• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.39-44
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• 2018

Communication in real-time distributed system should have high reliability. To develop group communication Protocol with high reliability, potential fault should be known and when fault occurs, it should be detected and a necessary action should be taken. Existing detection method by Ack and Time-out is not proper for real time system due to load to Ack which is not received. Therefore, group communication messages from real-time distributed processing systems should be communicated to all receiving processors or ignored by the message itself. This paper can make be sure of transmission of reliable message and deadline by suggesting and experimenting fault detection technique applicable in the real time distributed system based on ring, and analyzing its results. The experiment showed that the shorter the cycle of the heartbeat signal, the shorter the time to propagate the fault detection, which is the time for other nodes to detect the failure of the node.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.526-535
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• 2010

본 논문에서는 유무선 통합 환경에서 안정된 방통융합 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 네트워크 기반의 이동성 관리 기술을 제안하고, 시스템 구현을 통한 성능 분석 결과를 제시한다. 제안된 방식은 네트워크 기반의 이종 액세스 네트워크간 이동성 제어 기술인 AIMS(Access Independent Mobility Service) 기술에서, 액세스 네트워크에 접속된 MN(Mobile Node)들의 안정된 위치 관리 및 핸드오버 제어를 위하여 MN의 네트워크 접속 및 접속 해제 감지를 통한 안정된 바인딩 정보 관리 기능을 제안한다. 또한, AIMS 시스템에서 신뢰성 있는 안정된 이동성 제어 메시지 전달을 위해서 이동성 제어 메시지의 재전송 기능 그리고 MN들에게 안정된 액세스 네트워크 접속 환경을 제공하기 위한 이동성 제어 노드간의 Heartbeat 메시지 전송 기능을 제안한다. 제안된 방식은 AIMS 시험 네트워크 구현 연구를 통하여 기능 검증 및 성능 분석을 수행하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제8권1호
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• pp.17-24
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• 2014

In this paper, we propose a new implementation of a failure detector. The implementation uses a dual model of heartbeat and interaction. First, the heartbeat model is adopted to shorten the detection time, if the detection process does not receive the heartbeat message in the expected time. The interaction model is then used to check the process further. The expected time is calculated using the exponential smoothing method. Exponential smoothing can be used to estimate the next arrival time not only in the random data, but also in the data of linear trends. It is proven that the new detector in the paper can eventually be a perfect detector.