맵리듀스는 데이터 집약적인 어플리케이션에서 대량의 데이터를 분산 병렬 처리하기 위한 프로그래밍 모델이다. 하둡은 맵리듀스의 오픈소스 구현으로 맵리듀스를 사용하기 위한 도구로 많이 알려져 있다. 실제 하둡을 이용하여 맵리듀스를 적용할 때 맵 태스크 단계는 병렬로 수행되어 순차처리에 비해 시간이 단축된다. 그러나 맵 태스크의 결과물인 중간 단계의 데이터는 단일 리듀스 태스크에서 처리됨으로써 시간 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 단일 리듀스 태스크 처리에서 발생하는 오버로드 및 시간 지연 문제를 해결하기 위해 적응적으로 리듀스 태스크를 할당하는 스케줄링 기법을 제안하고 실험을 통해 이 기법의 성능을 검증한다.
이동 컴퓨팅 환경은 협소한 대역폭. 전력공급의 한계성, 그리고 무선통신망의 낮은 신뢰성 등의 제약사항을 갖고 있다. 이동 컴퓨팅 시스템은 제한된 대역폭의 효율적인 사용과 거래의 수행성능을 향상시키기 위한 비용 효과적인 거래 스케줄링 알고리즘의 개발이 필요하다. 이 논문에서는 캐슁과 방송기법을 사용하는 이동 컴퓨팅 환경에서 이동 클라이언트의 갱신 연산이 가능한 경우에 캐쉬 데이터의 현재성과 상호 일관성을 만족할 수 있는 거래 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안한 기법은 이동 클라이언트에서 사용하는 캐쉬에 있는 데이터에 대한 유효성을 각 데이터의 동적인 갱신 비율을 기준으로 하여 결정한다. 동적 갱신 비율의 도입은 거래의 철회율을 낮추어 제한된 대역폭의 사용과 서버의 부하를 줄여 시스템의 성능을 향상시킨다.
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.
본 연구는 비안정적인 rework 발생 확률 자체가 납기 및 제품 품질에 매우 나쁜 영향을 미치는 복잡한 제조공정을 대상으로 rework 발생 확률의 변화에 따라 작업의 투입정책(dispatching policy)을 동적으로 변화시킬 수 있는 스케줄링 기법을 제안한다. 본 연구에서는 강화학습(reinforcement learning) 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변화하는 rework 발생 확률을 기반으로 작업 투입정책의 모수를 동적으로 조정함으로써 효율적인 투입계획을 수립하는 적응형 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 다양한 현실적인 시나리오를 개발하여 그 성능을 테스트한다.
자원 예약을 보장하지 못하는 네트워크 상에서 실시간 멀티미디어 응용의 만족스러운 서비스를 위해서는 효과적인 종단 시스템의 운영이 필요하다. 이러한 운영 기술 중 버퍼를 이용한 응용 프로그램 수준의 대역폭 평활화 기술과 태스크 스케줄링 기법은 핵심적인 부분을 차지한다. 기존에 제안된 온라인 대역폭 평활화 기법은 동적 슬라이딩 윈도우와 공적 버퍼를 이용하여 네트워크에 적응할 뿐만 아니라 요구 대역폭 평활화를 통해 지터를 흡수, 완충시킴으로써 더 나은 서비스 품질을 보장한다. 그러나 응용 프로그램 수준에서 동작하기 때문에 프로그램의 수행 품질보장을 위한 시간 대역을 보장하지 못할 뿐만 아니라 지터의 발생 가능성이 높다. 본 연구에서는 효과적인 버퍼 관리를 통해 서비스 품질의 손실을 최소화하는 적응성 있는 온라인 대역폭 평활화 기법이 안정적으로 동작하기 위한 최적화된 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 먼저 태스크 스케줄링 기법은 멀티미디어 데이터의 생산과 소비를 적시에 보장할 수 있도록 하여 지터의 발생을 최소화하고, 만일 네트워크 지터가 발생하더라도 응용 프로그램 수준의 버퍼 관리를 통해 완충시킴으로서 서비스 품질의 손실을 최소화한다. 모의 실험에서는 제안된 기법이 온라인 대역폭 평활화 기법을 효과적으로 지원함을 보인다.
