이동 분산 환경에서는 무선 데이타 전송 기법을 통하여 사용자들에게 다양한 정보들을 전달하게 된다. 본 논문은 균등 무선 데이타 방송 환경에서, 빠른 시간에 방송데이타를 접근할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 이를 위하여 무선 방송 데이타의 스케쥴링 문제를 정의하고, 어떤 질의가 접근하는 데이타들의 응집 정도를 나타내는 `질의 거리(Query Distance: QD)'라는 측정 기준을 제시한다. 제안한 질의 거리를 사용하여 각 질의의 우선 순위에 따라 해당 질의가 접근하는 데이타 집합을 방송 스케쥴에 추가하면서 스케쥴을 구성하는 데이타 스케쥴링 기법을 제시한다. 데이타 집합의 스케쥴 구성 과정에서 우선 순위가 높은 질의의 질의 거리를 최소화하면서 낮은 우선 순위 질의들의 질의 거리를 줄이는 스케쥴 확장 규칙들을 사용한다. 예를 이용하여 제안하는 방법에 대하여 설명한 후, 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 평가한다.Abstract In mobile distributed systems the data on the air can be accessed by a lot of clients. This paper describes the way clients access the broadcast data in short latency in uniform wireless broadcasting environment. We define the problem of wireless data scheduling and propose a measure, named Query Distance(QD), which represents the coherence degree of data set accessed by a query. By using the measure, we give a data scheduling method that constructs the broadcast schedule by appending each query's data set in greedy way. When constructing the schedule, we use schedule expansion rules that reduce the QD's of lower-frequency queries while minimizing the QD's of the higher-frequency ones. With the use of examples we illustrate the mechanism of the proposed method and we test the performance of our method.
최근 들어 이동 통신 서비스에서 이동하는 고객의 위치정보와 관련된 서비스가 중요한 서비스로 부각되고 있다. 이동 객체의 경우 갱신 연산이 많고 부하가 특정 지역에 집중되는 특징이 있다. 이러한 LBS 응용에서 시공간 영역질의는 중요한 서비스이다. 질의 처리 속도의 개선을 위해서 디스크 입출력 시간을 최대한 줄일 필요가 있다. 본 논문에서는 갱신연산을 최소화하기 위해 고안되어진 시공간 시스템 아키텍쳐로 GALIS의 비균등 2단계 격자 인덱스 구조를 적용한다. 질의 처리 처리율을 향상시키기 위해서 공간 관련성과 시간 관련성을 이용한 스케줄링 기법과 Time Zone 개념을 사용하여 시공간 개념이 결합된 질의 처리 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 측정을 위해서 다른 질의 범위를 가지고 영역 질의의 결과를 보인다.
본 논문에서는 IoT 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달을 위해 큐러닝(Q-learning)에 기반한 다중 대기열 동적 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 정책은 다중 대기열(Multiple queue)의 각 큐가 요구하는 딜레이 조건에 맞춰 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적으로 CPU자원을 분배한다. 또한 각 노드들의 상태를 큐러닝(Q-learning)을 통해 지속적으로 상태를 파악하여 기아상태(Starvation)를 방지한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 기존의 학습 기반 패킷 스케쥴링 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케쥴링 기법이 복잡한 요구조건에 따라 유연하고 공정한 서비스를 제공함에 있어 우수함을 증명하였다.
웹사이트들의 급성장과 더불어 사용자들에게 유용한 정보를 제공하기 위해 대규모 웹사이트의 갱신 문제는 그 신선도 유지를 위해 적절한 시간 내에 요청된 갱신질의어를 수행하기 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 동적, 반동적, 정적 웹사이트의 베이스데이터들을 통함 관리하도록 설계 및 구현을 하였다. 웹사이트의 신선도 유지와 기아상태의 공정성을 유지하기 위해 요청된 갱신질의어 실행시간 할당을 위한 목표 갱신비율을 일정한 스케쥴링 주기마다 재계산하는 스케쥴링 알고리즘을 구현하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서는 가상화된 자원 인스턴스를 할당받아 응용을 처리할 때 적절한 서비스질을 만족하면서도 자원 운용 비용을 최소화하는 것이 중요한 이슈로 연구되고 있다. 그리드 환경과는 달리 클라우드 환경에서는 모든 가상 자원 인스턴스는 작업의 처리시간이 아닌 고정된 자원 할당 시간을 기준으로 가격이 책정되므로 기존의 그리드 환경을 고려한 자원 스케쥴링 기법은 클라우드 환경에서는 부적절한 자원 낭비를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 가격 정책을 고려한 휴리스틱 기반의 자원 스케쥴링 기법을 제안하고 이를 워크플로우 응용에 적용시키고자 한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 Montage 프로젝트를 워크플로우 응용으로 채택하였고 이를 Openstack 기반 클라우드 플랫폼을 기반으로 실험을 수행하였다.
