맵리듀스는 데이터 집약적인 어플리케이션에서 대량의 데이터를 분산 병렬 처리하기 위한 프로그래밍 모델이다. 하둡은 맵리듀스의 오픈소스 구현으로 맵리듀스를 사용하기 위한 도구로 많이 알려져 있다. 실제 하둡을 이용하여 맵리듀스를 적용할 때 맵 태스크 단계는 병렬로 수행되어 순차처리에 비해 시간이 단축된다. 그러나 맵 태스크의 결과물인 중간 단계의 데이터는 단일 리듀스 태스크에서 처리됨으로써 시간 지연이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 단일 리듀스 태스크 처리에서 발생하는 오버로드 및 시간 지연 문제를 해결하기 위해 적응적으로 리듀스 태스크를 할당하는 스케줄링 기법을 제안하고 실험을 통해 이 기법의 성능을 검증한다.
스트림 프로세싱 시스템은 실시간 데이터 수집 장치와 대규모 분산 컴퓨팅 환경이 결합되어 데이터 생성과 가공을 통하여 다수의 결과를 병렬적으로 도출하는 분산 프로그래밍 모델이다. 본 논문에서는 프로세스간에 필수적으로 요구되는 유입데이터 버퍼 관리에 초점을 두고 있다. 데이터의 유입률에 따라 동적으로 분석 프로세스를 확장시킴으로서 프로세스간 버퍼의 크기를 제어하는 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통하여 성능 분석을 하였다.
본 논문은 무선망 환경에서 패킷의 지연 제어를 위한 트래픽 관리 방안을 제시한다. 전송 노드의 버퍼에서 서비스 순서를 결정짓는 방안으로 EDD(Earliest Due Date) 스케쥴링 정책을 적용하여 각 패킷의 긴급성에 근거한 서비스 제어가 이루어지도록 하였다. 또한 채널 공유 제어를 위한 MAC 파라미터인 contention window 값은 MAC의 non-work conserving 특성을 최소화하여 지연을 감소시킬 수 있도록 시스템 상태에 따라 적응적으로 설정하는 방안을 제시하였다. 이 방안은 트래픽 클래스와는 무관하게 각 패킷별 지연 제어가 이루어지므로 클래스 단위의 파라미터 설정이 필요 없게 된다. 이러한 구현의 간편성 이외에 기능 및 성능의 타당성을 확인하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, IEEE 802.11e와 같은 클래스 단위의 큐 운용 방식에 비해 지연 감소 및 지연 요구 충족률이 높은 것을 확인하였다.
WBAN은 사람이 착용하는 옷이나 인체 내부 혹은 외부에 있는 여러 장치들을 상호 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN은 기술 적용 분야에 따라 의료용과 비의료용으로 구분할 수 있으며, 주기적인 특성을 가진 의료용 데이터의 경우 GTS 방식을 사용해서 데이터를 전송하여 QoS를 보장한다. 본 논문에서는 WBAN 슈퍼프레임 구조에서 GTS 방식으로 데이터를 전송시 부족한 GTS 타임 슬롯을 해결하는 알고리즘을 제안한다. 코디네이터는 디바이스의 데이터 전송률에 따라 GTS 타임 슬롯을 가변적으로 할당하며, GTS의 개수가 부족하면 GTS 타임 슬롯을 공유하여 사용하도록 할당한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 지연한도와 처리량을 비교하였다. 즉, WBAN 환경에 적합한 WFQ(Weighted Fair Queuing) 스케줄링을 적용하여 상이한 데이터 전송률을 지원하면서 GTS를 할당하는 방법을 제안하였고, 라운드로빈(Round Robin) 스케줄링 방법과 비교하여 처리량은 증가하면서 최대 지연이 감소함을 알 수 있다.
실시간 멀티미디어 전송을 위한 P2P환경에서 미디어스트리밍에 관련연구가 진행 중이다. 그러나 P2P망에서 구현한 노드의 이질성, 불안정성 및 미디어스트리밍 데이터의 실시간성 등 특징을 존재하는 것은 미디어 데이터의 품질에 대해 영향이 크다. 따라서 어떤 구조한 P2P 네트워크는 미디어스트리밍 시스템에 대해 더 좋은 것이 중요한 문제를 되었다. 본 논문에서는 P2P 미디어스트리밍 모델인 PCSA(Peers Capability Self-Adaptive)를 제안하였다. 이 모델에서는 노드의 성능에 의한 반 구조화(Half-Structure)의 P2P 오버레이 프로토콜을 구성하여 능동적인 콘텐츠를 확산한 기법을 포함한다. 노드는 자신 성능에 의하여 정보를 수집할 수 있는 기법에 의하여 검색 메시지의 수량은 감소될 수 있으나 고효율의 콘텐츠 검색을 실현하였다. 미디어스트리밍의 서비스 품질을 대한 멀티 소스에 의한 데이터 스케줄(Scheduling) 기법은 미디어 데이터 품질을 향상시킬 수 있다.
