• 제목/요약/키워드: Network Latency

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OCBT 멀티캐스트 프로토콜에서 core 노드의 분산 계층 위치 결정 (Distributed Hierarchical Location Placement of Core Nodes in the OCBT Multicast Protocol)

  • 황경호;조동호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권1A호
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    • pp.90-95
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    • 2000
  • Ordered Core Based Tree (OCBT) 프로토콜에서 core 스위치의 위치는 성능에 영향을 끼치는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 여러 level의 core 스위치를 어디에 둘 것인가에 대한 방법을 연구한다. 제안된 알고리즘은 전체 네트워크는 3개의 논리적 계층-Small, Medium, Large-으로 나누어, 네트워크의 각 노드(라우터)들은 자기 이와의 다른 노드들로부터 자신의 노드까지의 최단경로 비용의 합을 계산한다. S지역에서 최소의 비용을 가지는 노드를 core노드로 만들고, 같은 M지역에 속한 S지역의 core 노드들은 다른 core 노드들로부터의 최단 경로 합을 계산해서 그 값이 가장 작은 노드가 레벨이 하나 높은 core 노드가 된다. 그리고 M지역에서의 core노드에서 같은 방법으로 가장 높은 레벨을 가지는 core노드를 정한다. 제안한 방법을 네트워크에서 core 노드를 정하는 두 가지 일반적인 방법과 비교한다. 첫 번째 방법은 random 방법으로 같은 수의 core 노드를 random하게 선정하는 방법이다. 두 번째 방법은 center 방법으로 각각의 S지역에서 중심에 가까운 노드를 core 노드로 만들고, M지역이나 L 지역에서의 core는 하위 레벨 core 중에서 해당 熾だ\ulcorner중심에 가까운 core로 결정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법이 mean tree cost와 join latency관점에서 비교된 다른 방법들 보다 우월한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

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내장형 실시간 시스템의 성능 개선을 위한 리엔지니어링 기법 (Performance Reengineering of Embedded Real-Time Systems)

  • 홍성수
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제30권5_6호
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    • pp.299-306
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    • 2003
  • 본 논문에서는 내장형 실시간 시스템의 성능 개선을 위한 리엔지니어링(performance re-engineering) 기법을 제시한다. 시스템 리엔지니어링은 구현이 완료된 시스템에서 새로운 성능 요구사항을 만족시키기 위한 일련의 작업이라 할 수 있다. 일반적으로 실시간 시스템의 성능은 실시간 처리량(real-time throughput)과 입출력 시간 지연(input-to-output latency) 등으로 기술할 수 있으며 새로운 성능 요구사항은 이와 같은 파라미터를 통해 기술된다. 본 연구의 리엔지니어링 기법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 시스템을 프로세스 네트워크의 형태로 파악한 후, 프로세스의 수행시간을 분석하여 병목(bottleneck)이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 병목 프로세스의 수행시간을 개선한 수 있도록 프로세싱 요소의 성능비례계수(performance scaling factor)를 구한다. 성능비례계수는 성능 개선을 비율로 나타낸 것으로서 리엔지니어링 비용을 최소화하도록 그 값을 구한다. 따라서 유도된 성능비례계수에 따라 하드웨어 장치를 업그레이드하면 하드웨어 비용을 최적화할 수 있다. 이러한 방법을 사용하면 소프트웨어를 수정할 필요가 없으며, 리엔지니어링 비용 및 시간을 단축할 수 있다.

무선 이동 인터넷에서 계층 이동성 관리기법의 성능평가 (Performance Evaluation of Layered Mobility Management Schemes for Wireless Mobile Internet)

  • 이용진;류갑상
    • 정보교육학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.129-136
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    • 2011
  • 본 연구는 무선 이동 인터넷에서 사용 가능한 계층별 이동성 관리 기법의 핸드오버 절차와 성능을 비교한 것이다. 이동 환경에서 무결정성의 정보 서비스를 제공하기 위한 효율적인 이동성 관리 기법을 조사하기 위해 먼저 기존의 네트워크 계층에서의 이동성 지원 기법인 모바일 IPv4와 모바일 IPv6에 대한 핸드오버 절차를 설명하고, 이어서 트랜스포트 계층에서의 이동성 지원 기법인 SCTP에 기반한 모바일 구조(SMA)의 핸드오버 절차를 비교한다. NS-2를 이용하여 무선 이동 환경에서 모바일 IPv6와 SMA의 성능을 비교한 시뮬레이션 결과는 SMA가 핸드오버 지연시간, 패킷 손실률 그리고 처리율에서 Mobile IPv6보다 우수함을 보였다.

