최근, 모바일 시스템에서 DBMS를 활용한 위치기반서비스에 대한 관심이 높아지고 있으며, 향상된 차량항법 (in-vehicle navigation) 시스템에 있어 효과적인 저장, 트랜잭션 관리, 모델링과 공간 질의를 통해 현행 파일 기반 시스템이 가지는 한계를 극복할 것으로 기대되고 있다. 특히, 도로 네트워크 데이터는 경로 탐색 시스템에 있어 가장 중요한 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지를 필요로 한다. 이에 본 연구는 모바일 LBS 시스템에서 위상적인 네트워크 데이터를 위한 그래프 기반 지오 데이터베이스 모델 개발과 휴리스틱 접근에 기반을 둔 동적 경로 계산 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 계층적 네트워크를 지원하는 데이터 모델을 설계하고, 모바일 LBS 시스템에서 수행 능력을 평가하기위한 경로 계산 시스템을 구현하였다. 마지막으로, 제시된 계층 그래프 모델 기반 경로 계산 알고리듬은 네트워크를 구성하는 노드 개수를 줄여 탐색 속도와 효율적 메모리 사용에 기여할 수 있을 확인 할 수 있다.
서버 가상화 기술에 의한 서버 통합은 효율적인 자원 사용에 따른 비용적인 장점이 있다. 그러나 하나의 물리적 장치에 여러 개의 서버가 가상머신으로 함께 동작함으로써 더욱 복잡한 부하특성을 가지게 되었다. 따라서 이를 해결하기 위한 효율적인 자원관리 방법이 요구된다. 이러한 문제에 대한 해결방법으로 제안된 것이 가상머신 이동(live migration)[1,2]을 이용한 가상머신 동적 재배치 기법이다[3,4]. 본 논문은 가상머신 동적 재배치 알고리즘에 있어서 각 자원요소(CPU, network I/O, memory)들의 활용률을 다차원 공간상에서 분석하여 조율함으로써 서버통합의 자원 효율성을 증가시키는 방법(Server consolidation optimizing algorithm)을 제안하고 있다. 실험을 위해서 여러 대의 통합서버와 수많은 서비스를 생성하여야 하는 어려움이 있기 때문에 본 논문에서는 기업환경에서의 서버 가상화 프로젝트 경험을 바탕으로 서버의 부하변화와 유사한 패턴의 모니터링 데이타들을 정의하여 수치적인 시뮬레이션을 통해 sandpiper[3]와 SCOA 알고리즘의 부하 균형에 대한 효율성을 비교하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.191-200
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2022
Constrained Application Protocol (CoAP) is a standardized protocol by the Internet Engineering Task Force (IETF) for the Internet of things (IoT). IoT devices have limited computation power, memory, and connectivity capabilities. One of the significant problems in IoT networks is congestion control. The CoAP standard has an exponential backoff congestion control mechanism, which may not be adequate for all IoT applications. Each IoT application would have different characteristics, requiring a novel algorithm to handle congestion in the IoT network. Unnecessary retransmissions, and packet collisions, caused due to lossy links and higher packet error rates, lead to congestion in the IoT network. This paper presents an adaptive congestion control protocol for CoAP, Adaptive Congestion Control with a Backoff algorithm (ACCB). AACB is an extension to our earlier protocol AdCoCoA. The proposed algorithm estimates RTT, RTTVAR, and RTO using dynamic factors instead of fixed values. Also, the backoff mechanism has dynamic factors to estimate the RTO value on retransmissions. This dynamic adaptation helps to improve CoAP performance and reduce retransmissions. The results show ACCB has significantly higher goodput (49.5%, 436.5%, 312.7%), packet delivery ratio (10.1%, 56%, 23.3%), and transmission rate (37.7%, 265%, 175.3%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in linear scenario. The results show ACCB has significantly higher goodput (60.5%, 482%,202.1%), packet delivery ratio (7.6%, 60.6%, 26%), and transmission rate (40.9%, 284%, 146.45%); compare to CoAP, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in random walk scenario. ACCB has similar retransmission index compare to CoAp, CoCoA+ and AdCoCoA respectively in both the scenarios.
