디지털 정보 혁명과 정보 기술의 발달은 고객의 다양한 욕구를 유발하였고 점차 기업들의 격화된 경쟁하의 생존전략으로서 물류 서비스 향상을 위한 물류 흐름이 기업 경쟁력의 중요한 요소로 부상하고 있다. 또한 공급자와 소비자 간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 현재까지 대부분의 수 배송 연구는 방문순서나 방문시간의 제약조건에 따라 수요처에 대한 도착시간 및 선행순서에 대한 제약이 없는 경우의 차량경로문제(VRP)나 시간 및 선행순서에 대한 제약이 있는 경우의 차량일정계획문제(VSP)로 연구되어져 왔다. 그러나 현실적으로는 배송센터에서 제약 조건에 따라 고객까지 차량일정계획 수립을 위한 시간 보다는 배차계획을 수립하는데 더 많은 시간이 소요되는 것으로 알려져 있다. 본 논문은 물류 서비스의 향상을 위한 배차계획 업무의 현실적인 제약 조건들을 고려하여 배차계획 시스템을 설계하고, 이 설계 모듈에 따라 배차계획의 수정작업 조정시간를 효율적이고 획기적으로 줄일 수 있는 배차계획 시스템의 발견적 알고리듬을 설계하고 구현토록 한다.
인터넷 환경에서 실시간 서비스에 대한 제공을 위해 제안된 RTP(Real-time Transport Protocol)는 실시간 전송 프로토콜로서 스트림형 데이터 전송을 목적으로 한 프의토콜이다. RTP는 기본적으로 RTCP(Real-time Transport Control Protocol)와 쌍을 이루어 동작하며, RTCP는 현재 네트워크의 상태 정보를 전달한다. RTP는 종단 시스템에서 실행되고, 디멀티플랙싱을 제공하는 전송 프로토콜의 중요한 특성을 가지고 있다. 또한, TCP 같은 전송 프로토콜에서 제공하지 못하는 신뢰성과, 프로토콜에 정의된 흐름/혼잡제어를 제공한다. 본 논문에서는 RTP상에서 동작하는 Differentiated Service의 개념과 구조를 살펴보고, Differentiated Service상에서 효율적인 패킷전송을 위해 CBQ(Class-Based Queuing)을 사용한 패킷 전송 모델의 파라미터를 설정함으로써 각자의 서비스 큐를 적절하게 제어하고, WRR(Weighted Round Robin)과 PRR(Packet-by-packet Round Robin) 같은 패킷 스케줄링 기법을 통해서 모든 서비스 클래스들이 기아현상을 경험하지 않고 공평한 스케줄링이 이루어지도록 컴퓨터 모의실험을 통해 성능을 확인한다.
모바일 기기 관련 기술의 급속한 발달에도 자원 제약적인 특성으로 인한 많은 문제들이 아직까지 해결되지 못하고 있다. 이러한 물리적인 한계성을 극복하기 위해 인터넷으로 연결된 클라우드 서버의 자원을 활용하는 컴퓨테이션 오프로딩이 고안되었고 에너지 절약 측면에서 다양한 연구들이 진행되었다. 그러나 실시간성을 만족시켜야 하는 응용에서는 에너지 보다 마감시간 내에 작업의 수행을 완료하는 것이 더 중요하다. 본 논문에서는 이러한 실시간 응용을 지원하기 위해서 클라우드의 스케줄링 지연 시간을 고려한 오프로딩 결정 기법을 제안했다. 제안 기법에서는 오프로딩의 예상 여유시간과 모바일 기기 내에서 수행했을 때의 여유 시간을 비교하여 마감시간을 더 효과적으로 만족할 수 있는 방법을 선정함으로써 실시간 작업에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다.
