A network processor (NP) is an application-specific instruction-set processor for fast and efficient packet processing. There are many issues in compiler's code generation and optimization due to NP's hardware constraints and special hardware support. In this paper, we describe in detail how to resolve the issues. Our compiler was developed on LLVM 3.0 and the NP target was our in-house network processor which consists of 32 64-bit RISC processors and supports multi-context with special hardware structures. Our compiler incurs only 9.36% code size overhead over hand-written code while satisfying QoS, and the generated code was tested on a real packet processing hardware, called S20 for code verification and performance evaluation.
The next generation of wireless network will be problably developed as a mobile communications which will support ATM-based multiMedium traffic. We need to develop an dffective MAC protocol in order to support multimedia traffic having variety of QoS characteristics on wireless neteworks. In this paper, we propose a MAC protocol a MAC protocol where mobile terminals having cells to transmit, request slots to base station through requested slot then the base station analyze parameters from mobile and allocate slots to mobile according to priority. The multimedia slot allocation(MSA) protocol divides multimedias applications into real-time/ variant and non real-time services. Entire slots of the frameare partitioned proportionallyby sizeof bandwidth according to types of services, so that related services can use allocated-slots in priority. The proposed algorithm guarantees real time operation since real-time service share slots allocated for non real-real services. The algorithm whih divides slots of the frame is called as an Algorithm A, otherwise as an Algorithm B. The simulation compares by average delay time and cell loss probability between Algorithm and Algorithm B by increasing number of mobile terminal using the proposed MAC protocol. the simulation result for real-time services shows that average delay time and cell loss probability of Algorithm A is better than those of Algorithm B.
IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 서로 다른 AC(Access Category)에 따라서 CW(Contention Window)를 이용하여 Quality-of-Service(QoS)를 지원한다. 그러나 무선 네트워크 환경이 혼잡 (Congested)할 경우 패킷의 충돌 발생 확률을 높일 수 있다는 문제점이 여전히 존재한다. 이를 해결하기 위해 여러 방법들이 제시되었으나 혼잡 네트워크상에서는 동일 우선순위를 가지는 패킷 전송을 위해서 전송 채널을 이용하는 경쟁 과정에서 패킷 충돌(Collision)이 발생할 확률이 여전히 존재한다. 따라서 본 논문에서는 EDCA 포화 상태에서 전송 효율을 높이는 APCA(Advanced Priority Collision Avoidance) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 IEEE 802.11e 표준을 기반으로 RTS/CTS (Request to Send / Clear to Send)를 이용하여 패킷 전송 FC(Frame Control) 필드의 예약된 필드(Reserved Field) 비트를 이용하여 데이터 패킷 충돌을 회피하는 것이다. 시뮬레이션의 결과로 제안된 알고리즘이 기존의 EDCA에 비해 패킷 전송 실패율이 감소했음을 보였다. Jain's fairness index를 이용하여 제안된 APCA 알고리즘이 네트워크 혼잡 상황에서 EDCA 방식 보다 공정성을 유지하는 것을 확인하였다.
DASH는 2010년 MPEG(동화상전문가그룹)에서 개발된 스트리밍 기술이며, 2011년에 국제표준으로 채택되었다. 애플, 마이크로소프트와 아도비 등에서 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해 응용되고 있는데, 일반적으로 클라이언트의 데이터 요청 시 네트워크의 가용 대역폭을 분석, 적절한 대역폭을 사용하여 미디어 데이터를 클라이언트에 전달한다. 즉, 고품질의 미디어 전송 중, 가용 대역폭이 급격히 하락하는 경우, 저품질의 데이터를 전송하여, 사용자 디바이스에서 끊김 없이 미디어를 재생할 수 있도록 한다. 본 논문은 DASH 기술에 관한 기존 연구들을 전송 속도와 대역폭 측정방식, 전송 속도 결정 알고리즘, 사용자 경험 (QoE) 평가 방법에 따라 분류하고, 각 연구의 장 단점을 비교, 분석하여, 가용 대역폭 변화가 심한 무선 네트워크에서 DASH 기술을 구현하는 데 있어서 고려하여야 할 요소들을 제시한다.
