재구성 구조를 위한 자동화된 툴의 개발에 있어서 명령들을 재구성 구조에 맵핑하기 위한 알고리즘의 개발은 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 리소스가 한정된 Coarse-Grained 재구성 구조에 명령들을 맵핑하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 위한 휴리스틱을 제시하였다. 제안된 알고리즘에서는 하드웨어 리소스 사용에 대한 명령 할당과 라우팅 경로 할당을 사이클 기반의 타이밍 모델을 통해서 동시에 고려하였다. 제안된 알고리즘은 통신에 사용되는 리소스의 사용 및 전역 메모리 접근을 리스트 스케줄링을 기반으로 최소화한다. 리스트 스케줄링에서 맵핑되어야 할 명령들은 대상 어플리케이션의 데이터 플로우의 일반적인 특성들로 우선순위가 결정되게 된다. 제안된 맵핑 알고리즘의 대한 평가를 통해서 볼 때 전역 메모리 자원의 소모 및 수행 시간면에서 상당한 성능향상을 얻을 수 있었다.
산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다.
사용자들은 자신의 작업을 처리하기 위해 자신에게만 한정된 가상 컴퓨팅 자원을 클라우드 서비스 제공자로부터 할당 받아 타 사용자로부터 독립된 환경에서 작업을 처리하게 된다. 이를 자동화된 방법으로 최적화를 대신 수행해주기 위한 모델로 브로커 미들웨어가 제시되었고 마감시간을 만족하는 이내에서 자원 이용률을 높이는 접근법으로 필요 가상 머신의 숫자를 줄여 비용을 절약한다. 이를 다루는 많은 논문들에서 작업 스케줄링은 기존 사용자들간의 독립을 보장하여 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정된 가상 머신에서 처리하는 방식으로 다루어지고 있다. 하지만 기존의 SRSV 방식에서는 높은 정도의 다중 프로그래밍 작업이 아닐 경우 시스템을 효율적으로 사용하지 못한다. 이에 본 논문에서는 해당 자원을 마감시간과 스래싱(thrashing), 문맥 전환(context switching)에 따른 성능 저하를 고려한 상태에서 다중 프로그래밍 정도를 높여 낭비되는 자원을 최소화하여 비용을 절약하려고 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 제약조건 이내에서 기존의 방식에 비해 좀 더 좋은 가격 대비 성능을 가지는 것을 보인다.
This paper presents a new algorithm for allocating the data path to achieve the minimum power consumption under the constraints of minimum hardware resources. In order to minimize the power consumption, the proposed algorithm tries to minimize the input transitions of functional units, unnecessary computations, and size of interconnects in a greedy manner during a]location. Experimental results using benchmarks indicate the proposed algorithm achieves 17.5% power reduction on average, when compared with the genesis-lp[1]high-level synthesis system.
As the utilization of microservice architectural style in diverse applications are increasing, the microservice deployment cost became a concern for many companies. We propose an approach to reduce the deployment cost by generating an algorithm which minimizes the cost of basic operation of a physical machine and the cost of resources assigned to a physical machine. This algorithm will produce optimal resource allocation and deployment location based on genetic algorithm process.
To reduce the interferences between the radio equipments which are operated in frequency hopping mode, the frequency resource should be assigned to each equipment without overlapping when several groups of radio equipments operate in the same area. If the radio equipments are in a different area, the partial frequency overlaying can be permitted. From the isotropic multi-dimensional array, several frequency assignment tables can be extracted for a same area. Also several tables can be extracted for different areas. Since there can be no overlapped frequencies between the tables for the same area, no interference between the radio equipments in an area is guaranteed. The frequencies overlapped between 2 tables for 2 different areas are pre-planed as required. The interference performance in frequency hopping radio can be controlled as desired using the proposed Frequency Resource Assignment Algorithm using Isotropic multi-dimensional Array.
본 논문에서는 VoIP(Voice over IP)의 광대역 네트워크에서 QoS(Quality of Service)를 지원하기 위한 방안을 스케줄링을 중심으로 하여 연구하였다. 이를 위하여 라우터 중심의 포워딩(forwarding)에 있어서 재생손실(Play Out Loss)이 발생하는 버퍼에 대해서는 음성통신을 제외한 일반 데이터에 할당을 하고 들어오는 음성 데이터에 대해서는 토큰 할당 방식으로 자원을 할당하는 모델에 대해 제안하였다. 또한 음성 데이터에 대해서는 폐기에 대한 방법대신 거절 개념을 포함시켜 이를 EF(Expedited Forwarding)모델과 시뮬레이션을 통하여 분석을 하였다.
채널은 무선망에 있어서 한정된 주요 자원 중의 하나이다. 다양한 채널 관리 기법들이 제시되어 왔으며, 최근 들어 가드채널의 최적화 문제가 부각되고 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 지능적인 채널 관리 기법을 제안한다. 신경망의 학습 데이터 생성과 성능분석을 위하여 SRN(Stochastic Reward Net) 채널 할당 모델이 개발된다. 제안된 기법에서 신경망은 지도학습 방법인 역전파 알고리즘을 이용하여 최적의 가드채널 값 g를 계산하도록 학습한다. 학습된 신경망을 이용하여 최적의 g를 계산하고, 이를 SRM모델에서 구해진 결과와 비교한다. 실험 결과는 신경망에서 구한 가드채널 수와 SRM모델로부터 구한 가드채널 수의 상대적 차이가 없음을 보여준다.
본 논문에서는 군집화 알고리즘을 사용하여 피부색 영역을 분할하는 방법을 제안한다. 기존의 군집화 알고리즘들의 대부분은 주로 구형의 군집을 검출하고, 배치형으로 수행되며, 군집의 개수를 미리정해야 한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 타원형 군집화 알고리즘인 EM 알고리즘을 변형하여, 온라인으로 학습가능하며, 군집의 개수를 자동적으로 찾아낼 수 있는 EAM 알고리즘을 사용하였다. EAM 알고리즘외 유효성은 피부색 영역 분할에 대해 증명되었다. 실험결과는 군집의 개수가 미리 주어지지 않더라도, EAM 알고리즘은 주어진 영상에 대해 자동적으로 옳은 군집의 개수를 찾아냈고, EM 알고리즘과 비교하여 더 좋은 분할 결과를 보여주고 있다. 영역에 대한 조건부 확률을 이용하여 성공적인 피부색 영역의 탐지 및 분할 결과를 얻었다. 또한 사람이 포함된 영상을 분류하는 문제에도 적용하여 좋은 분류 결과를 얻었다.
무선 네트워크 환경에서는 네트워크의 제한된 대역폭과 이동 호스트의 잦은 셀 간 이동으로 인하여, 각 호스트가 요구하는 서비스의 질(Quality of Service)을 보장하기 힘들다. 이런 무선 통신의 특성에서도, 실시간 서비스와 같은 특정 종류의 서비스의 경우에는 요구되어지는 범위 내에서 그 서비스의 질이 반드시 보장되어야 한다. 본 논문에서는 무선 이동 네트워크 환경에서 각 서비스의 서비스 율을 어떻게 조정할 것인가에 대해 논의한다. 무선 네트워크 환경에서 이동 호스트가 다른 셀로 이동하였을 경우, 부족한 대역폭을 고려하여 호스트의 서비스 율이 조정된다. 본 논문에서 각 플로우의 QoS Spec을 고려하여 서비스 율을 할당하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 각 플로우가 요구하는 QoS spec 값에 비례하도록 서비스 율을 정하여 부족한 네트워크 자원을 동적으로 할당함으로써, 무선 네트워크 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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