본 논문에서는 서로 다른 주문들의 일부를 일괄적으로 처리할 수 있을 때, 최대 개수의 작업 단위로 최대한 많은 수의 주문을 처리하는 문제를 다룬다. 무향그래프와 배치 크기 $\lambda$로 표현되는 이 문제의 일반적인 경우는 NP-hard이며, 나무일 때 다항시간 안에 최적해를 찾을 수 있음이 증명되어 있다. 본 논문에서는 이분 그래프의 경우에도 NP-hard임을 보이고, 이 경우에 절대근사 알고리즘과 상대근사 알고리즘을 제시한다.
주문형 비디오 시스템에서 가변 비트율로 압축된 데이터들은 압축 대상이 되는 데이터의 내용 변화와 압축 기법의 특성으로 인해 단위 시간 당 처리해야 할 데이터 크기가 일정하지 않다. 그러나, 대부분의 주문형 비디오 서버들은 가변 비트율로 압축된 데이터를 실시간에 처리하기 위해 가변 데이터 크기의 최대값으로 시스템 자원을 예약하기 때문에 자원의 활용률이 떨어진다. 본 논문에서는 가변 비트율로 압축된 데이터를 예약할 때 선반입을 사용하여 서버의 사용자 수용 가능성을 극대화할 수 있음을 증명하고 이를 구현한 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안된 버퍼 관리 기법은 현실적으로 가능한 최대의 블록들을 사용 순서에 따라 버퍼에 반입한다 또한, 소비 시점이 먼 블록부터 반출하고 소비 시점이 가까운 블록부터 반입함으로써 비디오 서버의 자원 활용률을 최대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 버퍼 관리 기법의 효율성은 모의 실험을 통해 확인하였다.
마케팅 정책의 하나로 일부 공급자는 소매상에게 공급하는 제품에 대한 수요 증대를 기대하면서 일정 기간의 신용 거래를 허용한다. 신용 거래에 의한 제품 대금에 대한 지불 유예의 기회는 소매상의 재고 투자 비용을 절감시키는 효과를 가져 오게 되고, 결과적으로 구매자의 수요 증대를 기대하면서 소매상의 판매 가격을 결정 하게 된다. 본 연구는 공급자, 소매상 그리고 구매자로 구성되는 신용 거래 공급망에서 구매자의 수요가 소매상의 판매 가격에 지수적으로 감소하는 함수라는 가정 하에 소매상의 판매가격과 주문 로트 크기(EOQ: Economic Order Quantity)를 결정하는 재고 모형을 분석하고자 한다. 문제 분석을 위하여 공급하는 제품은 시간의 경과에 따라 변질되는 퇴화성 제품의 경우를 포함하고, 신용 거래 기간과 가격탄력지수 그리고 퇴화의 정도가 소매상의 판매 가격과 주문 로트 크기에 미치는 영향을 분석 해 보고자 한다.
주문형 비디오(Video On Demand)서버의 구현은 현재까지도 많은 부분에 한계를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 주문형 비디오 서비스의 한계는 대부분이 자원(디스크, 버퍼)의 제한 때문에 발생하고 있으며 디스크어레이(Disk Array)나, 메모리 뱅크(Memory Bank)와 같은 특수한 하드웨어를 사용하여 해결하고 있다. 또한 이와 아울러 그룹핑이나 버퍼 공유기법과 같은 소프트웨어적인 방법도 제안되었다. 본논문에서는 주분형 비디오 서버의 한계 중 디스크대역폭과 버퍼공간의 한계점에 의한 문제를 해결하기위하여 개선된 그룹핑 방법과 버퍼 공유 및 관리 방법을 제안한다. 제안하는 그룹핑 방법은 비디오의 인기도에 기반을 둔 방법을 사용하며 버퍼 공유방법은 버퍼의 크기 및 디스크의 대역폭 가용량에 따라 적응적으로 병합 분할하는 방법을 사용한다, 제안하는 병합 분할 방법은 피기백킹(piggy-backing)개념을 도입하였으며 시뮬레이션을 통해 제안하 방법의 우수성을 보였다.
최근 널리 보급되고 있는 IPTV의 주요 서비스인 주문형 비디오 서비스의 시청 순위는 Zipf의 법칙을 따른다고 알려져 있으며 이를 기반으로 계층형 네트워크 스토리지 구조로 서비스를 제공하여 네트워크 비용과 스토리지 비용을 절감하고 있다. 그러나, 최근 연구에 의하면 미디어 시청 순위는 stretched exponential 함수에 더 근사함이 알려졌다. 본 연구에서는 국내에서 현재 상용 서비스 중인 대규모 주문형 비디오 서비스의 시청 순위-회수 데이터를 분석하여, 시청 순위로부터 stretched exponential 함수의 모수를 추정하여 시청 순위의 분포함수를 파악하고자 한다. 특히, 콘텐츠 파일 크기, 콘텐츠 파일 전달방식, 콘텐츠 장르 등의 요인과 시청 순위 분포함수의 모수 사이에 상관관계가 있는지 분석하고자 한다.