이동 무선 환경에서 핸드오버 특히, 이종 망이 중첩된 네트워크 환경에서의 핸드오버는 서로 다른 서비스 특성과 서비스 영역의 영향을 받는다. 핸드오버로 인한 서비스 단절 현상과 서비스 품질 저하를 방지하기 위해서는 서비스 요구 사항(bandwidth, throughput, delay 등)을 지속적으로 유지시킬 수 있는 자원 예약 알고리즘은 필수적인 요소이다. 자원 예약은 이동 단말의 핸드오버 처리 시간과 자원 낭비를 최소화시키기 위해 사전에 미리 진행되어야 하는데, 이는 단말의 위치 정보, 이동 속도 이동 경로, 서비스 요구 사항, 주변 셀 정보 등이 개개의 단말과 서비스에 대한 정확한 예측과 높은 신뢰도를 바탕으로 이루어져야 한다. 본 논문에서는 단말 이동에 따른 셀 변경 확률 및 셀 선정 알고리즘을 기반으로 이동 속도별 서비스 계층을 두어 특정 속도에 대해 핸드오버를 효과적으로 처리하고, 네트워크 오버헤드 및 자원 낭비를 최소화시킬 수 있는 사전 자원 예약 알고리즘을 제안한다. 또한 3개 계층으로 구성된 네트워크 모델 상에서 가상 시나리오에 따라 PMS(Predictive Mobility Support) 및 VCDS(Velocity and Call Duration Support scheme)와의 성능 비교를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 살펴본다.
미래의 이동 통신망은 ATM 기술을 이용한 B-ISDN 근간망에 WATM 기술을 이용해서 사용자에게 높은 대역의 연결 서비스와 QoS 서비스를 제공할 것이다. 이런 포괄적인 망에서 이동 단말기를 갖는 사용자의 이동성을 지원하면서 ATM 망의 고유 특성인 셀 순서 유지, 셀 중복 방지 등을 만족하면서 셀의 손실을 없애고 동시에 셀 버퍼링으로 인한 버퍼 오버헤드를 최소화 할 수 있는 핸드오프 방법이 필요하다. 본 논문은 기존의 핸드오프 방법에 대한 분석을 토대로 멀티캐스트 연결을 이용해서 셀의 손실을 없애고 버퍼 오버헤드를 줄이는 핸드오프 방법을 제안했다. 제안한 방법은 MT가 현재 AP 영역에서 정확하게 수신한 데이터에 대해 각 멤버 AP들에게 통보하면, 멤버 AP가 MT의 핸드오프를 위해 미리 저장해 둔 버퍼 공간들을 해제해서 다른 연결들이 사용할 수 있게 하는 손실없는 핸드오프를 제공한다. 성능 평가결과 제안한 방법은 VCT, 동적 멀티캐스트 핸드오프 방법에 비해 버퍼 오버헤드 면에서 좋은 성능을 보였다.
최근 네트워크의 광대역화에 따라 새로 등장한 대표적인 서비스로 IPTV(Internet Protocol Television) 서비스를 들 수 있다. 서비스 품질(Quality of Service; QoS)이 보장되지 못하는 인터넷을 통한 IPTV 서비스가 성공적으로 정착하여 활성화되기 위해서는 철저한 서비스 품질 관리가 필수적이다. 이를 위해서는 기존의 계측기에 의한 서비스 품질의 사후 관리는 향후 서비스 이용자가 서비스를 받는 중 이루어지는 실시간 측정 위주의 서비스 품질 관리로 바뀌어야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 서비스 이용자 위주의 상시 품질 측정이 가능한 IPTV 서비스 품질 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안의 구현을 위해 개발된 소프트웨어는 서비스 이용자 측의 셋톱박스에 설치되어 실시간으로 IPTV 서비스의 품질을 상시 측정하고 이를 보고할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 구현된 소프트웨어의 신뢰성을 검증하기 위하여 다수 개의 중요 지표들에 대해서 대표적인 두 개의 상용 계측기와 비교하였고 그 결과 개발된 소프트웨어를 통한 측정 결과가 사용 계측기와 크게 다르지 않고 신뢰할 수 있음을 보였다.
