데이터센터 네트워크에서의 병목현상 문제를 해결하기 위해 경로의 다양성을 제공하는 네트워크 구조들이 제안되고 있다. 이렇게 제공되는 다중 경로들을 활용함에 있어 TCP의 성능에 미치는 영향을 고려해야 하는데 이는 같은 플로우 내의 패킷들이 다중 경로를 통해 전송될 경우 패킷 순서 바뀜으로 인해 TCP성능이 저하될 수 있기 때문이다. 지금까지 제안된 대부분의 방식들은 패킷의 순서 바뀜을 막기 위해 사용가능한 경로들 중 하나를 선택하여 플로우를 할당함으로써 부하를 분산한다. 본 연구에서는 경로의 다양성을 제공하는 대표적인 토포로지인 Fat-Tree에서 패킷 단위의 분산방식으로 다중 경로를 이용할 때 패킷 순서 바뀜이 TCP성능에 큰 영향을 미칠 만큼 심하지 않음을 주장한다. 다양한 패턴의 트래픽을 이용한 모의실험 결과는 Fat-Tree와 같은 토포로지에서 큰 비용을 들이지 않고 TCP의 성능문제를 해결할 가능성을 암시한다.
This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.
Many reports have shown that the access pattern for geospatial tiles follows Zipf's law and that its parameter ${\alpha}$ represents the access characteristics. However, visits to geospatial tiles have temporal and spatial popularities, and the ${\alpha}$-value changes as they change. We construct a mathematical model to simulate the user's access behavior by studying the attributes of frequently visited tile objects to determine parameter estimation algorithms. Because the least squares (LS) method in common use cannot obtain an exact ${\alpha}$-value and does not provide a suitable fit to data for frequently visited tiles, we present a new approach, which uses a moment method of estimation to obtain the value of ${\alpha}$ when ${\alpha}$ is close to 1. When ${\alpha}$ is further away from 1, the method uses the associated cache hit ratio for tile access and uses an LS method based on a critical cache size to estimate the value of ${\alpha}$. The decrease in the estimation error is presented and discussed in the section on experiment results. This new method, which provides a more accurate estimate of ${\alpha}$ than earlier methods, promises more effective prediction of requests for frequently accessed tiles for better caching and load balancing.
오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.
본 논문에서는 기존 비디오 재생 시스템보다 고속으로 동작하는 다시점 3차원 비디오 재생 시스템을 설계하여 구현하였다. 대용량의 다시점 영상 데이터를 고속으로 처리하기 위해 구성 모듈들을 병렬화하여 다중코어 프로세서 환경에서 최적의 속도를 얻을 수 있는 구조를 제안하였다. 병목지점의 병행성을 활용하기 위하여 복호화, 영상합성, 렌더링 모듈을 파이프라인 구조로 설계하였다. 부하 균형을 위하여 복호화 모듈을 시점 단위로 분할하고, 영상합성 모듈을 합성영상을 기준으로 기하적으로 데이터 분할하였다. 실험결과로서, 다시점 영상이 올바르게 합성되어 무안경식 다시점 입체디스플레이 상에서 시청 시 입체감을 느낄 수 있었으며, 제안하는 응용프로그램의 처리구조는 다중코어 프로세서를 최대 활용하여 대용량의 다시점 영상데이터를 고속으로 처리할 수 있었다.
최근 CAN, Chord, Pastry와 Tapestry 등과 같이 안전한 분산 시스템기반의 P2P (Peer to Peer) 오버레이 네트워크가 일반화되고 있다. 이러한 시스템은 효율적이고 결함에 허용적인 라우팅과 개체의 위치추정 및 스스로 초기화시킬 수 있는 오버레이 네트워크가 갖는 로드 밸런싱을 제공한다. CDN (Contents Delivery Network)온 네트워크 하부구조의 중간 단계로서 궁극적으로 CP(Contents Provider)가 고객에게 전달하고자하는 멀터미디어 데이터를 포함한 컨텐츠의 효율적인 전송을 돕는다. 본 논문에서는 CDN에 적합한 토폴로지-인식 P2P 오버레이 네트워크를 새롭게 제안하였다. 제안된 기법인 Rosary에서 CDN 서버는 구조화된 오버레이 네트워크상에서 두 단계의 Inter-pastry와 Intra-pastry 라우팅을 수행한다. Rosary는 기존의 Pastry 기법을 CDN 환경에 맞도록 적응적으로 수정, 보완 및 추가하였으며 언급한 Intra-pastry 방식과 동적인 랜드마크 토폴로지 기법에 기반을 둔 세미-해싱방법을 제공하고 토폴로지-인식 오버레이 네트워크의 구성과 운용에 이용되었다. NS-2를 이용한 시뮬레이션에서 Rosary 기법은 네트워크 구성 후 안정화 된 컨텐츠 전송에서 보다 전송실패가 적고 효율적이며 견고한 것으로 증명되었다.