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논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기법 (Service Image Placement Mechanism Based on the Logical Fog Network)

  • 최종화;안상현
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제9권11호
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    • pp.250-255
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    • 2020
  • 클라우드 센터 기반 클라우드 컴퓨팅 방식의 지연시간 문제를 해결하기 위해, 단말 장치에서 가까운 포그 노드에게 컴퓨테이션 오프로딩(Computation offloading)을 하는 포그 컴퓨팅 방식이 제안되었다. 포그 컴퓨팅에서는 포그 노드에 가상화된 서비스 이미지가 배치되며, 단말 장치와 가까운 포그 노드에 서비스 이미지를 배치하는 경우 동일한 서비스 이미지가 여러 포그 노드에 중복 배치되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단말 장치로부터 수집된 서비스 요청 패턴을 고려해서 서비스 이미지의 중복 배치를 최소화하는 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기법을 제안한다. 제안 기법의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 서비스 요청이 있을 때 동적으로 서비스 이미지를 할당하는 기법과 제안 기법의 성능을 비교하며, 성능 분석 요소로서 서비스 이미지 배치 수, 수용되지 못한 서비스 요청 수, 네트워크 비용을 고려한다.

새로운 지리적 온디맨드 라우팅 프로토콜 (A Novel Geographical On-Demand Routing Protocol)

  • 최영철;임용곤
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.1092-1099
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    • 2017
  • 본 논문에서는, ad-hoc on-demand distance vector (AODV) 라우팅 프로토콜의 브로드캐스트 스톰 문제가 발생하지 않는 이동 애드혹 네트워크를 위한 새로운 온디맨드 라우팅 프로토콜을 제안한다. 경로요청 패킷을 송신하는 노드와 목적지의 위치 정보를 이용하여, 경로요청 패킷을 전달할 수 있는 후보를 지리적으로 제한한다. 그 다음에, AODV의 원리를 따르는 라우팅 프로토콜들은 최초로 수신된 경로요청 패킷 이외의 중복 수신되는 경로요청 패킷을 모두 버리지만, 제안하는 라우팅 프로토콜은 중복 수신되는 경로요청 패킷을 해석하여, 경로요청 패킷의 불필요한 중복 재방송을 회피하고 송신한 경로요청 패킷에 대한 수동 ACK 기능을 수행한다. 제안하는 라우팅 프로토콜을 AODV의 소스 코드를 수정하여 QualNet으로 구현하고 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존 AODV 대비, 노드 밀집도가 높고 트래픽이 많은 네트워크의 패킷 전달 비율 및 시간 지연을 크게 향상시킨다.

Collision Prediction based Genetic Network Programming-Reinforcement Learning for Mobile Robot Navigation in Unknown Dynamic Environments

  • Findi, Ahmed H.M.;Marhaban, Mohammad H.;Kamil, Raja;Hassan, Mohd Khair
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제12권2호
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    • pp.890-903
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    • 2017
  • The problem of determining a smooth and collision-free path with maximum possible speed for a Mobile Robot (MR) which is chasing a moving target in a dynamic environment is addressed in this paper. Genetic Network Programming with Reinforcement Learning (GNP-RL) has several important features over other evolutionary algorithms such as it combines offline and online learning on the one hand, and it combines diversified and intensified search on the other hand, but it was used in solving the problem of MR navigation in static environment only. This paper presents GNP-RL based on predicting collision positions as a first attempt to apply it for MR navigation in dynamic environment. The combination between features of the proposed collision prediction and that of GNP-RL provides safe navigation (effective obstacle avoidance) in dynamic environment, smooth movement, and reducing the obstacle avoidance latency time. Simulation in dynamic environment is used to evaluate the performance of collision prediction based GNP-RL compared with that of two state-of-the art navigation approaches, namely, Q-Learning (QL) and Artificial Potential Field (APF). The simulation results show that the proposed GNP-RL outperforms both QL and APF in terms of smooth movement and safer navigation. In addition, it outperforms APF in terms of preserving maximum possible speed during obstacle avoidance.

MANET에서의 AODV 기반 2홉 동적 경로유지 기법 연구 (An AODV-Based Two Hops Dynamic Route Maintenance in MANET)

  • 문대근;김학배
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제14C권2호
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    • pp.191-198
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    • 2007
  • 이동성을 가진 다수의 노드들로 구성된 MANET (Mobile Ad-hoc Networks)에서는 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 요구기반 (On Demand) 방식의 라우팅 프로토콜이 주로 사용된다. 대표적인 요구기반 라우팅 프로토콜인 AODV (Ad-hoc On demand Distance Vector)는 데이터 전송을 위하여 경로의 다음노드 (Next Hop)가 기록된 각 노드의 경로테이블을 기반으로 운영되며 선정된 경로는 유효기간이 만료되거나 경로단절이 발생되지 않을 경우에 그대로 유지된다. 본 연구에서는 AODV를 기반으로 설정된 경로의 2홉 범위 내에서 동적 경로변경을 제공하는 부분적응형 경로유지 기법 (AODV PA)을 제안한다. 제안된 기법은 경로탐색 과정에서 경로의 다음노드 뿐 아니라 다음노드의 다음노드 (즉, 2홉 다음노드) 정보를 취득하여 상황에 따라 보다 효율적인 경로를 선택할 수 있도록 하며 이러한 경로변경으로 인한 예기치 못한 경로단절 발생을 막기 위하여 HELLO 메시지를 통한 부가적인 경로테이블 관리를 수행한다. NS 2를 이용한 시뮬레이션 결과는 제안된 기법이 기존의 AODV 보다 패킷 전달비율, 지연시간, 라우팅부하 측면에서 향상된 성능을 제공함을 보여준다.

