본 연구에서는 자원의 수가 한정된 상태에서 동작 알고리즘의 수행을 마치기 위한 자원제약 스케쥴링 방법을 다루었다. 특히, 제한된 자원제약하에서 연산이 할당되는 제어스텝의 최하한값을 구하기 위한 지연 스케쥴링 방법을 제안하였다. 스케쥴링 문제에 대하여 연산의 멀티싸이클과 기능적 파이프라이닝을 고려하였으며 스케쥴링 문제에 대한 최적의 결과를 얻기 위해 선형정수계획법을 이용하였다. 5차 디지털 웨이브 필터 DFG를 실험 대상으로 하여 본 연구의 효용성을 입증하였다.
인도어 기지국(Indoor BS) 결함으로 인해 발생하는 커버리지홀 문제를 해결하기 위하여, 새로운 프레임 구조와 최적화 기법 기반의 실제적인 알고리즘을 제안한다. 우리의 핵심 공헌은 다음과 같다: 1) 갑작스런 IBS 결함 문제 해결을 위한 힐링(healing) 채널을 가지는 새로운 프레임 구조를 제안하고 2) 최적화 문제의 복잡도 감소를 위한 고정적 IBS 선택에 기반한 효과적인 휴리스틱 자원할당 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 평균 셀 용량과 사용자 공평성 관점에서 기존 알고리즘에 비해 제안 방안이 우수함을 증명한다.
인지 라디오 (Cognitive Radio: CR)란 할당된 주파수 대역 중에 우선 사용자가 사용하지 않는 유휴 주파수를 사용하여 주파수의 효율을 극대화 시킬 수 있는 기술이다. 그러나 CR 환경에서는 우선 사용자에 대한 간섭이 없는 상태에서만 자원을 공유하는 매우 엄격한 제한을 가지고 있다. 더욱이 유휴 주파수 자원은 시간, 주파수 별로 변화하기 때문에 이를 효율적으로 사용하기 위한 스케줄링 알고리즘이 필수적이다. 그러나 기존의 우선 사용자들만 존재하는 무선 통신 환경에서 적용되던 스케줄링 알고리즘은 CR 환경에 대한 제약 조건이 반영되지 않아 유휴 주파수 자원 사용의 효율성 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 무선 채널 상태와 우선 사용자 출현 확률을 고려하는 하향링크 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안 스케줄링 알고리즘의 성능 평가를 위해 모의실험을 수행하였으며, 그 결과 제안 알고리즘이 우선 사용자 출현 확률을 고려하지 않는 하향링크 스케줄링 알고리즘에 비해 우수한 성능이 제공됨을 확인하였다.
무선신호로부터 전력을 수집하는 에너지 하베스팅 기술은 센서의 전원 부족 문제를 해결하고, 무선네트워크의 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 최근 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 최적화 기법을 이용하여 에너지 하베스팅이 가능한 인지 라디오 네트워크에서 제 2 사용자의 에너지 효율성을 최대화하기 위한 센싱 시간 및 파워 할당 해를 도출하고, 이를 이용하여 반복 기반의 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 최적의 에너지 효율을 달성함을 보이고, 기존방안(Max rate scheme)과의 비교를 통해 제안 방안의 우수성을 보인다.
본 논문은 H.264/AVC에서 사용하는 기존의 SVC 알고리즘에 추가적으로 인간의 시각적 중요도 정보를 활용하는 기법을 제안한다. 이 접근방식에서 기존의 SVC 알고리즘을 수정하기 위해 사람의 시각 체계가 균일하지 않게 표본화를 하는 정보가 이용된다. 우리는 각각의 화질계층에서 가장 중요한 지역의 크기를 조절함으로써 효율성과 공정성 모두 강조하는 새로운 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 효율성은 제안하는 SVC의 낮은 화질계층에서, 공정성은 중요한 지역의 크기를 크게 하는 높은 화질계층에서 강조된다. 실험결과는 제안하는 SVC 알고리즘이 압축된 비디오의 주관적인 시각적 화질을 개선하는 것을 보여준다.
차세대 인터넷 백본망에서 DWDM(Dense Wavelength Division Multiplex) 기술은 네트워크의 증가하는 사용자 수와 요구 대역폭을 수용하기 위한 방법으로 빠르게 수용되고 있다. RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제는 DWDM 네트워크에서 효율적인 자원 활용 측면에서 최적의 경로 선택과 파장 할당을 위해 중요하다. 하지만 제안된 RWA 알고리즘은 네트워크의 혼잡 상황에 대한 고려가 미비하여 네트워크의 혼잡 시 성능이 제한적이다. 이를 위해 본 논문에서는 미래의 잠재적인 연결 요구에 가장 영향을 줄이는 경로를 설정하는 MIPR(Minimuim Interference Path Routing) 알고리즘을 제안한다. 또, 제안된 알고리즘을 이용하여 IP 차등화 서비스에서 QoS(Quality of Service) 제공을 위해 서비스 타입별로 차등화 된 라우팅 방법을 제공한다.
