본 논문은 소프트웨어 스트리밍 서비스의 특성이 일반 동영상 스트리밍 서비스와 달리 전송대역폭이 가변적이며 초기에 집중적인 전송이 발생하는 사실에 근거하여 가장 효율적으로 서버 자원을 활용할 수 있는 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 지역적으로 산재한 대규모의 인터넷 사용자에게 소프트웨어 스트리밍 서비스를 지원하는 대용량 소프트웨어 스트리밍 서버 플랫폼에 실제 구현하여 동작함으로써 제안된 알고리즘이 적절하게 동작함을 보이고자 한다.
대규모 실험장비에서 발생하는 아주 큰 사이즈의 데이터를 처리하기 위해서 기존에는 수집 및 저장, 계산 장비로의 원거리 전송, 데이터 분석 등의 단계를 따로 처리해 왔다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있고 동시에 데이터의 실시간 처리 요구가 증가하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 추상화된 입출력 계층을 이용하여 마치 로컬 저장소에 있는 데이터를 사용하는 것과 같은 인터페이스를 통해 원거리에서 생성된 데이터 스트림을 실시간으로 이동하고 처리할 수 있는 기법을 소개한다. 또한 데이터 전처리 계산 위치를 송신 측으로 변경하여 대용량 데이터를 효과적으로 전송하기 기법을 제안한다.
3세대 이후의 이동통신시스템에서는 고속 및 대용량 전송을 통해 동영상, 영화, 방송 등 은 종류의 멀티미디어 서비스들이 제공될 것으로 전망된다. 본 논문에서는 이러한 서비스들의 제공이 가능한 3세대 이후 시스템으로 개발되고 있는 High-Speed Mobile Multimedia (HMm) 시스템을 매체접근제어 (MAC) 프로토콜을 중심으로 소개한다. HMm MAC 프로토콜은 광대역 무선 환경 하에서 고속의 그리고 효과적인 멀티미디어 전송을 목표로 설계되었다. 이러한 HMm MAC 프로토콜은 기지국 MAC과 단말 MAC의 두 서브시스템으로 나뉘며, 각 서브시스템은 상태관리, 전송제어, 버퍼관리, 임의 접근제어, 패킷 스케줄링 등의 기능을 수행한다.
광전송 초고속화되면서 광전송시스팀의 성능에 영향을 미치는 여러 가지 물리적 현상 중에서 광섬유의 편광모드분산에 관하여 고찰하였다. 단일모드 광섬유의 편광특성 해석은 Principal States of Polarization의 변화에 대한 확률모델로서 Maxwellqnsvh를 갖는 확률분포함수를 적용하였다. 이 가정하에서 IM/DD 광통신시스팀에서 편광모델로부터 시스템의 페이딩 특성을 예측하고 이를 기준으로 전송용량의 한계 및 미래의 대용량 광전송시스팀의 전송방식에 대해서도 검토하였다.
최근 대용량 그래프의 반복 처리를 위하여 GPU를 이용하는 연구가 진행되고 있다. 메모리가 제한된 GPU를 이용하여 대용량 그래프를 처리하기 위해서는 그래프를 서브 그래프로 분할한 후 서브 그래프들을 스케줄링해서 처리해야 한다. 그러나 활성 정점에 따라 서브 그래프가 처리되기 때문에 그래프 처리 과정 속에서 불필요한 데이터 전송이 반복된다. 본 논문에서는 메모리가 제한된 GPU 환경에서 효율적인 그래프 알고리즘 처리 기법을 제안하고 성능 평가를 수행한다. 제안하는 기법은 그래프 차등 서브 그래프 스케줄링 방법과 그래프 분할 방법으로 구성된다. 대용량 그래프 분할 방법은 GPU에서 효율적으로 처리할 수 있도록 대용량 그래프를 서브 그래프로 분할할 수 있는 방법을 결정한다. 차등 서브그래프 스케줄링 방법은 GPU에서 처리하는 서브그래프를 스케줄링하여 반복적으로 사용되는 HOST-GPU 간의 데이터 중복 전송을 줄인다. 다양한 그래프 처리 알고리즘들의 성능 평가를 수행함으로써 제안하는 기법은 기존 분할 기법 대비 170%, 기존 처리 기법 대비 268% 향상되었다.
무선방송환경에서 서버가 클라이언트에게 데이터를 전송하는 방식은 다음과 같다. 서버는 클라이언트들이 원하는 데이터 정보를 정리하고, 데이터를 방송주기에 1차원 배열 형태로 전송한다. 클라이언트는 서버에게 전송받은 데이터를 청취하고 필요한 결과 값만을 사용자에게 반환한다. 최근 위치기반 서비스를 이용하는 사용자가 증가하고 객체 수의 증가 및 데이터가 대용량으로 변화되고 있다. 무선방송환경에서 대용량 데이터는 클라이언트의 질의처리시간을 증가시킬 수 있다. 따라서 우리는 무선방송환경에서 주어진 데이터를 효율적으로 스케줄링할 수 있는 클라이언트 기반의 데이터 스케줄링 (Client based Data Scheduling; CDS)을 제안한다. CDS는 맵을 분할하고 분할된 그리드 내에 객체 수 및 객체의 데이터 크기를 고려하여 각 그리드마다 객체들의 총 데이터 크기의 합을 계산한다. 각 그리드 (영역)별 객체들의 총 데이터 크기와 클라이언트 수를 고려한 hot-cold 기법을 적용하여 데이터를 스케줄링 한다. 실험을 통하여 CDS가 기존의 기법보다 클라이언트들의 평균 질의처리시간을 줄이는 것을 확인한다.
인터넷과 같은 이질적인 네트워크환경에서 대용량의 비디오 데이터를 실시간으로 전송하기 위해서 계층적 코딩기법에 관한 연구가 진행되고 있으며, MPEG-2 비디오에서도 Scalability를 제공하고 있다. 하지만 이러한 계층적 코딩기법을 사용한다 하더라도 기본계층의 데이터량이 크기 때문에 실시간 서비스를 위해서는 상당량의 네트워크 자원을 필요로 하게 된다. 이에 네트워크 대여폭 변화에 능동적으로 적응하면서 네트워크 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 새로운 계층적 코딩기법과 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 MPEG 비디오를 픽처층을 이용하여 공간적 계층적 코딩 후 다시 DCT블록에 대한 공간적 계층적 코딩을 수행하여 15개의 레이어로 분할하게 된다. 이렇게 분할된 레이어는 네트워크의 상태에 따라 선별적으로 전송되게 된다.
주문형 비디오(VOD) 서버는 대용량의 비디오 데이터를 저장하고 사용자에게 이를 실시간으로 전송하여야 하는 제약 조건을 만족시켜야 한다. 기존의 VOD 서버 시스템은 실시간 반응 시간을 보장하기 위해 대부분 비디오 데이터의 영구 저장 장치로 하드 디스크를 사용하지만 대용량의 비디오 데이터를 저장하는 데에는 경제성과 신뢰성의 문제점이 대두된다. 본 논문은 이러한 문제점을 보완하기 위해 대용량 저장 장치인 광자기 디스크 쥬크박스를 사용하는 복합 다단계 VOD 서버에서 다양한 비디오 데이터저장 방법들을 제안하고 각 방법의 저장 비용 및 성능을 비교 분석한다. 또한, 복합 다단계 시스템과 하드 디스크를 기반으로 하는 서버의 특성을 고려하여 비디오 데이터를 저장함으로써 비용 효과적인 VOD 서버 구성 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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