Boyer-Moore 알고리즘은 컴퓨터 및 인터넷 보안, 바이오 인포매틱스 등의 응용프로그램에서 널리 활용되는 패턴매칭 알고리즘이다. 이 알고리즘은 방대한 양의 입력 데이터에 존재하는 특정한 하나의 패턴을 실시간에 검색해야하는 높은 계산 요구량으로 인하여 병렬 처리 및 성능 최적화가 필수적이다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 BM 알고리즘을 병렬 최적화하는 방법론을 제안한다. 방법론에 따라 알고리즘 cascading 기법을 적용하여 실행시간에 소요되는 매핑 오버헤드를 최소화하고, 멀티스레딩 효과를 극대화하여 스레드들간의 부하 부산을 향상시킴으로써 순차실행 대비 최대 45배의 성능향상을 얻었다.
본 논문은 서로 다른 성능을 가진 프로세서들로 구성된 다중컴퓨터 시스템에서 태스크의 할당에 관한 문제를 다룬다. 다중 컴퓨터 시스템의 성능을 최대로 발휘하기 위해서는 분산구조를 가진 프로그램 모듈들을 실행시간을 최소화하도록 각 프로세서에 할당하여야 한다. 이러한 할당방법을 태스크의 균등할당이라 하는데 부하가 적절하기 못한 프로세서는 제 성능을 발휘하지 못하고 전체 시스템의 성능을 저하시키기 때문에 태스크를 균등하게 할당하는 것이 성능향상을 위한 좋은 방법이다. 이러한 태스크 할당문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 비 균등 할당의 비용을 수식화 할 수 있는 새로운 목적함수를 제시하였다. 제안된 목적함수를 사용하여 태스크 할당문제를 통신비용과 작업비용, 그리고 비 균등 할당비용의 합을 최소화하는 문제로 단순화 시켰다. 이렇게 변화된 문제는 NP-hard의 문제이므로 최적에 근사한 할당을 구하는 $O(n^2m)$의 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이때 m, n은 각각 태스크와 프로세서의 개수이다.
무선 센서 네트워크는 여러 개의 센서 노드들이 하나의 싱크 노드로 센싱 정보를 전달하여 수렴하는 형태의 트래픽 특성을 갖기 때문에 혼잡 지역이 자주 발생하게 된다. 기존에 제안된 혼잡 지역을 제어하는 기법들은 혼잡 지역이 발생한 후에 센싱 주기를 증가시키거나 패킷을 버림으로써 트래픽을 감소시켜 혼잡 지역을 제어하였다. 하지만 이러한 기법들은 센싱 정보를 전달할 때 신뢰성을 떨어뜨린다는 단점이 있다. 또한, 실제 환경에서는 노드 간 링크 품질이 떨어지는 경우 패킷 손실이 많은데도 불구하고 이를 고려하는 기법이 없었다. 본 논문에서는 트래픽을 감소시키지 않고 트래픽과 링크 품질에 따라 라우팅 경로를 변경하여 트래픽을 분산시켜 혼잡 지역을 제어하는 기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법은 수집률을 향상시키고 종단 간 지연시간을 단축시키는 방법으로 센싱 정보를 전달할 때의 신뢰성을 높였음을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.491-508
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2010
In peer-to-peer (P2P) on-demand streaming networks, the alleviation of server load depends on reciprocal stream sharing among peers. In general, on-demand video services enable clients to watch videos from beginning to end. As long as clients are able to buffer the initial part of the video they are watching, on-demand service can provide access to the video to the next clients who request to watch it. Therefore, the key challenge is how to keep the initial part of a video in a peer's buffer for as long as possible, and thus maximize the availability of a video for stream relay. In addition, to address the issues of delivering data on lossy network and providing scalable quality of services for clients, the adoption of multiple description coding (MDC) has been proven as a feasible resolution by much research work. In this paper, we propose a novel caching scheme for P2P on-demand streaming, called Dynamic Buffering. The proposed Dynamic Buffering relies on the feature of MDC to gradually reduce the number of cached descriptions held in a client's buffers, once the buffer is full. Preserving as many initial parts of descriptions in the buffer as possible, instead of losing them all at one time, effectively extends peers’ service time. In addition, this study proposes a description distribution balancing scheme to further improve the use of resources. Simulation experiments show that Dynamic Buffering can make efficient use of cache space, reduce server bandwidth consumption, and increase the number of peers being served.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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