서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.
비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS는 선입선출 (FIFO: First-In First-Out) 방식의 태스크 스케줄링만 제공하기 때문에 최상위 우선순위를 가친 사용자 태스크가 즉시 실행이 필요한 태스크임에도 불구하고 우선순위가 낮은 태스크가 획득한 CPU 사용권한을 선점하지 못한다. 따라서 실시간 서비스를 요구하는 사용자 태스크 (User Task) 의 마감시한 (Deadline)을 보장할 수 없다. 또한, 비선점 환경의 TinyOS에서 사용자 태스크가 요청한 실시간 서비스를 완료하기 위해서는 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크에서 호출 및 실행되는 TinyOS 플랫폼 태스크들의 마감시한도 보장해야 한다. 이에 본 논문에서는 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 기존 TinyOS 환경에서 실시간성을 제공하는 태스크 그룹 기반의 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 요청한 사용자 태스크의 마감시한을 보장하기 위하여 사용자 태스크와 함께 사용자 태스크가 완료되기 위하여 호출 및 실행이 필요한 다수의 TinyOS 플랫폼 태스크를 태스크 그룹으로 형성한 후, 해당 태스크 그룹을 하나의 가상적인 큰 태스크 단위로 스케줄링한다. 제안한 기법의 동작을 시험한 결과, 제안한 기법은 비선점형 태스크 스케줄링 정책을 사용하는 TinyOS 환경에서 사용자 태스크의 마감시한을 보장함과 동시에 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고 기존 TinyOS 플랫폼간의 호환성을 제공할 수 있었다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로써 여러 가지 스케줄링 방식들을 지원한다. LVS 스케줄링 방식에는 라운드 로빈 방식, 해슁 기반 방식, 또는 서버와 부하 분산기 사이에서 서버로 연결된 커넥션 개수를 이용하는 방식이 있다. 일부 향상된 방법에서는 각 서버별로 서버의 최고 성능 범위 안에서 허용된 커넥션 개수의 상한값과 하한값을 사전에 결정하여 이를 스케줄링 시에 적용한다. 그러나, 이러한 스케줄링 방법들에서는 서버의 실시간 부하 정보들이 부하 분산에 반영되지 않는다. 본 논문에서는 서버 부하 정보에 기반한 동적 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 부하 분산기가 서버의 실시간 CPU 부하 정보를 바탕으로 가장 적은 부하를 가지는 서버에 새로운 요청을 할당한다. 16대로 구성된 클러스터링 컴퓨터와 정적 컨텐츠(이미지와 HTML)를 가지고 실험을 수행하였다. 실험결과 CPU를 많이 사용하는 요청과 호스트의 성능이 다른 경우에 대하여 종래의 스케줄링 방식보다 성능이 향상됨을 확인하였다.
대규모 데이터베이스 시스템에는 다양한 종류의 데이터들이 공존하고 있으며, 사용자에게 정확하고 유용한 정보를 제공하기 위해 데이터의 신선도를 유지하는 문제는 중요한 이슈로 등장하고 있다. 대부분의 이런 문제의 해결책은 적절한 시간내에 요청된 갱신질의어를 얼마나 효율적으로 수행하는가 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 데이터의 신선도 유지와 기아상태의 공정성을 유지하기 위한 갱신 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 요청된 갱신질의어 실행시간 할당을 위해 목표 갱신 비율을 일정한 스케줄링 주기마다 재 계산한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 사용함에 따라 데이터들의 공정성과 신선도를 유지 할 수 있다. 동적, 반-동적, 정적 데이터의 갱신처리 결과를 보여주기 위해 통합 웹사이트를 구현하였다.
