본 논문은 광대역 무선 통신망의 물리계층 OFDMA시스템 구조에서 멀티미디어 패킷 서비스의 효율적인 처리를 위한 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 스케줄링 알고리즘은 무선 채널 상태 정보 추정을 이용하고 클래스 및 우선권 정책 기반 전송 순위 결정과 이에 의한 전송률 할당을 한다. 그 결과로 제안된 스케줄링 알고리즘은 실시간 서비스에 대해선 최대 트래픽 처리량과 jitter의 최소화를 만족하고 비실시간 서비스에 대해 공평한 트래픽 처리를 수행한다. 제안 된 스케줄링 알고리즘은 기존의 라운드 로빈 스케줄링 방식과 시뮬레이션을 통한 비교를 통해서 보다 우수한 성능을 보인다.
스케줄링 알고리즘의 일종인 Inna은 매우 간편하며 각 큐에 다른 가중치를 할당하여 여러 큐를 직접 제어한다. 본 논문에서는 WRR 스케줄링 알고리즘을 효율적으로 수행할 수 있는 새로운 BSW 구조를 제안한다. 또한, 새로운 BSW구조에 적합한 셀 스케줄링 알고리즘을 개발한다 제안된 BSW구조와 알고리즘은 VC에 할당된 가중치를 정확히 유지 한 수 있고, 서비스 받을 VC큐가 비어 있을 경우 다른 VC 셀을 서비스하여 평균 셀 지연 및 최대 버퍼 크기를 감소시킨다. 제안된 알고리즘은 WRR 구현에 매우 적합한 구조이다.
In this paper, we propose a grant-aware (GA) scheduling algorithm that can provide higher throughput and lower latency than a conventional dual round-robin matching (DRRM) method. In our proposed GA algorithm, when an output receives requests from different inputs, the output not only sends a grant to the selected input, but also sends a grant indicator to all the other inputs to share the grant information. This allows the inputs to skip the granted outputs in their input arbiters in the next iteration. Simulation results using OPNET show that the proposed algorithm provides a maximum 3% higher throughput with approximately 31% less queuing delay than DRRM.
대부분의 멀티미디어 저장 시스템은 사용자의 요청을 라운드-로빈(round-robin) 방식으로 수행한다. 즉, 사용자는 일정한 간격을 두고 정해진 시간 동안 저장 시스템의 서비스를 받게 된다. 더욱이, 여기에 사용되는 대부분의 알고리즘들은 시스템과 밀접하게 연관된 비용함수를 바탕으로 평가를 받게 된다. 이러한 알고리즘의 FCFS, SCAN, SCAN-EDF 등이 있다. 본 논문에서는 주어진 사용자 요청에 대해서 사용자 대기 시간이나 최대 디스크 대역폭과 같은 제약 조건들을 만족시키는 동시에 임의의 비용 함수에 대해 최적의 스케줄인 통합 읽기 요청(Unified Read Request)을 생성하는 요청 통합기(Request Unifier) 모듈을 설계한다. 그리고 이러한 사용자 요청 통합에 사용될 수 있는 세 개의 알고리즘을 제안하고 성능 평가를 통해 그들의 장단점을 비교해 본다.
