범위 상위-$\kappa$ 질의는 질의 범위 내의 다차원 데이타 중 값 애트리뷰트를 기준으로 상위 k개의 레코드를 반환하는 질의로 공간 데이타베이스와 데이타 웨어하우스에서 분석을 위해 많이 사용되는 유용한 질의 형태이다. 이 논문에서는 계층 최대 R-트리의 선택적인 탐색을 통해 범위 상위-k 질의를 효과적으로 수행하는 기법을 제시한다. 이 기법은 단말 노드의 일부만을 접근하여 질의를 수행할 수 있으며, 질의 범위의 크기에 관계없이 거의 일정한 성능을 보인다. 또한 이 기법은 우선순위 큐를 효율적으로 관리함으로써 큐의 유지비용을 최소화하며, 기존 R-트리와 같은 팬아웃을 보장할 수 있다.
본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.
본 논문에서는 CATV/LAN 전송망에서 우선권 문제에 주안을 두어서 해석한다. CATV/LAN 전송망에서 주요 해석의 대상인 상향 채널은 단방향 채널 특성과 단말의 위치에 따라서 우선적으로 접속되는 특성을 발생한다. 그리고, 트래픽(traffic)에 대한 우선권문제(priority)가 대두된다. 이런 공정성 문제와 우선권 문제를 해결하기 위하여 전송할 데이터가 발생하며 Pi확률로 데이터를 전송하는 CSMA-CD/U/P-P(Unslotted prioritized Pi-persistent CSMA-CD)프로토콜을 제안한다. 우선권 문제는 2-Class(high, low)로 가정하였다. 성능해석과 시뮬레이션 결과 우선권 문제가 주어진 환경하에서의 2개의 시나리오(scenario)를 가정하여 데이터전송 확률값인 Pi를 구하였으며, 전송망의 공정성이 이루어 졌을 때 평균 지연 시간을 비교하였다. 또한, 지연시간의 분산값을 구하였으며 버퍼큐(buffer queue)에서의 큐길이(queue length) 분포도 구하였다. 특히 헤드엔드 시스템에 가까운 단말이 포함될수록 평균 지연 시간이 길어지는 특징을 나타내고 있다.
본 논문에서는 기존의 smoothing scheme의 문제점을 개선한 향상된 WRR 셀 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 제안된 셀 스케쥴링 알고리즘에서는 각 VC 큐에 실제로 입력된 멀티미디어 셀의 개수, 가중치 및 큐의 상태를 나타내는 변수를 사용하여, 가중치를 초과하여 셀이 입력된 버퍼와 가중치보다 셀이 적게 입력된 버퍼의 VC를 효율적으로 서비스할 수 있도록 하였다. 그리고, 실시간 트래픽에 할당하고 남은 대역을 비실시간 트래픽에 제공함으로써 멀티미디어 서비스가 가능하도록 하여 서비스되는 평균 셀의 개수를 증가시키고, 버퍼의 길이를 감소시킬 수 있도록 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 그 결과 만족할만한 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 Virtual Cellular Network(VCN)을 사용하는 무선 통신망에서 음성 패킷의 지연 특성을 분석하였다. 주기적으로 발생하는 음성 패킷이 슬롯-알로하 프로토콜로 전송될 때의 전송 특성을 Markov Chain으로 모델링하여 정상 상태(steady state)에서의 지연 확률 분포를 구하였고, 무선 채널의 평균 수신확률(prbability of capture), 재전송 방식 등이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 무선 단말기의 수신 확률의 변화에 따른 음성 패킷의 전송 지연 누적 확률 함수를 구하였다. 재전송 방식의 평균 backoff 시간이 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 음성 패킷 발생 주기(N 슬롯시간)당 평균 재전송 횟수, NPr을 파라미터로 정의하였으며 여러가지의 프레임 크기 N에 대하여 1% outage delay를 비교하였다. 성능 실험 결과 NPr의 최적의 범위는 4~7임을 알 수 있었다. 따라서 프레임 크기 N이 주어졌을 때의 재전송 시도 확률 Pr을 구할 수 있다. 또한 전송큐의 크기가 유한함으로써 발생하는 blocking 확률과 전송큐의 적절한 크기를 구하였다.
