본 논문에서는 멀티미디어 파일 시스템을 위한 새로운 버퍼관리기법을 제안한고 이를 실제 구현을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 관리 기법에서는 다양한 멀티미디어 파일의 참조 특성을 반영하여 참조되는 파일에 일정량의 버퍼를 할당해주고, 새로운 데이터에대한 대치는 그 파일에게 할당된 버퍼에서만 수행되도록 하였다. 또한 이런 버퍼 할당을 데이터 소비율에 맞게 동적으로 조정할 수 있는 방법과 새로운 파일 참조를 제어하는 채택 제어 방법도 설계/구현하였다. FreeBSD를 수정하여 구현한 시스템에서의 실험에 의하면 제안한 버퍼 관리 기법이 FrddBSD의 경우보다 다양한 데이터 소비율을 필요로 하는 참조인 경우에 적은 수의 버퍼를 이용하여 더 높은 적중률(hit ratio)을 제공할 수 있음을 알 수 있었다. 이런 향상된 적중률은 멀티미디어 상영시 니터(jitter)를 줄이는데 기여할 수 있다.
본 논문에서는 영상압축을 위한 버퍼제약에 의한 적응양자화 알고리즘에 대해서 논하고져 한다. 버퍼제약에 의한 알고리즘은 source coding과 더불어 그간 연구되다가, 최근에는 비트율 왜곡의 이름으로 연구가 더욱 진전돼 오고 있다. 여기에서 우리는 버퍼 occupancy의 값이 비트율 왜곡의 측정치에서 Lagrange multiplier 형식으로 통합되는 것을 제안한다. 여기서 제안하는 알고리즘이 Viterbi 알고리즘과는 반대로 최적치에는 약간 못미치는 성능을 보여주지만, 대신 계산의 복잡도가 매우 낮을 뿐 아니라, 버퍼 제어 알고리즘의 안정도를 Liapnov의 안정화이론을 이용해서 간단하게 설명 할 수 있다는 것이다.
본 논문은 VoIP(Voice over IP) 서비스에서 사용자의 체감 음성 품질을 결정하는 중요한 요소에 해당되는 지터와 지터를 제거하기 위한 지터 버퍼 알고리즘에 대해서 설명한다. 지터 버퍼의 종류는 크게 고정형(Fixed) 지터 버퍼와 적응형(Adpative) 지터 버퍼, 두 종류로 나누어지며, 적응형 지터 버퍼는 다시 타임 방식과 이벤트 방식으로 다시 나누어지는데, 지터 버퍼 알고리즘의 분석을 통해서 성능 향상 방안을 제안한다.
주문형 비디오(Video On Demand) 서버를 구현하는데, 현재까지도 많은 부분에서 한계에 부딪치고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스에서의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며, 디스크어레이나, 메모리 뱅크와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한, 이에 맞추어 여러 가지 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 주문형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼 공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기 위하여 기존의 연구분야인 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 버퍼 공유 및 관리 방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따른 적응적 병합, 분할 방식을 사용한다. 제안한는 병합, 분할방식은 피기백킹(piggybacking) 개념을 도입한 방법을 사용한다. 이러한 적응적 버퍼관리의 효율성을 보기 위해 주워진 환경을 설정한 시뮬레이션을 통해 제안방법의 성능을 보였다.
무선 환경에서 모바일 호스트는 네트웍 사이를 이동할 때에 핸드오프를 수행해야 한다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경의 IP 멀티캐스트 전송 기법에서 핸드오프 중에 발생하는 패킷 손실을 줄이기 위한 버퍼링 기법을 제안하였다. 기존에 제시된 방법들은 모바일 노드의 핸드오프 동안 전송되어지는 패킷들을 이동 전에 서비스 해주는 FA가 버퍼링 하여핸드 오프 후에 전달해주거나, 핸드 오프 동안 이동 전ㆍ후의 FA 모두에게 멀티캐스트 하도록 하고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법과는 달리 모바일 호스트가 네트웍들의 오버랩영역으로 이동하게 되면 버퍼링 수행 여부를 결정하고, 판단 결과에 따라 직접 버퍼링을 수행함으로써 핸드 오프 시 발생 할 수 있는 패킷 손실을 줄이도록 하고 있다. 이는 버퍼링 된 패킷의 포워딩 시간을 최소로 할 뿐 아니라 불필요한 버퍼링을 방지 할 수 있다.