WBAN은 사람이 착용하는 옷이나 인체 내부 혹은 외부에 있는 여러 장치들을 상호 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN은 기술 적용 분야에 따라 의료용과 비의료용으로 구분할 수 있으며, 주기적인 특성을 가진 의료용 데이터의 경우 GTS 방식을 사용해서 데이터를 전송하여 QoS를 보장한다. 본 논문에서는 WBAN 슈퍼프레임 구조에서 GTS 방식으로 데이터를 전송시 부족한 GTS 타임 슬롯을 해결하는 알고리즘을 제안한다. 코디네이터는 디바이스의 데이터 전송률에 따라 GTS 타임 슬롯을 가변적으로 할당하며, GTS의 개수가 부족하면 GTS 타임 슬롯을 공유하여 사용하도록 할당한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 지연한도와 처리량을 비교하였다. 즉, WBAN 환경에 적합한 WFQ(Weighted Fair Queuing) 스케줄링을 적용하여 상이한 데이터 전송률을 지원하면서 GTS를 할당하는 방법을 제안하였고, 라운드로빈(Round Robin) 스케줄링 방법과 비교하여 처리량은 증가하면서 최대 지연이 감소함을 알 수 있다.
현재의 인터넷은 폭발적으로 증가하는 다양한 멀티미디어 트래픽의 QoS 제공을 위한 트래픽 엔지니어링 기능을 갖고 있지 않다. 이러한 기능적인 단점들은 현격한 서비스 품질의 저하와 대량의 멀티미디어 서비스와 실시간 서비스 제공을 더욱 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 현재 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안한 MPLS(Multi-Protocol Label Switching)기술이 이러한 문제를 해결할 차세대 인터넷의 백본 기술로 가장 유력할 것으로 예상된다$^{[1][2]}$ . MPLS와 같은 고속통신망에서 발생하는 장애는 대량의 데이터 손실과 서비스의 품질을 저하시키게 된다. 그러므로 이러한 장애에 대한 신속한 통신망의 자동복구 기능 및 OAM(Operation, Administration and Maintenance)기능은 필수적이라 할 수 있다. MPLS 통신망은 2계층에 독립적이기에 이에 적용할 장애검출, 장애보고 같은 OAM 기능 또한 다른 계층의 OAM 기능과 독립적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 기반으로 MPLS 통신망에서의 성능측정과 장애의 검출보고, 장애의 위치 파악을 위한 MPLS OAM의 실험적인 결과를 나타내었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.374-388
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2022
Cloud computing has been one of the most critical technology in the last few decades. It has been invented for several purposes as an example meeting the user requirements and is to satisfy the needs of the user in simple ways. Since cloud computing has been invented, it had followed the traditional approaches in elasticity, which is the key characteristic of cloud computing. Elasticity is that feature in cloud computing which is seeking to meet the needs of the user's with no interruption at run time. There are traditional approaches to do elasticity which have been conducted for several years and have been done with different modelling of mathematical. Even though mathematical modellings have done a forward step in meeting the user's needs, there is still a lack in the optimisation of elasticity. To optimise the elasticity in the cloud, it could be better to benefit of Machine Learning algorithms to predict upcoming workloads and assign them to the scheduling algorithm which would achieve an excellent provision of the cloud services and would improve the Quality of Service (QoS) and save power consumption. Therefore, this paper aims to investigate the use of machine learning techniques in order to predict the workload of Physical Hosts (PH) on the cloud and their energy consumption. The environment of the cloud will be the school of computing cloud testbed (SoC) which will host the experiments. The experiments will take on real applications with different behaviours, by changing workloads over time. The results of the experiments demonstrate that our machine learning techniques used in scheduling algorithm is able to predict the workload of physical hosts (CPU utilisation) and that would contribute to reducing power consumption by scheduling the upcoming virtual machines to the lowest CPU utilisation in the environment of physical hosts. Additionally, there are a number of tools, which are used and explored in this paper, such as the WEKA tool to train the real data to explore Machine learning algorithms and the Zabbix tool to monitor the power consumption before and after scheduling the virtual machines to physical hosts. Moreover, the methodology of the paper is the agile approach that helps us in achieving our solution and managing our paper effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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