WWW의 급격한 발전은 몇몇 웹 서버에 큰 과부하를 가져오게 하였다. 이로 인해 고성능 웹서버의 구축이 필요하게 되었는데 그중 프로세스의 오버헤드를 줄이기 위해 도입된 멀티 쓰레드 기법을 이용한 병행 웹 서버들이 많이 이용되게 되었다. 일반적으로 멀티 쓰레드 기법을 이용하는 웹 서버의 구조는 요구 기반 웹 서버 작업 기반 웹 서버 Thread Pool 구조 웹 서버 등으로 나눌수 있다. 본 논문에서는 이런 웹 서버들을 리눅스가 탑재되어 있는 다중 처리기상에 구현하였으며 다양한 환경하에서 성능을 비교 분석하였다 각각의 웹 서버들은 Pthread 라이브러리와 Socket 라이브러리를 이용하여 구현하였으며 여러 파라미터-CPU 개수 CGI 비율, 웹 서버구조, 파일크기 부하량 등-를 조절하면서 실험하였다 실험 결과 분석에 의하면 요구 기반 웹 서버에서는 하나의 CPU에서 수행이 되는 쓰레드의 개수가 많게 되면 성능이 저하되는 것을 볼 수 있었고 작업 기반 웹 서버에서는 단계사이의 불균형으로 인하여 큐에서의 대기 시간이 누적되면 성능이 저하되는 것을 볼수 있었다,. Thread Pool 구조의 웹서버는 쓰레드의 개수가 조절되고 큐에서의 대기 시간 또한 없앰으로 해서 다른 웹 서버에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. 이와 같은 실험 결과는 다중 처리기를 이용한 고성능 웹 서버를 구축하는데 있어서 이용될 수 있을 것이다.
거리조인은 R-트리를 사용하여 두 공간 데이터 집합 사이의 데이터쌍을 거리 상 가까운 순으로 검색하는 공간조인이다. 거리조인은 R-트리를 하향식으로 순회하면서 생성되는 노드쌍들을 거리값 순으로 우선순위 큐에 저장한다. 본 논문에서는 거리조인 처리시 우선순위 큐 안에서 동점자 노드쌍들의 우선 순위 정책이 알고리즘의 성능을 많이 좌우할 수 있음을 보여주고, 이를 위한 최적화된 2차 우선 순위 기법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안한 기법이 다른 기법에 비하여 항상 좋은 성능을 나타냄을 보여준다.
본 논문에서는 고속 입력 큐 스위치에서 발생하는 중재정보전달지연 현상을 수용하기 위한 고성능 라우팅엔진의 구조를 제안한다. 제안된 고성능 라우팅엔진은 2.5Gbps의 스위치 입출력 포트 속도에 대해 사용자 셀 데이터의 지연 없이 동작한다. 또한 입력버퍼와 중앙중재기 사이에서 발생하는 요청신호와 허가신호의 전송지연을 수용하는 구조로 설계되었다. 중재정보전송지연 현상의 처리 방법으로는 고속 쉬프터를 사용하여 많은 회로의 추가 없이 구현하였다. 라우팅엔진 내의 세부 블록의 파이프라인 처리를 통하여 저 가격 고성능의 입력 버퍼 설계를 실현하였다.
컴퓨터 통신망에서 안정된 프로토콜을 제공하기 위해 분산된 큐를 이용한 임의 접근 프로토콜(Distributed Queuing Random Acess Protocol:DQRAP)을 제안하고 검토한다. DQRAP 프로토콜은 통신망에서 노드간의 경쟁을 해소하고 메시지 전송을 스케줄하기 위해 미니 슬롯을 사용해서 채널 피드백과 두 개의 분산 큐를 제공한다.세 개의 미니 슬롯을 사용할 경우 세 번의 미니슬롯이 피드백되어 도착했을 때 전송시간보다 빨리 충돌을 해결할 수 있다. 세 개의 미니 슬롯을 사용한 모델링과 시뮤레이션을 통해서 DQRAP 프로토콜은 처리율과 지연에 대하여 M/D/I 시스템에 거의 근접하는 것을 알 수 있다.DQRAP 브로토콜은 안정되고 전파지연에 민강하지 않으므로 현재 사용중인 위성 통신망, 근거리 통신망 (LAN)혹은 메트로폴리탄 통신망(MAN)등에 사용될 수 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 신뢰성 있는 데이터 패킷 전송을 위한 효율적인 스케줄링 기법을 제안한다. 무선 네트워크는 수천 개의 센서노드, 게이트웨이, 그리고 소프트웨어로 구성된다. 큐러닝(Q-learning)을 기반으로 한 스케줄링 기법은 동적인 무선센서 네트워크 환경의 실시간 및 비실시간적인 데이터에 대한 사전 지식을 필요로 하지 않는다. 따라서 최종 결과 값을 도출하기 전에 스케줄링 정책을 구할 수 있다. 제안하는 기법은 데이터 패킷의 종류, 처리시간, 그리고 대기시간을 고려한 기법으로 신뢰성 있는 데이터 패킷의 전송을 보장하고, 전체 데이터 패킷에 공정성을 부여한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 기존의 FIFO 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케줄링 기법이 전체 데이터 패킷에 대한 공정성 및 신뢰성 측면에서 우수함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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