• 제목/요약/키워드: 브로드캐스트 스케줄링 문제

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복잡계 네트워크 기반 무선 네트워크를 위한 브로드캐스트 스케줄링 기법 (Broadcast Scheduling for Wireless Networks Based on Theory of Complex Networks)

  • 박종홍;서순호;정종문
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.1-8
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    • 2016
  • 본 논문에서는 복잡계 네트워크 이론에 기반한 무선 네트워크 토폴로지를 구성하고, 실제 환경의 토폴로지 구성을 반영한 척도없는 네트워크의 노드 링크 분포 확률을 분석하여 실제 무선 네트워크를 위한 브로드캐스트 전송 스케줄링 알고리즘 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 브로드캐스트 스케줄링 알고리즘 기법들이 반영하지 못한 복잡계 네트워크의 특성을 분석하고 그 특성에 맞는 알고리즘 기법과 분석 기법에 대하여 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방식의 알고리즘법이 네트워크의 지연시간 감소와 전송효율에 있어서의 우수함을 밝히고, 복잡계 네트워크 기반 무선 네트워크의 전송효율과 전체지연시간에 대한 최적화 방식의 기법을 제안한다.

마감시간을 가진 요청들에 대한 브로드캐스트 스케줄링의 자원추가 분석 (Resource Augmentation Analysis on Broadcast Scheduling for Requests with Deadlines)

  • 김재훈
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.2981-2986
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    • 2015
  • 본 논문에서는 브로드캐스트를 수행할 수 있는 m개의 서버가 존재하는 경우에 마감시간이 있는 요청들을 만족시키는 스케줄링 문제를 다룰 것이다. 서버가 어떤 페이지를 브로드캐스트하면 이 페이지를 요구한 모든 요청들은 만족된다. 스케줄링 알고리즘은 매 시간에 서버에서 브로드캐스트 할 페이지를 결정한다. 알고리즘의 목표는 마감시간 안에 만족된 요청들의 가중치 합을 최대로 하는 것이다. 온라인 알고리즘의 성능은 입력을 미리 다 알고 결정을 내리는 최적 오프라인 알고리즘의 성능과 비교된다. 일반적으로 최적 오프라인 알고리즘의 성능이 월등히 뛰어 나기 때문에 온라인 알고리즘이 보다 많은 자원을 이용할 수 있는 자원추가 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 온라인 알고리즘이 보다 많은 서버를 사용하는 경우를 다룰 것이다.

상호 연관 데이터(correlated data)의 브로드캐스트를 위한 prefetching (Prefetching for Broadcasting Correlated Data)

  • 최정필;신성욱
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.30-35
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    • 2004
  • 모바일 환경에서 브로드캐스트는 그 확장성 때문에 매우 유용한 데이터 전송 방법이다. 'push-based' 데이터 전송 방식에서 서버는 넓은 대역폭을 통해 클라이언트에게 다양한 데이터를 반복적으로 브로드캐스트 한다. 〔1,2〕 브로드캐스트에 기반을 둔 정보 시스템의 데이터간의 연관성에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 상호 연관 데이터의 브로드캐스트에서, 클라이언트는 자연스럽게 상호 연관된 데이터의 집합을 요청하게 되며, 데이터의 상호 연관성을 고려할 때 기존의 스케줄링 및 캐싱 기법 등은 달라져야 한다. CBS〔3〕에서는 모든 데이터간의 연관도를 계산하여 최소 비용 경로를 구해, 이 순서대로 브로드캐스트하는 기법을 제안하였다. CBS 기법은, 클라이언트가 연관된 데이터를 동시에 요청하지 않고, NP-문제인 최소 비용 경로를 많은 데이터에 대해서 실시간에 계산해야 되며, 데이터 아이템간의 상호 연관성이 클라이언트마다 다르게 정의되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 시간을 줄이기 위해, 브로드캐스트 되는 상호 연관 데이터의 prefetching기법을 제안한다, 제안된 CT 기법은 상호 연관도와 브로드캐스트 대기시간을 고려하여 캐시를 관리한다. CT를 현실적으로 적용한 ACT의 알고리즘을 소개하였으며, 시뮬레이션을 통해 CT의 성능과 특징을 실험하였다.

