서버 기반 컴퓨팅(Server Based Computing)은 데이터와 작업 처리가 서버에서 이루어지기 때문에 데이터를 효과적으로 통합하고 관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 서버 기반 컴퓨팅을 이용하여 사용자에게 본인만의 데스크톱 환경을 제공하고, 언제 어디서나 필요한 정보와 애플리케이션을 실행할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 환경 하에서 최대한 서버의 활용률을 높이고 낭비하는 자원을 줄이기 위해 서버 가상화 기법(Server Virtualization)과 가상 OS 메모리 할당 알고리즘을 도입하였다. 서버와 사용자의 수에 따른 메모리 할당 방식을 hard handoff 라고 명하고, 사용자에게 메모리를 적절히 할당할 수 있도록 하였다. 또한 기존 사용자에 대한 메모리 재할당의 경우, Immutable OS와 별도의 사용자 데이터 공간으로 나누어 관리하여 가상 OS의 재접속 시간을 단축시킬 수 있었다.
오류가 발생할 수 있는 대규모 멀티컴퓨터 시스템의 프로세싱 자원들을 효율적으로 사용하기 위해서는 신뢰도 높은 프로세서 할당 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 오류가 있는 메쉬 시스템의 성능을 높일 수 있는 동적이면서 신뢰도 높은 프로세서 할당 기법을 제안한다. 비경계 오류 노드들을 보상할 수 있는 오류프리 상한 또는 하한 경계 노드들을 사용해서 오류가 있는 메쉬 시스템을 최대 볼록 시스템으로 재구성한다. 이 재구성된 비직사각형 메쉬 시스템을 효율적으로 활용하기 위해 기존의 사각형 서브메쉬를 할당 할 수 없을 때 L-모양 서브메쉬를 할당할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안하는 기법이 작업응답시간과 시스템 활용도 면에서 다른 기법들보다 우수함을 보인다.
스케쥴링 및 데이터율의 결합 제어와 같은 자원할당 기술은 전파인지 네트워크에서는 매우 중요한 문제이다. 그러나 전파인지 네트워크에서는 주사용자 채널의 스토케스틱 특성으로 인하여 데이터율 및 스케쥴링을 결합하여 제어하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 전파인지 네트워크에서 신뢰성 제한 조건들을 고려한 비대칭 데이터율 및 스케쥴링 결합 제어 기법을 제안한다. 데이터율 및 스케쥴링 문제를 컨벡스 최적화 기법으로 공식화하고 쌍대성 분해 기법을 사용하여 부분 문제로 변환하여 분산화 하였다. 본 논문에서는 전체 시스템의 효용함수를 최대화 하도록 분산 노드들의 데이터율을 분산적으로 제어하는 알고리즘을 제안 하였다. 반면, 스케줄링은 기지국이 최적화하는 비대칭 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 비대칭 결합 제어 알고리즘은 전체 최적화 해로 수렴하는 것을 수치해석 기법으로 검증하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 광대역 접속 환경을 필요로 하는 멀티미디어 어플리케이션 사용자가 급속히 증가하고 있으며, 이들에게 효율적인 네트워크 서비스를 제공할 수 있는 차세대 무선 네트워킹을 위한 핵심기술로서 무선 메쉬 네트워크가 주목받고 있다. 다수의 네트워크의 플로우들이 동시에 전송되는 경우, 각 플로우들의 경로 설정을 위한 경로 탐색과 각 플로우들의 전송을 위한 링크의 자원 할당은 네트워크의 효율성에 직접적으로 영향을 주는 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 STDMA 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 수리적 모델링을 사용하여 경로 탐색과 링크의 자원할당 문제를 동시에 고려하여 주어진 각 플로우들의 전송률을 최대로 수용할 수 있는 계층간 최적화 설계 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 그리고, 성능 분석을 통하여 제안한 알고리즘이 다중 홉 무선 메쉬 네트워크를 경유하는 플로우들의 수가 늘어날 때 주어진 대역폭 자원을 최대로 활용하여 전송 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
최근 다양한 센서와 디바이스를 활용하여 스마트 환경을 구축하고 사물 간 통신으로 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 시스템은 측정되는 센서 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 일괄로 처리하는 중앙 집중형 방식을 활용하기 때문에 시스템이 확장될수록 고사양의 서버를 구성해야 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 IoT 분산 처리 환경을 위한 자원 할당 알고리즘을 설계하였다. 디바이스가 동작하기 위해 필요한 자원을 서버로 전송하고 서버에서는 동작중인 작업과 비교하여 자원을 할당한다. 이를 통해 서버의 데이터 처리량을 감소시키고 낮은 사양의 서버에서도 여러 디바이스들을 구성할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 워크스테이션 네트웍(Network of Workstation) 환경에서 태스크 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 NoW에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 테스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 NoW 환경의 워크스테이션으로 스케줄링하며, 태스크 그래프에서 노드수가 V일 때 최악의 경우 알고리즘의 시간 복잡도는 O($V^2$)이다. 제안한 알고리즘을 실제 응용 프로그램의 태스크 그래프에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즈이 스케줄링 길이와 알고리즘에서 요구하는 워크스테이션의 수 관점에서 성능이 향상되었음을 보여준다.