멀티미디어의 프레임들은 QoS에 각각 다른 정도의 영향을 미치기 때문에, 패킷 손실을 줄이는 것이 항상 QoS를 향상시키는 것은 아니다. 사용자가 느끼는 QoS를 극대화하기 위해 본 논문은 중요성 기반 패킷 스케줄링을 제안한다. 중요성 기반 패킷 스케줄링 기법은 패킷 스케줄링의 두 가지 근본적인 문제를 해결한다. 하나는 "무엇을 보내는 가"이고 다른 하나는 "언제 보내는 가" 이다. 이용 가능한 대역폭이 계속 변화할 때, 대역폭에 적응하기 위해 모든 패킷을 보낼 수 없을 경우에는 일부의 패킷을 선택해서 보낼 수밖에 없다. 이를 위해 패킷 Significance를 제안하는데, 패킷 Significance는 효과적으로 프레임 상관관계를 파악하고 프레임의 중요도를 정량화한다. 그리디(greedy) 접근 기법이 패킷 선택 문제에 사용되었고, 패킷 Significance가 전송 스케줄링에 고려되었다. 널리 공개된 MPEG-4 비디오 클립이 실험에 사용되었으며, 시뮬레이션 소프트웨어에 디코딩 엔진이 삽입되었고, 성능 평가를 위해 PSNR을 측정하였다. 크기 기반 패킷 스케줄링 기법 및 비트 레이트 기반 최선(bit-rate based best-effort) 스케줄링 기법과 성능을 비교 분석하였다. 제안하는 기법이 더 중요한 패킷에 차별화 된 보호기능을 성공적으로 부여하며, QoS를 크게 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷에서 실시간 서비스를 지원하기 위해서는 큐 관리 및 스케줄링 기법이 고도화되어야 한다. 기존의 큐 관리 기법은 TCP 플로우의 혼잡을 제어하는 기능은 제공하고 있으나 실시간 서비스 지원에는 문제점을 가지고 있다. 즉, 큐가 어느 정도 점유된 이후 계속적인 버스트 성의 트래픽이 발생할 경우 성능이 급격히 떨어지고, 특히 큰 지터 값으로 인해 실시간 전송에 부적절하다. 본 논문에서는 최대 임계값과 큐 가중치 등의 RED 파라미터를 큐 상태에 따라 적응적으로 조정하여 실시간 서비스에 대한 지연 및 지터 성능을 향상시킬 수 있는 상태 의존 RED (SDRED; State Dependent Random Early Detection) 큐 관리 및 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 큐 상태에 따라 RED의 최대 임계값과 큐 가중치를 네 개의 서로 다른 레벨로 변경하여 트래픽 상황에 적응하도록 설계하였으며, 시뮬레이션을 통하여 SDRED가 평균 큐 크기를 가지는 RED나 평균 큐 크기를 가지지 않고 현재의 큐 크기를 사용하여 흔잡을 제어하는 BLUE, 그리고 RED 게이트웨이의 수율이나 지연 특성을 향상하기 위해 제안된 ARED 및 DSRED에 비해 낮은 지연 값과 안정적인 지터 값을 나타냄을 검증하였다.
