큐잉 이론은 스트리밍 애플리케이션들의 성능을 이해하는데 많은 이론적 도움을 제공해 줄 수 있다. 하지만 실제 애플리케이션에 큐잉 모델을 적용하기 위해서 많은 분석과 검증 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 BLAST를 위한 간단한 큐잉 모델과 그 이론적 검증을 통해 수학적 분석 결과를 도출하였다.
대용량 데이터의 실시간 처리를 요구하는 멀티미디어 시대에 고성능 입출력을 제공할 수 있는 저장 시스템으로서 디스크 어레이가 보편적으로 사용되고 있다. 비용 효율적인 디스크 어레이가 설계될 수 있도록 디스크 어레이의 성능을 분석할 수 있는 성능 모델의 개발은 중요하다. 큐잉 모델링을 통해서 성능 평가를 할 수 있는 방법으로는 큐잉 이론이나 시뮬레이션을 이용할 수 있다. 디스크 어레이의 병렬 및 병행 처리 특성상 큐잉 이론의 분석적인 방법의 한계성을 인식하고, 본 논문에서는 낮은 수준에서 디스크 어레이 시스템을 추상화한 시뮬레이션 기법을 이요하여 디스크 어레이의 성능 평가를 수행한다. 시뮬레이션을 통해서 산출된 디스크 어레이 요구에 대한 평균 응답 시간, 평균 큐잉 지연, 평균 서비스 시간, 평균 길이 및 디스크 어레이 시스템의 이용률, 처리율 등은 최적화된 디스크 어레이 설계를 위한 시스템의 용량 산정에 활용될 수 있다.
건축물에 있어서 고층화 대형화의 변화는 인력과 자재의 양중부하를 증가시키는 동시에 수직양중작업의 이동거리를 증가시킨다. 이로 인해 고층으로의 운반정체는 물론 대기상태증가로 인한 생산성 감소의 문제를 발생시킨다. 이에 고층 건물 공사초기의 양중계획은 건설현장의 특성을 면밀히 고려하고 효과적으로 계획수립에 반영될 필요성이 있다. 하지만 현재 건설현장에서 가설리프트 계획수립은 사이클 주기(Cycle Time)를 바탕으로 한 단순계산식을 사용하고 있다. 이 방법은 쉽고 간단하지만, 복잡하고 유기적인 현장의 현실을 제대로 고려하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위한 방안으로, 확률적 대기행렬의 큐잉이론(Queueing Theory)을 이용한 시뮬레이션모델의 적용 가능성에 대해 알아보고자 한다.
멀티미디어 서비스환경에서는 수백에서 수천의 클라이언트들이 하나의 서버에 접속되기 때문에 서버 결합이 미치는 영향이 상당히 크다. 이러한 결함은 단지 서버 자체의 장애로 끝나는 것이 아니라 그로 인해 서비스 제공자들에게 유형.무형의 막대한 재산상의 피해를 가져올수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버를 구성하고 있는 자원(프로세서, 디스크, 네트워크)의 결함 발생을 고려한 큐잉 네트워크 모델을 개발하였다. 복수개의 M/M/1 큐를 큐잉 네트워크로 연결하여, 각 자원에 대한 접근 및 서비스를 모델링하였으며, 각 자원에서의 서비스 시간 지연 비율(큐의 응답시간)의 조정을 통해서, 서버 자원의 결함 발생을 고려하였다. 고객 도착률과 자원 고장률 변동에 대한 서버 자원의 이용률과 큐의 길이를 구하여 효율적인 시스템 구성 자원의 부분별 용량을 산정하였으며 , 또한 데이터 패킷 응답 시간 분포 및 고장률 변화에 따른 시스템의 신뢰도 수준을 계산하였다. 이와 같은 서비스 시스템 성능에 관련된 파라미터 분석을 통하여 멀티미디어 데이터 서비스 수준 (Quality of Service)에 중요한 영향을 미치는 서버 설계 요소를 파악하였고, 시뮬레이터 패키지를 활용한 모의 실험을 통하여 개발된 큐잉 네트워크 모델의 정확성을 검증하였다.
본 논문에서는 일반적인 큐잉 시스팀의 큐길이 분포에 대한 근사 이론을 제안하였다. 제안된 근사 이론은 하한치와 상한치를 단계적으로 찾는 2단계 해석적인 근사 방법을 기초로 한다. 이를 이용하면 다양한 트래픽원이 다중화된 모델의 큐길이 분포를 신속히 계산할 수 있다. 본 논문에서는 M+ N D /M / 1 큐잉 시스팀에서 도착하는 고객이나 떠나는 고객이 관측한 큐길이 분포를 계산하고 시뮬레이션을 통해 얻은 결과와 비교하여 제안된 근사이론이 시뮬레이션 결과에 근접함을 확인하였다. 특히 M/M/1큐에 대해 근사이론으로 유도된 공식은 정해와 같았으며, D/M/1 큐에 대해서는 간단한 해석적인 공식을 얻을 수 있었다.
최근 클라우드 서비스가 급속도로 등장하고 있으며 이러한 서비스는 기존의 IP 네트워크를 사용한다. 기존의 네트워크는 댜앙한 트래픽 패턴에 대해 비 효율적이고 복잡한 구조를 가지고 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 SDN 기술이 도입되어 널리 보급되고 있다. 클라우드 서비스 센터에서는 SDN 기술을 채택하여 많은 성과를 이루고 있지만 패킷 스케줄링 같은 분야는 아직 초기단계이다. 또한 SDN 환경에서 각 네트워크 노드로부터 데이터와 관련된 스위치에 효율적으로 전달하는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있으며 본 논문에서는 큐잉이론을 적용한 패킷 스케줄링 기법을 제안한다.
본 연구는 지역축제 시 갑자기 증가하는 주차병목문제를 해결하기 위해 IoT(Internet of Things)의 센서네트워크 중 저전력, 장거리 무선망인 LoRa 네트워크 기반으로 한 인공지능 주차시스템을 개발하는데 주 목적이 있다. 지리적 범위와 시간의 제한을 특징으로 하는 지역 축제에서는 관광객들이 짧은 시간에 최대한 많은 것들을 누리려 하는 욕구를 가지는데, 이때 발생하는 교통체증에 대한 효과적인 주차 공간 분배 문제가 필수적이다. 축제전용 주차장의 용량이 각기 제한적이므로 각 주차장의 수용가능규모의 임계값을 넘기 전에 다른 축제장으로 유도하는 것이 필요하다. 이를 위해 주차 대기시간 및 주차서비스에 성공하기까지의 확률분포는 큐잉이론의 쁘아송 분포를 따르며, 가장 빠른 길을 찾기 위해 Q-learning 알고리즘을 적용한다. 본 연구는 이 두 가지의 알고리즘을 융합하여 축제 장소에서 적용 가능한 지능형 주차시스템을 제안하고 실험한다.
본 논문에서는 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 집중형 분산처리시스템의 성능평가를 위해 퍼지이론을 적용한 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 작업소요시간, 시스템처리율, 시스템내 작업수 및 서버 활용율 등의 시스템 성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 퍼지서비스요구시간을 갖는 집중형 분산 처리시스템에 클라이언트의 수의 변화에 따른 유도된 성능평가측도를 시뮬레이션하고, 그 결과를 고찰하였다. 제안된 모델은 모호성을 갖는 시스템의 성능을 평가할 때 기존의 방법보다 유연하고 실제적인 방법을 제공한다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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