DOCSIS 3.0 MAC프로토콜은 MAP 메시지를 통하여 CM과 CMTS의 채널 전송 시간을 조정하므로 프로토콜 성능에 영향을 미치게 된다. 하지만 MAP의 구성요소와 용도에 대한 정의만 표준안에 언급이 되어 있고, MAP 메시지의 전송주기에 대한 정의는 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 DOCSIS 3.0에서 MAP 전송주기에 따른 프로토콜의 성능을 평가하고, 평가 결과를 바탕으로 최적의 MAP 전송주기를 제안하였다. 평가 결과로 MAP 전송주기는 0.05sec일 때 최적의 프로토콜 성능을 보임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 DOCSIS 3.0 기반 케이블망의 구축을 위한 중요한 성능 요소로 사용될 수 있다.
다양한 분야에서 빠르게 대용량의 자료가 생성됨에 따라 이를 처리하기 위해 분산 프로그래밍 모델인 MapReduce의 활용이 도입되고 있다. 본 논문에서는 SUN Blade150에 Solaris와 Linux 환경의 클러스터 시스템을 구축한 뒤 해당 환경에서의 MapReduce 미들웨어인 Hadoop 에서 응용수행에 대한 평균 시간 및 표준 편차를 평가하여 Hadoop 기반 MapReduce 구현이 어떠한 클러스터 시스템에 의해 성능이 영향을 미치는지를 보인다.
DOCSIS 3.0 프로토콜은 채널-결합 기법을 기반으로 케이블망에서 망을 고도화하기 위해 제안된 표준이다. DOCSIS 프로토콜을 사용하는 망에서 망을 구성하는 CM과 CMTS간의 데이터 전송은 MAP 메시지를 통해 대역 요청과 전송 대역 할당을 받아 양방향 전송을 하기 때문에, MAP의 전송주기는 망 성능의 핵심적인 요소가 된다. 하지만 현재 표준안에서는 MAP의 구성요소와 용도에 대한 정의만 언급하고 있고, MAP 메시지의 전송주기에 대한 정의는 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 DOCSIS 3.0 기반의 케이블망에서 MAP 전송주기 에 따른 프로토콜의 성능을 평가하기 위해 OPNET을 통해 시뮬레이터를 개발하고, MAP 전송주기에 따른 망의 성능을 분석하였다. 성능 평가 결과 MAP 전송주기는 0.05sec일 때 최적의 망성능을 보임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 DOCSIS 3.0 기반 케이블 망의 구축을 위한 중요한 성능 요소로 사용될 수 있다.
최근 2/3차원 공간정보, 항공/위성영상, 실내공간정보 등의 다양한 공간정보 활용방법에 있어서 사용자가 보유한 실시간 동적정보와 공간정보를 융합하는 매쉬업 활용이 급격히 증가하고 있다. 특히, O2O, LBS, Smart City, 자율주행 등의 분야에서 공간정보와 대용량 동적정보의 매쉬업 수요가 급증함에 따라, 최근 맵 플랫폼이 제공하는 매쉬업 성능에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 활용 가능한 다양한 맵 플랫폼들의 Open API 기반 대용량 동적정보의 매쉬업 성능을 비교 및 분석해보고자 한다. 구체적으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld에 대하여 Chrome, Firefox, Internet Explorer의 브라우저를 이용하여 매쉬업 성능을 비교 및 분석하였다. 성능분석 과정에서 맵 플랫폼의 서버 성능을 분석하기 위하여 배경지도 초기화 시간을 측정하였으며, Open API 기반 매쉬업 성능을 분석하기 위하여 배경지도와 동적정보의 매쉬업 시간을 측정하였다. 성능분석 결과, Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, olleh Map이 비교적 우수한 성능을 보여주었으며, Chrome과 Firefox가 IE에 비하여 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.
가스터번 엔진의 성능을 예측하기 위해서는 자신의 성능 특성을 포함한 구성품 성능도가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 압축기 성능도를 제작사에서 제공한 성능덱으로부터 역으로 식별하는 방법을 제안하였다. 알고리즘은 경사 로터 방식 스마트 UAV를 위한 PW206C 터보축 엔진에 적용하였다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 새롭게 만들어진 압축기 성능도를 이용한 해석 결과와 제작사에서 제공한 EEPP(Estimated Engine Performance Program) 덱(deck)을 이용한 해석 결과를 비교하였다. 또한 기존의 스케일링 방법을 이용하여 얻어진 구성품 성능도를 이용한 해석결과와도 비교하였다. 그 결과 운용 영역이 설계점에서 멀어질수록 기존의 스케일링 방법을 이용한 구성품 성능도를 사용한 경우 오차가 크게 증가하였다. 반면 유전알고리즘을 이용하여 생성된 압축기 성능도를 사용한 경우 EEPP의 해석결과에 더 근접함을 확인할 수 있었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권5호
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pp.511-518
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2015
As the cost-per-byte of SSDs dramatically decreases, the introduction of SSDs to Hadoop becomes an attractive choice for high performance data processing. In this paper the cost-per-performance of SSD-based Hadoop cluster (SSD-Hadoop) and HDD-based Hadoop cluster (HDD-Hadoop) are evaluated. For this, we propose a MapReduce performance model using queuing network to simulate the execution time of MapReduce job with varying cluster size. To achieve an accurate model, the execution time distribution of MapReduce job is carefully profiled. The developed model can precisely predict the execution time of MapReduce jobs with less than 7% difference for most cases. It is also found that SSD-Hadoop is 20% more cost efficient than HDD-Hadoop because SSD-Hadoop needs a smaller number of nodes than HDD-Hadoop to achieve a comparable performance, according to the results of simulation with varying the number of cluster nodes.
