본 논문은 원격지간의 연결된 대규모 분산 환경에서 데이터 분석 작업의 실행을 위해 필수적으로 고려되는 데이터 전송 부하를 감소시키는 기법을 제안한다. 계산 노드들이 밀집된 지역 인근에 다수의 데이터 노드를 배치시킴으로서 계산 노드들이 단일 데이터센터가 아닌 자신과 인접한 데이터 노드에 접근하여 작업을 수행함으로서 전송부하를 감소시키고 확장성을 증가시키는 것이 가능하다. 따라서 본 논문은 지역적으로 분산된 데이터 노드들의 데이터 처리율을 기반으로 실시간 데이터 공급을 수행함으로서 전송 지연을 최소화 할 수 있는 이론적인 모델과 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다. 제안된 기법은 PRAGMA 그리드 테스트베드에서 실험을 통하여 성능의 우수성을 검증하였다.
무선 메쉬 네트워크는 확장성이 좋으며 넓은 지역에 서비스가 가능하므로 네트워크 음영지역 해소 및 우회, 분산 경로 구축을 위한 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 메쉬 네트워크는 인프라 기반의 네트워크보다 사용자에게 낮은 QoS를 제공한다. 본 논문에서는 모바일 WiMAX 기반의 메쉬 네트워크에서 라우팅 성능을 향상시키고 QoS를 보장하기위한 LSQR (Load Sensing QoS Routing) 기법을 제안한다. LSQR 기법은 각각의 노드가 네트워크의 혼잡 상황을 인지하여 우회 경로를 선택한다. 이는 대량의 인터넷 트래픽이 발생할 때 centralized link에서 distributed link로 라우팅 경로를 변경하여 효과적인 부하 분산을 기대할 수 있다. NS-2를 이용한 시뮬레이션 결과로부터, 제안한 LSQR 기법이 기존의 다른 대표적인 라우팅 기법에 비해 패킷 손실을 감소하고 동시에 데이터 전송 속도를 증가함을 검증하였다.
산업 무선 센서 네트워크는 뛰어난 성능과 신뢰성 있는 통신을 요구한다. 클러스터 구조는 네트워크를 형성하기 위해 소모되는 비용을 줄인다. 그리고 예약 기반 MAC 프로토콜은 네트워크 경쟁 기반 프로토콜에 비해 통신 성능 및 신뢰성이 더 뛰어나다. 이러한 구조를 갖춘 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법은 클러스터 네트워크상에서 깊이 정보에 따라 타임 슬롯을 분산적으로 각 센서 노드에 할당하는 방식이다. DB-TDMA가 깊이 기반 TDMA 스케줄링 기법 중 하나이고 확장성과 에너지 효율성을 보장한다. 하지만 분산 기법의 한계로 네트워크 전체 상황을 파악할 수 없어, 병렬 처리된 타임 슬롯 할당을 수행하기 어렵고, 충돌 문제를 완벽히 피할 수 없다. 이를 위해 본 논문은 DB-TDMA의 종단 간 지연시간을 감소시키기 위한 향상된 알고리즘을 제시한다. 그리고 제안 알고리즘을 DRAND와 DB-TDMA와 비교한다.