충전기 인프라 시설은 일정한 전력 공급량을 기반으로 설계 및 설치되어 있다. 초기 설계된 충전 시설은 급속히 성장하는 전기 차량의 충전을 한정된 공급 전력량 기반으로 지원한다. 또한, 현재 상용차량은 완전 충전만 가능하며, 급속 균등 충전 방식으로 지원된다. 하지만 상용차량은 정해진 스케줄에 따라 운영되기에 탄력적인 충전이 필수적이다. 본 논문에서는 전기 차량의 급속한 성장 및 증가에 따라 동일 전력량을 기반으로 상용 버스의 고정 스케줄 기반 충전 스케쥴링 및 전력 분배 기법을 활용하여 20%이상 효율 향상된 전력 운영방안을 제시한다.
본 논문에서는 Gigabit Ethernet-PON의 상향 트래픽 제어를 위해 기존에 제안되었던 Interleaved polling with Adaptive Cycle Time (IPACT) 방식의 gated service 스케줄링의 성능을 수학적으로 분석하였다. 성능분석 방법은 EPON MAC 프로토콜을 polling system으로 모델링하고, mean value analysis를 사용하였다. Arrival rate λ의 값을 세 구간으로 나누고, 구간마다 의 수학적 분석과정을 제시하였다. 첫 번째 구간은 λ의 값이 매우 작아서 ONU들의 데이터 전송이 거의 없는 구간이고, 두 번째 구간은 λ의 값이 충분히 커서 ONU들의 연속적인 데이터 전송이 일어나는 구간이고, 세 번째 구간은 λ의 값이 매우 커서 ONU들의 버퍼가 항상 포화상태에 있는 구간이다. 분석결과 gated service의 평균 패킷 지연시간과 평균 큐 사이즈, 평균 싸이클 시간 등을 구하고, 수학적 성능분석의 정확성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하여 수학적 분석결과와 시뮬레이션 결과를 비교하였다. 이를 통해 수학적 분석결과와 시뮬레이션 결과가 상당히 일치함을 확인하였다. 기존에 IPACT의 성능 평가는 시뮬레이션에만 의존하였는데, 이 방법은 시간과 노력이 많이 필요한 반면, 수학적 성능분석은 성능지표를 단시간 내에 다양하게 구할 수 있어서 시스템 설계에 널리 활용될 수 을 것이라 예상된다. 이때 EPON의 제어 파라미터를 조절함으로써 트래픽 특성에 맞는 시스템을 설계할 수 있다.
네트워크중심전(NCW)은 현재 효율적인 전쟁수행을 위한 중요한 개념으로 자리잡아가고 있다. 이러한 네트워크중심전 개념에서 여러 전술, 전략 단위의 신뢰성 있는 고속 통신을 지원하기 위하여 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크가 형성될 전망이다. 이는 매우 동적인 이동성을 가지는 환경으로써 이러한 환경에 맞는 효율적이고 신뢰성있는 이웃노드 탐색 기법이 필요하다. 본 연구에서는 지향성 안테나를 사용하는 공중전술네트워크를 위한 적응적인 이웃노드 탐색기법을 제안한다. 이 기법은 모든 노드가 주기적으로 전송하는 HELLO 메시지의 오버헤드를 감소시키면서 고 신뢰성을 가지는 새로운 방식의 이웃노드 탐색을 수행하며 성공적인 데이터 전송에 기여한다. 본 제안 기법의 성능과 효율성 검증을 위하여 수학적 분석 및 Qualnet 4.5를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
멀티미디어 서비스는 많은 대역폭과 실시간 처리가 필요하기 때문에 데이터의 지연과 손실에 민감한 특성을 갖는다. 따라서 네트워크의 혼잡상황으로 인한 데이터의 손실은 사용자에게 QoS를 보장해주지 못한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 네트워크의 혼잡상황과 멀티미디어 데이터의 특성을 고려하여 사용자에게 우수한 품질의 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기지국의 큐 혼잡정도에 따라 패킷을 확률적으로 제거하는 APQM(Adaptive Priority Queue Management) 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안한 알고리즘이 네트워크의 혼잡상황을 줄이고, 중요도가 높은 패킷을 많이 수신함으로써 멀티미디어 서비스의 품질이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
향후 폭발적인 증가가 예상되는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 수용하기 위해서 다중 안테나 기술이 차세대 이동통신 시스템의 핵심 기술로 주목을 받고 있다. 특히, 기지국에 수십 개의 안테나를 탑재하여 동시에 복수의 단말에게 데이터를 동시에 전송하는 다중 사용자 기반 다중 안테나 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 이러한 다중 사용자 기반 다중 안테나 통신 시스템에서 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 데이터를 전송할 단말 조합을 선택할 수 있는 알고리즘을 제안한다. Monte-Carlo 기반 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 제안 방식은 단말 선택 기법을 적용하지 않는 기존 방식 대비 우수한 성능을 나타내며 Exhaustive Search 기반 최적 방식에 근접하는 성능을 보여준다. 반면에, 시스템 내 단말의 수를 K라고 할 때 제안 방식은 최적 방식 대비 계산양을 $K/(2^K-1)$로 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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