 인스턴스의 가격을 결정한다. 즉 자원 할당 기간이 상대적으로 짧은 온디맨드 인스턴스의 경우에는 가격이 비싸지만 할당 기간이 상대전으로 긴 예약형 인스턴스는 가격이 저렴하게 책정된다. 본 논문에서는 이와 같은 가격 정책을 기반으로 적응적 예약형 기반 가상 자원 관리 기법을 소개하여 동일한 클라우드 서비스를 달성하면서도 비용을 효과적으로 절감할 수 있도록 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.7B
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• pp.505-516
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• 2012

According to distribute of resource of macro cell and reduce distance between transmitter and receiver, Femto cell system is promising to provide costeffective strategy for high data traffic and high spectral efficient services in future wireless cellular system environment. However, the co-channel operation with existing Macro networks occurs some severe interference between Macro and Femto cells. Hence, the interference cancellation or management schemes are imperative between Macro and Femto cells in order to avoid the decrease of total cell throughput. First, we briefly investigate the conventional resource allocation and interference cancellation scheme between Macro and Femto cells. So we found that cell throughput and frequency reuse ware decreased Then, we propose an adaptive resource allocation scheme based on the distribution of Femtocell traffic in order to increase the cell throughput and also maximize the spectral efficiency over the FFR (Fractional Frequency Reuse) based conventional resource allocation schemes. Simulation Results show that the proposed scheme attains a bit similar SINR (Signal to Interference Noise Ratio) distribution but achieves much higher total cell throughput performance distribution over the conventional resource allocation schemes for FFR and future IEEE 802.16m based Femtocell network environment.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.7
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• pp.219-230
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• 2014

In the cloud computing environment, cloud service users purchase and use the virtualized resources from cloud resource providers on a pay as you go manner. Typically, there are two billing plans for computing resource allocation adopted by large cloud resource providers such as Amazon, Gogrid, and Microsoft, on-demand and reserved plans. Reserved Virtual Machine(VM) instance is provided to users based on the lengthy allocation with the cheaper price than the one of on-demand VM instance which is based on shortly allocation. With the proper mixture allocation of reserved and on-demand VM corresponding to users' requests, cloud service providers are able to reduce the resource allocation cost. To do this, prior researches about VM allocation scheme have been focused on the optimization approach with the users' request prediction techniques. However, it is difficult to predict the expected demands exactly because there are various cloud service users and the their request patterns are heavily fluctuated in reality. Moreover, the previous optimization processing techniques might require unacceptable huge time so it is hard to apply them to the current cloud computing system. In this paper, we propose the cloud brokering system with the adaptive VM allocation schemes called A3R(Adaptive 3 Resource allocation schemes) that do not need any optimization processes and kinds of prediction techniques. By using A3R, the VM instances are allocated to users in response to their service demands adaptively. We demonstrate that our proposed schemes are able to reduce the resource use cost significantly while maintaining the acceptable Quality of Service(QoS) of cloud service users through the evaluation results.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1647-1655
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• 2006

본 연구는 무선 및 사용자요구사항 등 환경의 변화에 따라 부반송파(subcarrier) 할당, 변조방식 및 전력량을 조절하는 적응형 다중사용자 OFDM 시스템을 다룬다. 먼저 사용자별 전송요구 비트수 및 전체 사용가능한 전력량에 대한 제약 조건하에서 총 데이터 전송량(Throughput)을 최대화하는 최적화 문제를 모형화한다. 이 문제는 대부분의 기존 연구들을 포함할 수 있을 정도로 포괄적이지만 미분이 불가능한 비선형 최적화 문제이면서도 빠른 계산시간을 요구한다. 본 연구는 쌍대간격(Duality Gap)이 0이라는 제안 문제의 특성을 바탕으로 하여 Subgradient 쌍대최적화(Dual Optimization) 기법을 적용한다. 또한 이러한 접근법은 사용자 또는 무선환경의 변화에 적극적으로 적응하는 무선자원 할당 메커니즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.247-249
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• 2011

기존의 OFDMA 시스템에서의 자원할당 기술은 주로 완벽한 채널정보에 기반하여 송신 전력, 부반송파를 할당하였다. 하지만 실제 시스템에서는 사용자의 움직임이나 채널 피드백 지연에 의해 완전한 채널정보를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 불완전한 채널 정보를 갖는 OFDMA 중계 네트워크를 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 불완전한 채널 정보를 갖는 환경에서는 패킷 오류가 발생할 확률이 높기 때문에 이를 예측하여 적응적 데이터 전송률을 할당하는 기법이 필요하다. 제안된 알고리즘은 채널 정보를 예측하여 데이터 전송률, 그리고 부반송파 할당을 통해 유효처리율을 최대화시킨다. 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 채널정보를 예측하지 않는 단순한 알고리즘과 비교하여 더 높은 유효처리율을 갖음을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.11A
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• pp.1113-1119
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• 2006

For a multi-user OFDM system in mobile channels which requires low-complexity in adaptive resource allocations, resource allocation algorithm using multi-threshold is proposed. The allocation scheme, which is performed by the multi-threshold values in descending order, considers only subcarriers over each threshold level. Moreover, some subcarriers with the lowest channel gain can be· removed in the present threshold level within the constraint of satisfaction of the required data rate, in order to allocate them to the other users when the allocation process of next threshold is executed. As a result, the proposed bandwidth and subcarrier algorithm has better system performances than the conventional allocation schemes in terms of required power and processing time, which is expected as a technique that improves the spectral efficiency of OFDM systems in a mobile environment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.11-14
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• 2009

기존의 반이중방식 단방향 중계 네트워크는 하나의 정보를 두 개의 시간 슬롯 동안에 보내므로 주파수 효율에서 감소가 생기게 된다. 이러한 주파수 효율의 감소를 막기 위해 제안된 양방향 중계 네트워크는 중계기에 중첩 부호화 또는 네트워크 부호화를 적용함으로써 단방향 중계 네트워크에 비해 향상된 주파수 효율을 제공한다. 한편, OFDMA 네트워크는 사용자에게 부반송파, 전력 등의 자원을 적응적으로 할당하여 네트워크의 성능 향상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 다중사용자 다중중계기 양방향 OFDMA 중계 네트워크를 위한 새로운 적응적 부반송파 할당 알고리듬을 제안한다. 먼저 모든 사용자 쌍에 대한 달성 합 전송속도(achievable sum-rate over all user pairs)를 최대화하기 위한 최적화 문제를 정형화한다. 시스템의 수명을 늘이고 각 사용자의 최소 전송속도를 보장하기 위해 공정성 제한을 고려한다. 그리고 이로부터 새로운 적응적 부반송파 할당 알고리듬을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 알고리듬이 정적 알고리듬과 그리디 알고리듬, 두 알고리듬 모두 보다 훨씬 낮은 불능확률을 얻음을 확인한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.5
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• pp.187-198
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• 2008

This paper develops a framework for efficient resource management within the grid service environment. Resource management is the core element of the grid service; therefore, GridRMF(Grid Resource Management Framework) is modeled and developed in order to respond to such variable characteristics of resources as accordingly as possible. GridRMF uses the participation level of grid resource as a basis of its hierarchical management. This hierarchical management divides managing domains into two parts: VMS(Virtual Organization Management System) for virtual organization management and RMS(Resource Management System) for metadata management. VMS mediates resources according to optimal virtual organization selection mechanism, and responds to malfunctions of the virtual organization by LRM(Local Resource Manager) automatic recovery mechanism. RMS, on the other hand, responds to load balance and fault by applying resource status monitoring information into adaptive performance-based task allocation algorithm.