분산 시스템에 결함 내성 기능을 제공하는 기법의 하나인, 검사점을 이용한 회복 기법을 효율 적으로 구현하기 위해서는 최적화된 검사점 설정 구간의 선택이 매우 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문은 분산 시스템내의 각 프로세스 적절한 검사점 설정 구간을 프로세스의 연산 중에서 동적으로 스케 쥴링 하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 시스템내에의 각 프로세스가 현 검사점 구간 동안으 검사점 설정 비용과 가능한 롤백 회복 비용을 비교 평가하고, 다음 검사점 설정을 위한 적절한 구간을 계산한다. 대부분의 기존 기법들과는 달리 제안된 기법은 검사점과 롤백 두 가지 비용 모두를 최소화는 구간 값 을 선택하여 , 현 검사점 구간 동안의 통신 형태를 고려한 구간 값을 선택한다. 또한 검사점 설정 구간 선 택을 위한 별도의 통신비용의 요구되지 않으며, 제안된 기법의 기존의 검사점 조정 기법들과 쉽게 통합되어 사용될수 있다.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
패킷에 대한 스케줄링(Scheduling)은 현재 Best-effort 방식으로 운용되는 인터넷에서 서비스를 차별화하여 전송 품질보장(QoS: Quality of Service)을 제공하기 위해 필수적인 기능이다. 지금까지 제안된 많은 스케줄링 알고리즘들은 간단한 구현에 의한 고속의 처리를 장점으로 하는 Round-Robin 방식과 정확한 서비스를 장점으로 하는 Fair Queueing 방식으로 나눌수 있다. 특히, 기존의 Fair Queueing 알고리즘들은 모든 플로우(Flow)에 대한 상태를 스케줄러가 관리하기 때문에 계산량 및 구현상의 복잡성에 따른 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 패킷의 서비스 순서 결정을 위한 계산을 각 플로우가 분산처리 하는 방식을 제안하여 스케줄러의 계산량을 대폭 줄이는 동시에 기존 Fair Queueing 알고리즘 수준의 정확성을 제공한다. 또한, 제안된 방식은 입력 큐에서의 스케줄링이 필요한 대형 라우터의 설계에 응용될 수 있다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 데이터를 수집하고 스케줄링을 수행하는 방안을 제시한다. 각각의 센서 노드에서 베이스 노드로 데이터를 모으기 위해, 데이터 수집 타임 트리를 사용한다. 데이터를 베이스 노드로 전송하는 과정에서 충돌 확률을 줄이고 효율적인 에너지의 사용을 위해 타임 트리가 사용된다. 타임 트리는 베이스 노드가 루트이고, 각 센서 노드가 데이터를 전송하는 중계 노드 혹은 단말 노드가 된다. 트리내의 노드는 정해진 시간에 활성화하여 데이터를 보내고, 대기상태로 돌아가 에너지를 보존한다. 각각의 타임 트리는 서로 다른 활성 비율과 활성 시간을 갖는다. 제안 기법은 SMAC과 DMAC과 같은 다른 활성 기반의 매체 접근 프로토콜과 비교해서 더 좋은 에너지 효율과 데이터 도착율을 갖는다.
표준 IEEE 802,11 무선 랜 환경에서는 AP를 중심으로 상향 플로우와 하향 플로우가 데이터 처리량에 있어서 상호 불공평성이 발생한다. 이 불공평성의 원인은 무선 랜에서 사용하는 DCF(Distributed Coordination Function) MAC(Medium Access Control) 프로토콜이 AP(Access Point) 노드에 게 다른 무선 단말과 같은 우선순위를 부여하기 때문에다. 또한 TCP(Transmission Control Protocol) 프로토콜에서 데이터 세그먼트가 확인(Acknowledgement) 세그먼트보다 손실 시 처리량 저하에 미치는 영향이 크기 때문에 불공평성이 더욱 증가된다. 본 논문에서는 우선 발생하는 불공평성의 정도를 알아보기 위하여 여러 가지 네트워크 환경을 구성하여 시뮬레이션을 실시한다. 또한 불공평성 문제를 일으키는 원인들의 정도를 실험을 통해서 확인한다. 이러한 불공평성 현상을 개선시키기 위하여 논문에서는 AP의 스케쥴링 구조 및 알고리즘을 제안한다. 제안방한은 ns2 시뮬레이션을 통해서 성능을 확인한다.
This paper presents an optimal operation scheduling algorithm for a smart home with energy storage system, electric vehicle and distributed generation. The proposed algorithm provides the optimal charge and discharge schedule of the EV and the ESS. In minimizing the electricity costs of the smart home, it considers not only the cost of energy purchase from the grid but also the life cost of batteries. The life costs of batteries are calculated based on the relation between the depth of discharge and life time of battery. As the life time of battery depends on the charge and discharge pattern, optimal charge and discharge schedule should consider the life cost of batteries especially when there is more than one battery with different technical characteristics. The proposed algorithm can also be used for optimal selection of size and type of battery for a smart home.
A joint multipath routing algorithm and channel allocation and scheduling for wireless multihop and multichannel systems is discussed. In packet transmission, distribution of packets to multiroutes makes it possible to reduce the transmission cost of the channels. Cross-layer cooperation of routing, channel allocation, and scheduling is an effective method of packet distribution. As a framework for the cooperation, we propose a multiroute distance vector routing (MDVR) scheme. In the MDVR scheme, the routing table is logically placed in between the routing and link layers, and the table plays the role of a service access point between these two layers. To evaluate the performance of MDVR, simulation is performed in a multichannel, multihop environment. The simulation results show that the MDVR framework can be efficiently implemented in the form of a distributed routing algorithm. It is also shown that in MDVR, the system-wise channel efficiency is almost 25% higher than that in a conventional single-route routing approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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