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서버 클러스터에서의 인터넷 서비스를 위한 효율적인 연결 스케줄링 기법 (Efficient Connection Scheduling Technique for Hosting Internet Services on a Cluster of Servers)

  • 최재웅;김성천
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제30권7_8호
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    • pp.352-358
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    • 2003
  • LAN 환경의 웹 서버 클러스터 구조가 각광을 받고 있다. 높은 가용성 및 확장성을 보장하는 웹 서비스를 제공하기 위해 많은 부하의 서비스 요구를 여러 서버에게 효과적으로 나누어 처리할 수 있는 합리적인 스케줄링 기법을 필요로 한다. ONE-IP 스케줄링 기법은 이더넷의 브로드캐스트 메시지에 의해 스케줄링이 분산되도록 하는 전략을 사용한다. 이 기법은 클러스터에 유입되는 패킷의 집중화로 인해 발생 할 수 있는 병목 현상(bottleneck)과 치명적인 오류(Single-point of Failure) 문제를 효과적으로 해결하였으나, 단순한 패킷 스케줄링을 사용하기 때문에 클러스터를 구성하는 서버들 간의 부하 불균형을 가중시키며, 결과적으로 클러스터의 효율성을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 RR ONE-IP 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 서버에 할당되는 부하간에 불균형이 발생하는 문제점을 해결하기 위해 TCP 연결 단위의 스케줄링 전략을 사용하였으며, RR 스케줄링 기법을 도입함으로써, ONE-IP 기법의 장점을 그대로 유지하면서 보다 나은 부하의 균등한 분배로 시스템의 처리능력을 향상시키도록 하였다. 또한, 실험을 수행한 결과 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 평균 3.84%의 시스템의 성능 향상을 보였으며, 과부하 발생율에서는 평균 23.5%의 감소를 가져왔음을 보였다.

다중방송 채널에서 인덱스를 이용한 브로드캐스트 디스크 기반의 데이타 할당 기법 (A Data Allocation Method based on Broadcast Disks Using Indices over Multiple Broadcast Channels)

  • 이원택;정성원
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제35권3호
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    • pp.272-285
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    • 2008
  • 무선 환경에서 브로드캐스트방법을 이용하여 데이타를 전송할 때, 중요한 문제는 모바일 클라이언트가 요구하는 데이타에 빠르게 접근한 수 있도록 하는 것이다. 기존 연구는 선호도에 따라 정렬된 데이타들을, 제공된 채널의 수만큼 평균접근시간을 줄이는 최적의 분할지점을 찾아 채널에 할당하는 기법을 사용하였다. 이러한 방법의 문제는 동등 채널 내의 데이타 간 선호도 차이가 브로드캐스트 스케줄링에 반영되지 못한다는 것이다. 이 문제점을 해결하고자 기존 방법에 따라서 다중 채널에 데이타를 분할한 후, 브로드캐스트 디스크(broadcast disk)기법을 적용하여 동등 채널 내의 데이타들 사이에도 선호도 차이에 따라 차별적인 반복주기가 적용되도록 하는 방법이 제안 되었다. 그러나 기존의 데이타 분할은 선호도 차이에 따라 정렬된 데이타를 순서대로 채널에 할당하였기 때문에 각 채널 안에서의 데이타 간 선호도 차이가 크지 않았다. 결국 브로드캐스트 디스크 기법을 적용하더라도 각 데이타의 반복주기 차이는 선호도 차이에 따라 작게 나타나기 때문에 접근시간의 단축 효과는 크지 않다. 본 연구에서는 제공된 다중 채널에 선호도가 높은 데이타와 낮은 데이타가 고르게 분포되도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 정렬된 데이타들이 인접 데이타와 떨어져 각각 다른 채널에 포함되도록 할당한다. 기존의 방법은 인덱싱 기법을 사용하지 않더라도 상위채널부터 선호도 순서에 따른 데이타 접근이 가능했다. 하지만, 제안하는 방법은 선호도 순위에 따른 데이타 접근이 어렵기 때문에 접근시간을 줄이기 위해서는 인덱스사용이 필수적이다. 이에 대해서 제안하는 데이타 할당 방법에 접근시간 단축을 위한 효율적인 인덱스 기술도 제시한다. 인덱스 방법은 요구 데이타에 대한 마른 채널 위치 검색을 위해 독립적인 인덱스 채널을 사용한다. 위의 과정을 통해서 제시하는 방법은 기존의 연구들보다 데이타의 선호도를 보다 정확하게 반영하여 전체 클라이언트의 선호 데이타에 대한 마른 접근 성능을 보이는 것을 실험을 통해서 보여줄 것이다.