The basic objective of broadcast scheduling is to get the smallest length TDMA frame, where many nodes are allowed to transmit simultaneously in a single time slot in a conflict-free manner. The secondary objective is to maximize the number of such transmissions for maximum use of the channel. An Artificial Bee Colony (ABC) with ranking strategy is proposed in this paper for the broadcast scheduling problem. Our proposed method is very efficient for generating initial and neighbor feasible solutions. We can get the best number of time slots and transmission utilization comparing to previous researches.
The problem of video scheduling is analyzed in the framework of divisible load scheduling. A divisible load can be divided into any number of fractions (parts) and can be processed/computed independently on the processors in a distributed computing system/network, as there are no precedence relationships. In the video scheduling, a frame can be split into any number of fractions (tiles) and can be processed independently on the processors in the network, and then the results are collected to recompose the single processed frame. The divisible load arrives at one of the processors in the network (root processor) and the results of the computation are collected and stored in the same processor. In this problem communication delay plays an important role. Communication delay is the time to send/distribute the load fractions to other processors in the network. and the time to collect the results of computation from other processors by the root processors. The objective in this scheduling problem is that of obtaining the load fractions assigned to each processor in the network such that the processing time of the entire load is a minimum. We derive closed-form expression for the processing time by taking Into consideration the communication delay in the load distribution process and the communication delay In the result collection process. Using this closed-form expression, we also obtain the optimal number of processors that are required to solve this scheduling problem. This scheduling problem is formulated as a linear pro-gramming problem and its solution using neural network is also presented. Numerical examples are presented for ease of understanding.
방송 스케줄링 기법은 데이터 방송 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 필수적인 기술이다. 본 논문은 질의의 응답시간을 줄이기 위하여 다중 채널을 통한 데이터 방송의 문제를 연구하여 HDAMA로 명명된 새로운 하이브리드 데이터 방송 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 푸쉬기반 방송과 풀기반 방송의 장점을 결합하는 전략을 채택한다. HDAMA는 다중 데이터 질의의 특성을 반영하여 액세스 확률의 영향력을 적절하게 제어할 수 있고, 풀 데이터를 비교적 적시에 방송할 수 있기 때문에 질의 응답시간의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션이 수행되었다. 실험 결과에 따르면, 평균 응답시간의 성능에서 HDAMA는 다른 기법보다 우수한 성능을 보인다.
방송 기반의 데이터 전파는 모바일 컴퓨팅 환경에서 보편적으로 받아들여지는 통신 방식이다. 그러나 많은 데이터를 방송해야 할 경우에 방송 채널의 순차성으로 인하여 원하는 데이터를 수신하기까지의 예상 지연시간이 증가한다. 이 대기시간을 줄이기 위하여 본 논문은 다중 채널을 통하여 데이터를 방송하는 문제를 연구한다. 기존의 기법들은 각 채널의 평형 방송을 가정하고 데이터들을 액세스 확률에 근거하여 분할하고 다중 채널에 할당한다. 만일 동일 채널에 할당된 데이터들도 그들의 액세스 확률에 근거하여 방송빈도를 다르게 한다면 성능은 더 향상될 것이다. 이와 같은 관점에서 본 논문은 동일 채널에 할당된 데이터들의 액세스 확률의 차이를 방송 스케줄에 반영할 수 있는 두 단계 동적프로그래밍 기법으로 명명된 새로운 방송 스케줄링 기법을 제안한다.
본 논문에서는 복잡계 네트워크 이론에 기반한 무선 네트워크 토폴로지를 구성하고, 실제 환경의 토폴로지 구성을 반영한 척도없는 네트워크의 노드 링크 분포 확률을 분석하여 실제 무선 네트워크를 위한 브로드캐스트 전송 스케줄링 알고리즘 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 브로드캐스트 스케줄링 알고리즘 기법들이 반영하지 못한 복잡계 네트워크의 특성을 분석하고 그 특성에 맞는 알고리즘 기법과 분석 기법에 대하여 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식의 알고리즘법이 네트워크의 지연시간 감소와 전송효율에 있어서의 우수함을 밝히고, 복잡계 네트워크 기반 무선 네트워크의 전송효율과 전체지연시간에 대한 최적화 방식의 기법을 제안한다.