주문형 비디오 서버의 중요한 목표인, 동시에 보다 많은 클라이언트들의 요구를 만족시키기 위해서는 저장 매체 상에 비디오 데이터를 효율적으로 배치하는 것이 중요하다. 이와 같은 주문형 비디오 서버를 위한 배치정책으로서 디스크 그룹화를 통한 배치정책이 소개되었고 실험을 통해 기존의 배치정책들 보다 검색 성능이 향상됨을 보였다. 이 정책에서는 유사한 성능의 디스크들을 한 그룹으로 묶고 각 그룹마다 독립된 디스크 배열과 같이 취급하며 각 그룹의 성능을 고려하여 가장 적절한 비디오 데이터를 스트라이핑 시킨다. 이 정책에서 고려되어야 할 중요한 요소는 디스크들을 그룹화하는 과정에 있어서 각 그룹의 크기와 성능의 유사도를 어떻게 정할 것인지의 문제이다. 본 연구에서는 위와 같은 고려 요소들이 검색 성능의 향상에 미치는 영향에 대해 실험을 통해 밝히고자 한다.
본 연구는 공급자(supplier), 중간공급자(distributor) 그리고 고객(customer)으로 구성된 2 단계 공급사슬에서 퇴화성 제품(deteriorating products)에 대한 중간공급자의 재고모형을 분석하였다. 문제 분석을 위해 공급자는 중간공급자의 수요 증대를 목적으로 중간공급자의 주문 크기에 따라 차별적으로 외상 기간을 허용하고, 최종 고객의 수요는 중간공급자의 재고 수준에 따라 선형적(linearly)으로 증가한다는 가정 하에 모형을 분석하였다. 중간공급자의 이익을 최대화하는 경제적 주문량 결정 방법을 제시하였고, 예제를 통하여 그 해법의 타당성을 보였으며, 민감도 분석을 통하여 퇴화율이 재고정책에 미치는 영향을 분석하였다.
건설업에서의 재고관리는 경쟁력 확보와 원가 절감이라는 측면에서 중요하다. 일반적인 공동주택에 있어서는 야적장 확보가 어느 정도 확보되어 있지만, 도심지 공사에 있어서는 야적장의 확보가 재고관리 못지않은 큰 문제가 되고 있다. 그러나 그간 현장의 재고관리는 야적장의 크기를 고려하지 않은 기존의 경험과 직관에 의한 관리가 이루어져 합리적이고 체계적인 해결방안을 찾지 못했다. 이에 본 연구에서는 먼저 일반적인 재고와 재고관리에 대한 개념을 확인하고, 건설현장의 특수성과 야적장의 크기를 고려한 경제적 주문량 산정법을 제시하고자 한다.
주문형 비디오 시스템에서 초기 대기시간과 메모리요구량의 최소화는 중요하다. 초기대기시간의 최소화는 빠른 응답시간의 서비스를 제공할 수 있게 하고 메모리 요구량의 최소화는 동일한 메로리량으로 더 많은 동시 사용자 용청을 서비스할수 있게 한다. 주문형 비디오 시스템에서는 사용자 요청에서 할달되는 버퍼 크기가 증가함에 따라 초기대기시간과 메모리 요구량이 증가하므로 사용자 요청에 할당되는 버퍼의 크키를 최소화해야한다. 그러나 기존의 정적 버퍼 할당 기법은 시스템이 완전 부하된 상태에 있다는 가정하에서 버퍼 크기를 결정하여 시스템이 불안정 부하인 경우에는 사용자 요청에서 필요 이상으로 큰 버퍼를 할당한다. 본 논문에서는 시스템의 완전 부하 상태 뿐만 아니라 불와전 부하 상태에서도 사용자 요청에게 최소 크기의 버퍼를 할당하는 동적 버퍼 할당 기법을 제안한다. 동적 버퍼 할당기법은 서비스 중인 사용자 요청 수와 이들 요청들을 서비스하는 동안에 도착하는 사용자 요청수에 기반하여 버퍼크기를 동적으로 결정한다. 또한 분석과 시뮬레이션을 통하여 동적 버퍼 할당 기법이 초기대기시간과 지원 가능한 동시 사용자 요청수에 있어서 정적 버퍼 할당 기법에 비해 크게 우수함을 보인다. 시뮬레이션 결과, 동적 버퍼 할당 기법이 정적 버퍼 할당 기법에 비해 평균 초기대기시간을 29%~65%줄이고, 다수의 디스크들로 구성된 시스템에서는 서비스한 평균 동시 사용자 요청수를 48%~67% 증가시킨것으로 나타났다. 이와같은 결과는 동적 버퍼 할당 기법이 주문형 비디오 시스템의성능과 용량을 크게 향상시킴을 보여주는것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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