본 논문에서는 센서노드가 전력소모를 줄이기 위하여 주기적으로 휴면상태를 갖는 듀티사이클 기반 무선센서 네트워크를 고려한다. 이러한 네트워크에서는 듀티사이클 간격이 커진다면 전력소모는 감소하지만 종단간 지연시간은 늘어나게 된다. 무선센서네트워크의 많은 애플리케이션은 지연시간에 민감하며 패킷이 센서노드로부터 싱크노드에게 전달되는 데 있어서 지연시간제약 요구사항이 있다. 기존의 대부분의 연구는 종단간 지연시간을 줄이는 것에만 초점을 맞추고 지연시간제약에 대해 고려를 하지 않음으로써 종단간지연시간과 전력소모에 대한 균형을 맞추기 어려웠다. 지연시간제약을 고려하는 연구에서도 노드들간의 시각동기화를 요구하거나 노드들이 특정한 분포를 갖는다고 가정하였다. 기존 연구의 이러한 제약을 극복하기 위하여 본 논문에서는 지연시간제약조건을 충족시키면서 동시에 전력소모를 줄이기 위한 듀티사이클 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 먼저 종단간 지연시간의 확률분포를 추정하고 획득한 분포를 이용하여 지연시간제약조건을 만족하는 최대 듀티사이클 간격을 결정한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안되는 알고리즘은 주어진 지연시간제약 요구사항을 만족하면서도 낮은 전력소모 성능을 보인다.
실시간 데이터베이스 시스템의 트랜잭션은 마감시간과 같은 시간 제약조건을 갖는다. 따라서 트랜잭션은 마감시간 내에 완료되어야 하며 동시에 데이터 일관성 제약조건을 만족해야 한다. 빠른 평균 응답시간 제공을 목표로 하는 기존 데이터베이스 시스템과 달리 실시간 데이터베이스 시스템은 트랜잭션의 마감시간 초과 비율과 마감시간을 초과한 트랜잭션에 의해 발생되는 비용에 의해 평가된다. 따라서 실시간 트랜잭션은 공정성과 시스템 처리율의 저하를 발생시킨다 하더라도 트랜잭션의 중요도 및 마감시간에 따라 스케줄링 되어야 하고, 항상 높은 우선 순위 트랜잭션의 선행 처리가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 기존 실시간 스케줄링 알고리즘들이 갖는 문제점을 개선시킬 수 있는 새로운 스케줄링 알고리즘(Multi-level EFDF)과 펌, 소프트 실시간 트랜잭션온 고려한 병행실행제어 알고리즘(2PL-FT)을 제안한다. 또한 성능평가를 통해 2PL-FT와 AVCC방법에 대한 트랜잭션의 재시작 비율 및 마감시간 초과 비율을 비교한다. 이 실험들을 통해 제안하는2PL-FT알고리즘이 기존에 제안된 방법들보다 더 우수함을 보인다.
오늘날 인터넷에서는 실시간 및 비실시간 등 다양한 멀티미디어 서비스가 존재하고 있으며, 이러한 개개의 서비스 특성을 만족 시키는 데는 한계가 있다. 따라서 서비스의 QoS를 보장하기 위한 한 방법으로 flow-aware 네트워킹 개념을 갖는 네트워크를 제안하고 있다. 인터넷에서 네트워크 이용율 향상과 통계적으로 서비스 보장을 위해 MBAC(Measurement-Based Admission Control) 방식이 연구되었다. 대부분의 MBAC 방식은 집합 flow에 대해 적용하는 총체적 MBAC 알고리즘이며, 입력 flow에 적용하는 per-flow MBAC 알고리즘이 최근 연구되기 시작하고 있다. 본 논문에서는 per-flow MBAC 알고리즘 기반 시스템에서 flow를 특성에 따라 그룹핑하고, 각 그룹핑된 flow에서 먼저 입력되는 flow에 우선순위를 주는 DPS(Dynamic Priority Scheduling)알고리즘 적용한다. 그리고 각 그룹핑된 그룹에 일정대역을 고정 할당한 다음에 그룹 인접대역간 대역폭 차용이 가능한 우선등급 하위대역 차용방식과 각 그룹핑된 flow에 그룹핑된 flow 특성에 따라 대역을 동적으로 할당하는 동적 대역할당 방식을 제안한다. 제안한 두 방식을 시뮬레이션을 통해 서비스 지속성, 링크 이용율, 지연 특성을 평가 분석한다. 그 결과 제시한 방식이 기존의 방식보다 우수하고, 다양한 멀티미디어 환경에서 더 효율적 방식이라는 것을 분명히 한다.
최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.