LAN 환경의 웹 서버 클러스터 구조가 각광을 받고 있다. 높은 가용성 및 확장성을 보장하는 웹 서비스를 제공하기 위해 많은 부하의 서비스 요구를 여러 서버에게 효과적으로 나누어 처리할 수 있는 합리적인 스케줄링 기법을 필요로 한다. ONE-IP 스케줄링 기법은 이더넷의 브로드캐스트 메시지에 의해 스케줄링이 분산되도록 하는 전략을 사용한다. 이 기법은 클러스터에 유입되는 패킷의 집중화로 인해 발생 할 수 있는 병목 현상(bottleneck)과 치명적인 오류(Single-point of Failure) 문제를 효과적으로 해결하였으나, 단순한 패킷 스케줄링을 사용하기 때문에 클러스터를 구성하는 서버들 간의 부하 불균형을 가중시키며, 결과적으로 클러스터의 효율성을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 RR ONE-IP 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 서버에 할당되는 부하간에 불균형이 발생하는 문제점을 해결하기 위해 TCP 연결 단위의 스케줄링 전략을 사용하였으며, RR 스케줄링 기법을 도입함으로써, ONE-IP 기법의 장점을 그대로 유지하면서 보다 나은 부하의 균등한 분배로 시스템의 처리능력을 향상시키도록 하였다. 또한, 실험을 수행한 결과 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 평균 3.84%의 시스템의 성능 향상을 보였으며, 과부하 발생율에서는 평균 23.5%의 감소를 가져왔음을 보였다.
무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭의 제한을 해결하기 위하여 방송기법을 사용한다. 기존의 방송 스케줄링 방법들은 고정된 데이터 요청 빈도를 바탕으로 방송 스트림을 구성하기 때문에 사용자의 요구가 동적으로 변화하는 모바일 환경에서 활용하는 것은 비효율적이다. 또한 사용자의 우선순위를 고려하지 않음으로써 요청빈도가 낮은 데이터를 원하는 중요한 사용자가 오랜 시간 대기하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실제 방송 청취를 시작한 사용자들의 프로파일 정보를 바탕으로 방송 스트림을 구성함으로써 동적인 변화를 반영할 뿐만 아니라, 사용자의 우선순위를 함께 고려함으로써 중요한 사용자의 대기시간을 줄일 수 있는 새로운 스케줄링 방법을 제안하고 실험을 통해 성능을 평가한다.
In this paper, we propose a hexagon model-based efficient beacon frame scheduling approach for wireless sensor networks. The existing beacon frame scheduling approaches use a lot of slots and subslots for the beacon frame scheduling. Thus, the data from source nodes are not efficiently delivered to a sink node. Also in case a sink node needs to broadcast a beacon frame to the nodes in the network, delivering the beacon frame to the network nodes is not efficient as well. Thus, to solve the problem, we use a hexagon model to find the number of slots and subslots for the beacon frame scheduling. By using them for the beacon frame scheduling, the proposed approach performs better than other approaches in terms of the data transmission delay, the number of received data, the beacon transmission delay and the number of relaying the beacon frames.
끊김 없는 UHD 콘텐츠 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 많은 가용 대역폭이 필요하다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식은 정상 상태에서 가용 대역폭보다 낮은 품질의 비디오 세그먼트를 주기적으로 요청하여 다운로드 받는다. 정상 상태에서는 가용 대역폭과 콘텐츠의 인코딩 율에 차이에 따라 On-Off 구간의 패턴이 반복되어 발생하고, 반복적인 Off 구간에 의해서 대역폭을 효율적으로 사용하지 못하는 문제점이 있다. 지연과 손실률이 높고 대역폭 변화가 심한 무선 환경에서는 네트워크의 가용대역폭을 부정확하게 측정하기 때문에 문제점이 심화된다. 본 논문에서는 무선 환경에서 UHD 콘텐츠의 효율적인 대역폭 활용을 위한 HTTP 적응적 스트리밍의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 OFF 구간의 빈도수를 줄이기 위해 한 번의 요청 메시지에 여러 세그먼트를 동시에 요청하는 집단 세그먼트 방식이다. 실험을 통해서 제안하는 기법이 대역폭 이용율을 향상시키는 것을 확인 하였다.
본 논문에서는 브로드캐스트를 수행할 수 있는 m개의 서버가 존재하는 경우에 마감시간이 있는 요청들을 만족시키는 스케줄링 문제를 다룰 것이다. 서버가 어떤 페이지를 브로드캐스트하면 이 페이지를 요구한 모든 요청들은 만족된다. 스케줄링 알고리즘은 매 시간에 서버에서 브로드캐스트 할 페이지를 결정한다. 알고리즘의 목표는 마감시간 안에 만족된 요청들의 가중치 합을 최대로 하는 것이다. 온라인 알고리즘의 성능은 입력을 미리 다 알고 결정을 내리는 최적 오프라인 알고리즘의 성능과 비교된다. 일반적으로 최적 오프라인 알고리즘의 성능이 월등히 뛰어 나기 때문에 온라인 알고리즘이 보다 많은 자원을 이용할 수 있는 자원추가 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 온라인 알고리즘이 보다 많은 서버를 사용하는 경우를 다룰 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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