데이터 저장장치는 서버의 내부나 근처에 있는 것으로 인식되어 왔으나 네트워크 기술의 발달로 저장장치 시스템은 주 전산기와 원거리에 떨어져 존재할 수 있게 되었다. 인터넷 시대에 데이터 량의 폭발적인 증가는 데이터를 저장하는 시스템과 이를 전송하는 시스템의 균형 있는 발전을 요구하고 있으며 SAN(Storage Area Network)이나 NAS(Network Attached Storage)은 이러한 요구를 반영하고 있다. 저장장치로부터 최적의 성능을 도출하기 위해서 복잡한 저장 네트워크의 용량과 한계를 파악하는 것이 중요하다. 파악된 데이터는 성능 조율의 기초가 되고 저장장치의 구매 시점을 결정하는데 사용될 수도 있다. 본 논문에서는 저장 네트워크 시스템의 큐잉 네트워크를 통한 분석적 모델을 제시한 다음, 이의 시뮬레이션하여 분석적 모델이 정당하다는 것을 입증한다.
본 논문은 보다 빠른 네트워크 서비스를 제공하기 위하여 통신 모델에 적용되는 버퍼의 자료구조인 네트워크 혼잡 적응 버퍼를 소개하고 이의 성능을 분석한다. 이 버퍼는 1) 정적으로 할당한 버퍼의 용량을 입력되는 패킷의 수에 따라 동적으로 변경 킬 수 있으며, 2) 배열을 사용함으로써 빠른 메모리 정근과 최적의 용량으로 메모리를 할당할 수 있으며 3) 기존 혼잡제어 알고리즘에 쉽게 적응시킬 수 있다.
In this paper, we investigate maximum transmission capacity of wireless ad-hoc networks. In the investigation, we consider a network topology with regularly located nodes. For the topology, we investigate the maximum transmission capacity with RTS/CTS medium access protocol, and next, we study the maximum transmission capacity without the protocol. We see that the results of our study overall follows the result of Gupta and Kumar's research.
이동통신에서는 무선자원의 효율적인 사용을 위하여 variable rate vocoder 및 VoX 기법을 이용한 음성 전송이 일반적 추세이며, 버스티 특성을 갖는 패킷 트래픽의 경우 statistical multiplexing을 이용하여 무선 채널의 사용을 극대화 시킨다. 트래픽 밀도를 나타내는 Erlang 용량은 일정속도의 회선교환 트래픽에 대하여 동시에 점유할 수 있는 dedicated circuit의 수에 기초하는 개념이므로 statistical multiplexing으로 처리되는 데이터 패킷의 트래픽 밀도는 queuing model에 근거한 데이터 스루풋이 현실적이다. 그러나 이동통신 시스템에서 트래픽 특성을 달리하는 circuit 및 패킷 타입의 혼합 서비스가 동시에 제공될 경우 네트워크 planning을 위한 구성 시스템의 용량산정을 위해 트래픽 밀도의 통합적인 표현을 요구한다. 따라서 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환을 통하여 네트워크 구성요소의 용량 산정에 적당한 용량표현을 선택할 수 있다. 본 고에서는 트래픽 처리기로서의 통신시스템을 기술하기 위하여 일반적인 텔레트래픽 시스템 모델과 파라미터를 정의한다. 또한 음성 및 비음성 서비스의 혼합 트래픽 환경에서 트래픽 밀도계산을 위한 Erlang 용량과 데이터 스루풋의 상호 변환 관계를 소개한다. 마지막으로 3G1x 무선접속환경에서 음성 및 HSPD 서비스가 공존할 경우 기지국 CE dimensioning에 필요한 혼합 트래픽 Erlang 용량 산출 방법을 기술한다.
