본 논문에서는 무선센서 네트워크에서 네트워크 성능을 향상시키는 하이브리드 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안된 MAC 프로토콜 구조는 많은 노드들로 구성된 무선센서 네트워크를 위해 특별히 설계되었다. 본 논문에서 기여한 점은 다음과 같다. 먼저, 제안된 스케줄링 알고리즘은 네트워크 토폴로지에 무관하게 동작한다 BS의 원 홉(one hop) 노드 수가 증가하는 밀도가 높은 네트워크 환경에서도 주파수의 추가 사용 없이 모든 타임 슬롯을 사용 할 수 있다. 둘째로, BS의 one hop 노드는 필요에 따라 하나 이상의 타임 슬롯을 사용할 수 있기 때문에 네트워크 성능이 향상된다. 본 논문에서 제안된 구조와 기존의 연구인 HyMAC[1]과의 네트워크 성능 비교를 하였다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링은 클러스터 헤드(cluster head) 노드가 클러스터 멤버 노드의 데이터를 병합(aggreation)하여 싱크(Sink)로 전송함으로써 노드 간 통신의 양을 줄이게 하고 클러스터 내부적으로는 TDMA 스케줄에 기반하여 클러스터 헤드가 클러스터 멤버 노드의 스케줄을 조정함으로써 노드의 슬립타임을 연장하게 한다. 제안하는 ECS(Energy efficient Cluster-head Selection) 알고리즘은 에너지가 제한되는 센서 네트워크의 수명 향상을 위하여 노드 자신의 요소(factor) 즉, 자신의 초기 에너지 및 현재 에너지, 클러스터 헤드에 의해 병합된 클러스터 내 노드들의 데이터가 싱크로 전송되는 각 라운드, 노드 자신이 클러스터 헤드로 선출(selection) 된 수를 이용하여 확률적인 방법으로 클러스터 헤드를 자가 선출한다.
본 논문에서 QoS가 보장될 수 있는 IoT 망을 위한 IEEE802.15.4e TSCH(Time-Slotted Channel Hopping) 기술을 살펴보고 표준에서 다루지 않는 디바이스들 간의 협력에 의한 링크 스케줄링 방법에 대해서 제안한다. 네트워크에 조인하는 디바이스는 개선된 비콘을 스캔한다. 광고노드로부터 수신 한 개선된 비콘프레임은 디바이스들 간에 직접 통신이 가능한 링크 정보를 포함하고 있으며, 새로운 디바이스는 이를 통해 자신의 채널오프?과 타임슬롯을 결정하게 된다. 기존 단일채널 IEEE802.15.4와 본 제안을 활용한 TSCH 방식의 성능을 최대 스루풋과 최소 지연시간 관점에서 비교 분석한다.
본 논문에서는 센서 노드들이 트리(tree) 구조를 가지며 주기적인 트래픽을 전송하는 무선센서 네트워크에서 싱크 노드로 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 스케줄링 알고리즘을 치안한다. 관련 연구[1]에서는 주기적인 트래픽을 효율적으로 전송하는 알고리즘을 제안하였으나, 트리구조가 깊어지고, 자식 노드들이 많아짐에 따라 에너지 소모가 증가하고, 데이터 처리율이 떨어지는 문제점을 보였다. 제안하는 알고리즘은 유휴 타임 슬롯(Time Slot)을 활용하고, 데이터를 중복되지 않게 전송함으로 효율적인 모니터링을 가능케 한다. 또한 유사 데이터에 대한 효율적인 전송 방안 및 긴급 데이터가 발생할 경우 EDP(Emergency Data Period)를 추가하여 전송대기시간을 줄이게 하는 방법도 제안하고자 한다. 성능 분석을 통하여 제안하는 알고리즘이 기존연구보다 더 높은 데이터 처리율을 보이고, 에너지 소모를 적게 함을 보였다.