웜홀 방식 망에서의 효율적인 완전교환 통신 알고리즘 (Efficient All-to-All Personalized Communication Algorithms in Wormhole Networks)

  • 김시관;맹승렬;조정완
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제27권5호
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    • pp.464-474
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    • 2000
  • 완전교환 통신은 행렬전이, 푸리에변환 혹은 분산 테이블 검색과 같은 여러 가지 응용에서 아주 많이 활용되는 통신 방법이다. 본 논문은 웜홀 방식을 채용한 2차원 토러스에서의 개시 지연 시간을 줄이기 위하여 분할 및 합병 (divide-and-conquer) 방식을 사용한 효율적인 완전교환 통신 알고리즘을 제 안한다. 전체망을 2x2 형태의 기본셀로 분할한 뒤 각 기본셀에서는 마스터노드라고 불리는 특정 노드를 지정하여 기본셀내의 여타 노드들의 메시지를 이 마스터노드가 수집한다. 이 마스터노드들이 다른 모든 노드로 보내질 메시지를 수집한 뒤 각 기본셀내의 모든 마스터 노드들만이 가상 망을 형성하여 망의 크기가 N/2 x N/2으로 줄어든 상태로 완전 교환 알고리즘을 수행한다. 마스터노드들간의 완전교환 연산을 수행 한 뒤 이 마스터노드들은 자기가 전담했던 여타 노드들의 메시지를 재분배해 줌으로써 주어진 완전교환 연산을 완료한다. 기존의 여러 가지 알고리즘과의 비교 분석을 제시하였으며 제시한 알고리즘이 약 2배 정도의 개시 지연시간 면에서 우수함을 보인다.

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이기종 무선망에서의 TCP 성능 기반 수직적 핸드오프 결정 방안 (TCP Throughput Effective Vertical Handoff Decision Scheme for Heterogeneous Wireless Networks)

  • 석우진;최영환;김상하
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제34권6호
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    • pp.505-513
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    • 2007
  • 수직적 핸드오프는 전송대역, 전송지연시간, 전파영역이 다양한 무선망들이 중첩되어 있는 환경에서의 새로운 형식의 핸드오프이다. 수직적 핸드오프를 통하여, 무선 단말은 최적의 전송대역을 제공하는 무선망을 선택할 수 있다. 그러나 TCP 전송률 관점에서는 이러한 수직적 핸드오프가 항상 향상된 성능을 제공하는 것은 아니며, 낮은 전송대역을 제공하는 무선망에 머무르는 것이, 높은 전송대역을 선택하여 이동하는 것보다 더 좋은 성능을 보이기도 한다. 본 논문에서는, 수직적 핸드오프 환경에서의 TCP 전송률을 예측하며, 예측된 TCP 전송률에 기반하여 최적의 TCP 전송률을 제공할 수 있는 수직적 핸드오프 결정 방안을 제시하고자 한다. 시뮬레이션 연구를 통하여 검증하였다.

중첩된 4G망을 이용한 플로우 기반의 끊김없는 WLAN 핸드오버 방안 (Flow-based Seamless Handover Scheme for WLANs Using an Overlaid 4G Network)

  • 최재인;박인수;조유제
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제3권1호
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    • pp.7-14
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    • 2014
  • 스마트 폰, 스마트 패드 등 다양한 모바일 기기의 등장으로 언제, 어디서나 이동 중에도 끊김없는 멀티미디어 서비스의 필요성이 증대하고 있다. 현재 4G 모바일 기기들은 4G (LTE)와 WLAN (WiFi) 인터페이스를 동시에 가지고 있으며, 이동 통신사업자들은 커버리지가 넓은 4G망 뿐만 아니라 WiFi zone을 통하여 무선 인터넷 서비스를 지원하고 있다. 일반적으로 사용자들은 WLAN 커버리지내에서는 LTE를 통한 서비스 보다도 데이터 사용량에 제한이 없는 WLAN을 통한 서비스를 선호하고 있다. 그러나 WLAN은 L2 핸드오버 지연이 매우 크기 때문에 핸드오버를 수행하는 동안에 끊김없는 서비스가 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 flow mobility를 기반으로 WLAN 간에 핸드오버를 수행하는 동안 서비스 반경이 넓은 4G망을 활용하여 끊김없는 서비스를 지원할 수 있는 방안을 제안하였으며, 테스트베드 구현을 통하여 제안 방안의 우수성을 검증하였다.