The Internet traffic is forecasted to grow at a compound annual rate of 21 % from 2013 to 2018, according to surveys carried out by Cisco [1]. Network resources are significantly over-provisioned in today's networks, and it is quite common to see link utilization in the 30-40% range [2]. Additionally, the multi-media services have widely divergent bandwidth and Quality of Experience (QoE) requirements. Unfortunately, the huge transmission capacity will increase the power consumption of network equipment [3]. Applications Coordinated with Transport, Internet Protocol and Optical Networks (ACTION) [4] has been proposed to realize a multi-QoE, application-centric, and highly energy-efficient network that leverages flexible elastic optical network technologies [5-7]. This paper provides key network technologies for realizing the ACTION, which are a virtual optical slice core network and a Time Division Multiplexing (TDM)-based deterministic active optical access network.
본 논문에서는 인터넷 네트워크 구조 및 트래픽 특성을 고려하여 수정 계층적 네트워크 모델을 설계하고, 이를 기반으로 확장성, 데이타 손실율, 전송지연특성 그리고 자원효율성 등을 향상시킨 EDCBT(Enhanced Dispersed Core-Based Tree) 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제시한다. EDCBT는 양방향성 분산공유트리방식으로, 기존의 방식들과는 달리 도메인 내부의 트리관리와 도메인간 트리관리 모두를 통합처리할 수 있는 구조로 설계되어 있다. 도메인 내부에서는 코어 라우터를 중심으로 CBT 형태의 멀티캐스트 트리를 구성하고, 이렇게 형성된 각 도메인간의 트리구성은 경계라우터들간의 상호작용을 통해 이루어지게 된다. EDCBT의 주요 특징으로서 지역망간 트리전환이라는 새로운 개념을 도입하였는데, 이를 통해 통신의 품질과 네트워크 이용율을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 최종적으로 제안 프로토콜의 성능평가 및 코어 라우터의 위치에 따른 효과등을 종단간 전송지연 및 데이타 손실율, 망처리율과 같은 대표적인 평가기준에 따라 네트워크 모의실험용 소프트웨어인 MIL3사의 OPNet을 이용하여 검증한다.
통합된 코어 망 구조(core network architecture)와 다양한 무선 가입자 행동들은 3GPP in Release 8에서 제안된 EPC(Evolved Packet Core Network)에서 상당한 시그널링 부하 증가를 가져온다. 따라서 인증 시그널링 분석(authentication signaling analysis)은 체감품질(quality-of-experience)을 충족시키면서 인증 시그널링 부하와 지연을 줄이는 통찰력을 갖게 해준다. 본 논문에서는 갱신 과정 이론(renewal process theory)에 기반을 둔 분석적 모델링을 통해 EPS 구조에서의 시그널링 부하에 대해 평가하였다. 갱신 과정 이론은 특정 랜덤 과정(random process)에 상관없이 잘 작동 한다 (예. 포아송(Poisson)). 본 논문은 발신 발생 속도(call arrival rate), 이동성(mobility), 가입자들의 선호도와 운영정책의 관점에서 가입자들의 다양한 패턴을 고려하였다. 매개변수들과 성능지표들 사이의 상호관계를 나타내기 위해 수치적인 결과를 사용하였다. 수직적 핸드오버(vertical handover) 성능의 민감도와 heavy-tail process의 영향에 대해서도 검토하였다.
최근 발생하는 재난의 형태는 복합적이며 대형화되어가고 있는 추세이다. 예고 없이 발생하는 재난에 효과적으로 대비하고 대응하기 위해서는 기존에 활용되는 정형화된 재난안전정보 이외에 재난안전 분야의 학술정보를 활용하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인DB와 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 R&D 사업에서 개발한 재난안전정보 분류체계를 활용하여 재난안전 분야 학술지를 식별하고 논문 콘텐트의 데이터 식별 및 전처리를 통해 인용관계 네트워크, 공저 네트워크, 키워드 네트워크를 구축하고 분석하였다. 연구 결과, 정보 분석 단위별로 구축된 네트워크를 기반으로 재난안전유형별 국내 및 해외 핵심 학술지, 주요 연구기관, 주요 키워드와 개별 정보간의 연결 구조가 자세히 파악되었으며 사례별로 분석 결과를 제시하였다.