실시간 시스템에는 정확한 계산 기법과 부정확한 계산 기법이 있다. 부정확한 계산 기법은 실시간 시스템에서 스케쥴링의 유연성을 제공하는 수단이다. 지금까지 큐잉이론을 이용한 부정확한 스케쥴링에 관한 연구들은 태스크들의 평균 결과의 질과 평균 대기시간을 정충한 때의 비용과 장점들을 명확하게 수량화하는 것들이었다. 이논문은 두개의 부정확한 스케쥴링 방법을 사용할 때, 어떤 태스크가 부정확한 계산이 될 부정확한 확률들을 구하였으며 또한, 이런 두 방법의 부정확한 확률들의 여러 단조형 부정확한 시스템 매개변수들에 대한 의존성을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 시간에 엄격한(Time critical) 산업용 IoT(Industrial IoT) 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달과 정확도(Accuracy) 향상을 위해 강화학습과 EDF 알고리즘을 혼합한 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 방식은 다중 대기열(Multiple queue) 환경에서 각 대기열의 요구 정확도(Accuracy Requirement)를 기준으로 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적인 CPU자원 분배와 패킷 손실율(Packet Loss)을 조절한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 또한 정확도를 요구조건으로 제시하여 마감시간이 중요시되는 작업에서도 효율을 최대화한다.
분산 환경의 많은 멀티미디어 응용들은 연속적 음성/화상 자료들을 위한 실시간 특성을 가지는 패킷들을 생성하고, 실시간 태스크 스케줄링 이론에 따라 이들을 전송한다. 본 논문에서는 광대역폭 통신망을 기반으로 하는 분산 멀티미디어 응용의 연속 미디어를 위한 트래픽의 특성을 모델링하고. 보다 사용자의 요구에 따른 서비스 질의 보장을 위하여 비선점적 경성 실시간 태스크 스케줄링 이론인 PDMA 알고리즘을 도입한다. 또한. 응용 시스템의 고 품질 서비스를 유지하기 위하여 새로운 트래픽 발생 요청이 현재 진행 중인 서비스 내용에 영향을 주지 알도록 제어하는 사용권 제어 기법을 제안한다. 제안하는 사용권 제어 기법은 PDMA 알고리즘을 위한 충분조건식이기 때문에 이를 만족하는 메시지 집합에 대하여 PDMA 알고리즘은 항상 실행가능한 스케줄을 찾을 수 있다. 따라서, 새로운 요청을 포함하는 전체 메시지 집합이 제안하는 사용권 제어 기법의 조건들을 만족하면, 새로운 요청에 의한 트래픽의 발생을 허용한다. 그렇지 않은 경우 새로운 요청을 거절한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 사용권 제어 기법을 이용하는 스케줄링의 실용성을 입증하기 위한 모의실험 결과를 보인다
스트림 데이터를 생성하는 응용의 증가로 스트림 데이터 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용의 예로 센서네트워크, 모니터링, Selective dissemination of information(SDI)등이 있다. 특히 SDI와 같은 웹 환경의 응용은 XML을 기반으로 스트림 데이터 처리에 대한 연구를 진행하고 있다. XML은 웹상의 데이터 교환의 표준으로 웹 응용의 증가로 인해 스트림 데이터 처리 분야에서도 XML을 사용하는 스트림 데이터 처리 시스템에 대한 연구가 많이 진행되고 있는 실정이다. 하지만 XML을 기반으로 하는 기존의 시스템들은 정적인 질의계획을 사용하여 스트림 데이터를 처리하기 때문에 동적으로 변하는 스트림 데이터에 적응력있게 대처할 수 있다. 이와 달리 관계 데이터 모델을 사용하는 스트림 데이터 처리 시스템은 동적인 질의 계획과 질의 처리 연산자의 라우팅(스케쥴링) 기법을 사용하여 적응력있는 질의처리를 지원한다. 본 논문에서는 관계 데이터 모델을 사용하는 시스템의 적응력있는 질의처리 모델을 XML을 기반으로 하는 시스템에 적용하는 기법들에 대하여 설명한다. 그리고 XML을 기반으로 하는 기존의 대표적인 시스템인 YFilter[7]와 본 논문의 제안하는 시스템과의 질의처리 성능을 비교 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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