KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권2호
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pp.82-102
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2008
Packet losses tend to occur during short error bursts separated by long periods of relatively error-free transmission. There is also a significant spatial correlation in loss among the receiver nodes in a multicast session. To recover packet transmission errors at the transport layer, tree-based protocols construct a logical tree for error recovery before data transmission is started. The current tree construction scheme does not scale well because it overloads the sender node. We propose a scalable recovery tree construction scheme considering these properties. Unlike the existing tree construction schemes, our scheme distributes some tasks normally handled by the sender node to specific nodes acting as repair node distributors. It also allows receiver nodes to adaptively re-select their repair node when they experience unacceptable error recovery delay. Simulation results show that our scheme constructs the logical tree with reduced message and time overhead. Our analysis also indicates that it provides fast error recovery, since it can reduce the number of additional retransmissions from its upstream repair nodes or sender node.
본 논문에서는 트리검색 기반의 GTMP (matching pursuit with greedy tree search)이라는 새로운 희소신호 복원기법을 제안한다. 트리검색은 비용함수 (cost function)를 최소화함으로써 희소신호 복원 성능을 향상시키기 위해 적용하였다. 또한 각 노드마다 트리제거 (tree pruning)기법을 이용하여 효율적인 알고리듬을 개발하였다. 본 논문에서는 알고리듬의 성능분석을 통해 희소신호에서 영(0)이 아닌 값의 위치를 정확히 찾아내는 조건을 도출하였다. 그리고 실험을 통해 GTMP가 기존의 희소신호 복원기법에 비해 성능이 향상되었음을 보였다.
DREAM-S는 ATM 네트워크용 교환 시스템에서 응용 프로그램들의 교환기 운용 데이터에 대한 실시간 처리 요구를 지원하기 위한 분산 주기억장치 상주 데이터베이스 시스템(Main Memory Database Systems)이다. DREAM-S는 클라이언트-서버 구조를 가지면서 서버 프로세서에만 디스크가 연결되어 있으며, 대량의 데이터로부터 원하는 데이터를 신속히 검색하기 위하여 T- Tree 색인 구조를 제공한다. 본 논문에서논 DREAM-S에서 T- Tree 색인 구조에 대한 회복 기법를 제안한다. 주기억장치 상주 데이터베이스는 디스크 상주 데이터베이스 보다 뛰어난 성능을 제공하지만 시스템 고장 시(정전 등과 같은 오류) 주기억장치에 저장된 모든 데이터(릴레이션과 색인 구조)가 파손될 수 있다. 따라서 고장 후 파손된 주기억장치 데이터베이스를 신속히 정상 데이터베이스 상태로 회복하는 회복 기법이 필수적이다. 제안된 회복 기법에서는 T-Tree 색인 구조를 각 프로세서의 주기억장치에만 유지하도록 함으로서 ATM 교환기 시스템의 성능에서 병복 현상을 일으킬 수 있는 서버 프로세서의 디스크 출입 오버헤드를 줄인다. 또한, 시스템 고장 후 서버와 모든 클라이언트 시스템들이 병렬 처리 방식으로 각자의 T- Tree(들)를 회복하도룩 함으로서 클라이언트 개수가 많은 경우에도 신속한 회복이 가능하도록 하였다.
Recently, greedy algorithm has received much attention as a cost-effective means to reconstruct the sparse signals from compressed measurements. Much of previous work has focused on the investigation of a single candidate to identify the support (index set of nonzero elements) of the sparse signals. Well-known drawback of the greedy approach is that the chosen candidate is often not the optimal solution due to the myopic decision in each iteration. In this paper, we propose a tree search based sparse signal recovery algorithm referred to as the tree search matching pursuit (TSMP). Two key ingredients of the proposed TSMP algorithm to control the computational complexity are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In numerical simulations of Internet of Things (IoT) environments, it is shown that TSMP outperforms conventional schemes by a large margin.
In this paper, we propose an efficient sparse signal recovery algorithm referred to as the matching pursuit with a tree pruning (TMP). Two key ingredients of TMP are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In our analysis, we show that the sparse signal is accurately reconstructed when the sensing matrix satisfies the restricted isometry property. In our simulations, we confirm that TMP is effective in recovering sparse signals and outperforms conventional sparse recovery algorithms.
