• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권12호
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• pp.5191-5211
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• 2016

It is essential to satisfy class-specific QoS constraints to provide broadband services for new generation networks. The present study proposes a QoS-driven multicast scheme for wireless networks in which the transmission rate and end-to-end delay are assumed to be bounded during a multiple multicast session. A distributed algorithm was used to identify a cost-efficient sub-graph between the source and destination which can satisfy QoS constraints of a multicast session. The model was then modified as to be applied for wireless networks in which satisfying interference constraints is the main challenge. A discrete power control scheme was also applied for the QoS-aware multicast model to accommodate the effect of transmission power level based on link capacity requirements. We also proposed random power allocation (RPA) and gradient power allocation (GPA) algorithms to efficient resource distribution each of which has different time complexity and optimality levels. Experimental results confirm that the proposed power allocation techniques decrease the number of unavailable links between intermediate nodes in the sub-graph and considerably increase the chance of finding an optimal solution.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권2호
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• pp.145-148
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• 2012

비디오 소스를 다수의 부스트림으로 인코딩하는 향상된 코딩 기법을 이용하는 분산 비디오 스트리밍 시스템의 경우 시스템의 용량 증대를 위해서는 피어들이 자발적으로 많은 양의 부스트림을 재전송할 수 있는 장려책이 필요하다. 또한 참여 피어들은 자원 제공자인 동시에 서비스 소비자인 특성을 가지므로 시스템의 전체 용량은 참여 피어들의 부스트림 제공량에 따라 공정하게 할당되어야 하며 시스템의 효율성 측면에서는 참여 피어들의 전체 서비스 인지 품질이 최대화 되도록 할당되어야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제 해결을 위해 최적화기법을 이용한 부스트림 할당 기법을 제안한다. 제안 기법은 자원 제공자이자 소비자인 피어의 특성을 고려하여 참여 피어의 자발적 자원 제공을 장려함으로써 기존 최적화 기법과 달리 분산 비디오 스트리밍 시스템 자원의 효율적 이용과 공정한 배분을 보장한다는 것을 모의실험을 통해 정량적으로 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.673-694
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• 2021

In this paper, we intend to study the energy efficiency (EE) optimization for a simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT)-based distributed antenna system (DAS). Firstly, a DAS-SWIPT model is formulated, whose goal is to maximize the EE of the system. Next, we propose an optimal resource allocation method by means of the Karush-Kuhn-Tucker condition as well as an ergodic method. Considering the complexity of the ergodic method, a suboptimal scheme with lower complexity is proposed by using an antenna selection scheme. Numerical results illustrate that our suboptimal method is able to achieve satisfactory performance of EE similar to an optimal one while reducing the calculation complexity.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권4호
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• pp.555-566
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• 2012

The cloud environment makes it possible to analyze large data sets in a scalable computing infrastructure. In the bioinformatics field, the applications are composed of the complex workflow tasks, which require huge data storage as well as a computing-intensive parallel workload. Many approaches have been introduced in distributed solutions. However, they focus on static resource provisioning with a batch-processing scheme in a local computing farm and data storage. In the case of a large-scale workflow system, it is inevitable and valuable to outsource the entire or a part of their tasks to public clouds for reducing resource costs. The problems, however, occurred at the transfer time for huge dataset as well as there being an unbalanced completion time of different problem sizes. In this paper, we propose an adaptive resource-provisioning scheme that includes run-time data distribution and collection services for hiding the data transfer time. The proposed adaptive resource-provisioning scheme optimizes the allocation ratio of computing elements to the different datasets in order to minimize the total makespan under resource constraints. We conducted the experiments with a well-known sequence alignment algorithm and the results showed that the proposed scheme is efficient for the cloud environment.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1464-1480
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• 1997

분산 시스템은 높은 성능, 결함 허용성, 정보와 자원의 공유 등을 이룰 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 분산 시스템 내에서 발생하는 사건과 상태들을 적절히 관리하지 못하면 이러한 장점의 혜택을 받을 수 없게 된다. 이러한 사건과 상태들은 성능 저하, 동작 오류, 수상한 행위 등의 징후가 될 수 있으므로 자세히 분석되어야 한다. 사건/상태를 적절히 관리하려면 이들을 명세하고 효율적으로 탐지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사건/상태의 중앙 집중 탐지 알고리즘에 대해 설명한다. 다음 계층적 구조를 갖는 분산 시스템에서 이 탐지 알고리즘을 분산화 하는 방안에 대해 설명한다. 분산 알고리즘은 사건/상태 탐지 임무를 부임무들로 분해하는 과정과 부임무들을 적절한 노드들에 할당하는 과정으로 구성된다. 또 이 분산 탐지 알고리즘이 결함 허용성을 갖도록 하는 방안에 대해서도 설명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권2A호
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• pp.110-118
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• 2006

본 논문의 part-I에서는 연속 및 분산의 두 가지 부채널 구조에 대해 부채널 상에서의 SNR분포를 라이스 분포로 모델링하고 이의 통계적 속성을 살펴보았다. 이번 Part에서는 직교 주파수분할 다중접속 시스템의 하향링크 전송을 위해 두 라이스 파라미터를 CQI정보로 이용하는 일반화된 2단계 자원할당 알고리즘을 제시하고 각 부채널 구조에 대해 시스템의 평균 주파수 효율 성능을 분석한다. 연속 부채널 구조의 경우 부채널 대역폭은 시스템 설계의 핵심적인 파라마터로서 이에 따른 주파수 효율 성능의 변화에 초점을 두고 분석을 수행하였다. 수치적인 분석결과에 의하면 연속 부채널 구조에서 부채널 대역폭이 채널 coherence 대역폭보다 작은 경우 정상적인 다중 사용자 이득(multiuser diversity gain)을 얻을 수 있으나 부채널의 대역폭이 채널 coherence 대역폭보다 커지면서 이득은 점차 줄어든다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.18-24
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• 2013