디스크의 구역분할기술(zoning technology)은 디스크의 저장용량과 평균 전송 대역폭을 증가시킴으로써, 디스크 서브시스템의 성능을 향상시켰다. 멀티미디어 시스템에서 구역분할 디스크의 성능을 충분히 이용하기 위하여 이중 버퍼링을 하는 SCAN 스케줄링을 사용한다. 하지만, 이 방식은 새로운 스트림의 요청 시에 지터(jitter)를 발생시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위한 선행버퍼링(pre-buffering) 기법을 제안한다. 선행 버퍼링은 디스크 서브시스템의 수학적 모델을 통하여 스트림의 개수에 따른 주기시간과 각 주기시간에 필요한 데이타 양, 그리고 새로운 스트림 요청 시에 발생하는 데이타의 부족분을 예측하고, 예상되는 데이타의 부족분을 각 스트림의 서비스 전에 미리 버퍼링함으로써, 지터를 방지한다. 선행 버퍼링 기법은 멀티미디어 서버에 적용되어 사용자에게 지터 없는 고품질의 서비스를 제공하는 데 기여할 수 있다.
본 논문은 동적 우선순위 실시간 시스템에서 경성 종료시한을 갖는 비주기 태스크를 스케줄링하는 EDL 알고리즘을 확장하여 구현하였다. 동적 우선순위 방식의 비주기 태스크를 스케줄링 하는데 있어서 최적이라고 증명된 EDL 알고리즘이 갖고 있는 문제점인 실행되고 있는 비주기 태스크가 있으며 다음 비주기 태스크의 요청이 들어왔을 때 선행된 비주기 태스크의 종료시점에서 받아들이는 제약을 개선하고 경성 비주기 태스크들이 동시에 들어왔을 때의 응답시간을 시분할 방식을 이용하여 최소화하였다.
게놈을 위한 Bioinformatics 분석을 위해 순서가 있는 작업(Task)의 집합인 워크플로우를 특정 데드라인 이내로 수행할 것을 요청하면, 워크플로우 관리자는 데드라인을 지켜주면서 비용이 최소가 되는 방향으로 워크플로우를 수행하여야 한다. 본 논문은 클라우드 환경에서 유전알고리즘을 적용하여 이 워크플로우를 효율적으로 스케줄링하는 기법을 분석하고자 한다.
무선이동기기의 에너지 소모를 줄이기 위해서는 무선인터페이스의 전력소모를 최대한 줄이는 것이 중요하다. 대표적인 무선통신인 IEEE 802.11 표준에서는 무선인터페이스를 수면모드로 전환하는 전력절약모드(PSM, Power Save Mode)를 정의하고 있다 그러나 수면모드로 동작하는 도중에는 데이터를 수신할 수 없으므로 전력절약과 전송지연 사이에서 조정(trade-off)을 하여야 한다. HTTP와 같이 요청-응답을 기본으로 하는 통신 응용에서는 요청 발생 후 응답이 도착할 때까지 걸리는 시간을 노드의 수면시간에 반영하면 데이터의 수신이 지연되는 문제를 완화하면서 전력절약을 할 수 있으며, 기존 연구들도 이에 착안하는 기법을 제안하고 있다. 그러나 기존 연구들은 HTTP통신이 다중적으로 발생하면 그 효과는 사라지게 된다. 본 연구에서는 기존에 제안된 기법이 갖는 문제점을 분석하고 이를 완화하기위해 응답시간 지연비율을 적용한 지연수면(Delayed Sleep) 스케줄링 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity
DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) 기반 라이브 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 DASH 기반 스트리밍 기술들은 낮은 버퍼링 지연을 유지하면서 끊김 없는 재생을 제공하지 못하여, 라이브 스트리밍 서비스의 QoE(Quality of Experience)가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 QoE 기반의 세그먼트 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 세그먼트 수신 시간과 변화량을 기반으로 세그먼트 요청시간을 적응적으로 스케줄링 한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 기법이 낮은 버퍼링 지연을 보장하고 버퍼 언더플로우를 적게 발생시켜 라이브 스트리밍 서비스의 QoE 향상을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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