• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.685-691
• /
• 2008

이동통신의 발달과 함께 모바일을 통한 VOD 서비스의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 모바일 VOD 서비스는 언제, 어디서든 비디오 정보를 쉽게 액세스할 수 있는 편리함과 교육, 연예, 비즈니스와 같은 많은 어플리케이션 영역에서 유용하게 사용되고 있다. 그러나 모바일 시스템의 특성상 클라이언트의 빈번한 이동과 끊어짐으로 원활한 VOD 서비스를 제공하기에는 많은 어려움이 존재하고 있다. 다수의 클라이언트들에게 보다 안정적인 VOD 서비스를 제공하기 위한 방법으로 브로드캐스팅 전송 기법의 중요성이 강조되고 있으며 특히 주기적 브로드캐스팅 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 적은 대역폭 자원을 이용하여 다수의 클라이언트들에게 효율적인 VOD 서비스를 위한 방법으로 기존의 세그먼트 크기에 의해 결정되었던 채널 할당 방법을 무선 중계기를 이용하여 정규채널 그룹과 보조채널 그룹으로 나누고 정규채널에서는 정규 스트림을 전송하고 보조채널에서는 정규 스트림을 받기 위해 발생되는 초기 서비스 지연 시간을 줄이기 위해 첫 번째 세그먼트를 반복 전송함으로써 서버 대역폭 요구량 감소와 초기 서비스 지연 시간을 줄일 수 있는 기법을 제안하고 있다. 제안된 기법을 통하여 서버 대역폭 요구량은 30% 이상 절감시킬 수 있었으며 줄어든 초기 서비스 지연 시간 또한 성능분석을 통해 밝힌다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.143-150
• /
• 2006

링크상에 대역폭과 지연 제약들이 존재하는 네트워크 상에서 Quickest Path 는 소스에서 목적지 까지 크기가 ${\sigma}$인 메시지를 전송하는데 최소지연을 보장한다. 본 논문은 Circuit Switching, Stop and Forward. 그리고 이것들의 조합으로 이루어진 메커니즘을 반영하는 노드들에서의 메시지 전달을 위한 6가지의 전송 모드들을 고려한다. 처음 5개의 각 모드에 대해, 크기가 ${\sigma}$인 메시지의 전송을 위한 Quickest Path를 계산하는 O($m^2+mnlogn$)시간 알고리즘을 소개한다. 그리고 마지막 모드에 대해 O(m+nlogn) 시간 안에 Quickest path를 계산하는 알고리즘을 소개한다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.145-150
• /
• 2014

This paper presents an effective vision based method for LED traffic light detection at the daytime. First, the proposed method calculates horizontal coordinates to set region of interest (ROI) on input sequence images. Second, the proposed uses color segmentation method to extract region of green and red traffic light. Next, to classify traffic light and another noise, shape filter and haar-like feature value are used. Finally, temporal delay filter with weight is applied to remove blinking effect of LED traffic light, and state and weight of traffic light detection are used to classify types of traffic light. For simulations, the proposed method is implemented through Intel Core CPU with 2.80 GHz and 4 GB RAM, and tested on the urban and rural road video. Average detection rate of traffic light is 94.50 % and average recognition rate of traffic type is 90.24 %. Average computing time of the proposed method is 11 ms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권7호
• /
• pp.2960-2976
• /
• 2018

The limited storage and computing capacity hinder the development of cognitive radio ad hoc networks (CRAHNs). To solve the problem, a new paradigm of cloud-based CRAHN has been proposed, in which a CRAHN will make use of the computation and storage resources of the cloud. This paper envisions an integrated CRAHN-cloud network architecture. In this architecture, some cognitive radio users (CUs) who satisfy the required metrics could perform as mobile gateway candidates to connect other ordinary CUs with the cloud. These mobile gateway candidates are dynamically clustered according to different related metrics. Cluster head and time-to-live value are determined in each cluster. In this paper, the gateway advertisement and discovery issues are first addressed to propose a hybrid gateway discovery mechanism. After that, a QoS-based gateway selection algorithm is proposed for each CU to select the optimal gateway. Simulations are carried out to evaluate the performance of the overall scheme, which incorporates the proposed clustering and gateway selection algorithms. The results show that the proposed scheme can achieve about 11% higher average throughput, 10% lower end-to-end delay, and 8% lower packet drop fractions compared with the existing scheme.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.93-95
• /
• 2014

본 논문은 계층적 클러스터 구조에서, 상황인식 이동성 예측모델을 통해 예측된 이동성으로 효율적인 포워딩 경로를 산출하는 기법을 제안한다. 이동성으로 인하여 노드 간 연결이 쉽게 변화하는 환경에서 통신의 불안정성을 극복하기 위해, 제안하는 알고리즘은 상황인식 이동성 예측모델을 통해 얻은 클러스터의 예측된 속성정보를 활용한다. 예측정보를 통해 클러스터간의 연결성을 매트릭스의 형태로 정리하며, 마스킹 기법을 응용한 포워딩 경로 산출 기법을 통해 효율적인 경로를 도출한다. 모의실험 결과, 제안하는 알고리즘으로 클러스터의 이동성을 고려하여 노드 간의 연결이 오래 지속될 수 있는 포워딩 경로를 선택 후에 전송함으로써 지연시간이 줄어드는 결과가 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제9권12호
• /
• pp.291-306
• /
• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권1호
• /
• pp.237-252
• /
• 2017