The ubiquitous flexible operating system (UbiFOS) is a real-time operating system designed for cost-conscious, low-power, small to medium-sized embedded systems such as cellular phones, MP3 players, and wearable computers. It offers efficient real-time operating system services like multi-task scheduling, memory management, inter-task communication and synchronization, and timers while keeping the kernel size to just a few to tens of kilobytes. For flexibility, UbiFOS uses various task scheduling policies such as cyclic time-slice (round-robin), priority-based preemption with round-robin, priority-based preemptive, and bitmap. When there are less than 64 tasks, bitmap scheduling is the best policy. The scheduling overhead is under 9 ${\mu}s$ on the ARM926EJ processor. UbiFOS also provides the flexibility for user to select from several inter-task communication techniques according to their applications. We ported UbiFOS on the ARM9-based DVD player (20 kB), the Calm16-based MP3 player (under 7 kB), and the ATmega128-based ubiquitous sensor node (under 6 kB). Also, we adopted the dynamic power management (DPM) scheme. Comparative experimental results show that UbiFOS could save energy up to 30% using DPM.
The domination of the Internet by TCP-based services has spawned many efforts to provide high network utilization with low loss and delay in a simple and scalable manner. Active queue management (AQM) algorithms attempt to achieve these goals by regulating queues at bottleneck links to provide useful feedback to TCP sources. While many AQM algorithms have been proposed, most suffer from instability, require careful configuration of nonintuitive control parameters, or are not practical because of slow response to dynamic traffic changes. In this paper, we propose a new AQM algorithm, hybrid random early detection (HRED), that combines the more effective elements of recent algorithms with a random early detection (RED) core. HRED maps instantaneous queue length to a drop probability, automatically adjusting the slope and intercept of the mapping function to account for changes in traffic load and to keep queue length within the desired operating range. We demonstrate that straightforward selection of HRED parameters results in stable operation under steady load and rapid adaptation to changes in load. Simulation and implementation tests confirm this stability, and indicate that overall performances of HRED are substantially better than those of earlier AQM algorithms. Finally, HRED control parameters provide several intuitive approaches to trading between required memory, queue stability, and response time.
The fourth industrial revolution, internet of things, and the expansion of online web services have increased an exponential growth and deployment in the number of cloud data centers (CDC). The cloud is emerging as new paradigm for delivering the Internet-based computing services. Due to the dynamic and non-linear workload and availability of the resources is a critical problem for efficient workload and resource management. In this paper, we propose the particle swarm optimization (PSO) based gated recurrent unit (GRU) neural network for efficient prediction the future value of the CPU and memory usage in the cloud data centers. We investigate the hyper-parameters of the GRU for better model to effectively predict the cloud resources. We use the Google Cluster traces to evaluate the aforementioned PSO-GRU prediction. The experimental shows the effectiveness of the proposed algorithm.
온라인 데이터 스트림에 대한 부분 공간 클러스터링은 데이터 공간 차원의 모든 부분 집합을 검사해야 하므로 많은 양의 메모리 자원을 필요로 한다. 유한한 메모리 공간에서 데이터 스트림에 대한 클러스터들의 지속적인 변화를 추적하기 위해 본 논문에서는 메모리 자원을 효과적으로 사용하는 격자기반 부분 공간 클러스터링 알고리즘을 제안한다. n차원 데이터 스트림이 주어지면 각 차원 데이터 공간에 있는 데이터 항목의 분포 정보를 격자셀 리스트에 의해 모니터링 된다. 첫번째 레벨의 격자셀 목록에서 데이터 항목의 빈도가 높아 단위 격자셀이 되면 해당 격자셀로부터 모든 가능한 부분 공간의 클러스터를 찾기 위해 다음 레벨의 격자셀 리스트를 자식 노드로 생성한다. 이와 같이 최대 다차원 n레벨의 격자셀 부분 공간 트리가 구성되고, k차원의 부분 공간 클러스터는 부분 공간 격자셀 트리의 k레벨에서 찾을 수 있다. 실험을 통해서 제안하는 방법이 기존 방법만큼 정확도를 유지하면서, 밀집 공간만 확장하여 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용하는 것을 확인하였다.