최근 종단 호스트에서 나타나는 데이터 전송의 병목현상이 두드러지면서 종단 호스트에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 연구를 통해 종단 호스트의 병목현상의 원인으로 TCP의 비효율적인 버퍼관리가 제기되었다. 특히 임베디드 환경에서는 시스템 자원이 제한적일 수밖에 없기 때문에 TCP의 버퍼관리의 효율성이 매우 중요하다. 본 논문에서는 새로운 TCP 버퍼할당 기법인 RTBA(Rate-Based TCP Buffer Allocation) 기법을 제안하였다. RTBA는 플로우의 RTT(Round Trip Time), RTO(Retransmit Time Out), 패킷 손실율 둥을 고려한 TCP의 기대전송율을 기반으로 버퍼를 동적으로 할당함으로써 상대적으로 적은 버퍼를 사용하는 임베디드 환경에서도 다수의 TCP 플로우들이 높은 전송성능을 얻게 한다. 실험을 통해 제안한 RTBA 기법이 기존의 고정적인 버퍼할당 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
버퍼 오버플로우 공격은 그 방식이 간단하고 효과적이기 때문에, 오랜 시간 동안 널리 사용되고 있는 소프트웨어 공격 방법 중 하나이다. 오랜 시간 동안, 버퍼 오버플로우 공격을 방어하는 방법들에 대한 다양한 기법들이 제안되었지만, 여전히 많은 소프트웨어들이 버퍼 오버플로우 공격의 위협에 노출되어 있다. 이는 대부분의 소프트웨어 기반의 버퍼 오버플로우 공격에 대한 방어 기법들은, 적용 대상 소프트웨어에 대한 재 컴파일을 필요로 하고, 하드웨어 기반의 방어 기법들은, 추가적인 적용 및 업데이트 비용이 발생하여 현실적으로 적용이 어렵기 때문이다. 이러한 문제를 해결하고자, 본 논문에서는 버퍼 오버플로우 공격에 대한 가상화 환경에서의 방어 시스템을 제안한다. 본 방어 시스템은, 보호하고자 하는 소프트웨어에 대한 수정 없이 전체 시스템에 적용할 수 있으며, 버퍼 오버플로우 공격으로부터 효과적으로 시스템을 방어할 수 있다.
최근 임베디드 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 AI와 같은 인공지은 연산을 수행하여 AI 추론 연산의 가속화 및 분산화가 많이 이루어지고 있다. 엣지 디바이스는 임베디드 프로세서를 기반으로 AI의 가속 연산을 위해서 내부에 딥러닝 가속기를 포함하여 가속화시키는 시스템 구성을 하고 있다. 딥러닝 가속기는 복잡한 Neural Network 연산을 위한 데이터 이동이 많으며 외부 메모리와 내부 딥러닝 가속기간의 효율적인 데이터 이동 및 버퍼링이 필요하다. 본 연구에서는 엣지 디바이스 딥러닝 가속기 내부의 버퍼 구조를 모델링하고, 버퍼의 크기에 따른 버퍼링 효과를 분석해 보았다. 딥러닝 가속기 버퍼 구조는 RISC-V 프로세서 기반 가상 플랫폼에 구현되었다. 이를 통해서 딥러닝 모델에 따른 딥러닝 가속기 버퍼의 사용성을 분석할 수 있다.
본 논문에서는 유닉스 파일 시스템에서의 버퍼캐쉬 크기에 따라 사용자 데이터와 메타데이터의 버퍼 캐쉬 히트율을 분석하였다. 그리고 메타 데이터가 유닉스 운영체제 파일 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하고 이를 기반으로 버퍼 캐쉬의 동적 특성과 성능의 장애 요인들을 분석하였다. 유닉스 운영체제에서 사용되는 사용자 데이터와 메타데이터에 대한 버퍼 캐쉬의 동적인 동작을 분석하기 위하여 trace-driven방법을 이용하였으며 이를 위하여 시뮬레이터를 작성.사용하였다. 파일 시스템은 특정 유닉스 버전에 영향을 받지 않기 위해 USF[1]에 기초하였고, 작업부하(workload)로는 Sprite- trace 데이터 중 allspice 서버에서 추출한 데이터를 사용하였다.
본고에서는 5세대 이동통신 시스템의 유망기술 중 하나인 차세대 버퍼도움 (buffer-aided) 중계전송 기법의 핵심개념과 최신연구 동향에 대해서 알아본다. 먼저, 3개 노드로 구성되는 기본 중계기 네트워크에서 버퍼도움 중계전송의 원리와 관련 연구결과들을 살펴본다. 다음으로 다수 노드로 구성되는 다중 중계기 네트워크에서 기존 중계기 선택전송 기법 및 최신 버퍼도움 중계기 선택전송 기법에 대해서 비교하여 살펴본다. 마지막으로 차세대 버퍼도움 중계전송 기법응 다양한 환경에 적용한 응용 연구에 대해 살펴보고 본고를 마친다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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