클라우드 컴퓨팅은 자원 공유를 위한 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 서비스를 위해 사용 하는 다양한 어플리케이션들은 워크플로우들로 표현된다. 이러한 워크플로우 어플리케이션은 클라우드의 자원 또는 서비스들에 적절하게 할당되어야 한다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려하여 다중 워크플로우 어플리케이션을 위한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비용 기반 랭크 스케줄링 알고리즘으로서 다중 워크플로우 어플리케이션을 고려할 뿐만 아니라, 서비스 평가를 위한 다양한 QoS 메트릭을 고려한다. 실험결과에서 제안한 알고리즘은 다른 알고리즘들에 비해 평균 총 처리시간과 평균 가용성에서 향상된 결과를 보였다.
작업들이 자원을 공유하는 경우 예측하기 어려운 지연시간이 발생한다. 다중 프로세서 시스템에서의 자원공유로 인한 지연시간은 더욱 예측하기 어렵다. 실기간 시스템의 스케줄 가능성 검사를 위해서는 이러한 지연시간을 정확히 예측해야한다. 선점가능한 우선순위 구동 CPU 스케줄링 알고리즘에 의해서 다른 우선순위의 작업과의 동기화는 우선순위 역전 문제를 야기한다. 본 논문에서는 다중 프로세서에서의 동기화 프로토콜을 제안하고 작업의 지연시간을 분석한다. 다른 프로세서에 할당된 작업들이 수행중인 자원을 요구할 때, 자원을 수행하는 작업의 우선순위를 높여줌으로써 자원수행을 빠르게 종료하게 한다. 이로 인해 자원에 의한 지연을 최소화한다. 특히, 높은 우선순위 작업의 경우 더욱 작은 지연시간을 갖게한다. 시뮬레이션을 통한 Shared Memory Protocol [5]과의 비교, 분석 결과 성능의 향상을 보임을 알 수 있다. 다양한 작업집합에 대한 지연시간을 분석하였다.
릴레이 기반 셀룰러 시스템은 사용자의 요구를 충족시키는 서비스를 제공하기 위해 도입되었다. 릴레이 중계기를 사용하는 주된 요인은 서비스 영역 확장 및 요구 서비스를 만족시킬 수 있는 시스템 처리율 증가이다. 본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA: Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기술이 적용된 고정 릴레이(fixed relay) 기반 셀룰러 시스템에서 공평성을 고려한 효율적인 부반송파 할당 방안을 제시한다. 릴레이 중계기에 적합한 효율적인 자원 할당 방법을 통해서 사용자의 QoS를 보장할 수 있도록 하며, outage 확률 및 사용자 당 평균 데이터 처리율(throughput)의 관점에서 기존의 비례 공정 알고리즘(proportional fairness algorithm)과의 성능 비교를 통해 제시된 알고리즘의 유용성을 관찰한다.
신뢰도는 열차, 비행기, 여객선과 같이 시스템에 한번 고장이 발생한 경우 치명적인 결과로 이어져 시스템에서 중요한 설계 요인으로 고려되어진다. 상당히 높은 신뢰도를 요구하는 시스템에서 시스템의 신뢰도를 향상시키는 방법에는 다양하게 있지만, 부품의 중복은 시스템 신뢰도를 향상시키기 위한 효율적인 방법으로 알려져 있다. 신뢰도를 높이기 위해 부품을 중복하는 경우에는 어떤 부품을 몇 개를 중복해야 하는지를 시스템 신뢰도 측면과 비용, 기타 설계자원 측면에서 고려하여야 한다. 본 연구에서는 직렬 구조를 가지는 다계층 시스템에 대한 중복할당의 방법을 다룬다. 다계층시스템에 대한 정의를 설명하고, 제약된 설계비용에서 시스템 신뢰도를 최대화하기 위한 중복 부품의 선정과 중복수량을 최적화하는 방법을 다룬다. 특히, 다계층 시스템에서 경로집합 중에 단 하나의 품목만 중복이 가능한 경우에 대해서 다루며, 유효한 해를 찾기 위한 방법을 제시한다. 최적화를 위해 뻐꾸기 탐색 알고리즘을 적용한다. 뻐꾸기 탐색 알고리즘에서는 다계층시스템의 중복할당 최적화를 위한 탐색절차, 이웃해의 탐색 방법, 해의 표현 등을 제시한다. 수치예제를 통해 기존에 유전알고리즘과 뻐꾸기 탐색 알고리즘의 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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