최근 PDA, 휴대폰, 노트북, GPS, RFID와 같은 모바일 장치의 발달과 범용적인 사용으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)에 대한 요구가 점점 증대되고 있다. 위치 기반 서비스의 핵심 기술로는 이동체의 위치를 저장 및 관리하기 위한 이동체 데이타베이스를 들 수 있다. 이러한 데이타베이스는 이동체 정보를 빠르게 검색하기 위해 색인을 필요로 하며, 이 색인은 다수의 이동체에 의해 갱신되는 업데이트를 관리하고 실시간으로 위치를 추적할 수 있어야 한다. 따라서 이동체 데이터베이스를 위한 색인은 실시간 처리를 위해서 메인 메모리에서 동작하는 색인의 구조를 가져야 하며, 다수 이동체의 위치 정보를 관리하기 위해 색인의 일부분을 메모리에서 디스크로 이동하거나 디스크에서 메모리로 로딩하는 기법을 지원해야 한다. 이 논문에서는 이러한 색인의 요구 조건을 충족시키기 위해서 메인 메모리와 디스크를 연동하는 통합색인 기법과 메모리 공간 부족 시에 색인의 일부를 디스크로 이동시키는 이주 정책들을 제시하였다 이주 정책은 디스크 I/O를 줄이기 위해 노드 단위가 아닌 서브트리 단위로 이동하도록 함으로써, 벌크 연산 및 동적 클러스터링의 효과를 얻게 된다. 통합 색인은 이주 정책에 따라 다른 형태로 구성될 수 있으며, 본 논문에서는 Oldest Node 정책과 LRU Buffer 정책을 적용하였다. 또한 통합 색인을 구현하고, 각 이주 정책 별로 실험 평가를 수행하여 성능을 측정하였다
센서 네트워크 기술은 이러한 센서 노드를 특정한 지역에 대량으로 배치하여 네트워크를 구성한 후 센서 노드를 정보 제공의 매체로 활용하는 기술이다. 센서 노드는 매우 제한적인 하드웨어 자원을 가지고 있기 때문에 효율적인 자원 관리와 센서 네트워크상에서의 다양한 응용 환경을 제공하는 운영체제가 필요하다. 또한 원격 코드 업데이트는 이미 배포된 네트워크에서 응용 프로그램의 오류가 발생하여 이를 수정하거나 성능 개선을 위해 꼭 필요한 기술이다. 본 논문에서는 원격 코드 업데이트가 용이한 새로운 센서 노드용 운영체제, EPRCU(Easy to Perform Remote Code Update)를 제안한다. EPRCU는 이벤트 드리븐 방식의 실행 모델에서 에이징(Aging) 기법을 적용한 우선순위 기반의 프로세스 스케줄링 방식을 사용한다. 작업의 기본 단위인 프로세스는 로더에 의한 동적 메모리 할당 및 프로그램 메모리 관리 기능을 제공함으로써 무선 통신을 이용한 코드 업데이트 수행이 용이할 뿐만 아니라 다양한 센서 네트워크 응용에도 적합하다.
The use of the internet to facilitate commerce among companies promises vast benefits. Lots of e-marketplaces are building for several industries such as chemistry, airplane, and automobile industries. This study proposed new B2B EC business model for the shipping industry which concerns relatively massive fixed assets to be fully utilized. To be successful the proposed model gives participants to support useful information. To do this the expert system is constructed as the hybrid prediction system of neural network (NN) and memory based reasoning (MBR) with self-organizing map (SOM) and knowledge augmentaton technique using qualitative reasoning (QR). The expert system supports participants useful information coping with dynamic market environment. with this transportation companies are induced to participate in the proposed e-marketplace and helped for exchanges easily. Also participants would utilize their assets fully through B2B exchanges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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