표적 우선순위 할당은 다수의 표적이 존재하는 전술 환경에서 다기능 레이다(Multifunction Radar: MFR)가 중요한 표적을 추적하고 레이다 자원을 효율적으로 관리하기 위해 필요한 기능이다. 본 논문에서는 레이다에서 수집한 정보로부터 표적에 대한 우선순위를 산출하는 인공 신경망(Artificial Neural Network: ANN) 모델을 구현한다. 더 나아가, 기존의 경사 하강법(gradient descent) 기반 역전파(backpropagation) 알고리즘을 발전시켜 표적 우선순위 할당에 더욱 적합한 최급 강하법(steepest descent) 기반 신경망 학습 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션에서는 훈련 데이터와 신경망의 결과값 사이의 오차와 특정 테스트 시나리오에서 할당된 우선순위의 합리성을 분석하여 제안된 방법의 성능을 확인한다.
클라우드 컴퓨팅의 폭발적 성장으로 IT를 활용하는 다양한 분야에 걸쳐 클라우드 기반의 시스템을 이용한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히, 클라우드 시스템을 이용하여 가상 머신 기반의 데스크탑 환경(DaaS, Desktop as a Service) 및 가상 모바일 환경을 구축하여 씬 클라이언트 형태로 어플리케이션 서비스를 이용하는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 본 논문은 씬 클라이언트 모바일 단말에서 모바일 어플리케이션 수행에 필요한 클라우드 시스템과, 자원 분배 시스템인 DRAMMA(Dynamic Resource Allocation Manager for Mobile Application)를 제안하고 있다. 또한 성능평가를 통해 DRAMMA가 기존의 클라우드 환경의 자원 분배 알고리즘과 비교하여 클라우드 시스템의 활용성을 높였고, 더 적은 가상머신의 이동, 자원 할당에 나타나는 오류를 줄여 보다 효율적인 서비스가 가능함을 확인 할 수 있었다.
이동통신 환경에서 하향링크 스케줄링 기법은 무선 시스템의 성능을 크게 좌우할 정도로 매우 중요하다. 그러나 무선 시스템에서 가장 잘 알려진 기존의 비례 공평성 (Proportional Fairness: PF) 스케줄링 기법은 사용자 별 무선 채널 품질만을 고려하여 자원을 할당하기 때문에 전송해야할 하향 트래픽 유입량이 많은 사용자의 경우 원활한 전송이 불가능하다. 이를 해결하기위해 전송 대기 큐의 크기를 고려하여 자원을 할당하게 될 경우 전송 대기 큐의 누적으로 인해 낮은 채널 품질을 갖는 사용자에게 자원 할당이 집중되어 전체 시스템 전송률을 저하시킨다. 이에 본 논문에서는 하향 트래픽 유입량을 추가적으로 고려하여 기존 PF 스케줄링 알고리즘을 확장함으로써 낮은 채널 품질을 갖는 사용자의 전송이 지연되는 기존 PF 스케줄링 알고리즘의 문제점을 해결하는 동시에 이로 인해 발생할 수 있는 전체 시스템 전송률 저하 문제를 최소화 할 수 있는 트래픽 유입량 기반 하향링크 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 스케줄링 알고리즘의 문제점을 해결하고 높은 성능을 보임을 확인하였다.
Optical Burst Switched (OBS)는 If over WDM 망에서 테라비트 전송을 하기 위한 진보된 기술이다. OBS의 핵심 기술 중 하나는 데이터 버스트(DB : Data Burst)의 경쟁을 막기 위한 채널 스케쥴링 이다. OBS망에서 버스트의 제어패킷(CHP : Control Header Packet)과 데이터 버스트는 시간 간격(Time Gap)을 가지고 전송된다. 버스트 스위치 노드에 CHP가 도착하면 데이터 버스트을 위해 스케줄링 알고리즘을 사용하여 파장/채널(wavelength/channel)과 같은 자원을 예약하여 광전광(O/E/O)변환 없이 데이터 버스트를 전송해준다. 데이터 버스트를 위해 채널 스케줄링 과정에서 버스트간의 경쟁과 시간 간격이 발생되어 자원의 사용율과 버스트 손실 확률이 떨어진다. 기존에 제안된 방법들은 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 되어 지고 있다. 본 논문에서는 데이터 할당에서 발생되는 데이터간 간격과 데이터 손실에 중점을 두어 버스트 손실 확률과 자원 사용율을 극대화하기 위하여 버스트의 개방 시간)Release Time)을 이용한 채널 스케줄링 알고리즘 RTUC(Release Time Unscheduled Channel)을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존에 제안된 스케쥴링 알고리즘(LAUC, LAUC-VF)보다 버스트의 생존(Survival)과 효율적인 자원 사용 및 지연에서 개선된 성능을 확인하였다. 하지만, 로드가 적었을 경우 상대적으로 기존의 스케줄링 알고리즘보다 성능저하가 확인되었고, 로드가 증가했을 경우에는 데이터 손실 면에서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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