네트워크 코딩은 브로드캐스트와 오버히어링 특성을 통해 네트워크의 처리율 향상을 가져오는 기법으로 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 인트라세션 네트워크 코딩 방법을 사용하여 멀티채널, 멀티라디오, 멀티세션으로 구성된 무선 멀티홉 네트워크 환경의 네트워크 유틸리티 향상을 위한 네트워크 유틸리티 최대화 문제를 모델링한다. 그리고 주어진 환경에서의 유틸리티 최대화 문제의 해를 구하기 위해 혼잡 제어 알고리즘, 분산 레이트 제어 알고리즘 그리고 휴리스틱 자원 할당 알고리즘을 제안한다. MATLAB을 사용하여 제안한 알고리즘에 대한 성능 평가를 하였으며 멀티채널, 멀티라디오, 멀티세션의 변화에 따른 네트워크 유틸리티를 구하였다. 그 결과, 제안한 세 가지 알고리즘을 통해 무선 멀티홉 네트워크에서 처리율 향상이 이루어짐을 알 수 있으며 본 논문에서 제안한 알고리즘을 통해 네트워크 처리율 최적화 문제에 대한 솔루션을 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권5호
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• pp.159-167
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• 2008

건설산업관리는 건설사업의 초기부터 완성에 이르기까지 범위, 시간, 비용, 품질 등 관련 요소에 대한 통합 관리를 통해 프로젝트를 성공적으로 완수하기 위한 조직적 활동이며, 이의 궁극적 목표는 전사적 경영효율을 극대화하는 것이다. 이를 위해 관리자는 작업의 범위와 방법과 순서 및 비용과 일정을 계획, 실행, 감시 및 통제하며 그들에 수반되는 자원을 할당하고 조정한다. 자원배분은 공기 및 비용과 밀접하게 연관되고, 따라서 이들 관계에 근거한 효과적 자원배당은 하나의 의사결정문제로 모형화될 수 있다. 여기서 문제를 구성하는 의사결정기준과 대안의 성과뿐만 아니라 가중치 또한 중요한 기능을 하므로, 이들의 산정에는 일관성과 객관성이 담보되어야 한다. 본 논문은 다수의 의사결정기준하에 동시에 계획된 단일(복수) 프로젝트(현장)에 속한 활동들간에 한정된 동일 자원의 효과적 투입을 위한 우선순위를 결정하는 개념과 방법을 제시하였다. 기반 도구로 다기준 의사결정기법의 하나인 계층분석법을 활용하였으며, 세 가지 유형의 사례에 적용하여 그에 대한 타당성과 유용성을 보였다. 사례 1은 각 활동이 주공정상에 위치하며 선택기준으로 조기종료시간, 잔여후속공기, 후속활동수, 자원요구량 등을 선정하였으며, 사례 2는 경쟁 활동이 상이한 여유시간과 조기종료시간, 자원일수, 후속잔여공기, 후속활동수 등을 의사결정속성으로 선정하였다. 사례 3은 이미 수행된 4개의 농사에 대해 본 연구의 방법을 피드백하여 유용성을 검토하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.158-170
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• 2021

Virtualization technologies are being adopted and broadly utilized in many fields and at different levels. In cloud computing, achieving load balancing across large distributed virtual machines is considered a complex optimization problem with an essential importance in cloud computing systems and data centers as the overloading or underloading of tasks on VMs may cause multiple issues in the cloud system like longer execution time, machine failure, high power consumption, etc. Therefore, load balancing mechanism is an important aspect in cloud computing that assist in overcoming different performance issues. In this research, we propose a new approach that combines the advantages of different task allocation algorithms like Round robin algorithm, and Random allocation with different threshold techniques like the VM utilization and the number of allocation counts using least connection mechanism. We performed extensive simulations and experiments that augment different scheduling policies to overcome the resource utilization problem without compromising other performance measures like makespan and execution time of the tasks. The proposed system provided better results compared to the original round robin as it takes into consideration the dynamic state of the system.

• ETRI Journal
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• 제38권2호
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• pp.314-325
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• 2016

This paper examines the resource gain that can be obtained from the creation of clusters of nodes in densely populated areas. A single node within each such cluster is designated as a "hotspot"; all other nodes then communicate with a destination node, such as a base station, through such hotspots. We propose a semi-distributed algorithm, referred to as coordinated cognitive tethering (CCT), which clusters all nodes and coordinates hotspots to tether over locally available white spaces. CCT performs the following these steps: (a) groups nodes based on a modified k-means clustering algorithm; (b) assigns white-space spectrum to each cluster based on a distributed graph-coloring approach to maximize spectrum reuse, and (c) allocates physical-layer resources to individual users based on local channel information. Unlike small cells (for example, femtocells and WiFi), this approach does not require any additions to existing infrastructure. In addition to providing parallel service to more users than conventional direct communication in cellular networks, simulation results show that CCT can increase the average battery life of devices by 30%, on average.