실시간 시스템이 복잡해짐에 따라 이를 개발하는 과정에서 객체 지향 설계 방법론과 이를 지원하는 CASE 도구들이 널리 사용되고 있다. 그러나 이런 객체 지향 CASE 도구를 사용할 경우, 설계자들은 별도의 과정으로 객체 중심으로 설계된 모델을 실제 수행되는 주체인 태스크로 변환시켜야 한다. 불행하게도 객체 모델과 태스크는 특성이 근본적으로 다르고, 스케줄 가능성을 분석하기가 어렵기 때문에 이러한 과정을 자동화하기는 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 CASE 도구에서는 개발자가 직접 수동으로 객체를 태스크로 변환시키도록 요구하고 있다. 결과적으로 개발자들은 자신의 경험을 바탕으로 하여 임시 변통적인 방법에 의존하여 태스크를 유도하고 있다. 유도된 태스크 집합은 결과 시스템의 스케줄 가능성에 직접적으로 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 실시간 객체 지향 설계 모델을 스케줄 가능성을 고려해 다중 스레드 구현으로 자동적으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 태스크는 다른 주기와 종료시한을 갖는 상호 배타적인 트랜잭션들로 이루어진다. 이러한 새로운 태스크 모델에 대하여 스케줄 가능성 분석 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 방법을 지원하기 위하여 런 타임 시스템과 코드 생성이 어떻게 지원되어야 하는지에 대하여 설명한다. 사례 연구는 단일 태스크 매핑의 부적절성을 보여줌과 함께, 다중 태스크를 수동으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 제안된 방법이 실질적으로 유용하다는 것을 명백하게 보여준다.
본 논문은 기존의 혼잡 제어 기술이 전체 노드들을 위해 설계 되어 싱크 주변에서 생성되는 특별한 혼잡을 해결 할 수가 없기 때문에 싱크 주변 노드를 위한 혼잡 제어 기술을 제안한다. 싱크 주변에서 일어나는 'Bottle Neck' 문제가 일어났을 경우 데이터의 분석에 의한 우선순위결정과 타임 스케줄을 이용한 순차적인 데이터 전송으로 혼잡을 줄이고 그로 인해 데이터의 의미 있는 전송과 신뢰성을 동시에 만족시킨다. 또한 이 기술은 멀티 싱크 또는 모바일 싱크에도 적용 시킬 수 있고, 기존의 전체 노드를 위한 혼잡 제어 기술과 제시하는 기술을 혼용하여 사용할 수도 있다. 본 논문이 제안하는 기법은 혼잡 제어를 하지 않은 상태에서의 데이터 전달 방식에 비해 데드라인 만료 비율이 1.5%이상 감소하였고 프레임 손실율 또한 28%이상 감소하였다.
In existing wireless ad-hoc networks, how to distribute network resources fairly between many users to optimize data transmission is an important research subject. However, in wireless mesh networks (WMNs), it is one of the research areas to avoid gateway bottleneck more than the fair network resource sharing. It is because WMN traffic are concentrated on the gateway connected to backhaul. To solve this problem, the paper proposes Weighted Fairness Time-sharing Access (WFTA). The proposed WFTA is a priority time scheduling scheme based on Weighted Fair Queuing (WFQ).
Xen 가상머신에서 실시간적 성격을 가지는 게스트 도메인들의 워크로드가 가변적으로 변하는 상황에서 각 도메인들이 데드라인내에 작업을 처리하기 위해서는 효율적인 CPU 할당 기법이 필요하다. 본 연구에서는 리얼타임 도메인이 데드라인을 만족하는데 필요한 최소한의 CPU를 미리 할당하고 다른 게스트들에 부하가 발생하여 실시간 처리가 불가능한 상황이 발생하면 게스트 도메인의 수행 결과를 VMM 스케줄러에게 스케줄링 피드백을 주는 시스템을 제안한다. 또한, 다른 게스트간의 자원을 효율적으로 할당하고 반납할 수 있는 방법에 대해서 기술한다.
We consider the problem of scheduling identical jobs with sequence-independent setup times on parallel machines. The objective is to minimize total completion times. We present the pseudopolynomial-time algorithm for the case with a fixed number of machines and an efficient approximation algorithm for our problem with identical setup times, which is known to be NP-hard even for the two-machine case.
본 논문은 배터리를 이용하는 시스템의 사용시간을 극대화하기 위하여 두 가지 해결책을 제시한다. 첫 번째, 우리는 멀티 프로세서 시스템에서 Dynamic Voltage Scaling(DVS)을 이용하여 에너지 소모를 최소화시킨다. 다른 어프로치와의 큰 차이점은 테스크의 실행 시간을 deadline까지 확장시켜 에너지 소모를 최소화할 뿐만 아니라 테스크의 실행 사이클 수가 감소할것을 고려하여 테스크를 나누어 다른 동작 주파수를 적용 시키고 이를 수학적 방법으로 도출한다. 두 번째, 배터리의 discharge 특성인 capacity rate effect와 recovery effect를 고려하여 프로세서들의 에너지 소모 프로파일을 재구성함으로서 배터리 라이프타임을 최적화시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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