공정기술의 발달로 인해 GPU는 빠르게 발전하고 있다. GPU는 영상처리뿐만 아니라 한 번에 많은 양의 데이터를 처리하는 범용 작업에도 많이 쓰이고 있다. 한편, 최근에는 3차원으로 코어를 적층하는 3차원 CPU구조에 대해 많은 연구가 수행되고 있다. 3차원 구조는 코어를 수직으로 적층시켜 내부 연결망의 길이를 크게 줄여주어 성능을 크게 개선하는 장점을 가지고 있다. 이를 반영하여 GPU에도 3차원 구조를 적용하여 GPU의 성능을 향상시키려는 선행연구에 맞춰 본 논문에서는 3차원 구조 GPU의 성능 향상을 저해하는 요소들에 대해서 분석해 보고자한다. 본 논문에서는 선행연구에서 밝힌 메모리 인터페이스에서 발생하는 병목현상 이외에도 주 메모리 큐 용량과 네트워크 방식에 따른 3차원 GPU의 성능향상을 실험을 통하여 알아본다. 실험 결과 주 메모리 큐 용량에 따른 3차원 GPU의 IPC는 가장 큰 사이즈와 가장 작은 사이즈의 차이가 4 미만으로 주 메모리 큐 용량은 3차원 GPU의 성능에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 분석된다. 주 메모리로의 읽기 또는 쓰기 요청들을 순서대로 저장하는 큐의 역할이 3차원 구조 GPU의 동작에는 큰 영향을 미치지 않기 때문으로 분석된다. 반면 네트워크 방식에 따른 실험에서는 fly 네트워크 방식에 비해서 crossbar 네트워크 방식이 더 빠른 데이터 통신을 가능하게 해주어 crossbar네트워크 방식에서 IPC수치가 약 14 증가함을 알 수 있다. 두 가지 실험을 통하여 3차원 GPU의 성능에 네트워크 방식 차이가 주 메모리 큐 용량 변화보다 더 큰 영향을 주는 것을 확인할 수 있다.
최근 사물 인터넷 기술의 발달로 인해 사용되는 센서의 수가 늘어남에 따라 센서의 전원 부족 및 사적인 정보의 유출이 심각한 문제로 여겨지고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 외부의 RF 신호로부터 전력을 수집하는 RF 에너지 하베스팅과 물리계층 보안 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 소스가 전송하는 신호로부터 에너지 하베스팅이 가능한 릴레이가 존재하는 무선 네트워크에서 정보 보안을 향상시키기 위한 시간 전환 기반 네트워크 아날로그 코딩 기법을 제안한다. 소스가 전송하는 신호를 도청하려는 도청자가 존재하는 2-hop 릴레이 네트워크를 모델링하고, 수학적 분석을 통해 최소 요구 보안 용량을 최대화 할 수 있는 최적의 시간 전환 비율을 찾았다. 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 기존 방안에 비해 최소 요구 보안 용량을 개선함을 보인다.
본 논문에서는 n개의 균등하게 위치한 센서 노드를 가지는 수중 애드 혹 음향 네트워크에서의 시스템 및 채널 모델링, 그리고 이를 바탕으로 유도한 용량 스케일링 법칙을 소개한다. 특히 협 대역 모델에서 캐리어 주파수가 n의 함수로 스케일 되는 것을 허용하는 상황을 가정한다. 가정하는 네트워크에서, 전송 거리 뿐 아니라 주파수 스케일링에도 의존하는 감쇠 변수의 특성을 분석한다. 이를 바탕으로 단일 노드 밀도를 가지는 확장 네트워크 하에서 용량 스케일링에 대한 cut-set 기반 상향 경계선을 유도한다. 상향 경계선은 감쇠 변수에 역으로 비례한다는 결과물로부터, 전 영역에 대해 전력 제한된 네트워크가 생성됨을 보인다. 뿐만 아니라 간단한 최 근거리 다중 홉 전송에 기반 하여 용량 달성 가능한 기술을 소개한다. 확장 네트워크에서 다중 홉 기술은 감쇠 변수의 함수로 표현되는 모든 동작 영역에서 order 측면 최적임을 보인다.
전전자교환기에서 가장 많이 이용되고 있는 T-S-T three-stage 스위치 네트워크의 blocking 확률에 대한 대표적인 세가지 모형에 대해 살펴보고 스위치 네트워크의 구조 또는 통화로 탐색수에 따라 그 적용이 제한된 blocking 확률식에 대해 일반적으로 적용할 수 있는 확장된 표현식으로 유도하여 보았으며 각각에 대한 비교분석을 수행하였다. 또한 blocking 확률에 따른 three-stage 스위치 네트워크의 통화처리용량을 산출하는 방법을 설명하고 수리적인 예로서 위에서 제안된 blocking 확률모형들을 이용하여 TDX-1B 스위치 네트워크의 통화처리용량을 산출하여 보았다.
끝으로 T-S-T three-stage 스위치 네트워크에서의 blocking 확률모형들에 대한 전반적인 검토와 함께 blocking 확률을 줄일 수 있는 방법을 제안하였다.
도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.
각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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