본 논문에서는 멀티미디어 트래픽에 대한 성능 향상을 목표로 ASR-DRR, ASD-DRR이라 명명한 IEEE 802.11e HCCA기반에서 서비스 품질 보장이 가능한 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 또한 IEEE 802.11e HCCA(Hybrid Coordination Function Controlled Channel Access) 스케줄러와 관련된 다수의 개선된 형태의 스케줄러들이 실제 큐 사이즈 정보를 실시간으로 HC(Hybrid Coodinator)에 전달하지 못하여 생기는 불필요한 지연시간에 대해 지적하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 현재 큐 상태를 최대한 실시간으로 전달할 수 있는 간단한 해결책을 제안하였으며, 이를 바탕으로 두 가지 구현방안을 제시하였다. 이를 RTS(Request to Send)/CTS(Clear to Send)를 활용한 적응형 스케줄러(ASR)와 Data/Ack를 활용한 적응형 스케줄러(ASD)라고 한다. 이들 구현 방안들은 유선환경에서의 DRR(Deficit Round Robin) 스케줄러를 모방하여 최적화되었다. 또한 제안하는 스케줄러의 성능을 알아보기 위해 NS-2 시뮬레이터를 활용하여 기존 스케줄러와 비교한 결과 훨씬 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 VOD에서 스트리밍 데이터를 효율적으로 서비스할 수 있는 Consistency 알고리즘을 제시한다. 미디어 데이터 서비스를 위해 우선 하나의 미디어 데이터를 라운드 로빈 방식으로 스트라이핑하여 각 호스트의 저장 노드에 저장한다. 본 논문에서는 일반적인 계산 용도로 사용되는 barrier 메커니즘을 미디어 플레이 최소 단위인 (SH, GOP) 미디어 데이터에 서비스할 수 있도록 제시하였다. 데이타 처리 방식은 하나의 호스트에 한 프래그먼트 크기의 공유메모리를 할당한다. 이 공유메모리 는 barrier 메커니즘을 통하여 RTP패킷 전송 단위로 결정될 프래그먼트 데이터의 조합을 형성한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘에 대해서 실험을 수행하기 위해서 VOD 시스템에서 프로그램을 작성하였다.
Cloud computing is an evolving computing paradigm that has influenced every other entity in the globalized industry, whether it is in the public sector or the private sector. Considering the growing importance of cloud, finding new ways to improve cloud services is an area of concern and research focus. The limitation of the available Virtual Machine Load balancing policies for cloud is that they do not save the state of the previous allocation of a virtual machine to a request from a Userbase and the algorithm requires execution each time a new request for Virtual Machine allocation is received from the Userbase. This problem can be resolved by developing an efficient virtual machine load balancing algorithm for the cloud and by doing a comparative analysis of the proposed algorithm with the existing algorithms.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이다. 그러나 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 헤드 노드의 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 이에 LEACH와 같은 알고리즘은 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 양의 에너지를 소모한다. 이에 본 논문은 불필요한 에너지 소모를 줄이기 위해 새로운 클러스터 형성 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 인접노드에서 수집되는 중첩 데이터를 배제하고 임계값을 전송한다. 서로 인접한 노드들은 그룹을 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 그룹은 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 셋업 단계에서 그룹들은 클러스터 헤드(그룹)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 그룹의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 그룹의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송효율이 증가하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.5694-5711
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2017
The technology of cloud computing is growing very quickly, thus it is required to manage the process of resource allocation. In this paper, load balancing algorithm based on honey bee behavior (LBA_HB) is proposed. Its main goal is distribute workload of multiple network links in the way that avoid underutilization and over utilization of the resources. This can be achieved by allocating the incoming task to a virtual machine (VM) which meets two conditions; number of tasks currently processing by this VM is less than number of tasks currently processing by other VMs and the deviation of this VM processing time from average processing time of all VMs is less than a threshold value. The proposed algorithm is compared with different scheduling algorithms; honey bee, ant colony, modified throttled and round robin algorithms. The results of experiments show the efficiency of the proposed algorithm in terms of execution time, response time, makespan, standard deviation of load, and degree of imbalance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.351-357
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2022
LTE (Long-Term Evolution, sometimes known as 4G LTE) is a wireless high-speed data communication technology for mobile phones and data terminals. The Packet Scheduler (PS) is an important component in improving network performance. Physical Resource Blocks (PRBs) are assigned to associated User Equipment by the packet scheduler (UEs). The primary contribution of this study is a comparison of the eNodeB throughput between a suggested method and the Round Robin (RR) Algorithm. The RR Algorithm distributes PRBs among all associated UEs without taking channel circumstances into account. In this research, we present a new scheduling method that takes into account the number of PRBs and associated UEs and produces higher throughput than the RR algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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