In this paper, Dynamic Fault Tree algorithm(DFT algorithm) is presented. This new algorithm provides a concise representation of dynamic fault tolerance system structure with redundancy, dynamic redundancy management and complex fault & error recovery techniques. And it allows the modeler to define a dynamic fault tree model with the relative advantages of both fault tree and Markov models that captures the system structure and dynamic behavior. This algorithm applies to TMR and Dual-Duplex systems with the dynamic behavior and show that this algorithm captured the dynamic behavior in these systems with fault & error recovery technique, sequence-dependent failures and the use dynamic spare. The DFT algorithm for solving the problems of the systems is more effective than the Markov and Fault tree analysis model.
요소 엽면시비가 온주밀감 잎의 질소함량 수체 및 토양의 질소회수율에 미치는 영향을 구명하고자 1998년 7년생 흥진조생에 질소 기준량 표충시비($124kg\;ha^{-1}yr^{-1}$, 나무당 86 g). 기준량의 50% 엽면시비($62kg\;ha^{-1}yr^{-1}$), 나무당 43 g), 기준량의 25% 엽면시비($31kg\;ha^{-1}yr^{-1}$, 나무당 22 g)처리를 두고 봄 여름, 가을 비료로 56(2반복 $^{15}N$ 표지 요소, 5반복 일반 요소), 11((2반복 $^{15}N$ 표지 요소, 5반복 일반 요소). 33%(7반복 모두 일반 요소) 비율로 분시하여 시험한 결과를 요약하면 다음과 같다. 나무(본)당 과실수량 및 품질은 처리간 유의한 차이가 없었다 당년 봄순의 엽신의 전질소함량은 9월 상순까지는 엽면시비구에서 많았으나 11월 16일(수확기)이후에는 처리간 큰 차이가 없었다. 수체(樹體)에 의한 질소회수율은 어느 수체 부위에서나 25% 엽면시비구에서 가장 높았고, 50% 엽면시비구에서 다음으로 높았다. 수체 전체의 질소회수율은 25, 50% 엽면시비구, 표층시비구에서 각각 29.2, 17.7, 8.0%이었다. 봄과 여름에 시용된 질소의 토심 0~40 cm에서의 잔류율은 25, 50% 엽면시비구 표층시비구에서 각각 50.3, 45.6, 51.8%이었다. 전체(수체, 낙엽, 잡초, 토양) 회수율은 25, 50% 엽면시비구, 표층시비구에서 각각 81.8, 65.1, 60.6%이었다.
In this paper, we propose a sparse signal reconstruction method referred to as the matching pursuit with a pruning-based tree search (PTS-MP). Two key ingredients of PTS-MP are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In our simulations, we confirm that PTS-MP is effective in recovering sparse signals and outperforms conventional sparse recovery algorithms.
저전력, 저품질의 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks) IoT 네크워크 환경에서는 IETF에서 제안한 IPv6 라우팅 프로토콜인 RPL이 대표적으로 사용된다. RPL은 루프가 존재하지 않는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 loop avoidance, loop detection 메커니즘과 문제 발생 시 복구를 위한 DIO Poisoning 메커니즘을 정의하고 있다. 하지만, 기존의 DIO Poisoning은 루프 발생 노드에서 일어난 poisoning이 해당 노드의 서브트리로 전파되어 복구 시간과 컨트롤 메시지가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RPL 기반 IoT 무선 네트워크에서 루프 복구 과정 시 서브 트리의 라우팅 오버헤드가 추가로 발생할 수 있는 현상을 보완한 효율적인 경로 복구 기법을 제안한다. 개선된 RPL 루프 복구 과정에서는 기존 선호 부모로 선택될 수 없던 경로를 활용하여 빠르게 복구함으로써 새로운 경로설정을 위한 컨트롤 패킷 트래픽과 경로 복구 시간을 줄인다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 프로토콜이 기존 프로토콜에 비해 복구 시간 단축과 컨트롤 패킷의 감소를 통한 복구 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 무결성 제약을 효율적으로 유지하기 위한 접근 경로인 Hashed B-트리를 제안하고, 기존의 B-트라와 성능을 비교한다. 무결성 제약을 만족시키기 위해 필요한 질의 패턴들이 종점 질의로 구성되어 있다는 점에 착안하여, Hashed B-트리는 키를 해슁을 통해 압축하여 저장한다. 따라서 트리의 높이가 줄어들게 되고 트리의 탐색이 빠르다. 이 기법은 기존의 B-트리와 유사하게 작동하기 때문에 기존 시스템에 많은 수정을 요하지 않고 병행성 제어나 회복 기법을 그대로 사용할 수 있는 장점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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