카오스 통신 시스템은 보안성을 향상시키기 위해 적용하는 보안 알고리즘 중에 하나이다. 카오스 신호는 비선형적이며 초기조건에 따라 불규칙하게 생성된다. 또한, 카오스 통신 시스템은 비주기성, 광대역성, 비예측성, 구현의 용이성 등의 특성을 가지고 있다. 그래서 카오스 통신 시스템은 보안성이 우수하고 낮은 도청 확률과 좋은 항재밍 특성을 갖는다. 하지만 BER 성능은 디지털 통신 시스템보다 나쁘게 평가되는데, CDSK 방식의 경우에는 많은 자기 간섭 신호로 인해 BER 성능이 열화된다. 이런 단점을 개선하기 위해, 우리는 이전 연구에서 BER 성능을 향상시킬 수 있는 PDF 경향을 분석하고 이를 통해 카오스 맵을 제안하였다. 그리고 제안한 카오스 맵은 Boss map이라고 정의하였다. 일반적으로, 카오스 맵의 초기값과 매개변수, 확산인자에 따라 BER 성능이 달라진다. 따라서, 본 논문에서는 BER 성능을 향상시킬 수 있는 PDF 경향을 소개하고, Boss map에 대해 설명한다. 또한, Boss map의 초기값과 매개변수, 확산인자에 따른 BER 성능을 평가하여 Boss map의 특성을 분석한다. 그 결과, Boss map은 유사한 BER 성능을 유지하면서 초기값을 0부터 1.2까지 선택할 수 있으며, 매개변수 알파값은 2.5일 때 가장 좋은 BER 성능을 보인다. 또한, 확산인자 값이 50일 때 가장 좋은 BER 성능을 가진다.
Analyzing large scale data has become an important activity for many organizations. Since MapReduce is a promising tool for processing the massive data sets, there are increasing studies to evaluate the performance of various algorithms related to MapReduce. In this paper, we first develop a simulation framework that includes MapReduce workload model, data center model, and the model of data access pattern. Then we propose two algorithms that can reduce the energy consumption of MapReduce systems. Using the simulation framework, we evaluate the performance of the proposed algorithms under different application characteristics and configurations of data centers.
In this paper, the performance of Mini MAP architecture in realtime application is analyzed by analytic methods. The approximate equations for token rotation time and waiting time are obtained and using these equations network. performance is evaluated. According to the results obtained, Mini MAP architecture has good realtime performance and can be used to many real time applications.
혼돈(Chaos) 통신 방식은 비주기성, 광대역성, 신호의 비예측성, 구현의 용이성 등의 특성을 가지고 있다. 이런 특성으로 인해 혼돈 신호를 사용하는 디지털 통신 방식에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 하지만 혼돈 통신 방식은 보안성이 우수하며 도청의 낮은 확률과 같은 장점을 가지고 있지만 다른 방식에 비해서 비트오류율(Bit Error Rate, BER) 성능이 안 좋다는 단점을 가진다. 기존의 혼돈 통신 방식 사용자는 여러 가지 혼돈 지도의 비트오류율 성능을 평가하고 비트오류율 성능이 좋은 혼돈 지도를 선택적으로 적용할 뿐 혼돈 지도의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF) 특성을 변화시킴으로써 비트오류율 성능을 개선시키려는 시도는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 혼돈 신호를 확률밀도함수로 나타내고 초기조건, 매개변수 및 방정식을 변화시키면서 확률밀도함수의 변화를 측정한다. 상관지연편이변조 방식에서는 확률밀도함수가 변하면 혼돈 지도의 특성(혼돈 신호)이 변하고 이에 따라 비트오류율 성능도 변하게 된다. 따라서 비트오류율 성능을 좋게 하는 혼돈 신호의 확률밀도 함수 경향을 알아보고 이 결과를 토대로 비트오류율 성능이 우수한 새로운 혼돈 지도를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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