Deciphering the metabolites of human diseases is an important objective of biomedical research. Here, we aimed to capture the core metabolites of Fanconi anemia (FA) using the bioinformatics method of a multi-omics composite network. Based on the assumption that metabolite levels can directly mirror the physiological state of the human body, we used a multi-omics composite network that integrates six types of interactions in humans (gene-gene, disease phenotype-phenotype, disease-related metabolite-metabolite, gene-phenotype, gene-metabolite, and metabolite-phenotype) to procure the core metabolites of FA. This method is applicable in predicting and prioritizing disease candidate metabolites and is effective in a network without known disease metabolites. In this report, we first singled out the differentially expressed genes upon different groups that were related with FA and then constructed the multi-omics composite network of FA by integrating the aforementioned six networks. Ultimately, we utilized random walk with restart (RWR) to screen the prioritized candidate metabolites of FA, and meanwhile the co-expression gene network of FA was also obtained. As a result, the top 5 metabolites of FA were tenormin (TN), guanosine 5'-triphosphate, guanosine 5'-diphosphate, triphosadenine (DCF) and adenosine 5'-diphosphate, all of which were reported to have a direct or indirect relationship with FA. Furthermore, the top 5 co-expressed genes were CASP3, BCL2, HSPD1, RAF1 and MMP9. By prioritizing the metabolites, the multi-omics composite network may provide us with additional indicators closely linked to FA.
본 논문에서는 시분할 이중화 방식의 MANET(Mobile Ad-hoc Network)망 동기화 시스템의 성능개선 및 경량화를 위해 윈도 마스킹 기법(Window-Masking Method)과 HAT(Hardware Attached Top) CPU SoM(System on Module)을 On-Device 화하여 RISC-V 기반의 Soft-core MCU로 하드웨어 가속기(Hardware Accelerator)인 FPGA에 탑재하는 것을 제안한다. 또한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 성능 면에서는 제안한 기법을 적용하여 동기획득 범위는 -50dBm~+10dBm에서 -60dBm~+10dBm으로 동기 획득 최저 입력 레벨이 -50dBm에서 -60dBm으로 20% 증가, 검출 지연(Latency)은 220ns에서 125ns로 43% 감소하였다. 경량화 면에서는 Soft-core MCU로 대체 함으로써 컴퓨팅 자원(Resource, 48%), 크기(Size, 33%) 및 무게(Weight, 27%)가 평균 36% 경량화하였다.
본 논문에서는 규칙적인 형태의 NoC 중 mesh 구조를 기반으로 한 어플리케이션 코어 매핑 알고리즘 연구 내용을 소개한다. 제안된 알고리즘은 ant colony optimization(ACO) 기법을 이용하여 주어진 SoC 내장 코어 및 NoC 특성 정보를 대상으로 가장 효과적인 코어 배치 결과를 도출한다. 설계 목적으로 사용된 네트워크 지연 시간 측정을 위해 평균 흡수 계산 결과를 이용하였으며 제한 조건으로는 NoC 대역폭을 기준으로 하였다. 12개의 코어로 구성되는 실제 기능 블럭을 대상으로 실험한 결과 계산 시간이나 매핑 결과 모두 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 소형셀 환경에서 사용자의 context를 반영한 local caching 알고리즘을 제안한다. 소형셀 내부에 캐시를 이용하면 코어망으로 전달되는 트래픽을 감소시킬 뿐만 아니라 네트워크 비용을 절감시키고 통신의 성능을 증가시킬 수 있다. 제안하는 알고리즘은 소형셀 특성을 활용해 각 소형셀 사용자에 맞는 적절한 데이터를 캐시에 저장한다. 이를 통해 제한된 캐시저장 공간을 효율적으로 사용하고 고전적인 웹 캐시 방식에 비해 캐시 적중률을 높였다. 성능분석을 위해 코어망 트래픽 감소량을 나타내는 cache efficiency를 정의하고 제안한 알고리즘의 성능을 검증한 결과 기존 웹 캐시 방식에 비해 200%의 성능향상이 있었다.
기존의 운영체제는 매니코어 시스템에서 코어 수의 증가에 따른 확장성 문제를 보였다. 특히 네트워크 I/O 관점에서 코어가 많아질수록 기존의 운영체제가 가지는 캐시 일관성 비용, lock 오버헤드 등의 문제들은 네트워크 성능을 저하시키는 주된 요인이 된다. 많은 연구들이 마이크로커널과 같은 새로운 운영체제 구조를 제안하거나 커널 수준의 변경을 통해 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 그러나 이러한 해결책들은 이미 구현된 수많은 응용을 지원할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 커널이나 응용 수준의 변경 없이 사용자 문맥과 시스템 호출 문맥을 분리시키고 코어 친화도를 적용하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 라이브러리를 제안한다. 구현된 시스템은 Apache를 통해 네트워크 처리량을 약 30% 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 적은 면적의 GP-GPU에서 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 superscalar와 같이 과도하게 스케줄링 복잡성을 증가시키지 않는 대신 단순한 코어의 수를 늘려 성능을 극대화 시키는 방법을 제안한다. GP-GPU를 구성하는 Stream Processor의 구조를 단순화한다. 또한, Warp Schedule에서 thread 할당을 어플리케이션에 적합한 방법을 개발하여 성능을 개선한다. 성능을 검증하는 방안으로 neural network의 한 분야인 딥러닝에 대한 스레드 할당방식을 제안한다. Neural Network 알고리즘의 경우 Intel CPU 대비 90%에서 ARM Cortex-A15 4 core 대비 98% 성능 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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