In recent years, data centers have become the core infrastructure to deal with big data processing. For these big data applications, network transmission has become one of the most important factors affecting the performance. In order to improve network utilization and reduce job completion time, in this paper, by real-time monitoring from the application layer, we propose job-aware priority scheduling. Our approach takes the correlations of flows in the same job into account, and flows in the same job are assigned the same priority. Therefore, we expect that flows in the same job finish their transmissions at about the same time, avoiding lagging flows. To achieve load balancing, two approaches (Flow-based and Spray) using ECMP (Equal-Cost multi-path routing) are presented. We implemented our scheme using NS-2 simulator. In our evaluations, we emulate real network environment by setting background traffic, scheduling delay and link failures. The experimental results show that our approach can enhance the Hadoop job execution efficiency of the shuffle stage, significantly reduce the network transmission time of the highest priority job.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.1-7
• /
• 2022

최근 대용량 데이터를 프로그램 자체에서 생성시키면서 구동되는 빅데이터 프로그램, 머신 러닝 프로그램 같은 응용 프로그램의 사용이 일상화됨에 따라 기존의 메인 메모리만으로는 메모리가 부족하여 프로그램의 빠른 실행이 어려운 경우가 발생하고 있다. 특히, 코로나 변이 바이러스 발생으로 염기서열 전체의 유전 변이 여부를 분석해야 하는 상황에는 더욱 빠르게 결과를 도출해야 하는 필요성이 대두되었다. 대용량 데이터를 병렬실행으로 빠른 결과를 필요로 하는 전장유전체(WGS; Whole Genome Sequencing) 분석 방법에 기존 SSD에서 대용량 데이터를 처리하는 것이 아닌 자체 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에 적용하여 성능을 측정한 결과 기존 SSD 시스템에 비해 16%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 그 외의 다양한 벤치마크 시험에서도 워크플로우의 task별 SortSampleBam, ApplyBQSR, GatherBamFiles등 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서도 SSD를 사용한 경우보다 IO 성능이 각각 92.8%, 80.6%, 32.8% 실행시간 단축을 보였다. 전장유전체파이프라인 분석같이 대용량 데이터 분석시 본 연구에서 개발한 메모리풀 MOCA host adapter가 장착된 컴퓨팅 시스템에서 분석할 경우 런타임(run time)시 발생하는 측정 지연을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.13-24
• /
• 2013

IEEE 802.15.4 네트워크와 WiFi 네트워크가 서로 중첩되게 설치되고 인접한 주파수 대역을 사용하도록 설정된 경우 IEEE 802.15.4 네트워크의 노드들에서 프레임전송지연이 불규칙하게 커지고 프레임 전송이 자주 실패하므로 응용에서 요구되는 전송서비스 품질을 보장할 수 없다. 이 논문에서는 WiFi 트래픽으로 인한 간섭현상을 평가하기 위해 IEEE 802.15.4 네트워크 노드의 전송지연모델과 실험시스템을 설명한 후 간섭평가요소들을 측정하고 그 특성에 대해서 분석하였다. WiFi 네트워크로부터의 간섭을 판정하기 위해 IEEE 802.15.4 매체접근제어계층과 물리계층 프로토콜 요소를 순차적으로 사용하는 방법이 제안되었다. 제안된 방법은 송신기에서 프레임의 전송실패와 전송지연을 변수로 하는 평가함수가 기준치를 넘는 경우 무선채널의 전력을 집중적으로 측정하여 계산된 평균채널전력으로 간섭을 최종적으로 판정하는 방식이다. 이 방식에 대한 실험결과는 다른 유사한 방식에 비해 간섭에 대한 판정시간은 줄어들고, 판정빈도는 증가함을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.727-732
• /
• 2015

미래 인터넷과 관련한 많은 연구들이 활발히 진행 중에 있는 지금, SDN(Software Defined Networking)이라는 새로운 네트워킹 패러다임이 IT 사회의 큰 이슈로 대두되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 방식을 도입하여 서비스 정의 네트워킹을 제안한다. 이는 패킷을 전송할 때, 서비스 별로 패킷을 분류하고 전송하도록 하는 방식으로, 네트워크 자원을 효율적으로 사용함과 더불어 패킷 전송 시에 발생할 수 있는 지연을 최소화하는 알고리즘을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘1)을 통해 네트워크 혼잡상태에서 발생하는 가장 큰 문제점 중 하나인 패킷 전송 대기시간을 완화할 수 있으며 또한 서비스에 따라 패킷을 분류하여 전송하므로 기존 네트워크에서 다양한 크기의 패킷을 처리하는 과정에서 발생하는 네트워크 자원 사용 문제를 효율적으로 개선할 수 있다.