블루투스 통신은 한 개의 마스터와 최대 7개의 슬레이브로 구성된 피코넷을 기본 단위로 이루어지며, 다수의 피코넷은 브리지 노드라 불리는 공유 노드를 통해 상호 연결되어 스캐터넷을 형성한다. 브릿지 노드는 스위칭을 통해 피코넷간 통신을 수행하며, 이때 스위칭은 슬롯의 낭비, 즉 패킷 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 주의 깊게 스케줄링 되어야 한다. 본 논문에서는 스니프 모드에 기반 한 효율적인 인터 피코넷 스케줄링 기법을 제안한다 스케줄링 기법은 브릿지 노드가 슬레이브로 동작하는 각 피코넷에 대해 스니프 모드를 통해 할당된 통신 시간 중 낭비되는 슬롯을 자신이 마스터로 동작하는 피코넷 통신에 할당함으로써 슬롯의 낭비를 줄인다. 각 피코넷에 할당되는 통신 시간은 트래픽의 양에 따라 적응적으로 결정된다. 실험 결과에 의하면 통신 시간을 균등하게 할당하는 라운드-로빈 기법에 비해 좋은 결과를 보인다.
최근 IoT 기술의 확산으로 인해 산업 무선 센서 네트워크 분야에서도 IoT 기술이 적용되고 있다. 특히 스마트 팩토리는 유연한 공정 변화 및 맞춤형 제조를 위해 제조 설비에 무선 통신 및 네트워크 기술을 적용하는 것으로 무선 노드의 이동과 빈번한 네트워크 변동에도 적응적으로 네트워킹을 지원하는 것이 중요하다. 대표적인 산업 무선 센서 네트워크 기술인 IEEE 802.15.4e는 TSCH와 DSME의 2가지 MAC 모드를 사용하고 있으며, 그 중 DSME는 네트워크 변동에 강한 저 지연 실시간 전송을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 DSME에 기반한 분산 스케줄링 기법을 제안한 것으로 이동성이 높은 산업 무선 센서 네트워크에서 트래픽에 적응적으로 통신 슬롯을 할당하여 산업 무선 센서 네트워크의 시의성과 전송 신뢰성을 확보하고 있다. 제안 알고리즘은 Coordinator 노드의 Local queue의 길이와 Global queue의 길이를 비교하며, Slot stealing 기법에 기반한 Traffic-aware 분산 스케줄링을 수행한다. Slot stealing 기법을 통해 개별 통신 노드의 전송 기회를 효율적으로 보장하면서, Slot stealing을 통해 야기되는 충돌로 인한 성능 저하 및 재전송 문제를 극복하기 위해 GroupACK 기법 적용 및 CAP 구간에 재전송 예약 슬롯을 할당하였다. 이 논문에서는 제안 알고리즘을 TSCH, DSME, legacy IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA와 비교하였고, 다양한 이동성 실험에서 성능 우위를 확인하였다. 실험을 통해 30개 이상의 노드로 구성된 토폴로지에서는 전송 대역폭이 15% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한, slotted CSMA/CA에 비해서는 약 40%, TSCH 및 DSME 표준기법에 비해서는 제안 알고리즘을 탑재한 DSME가 15%의 전력 소모 절감이 나타나는 것을 실험적으로 확인하였다.
실시간과 비실시간 서비스 클래스의 각 QoS요구 사항을 만족하면서 전체 시스템 용량을 최대화하기 위하여 DTPQ스케줄링 알고리즘이 제안된 바 있다. 기존 DTPQ방식은 개별 서비스 클래스의 QoS를 만족하면서 전체 시스템의 평균 수율을 극대화하기 위해 실시간 서비스의 HOL 패킷의 지연 시간이 정해진 임계값을 넘는 경우에만 서비스하는 접근으로서, 이를 구현하기 위해서는 주어진 환경에서 적절한 지연 임계값을 설정할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 실시간 사용자의 채널 상태와 지연 시간에 따라 지연 임계값을 적응적으로 적용하는 A-DTPQ 기반의 스케줄링 기법을 제안한다. 이는 기존의 DTPQ알고리즘과 달리 트래픽 부하 및 채널 특성 등에 따라 지연 임계값을 적응적으로 결정하는 방식이다. 시스템 레벨 시뮬레이션을 통해 제안 방식의 고정된 최적 임계값을 가지는 DTPQ방식보다 성능이 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 향후 연구에서는 다양한 서비스 클래스에 대해 이와 같은 개념을 일반화할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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