본 논문은 멀티캐스트 전송을 이용한 사용자 기반의 VOD 서비스를 구현하였다. 기존의 서버 기반의 멀티캐스트 시스템을 제공하였지만 구현된 시스템은 사용자 요구 기반의 멀티캐스트 시스템을 제공한다. 멀티캐스트 에이전트 스케줄러(Multicast Agent Scheduler: MAS)는 사용자의 요구를 수집하고 요구된 비디오 아이템과 서비스 시간에 따라서 멀티캐스트 그룹과 포트 번호를 발생한다. 그러면 그것은 VOD서버와 서비스를 요구한 사용자에게 즉시 멀티캐스트 주소와 포트 번호를 전송한다. 그리고 VOD서버는 멀티캐스트 그룹 주소로 요구한 스트림을 전송하고, 사용자는 자동으로 그룹 주소에 가입한다. 멀티캐스트 에이전트 스케줄러는 같은 스케줄링 시간 안에 있는 다른 사용자들이 동일한 비디오를 요구하였을 때 같은 멀티캐스트 그룹 주소를 할당한다. 제안된 VOD 시스템은 동시에 많은 사용자에게 서비스할 뿐 아니라 서버의 부하를 크게 줄일 수 있음을 확인하였고, 이것을 마이크로 소프트의 WMT(Windows Media Technology)에 적용하였다.
본 논문에서는 고속 스위칭이 가능한 멀티 프로토콜 레벨 스위칭망에서의 DiffServ와의 서비스 결합을 위한 PHB 매핑모델을 제안 하였고, 제안된 매핑모델을 기반으로 멀티 프로토콜 레벨 스위칭망에서 대역폭을 보장하는 차등화 서비스 모델을 설계하였다. EF, BE, AF1, AF2 트래픽을 적용하여 9초 동안의 Throughput에 대한 시뮬레이션 결과, 전체 발생된 트래픽은 2.45Mbps로 링크의 수용가능 속도인 1.5Mbps의 60%를 초과한 트래픽을 발생시켰다. AF1과 AF2는 trTCM의 PIR 값인 700Kbps 및 600Kbps로 설정되어있어 링크에서의 포화 상태의 흐름을 확인 미터링을 수행하고 trTCM을 이용하여 마킹을 적용한 후 전송률을 PIR에 적용되어 전송됨을 확인할 수 있으며, Priority의 우선순위가 BE보다 높으므로 우선적으로 전송됨을 확인 할 수 있었다. BE인 경우 우선순위가 AF1, AF2보다 낮아 링크에서의 포화 상태 발생시 기아문제가 발생됨을 알 수 있다. EF, BE, AF1, AF2 동시 전송시 BE의 트래픽 전송은 거의 기아상태에 있음을 확인 할 수 있었다. AF1 폐기율과 AF2 폐기율의 경우 AF1은 trTCM의 PIR, CIR 값이 AF2 높으며 우선순위도 높아 AF2보다 패킷 폐기율이 낮다. 그러나 BE는 링크에서의 병목현상이 발생 시 AF1, AF2에 의한 네트워크 자원의 우선으로 패킷에 대한 전송이 전혀 이루어지지 않고 있음을 알 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1036-1057
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2013
Wireless body area network (WBAN) is a promising candidate for future health monitoring system. Nevertheless, the path to mature solutions is still facing a lot of challenges that need to be overcome. Energy efficient scheduling is one of these challenges given the scarcity of available energy of biosensors and the lack of portability. Therefore, researchers from academia, industry and health sectors are working together to realize practical solutions for these challenges. The main difficulty in WBAN is the uncertainty in the state of the monitored system. Intelligent learning approaches such as a Markov Decision Process (MDP) were proposed to tackle this issue. A Markov Decision Process (MDP) is a form of Markov Chain in which the transition matrix depends on the action taken by the decision maker (agent) at each time step. The agent receives a reward, which depends on the action and the state. The goal is to find a function, called a policy, which specifies which action to take in each state, so as to maximize some utility functions (e.g., the mean or expected discounted sum) of the sequence of rewards. A partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) is a generalization of Markov decision processes that allows for the incomplete information regarding the state of the system. In this case, the state is not visible to the agent. This has many applications in operations research and artificial intelligence. Due to incomplete knowledge of the system, this uncertainty makes formulating and solving POMDP models mathematically complex and computationally expensive. Limited progress has been made in terms of applying POMPD to real applications. In this paper, we surveyed the existing methods and algorithms for solving POMDP in the general domain and in particular in Wireless body area network (WBAN). In addition, the papers discussed recent real implementation of POMDP on practical problems of WBAN. We believe that this work will provide valuable insights for the newcomers who would like to pursue related research in the domain of WBAN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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