이동통신망에서는 채널 사용을 극대화하기 위하여 제한된 송신 전력으로 멀티미디어 트래픽을 지원해야 한다. 실시간 전송 기반의 데이터들은 지연에 민감하므로 이를 고려해야 하고, 비실시간성 데이터는 비교적 지연에 둔감하므로 패킷 손실에 유연하게 대처할 수 있다. 따라서 제한된 송신 전력으로 멀티미디어 트래픽을 지원하여야 하므로 하향 링크 전력을 최소로 유지하면서 QoE 제약 조건을 충족시키는 방안이 필요하다. 전송률의 증가에 따라 소비되는 전력이 크게 증대되므로 다양한 이동 멀티미디어 서비스를 지원하기 위해서는 에너지 소비 절감 기술이 요구된다. 또한 인터넷 기반의 멀티미디어 서비스는 자원 요구량, QoE 요건이 상이하므로 적응적인 전력 관리가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 QoE을 일정 수준으로 충족시키면서 전력 소모를 최소화하기 위한 방안을 제안한다.
현재의 인터넷망에서 채택하고 있는 최선노력 서비스만으로는 실시간 응용 서비스들이 요구하는 서비스 품질 (QoS: Quality of Service) 보장을 만족시키는 것이 어렵다. 따라서 세계적으로 Q0S를 제공하기 위한 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 그 중에서 본 논문에서는 차등 서비스(Diffserv: Differentiated Service)를 이용한 QoS 보장 기법에 대하여 기술하였다. 먼저 차등 서비스의 성능이 어떻게 트래픽 모델에 의하여 영향을 받는지 분석하였다. 이를 위하여, 랜덤, 버스티, 자기유사 입력 트래픽 모델링 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 그리고 OPNET 시뮬레이터를 설계 및 구현하고 다양한 입력 파리미터에 대하여 모의실험과 성능평가를 수행하였다. 성능분석 결과 모든 환경에서 DiffServ 기능을 이용하여 EF(Expedited Forwarding) 클래스에 대하여 QoS 보장이 가능하고, EF와 BE(Best Effort) 클래스의 서비스 분리가 가능함을 확인할 수 있었다. WFQ(Weighted Fair Queueing)에서 EF와 BE 클래스 사이에 주어진 자원의 분배(즉, Weight factor)에 따른 성능 변화와 역동적 행위에 대하여도 분석하였다.
최근 컴퓨터 기술의 발전으로 웨어러블 컴퓨터 기술이 개발되고 있다. 이는 HCI (human-centric interface)기술과 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 한다. 웨어러블 컴퓨터 시스템은 WiMedia PHY/MAC 기술과 결합된 USB 기술로 WUSB (wireless universal serial bus) 기술을 사용하여 구성할 수 있다. 본 논문은 U-Health 기능을 지원하는 무선 웨어러블 컴퓨터시스템을 구성하기 위해 WUSB기술과 IEEE 802.15.6 WBAN (wireless body area networks) 기술을 결합한 통신시스템 구조에 초점을 맞추었다. 그리고 IEEE 802.15.6 기반 WUSB 통신 구조에서 서로 다른 전송 우선 순위를 갖는 U-health WBAN 트래픽 및 WUSB트래픽의 QoS를 차등화하기 위한 통신 구조를 제안하였다. 제안내용 및 성능 평가에서는 단일 클래스 및 다중 클래스 환경에서 U-health WBAN 및 WUSB 트래픽의 수율 성능을 분석하여, WUSB over IEEE 802.15.6 통신구조에서 QoS 차등화 효율성을 평가하였다.
환자모니터링과같은 특수목적의 무선센서망에 요구되는 프로토콜과 연관하여 매체접속제어(MAC) 기법을 설계하기 위한 구조를 연구하였다. 의료시스템의 데이터는 엄격한 신뢰성이 요구되며 또한 본질적으로 비균질성의 트래픽 특성을 가지고 있다. 이러한 환경은 특별한 고려사항이 요구되어 미묘한 서비스 품질(QoS) 문제를 야기하게 된다. 의료용 혹은 감시시스템 등의 응용분야에서는 트래픽의 정규성 및 예측성이 어느 정도 보장이되어, 관리노드는 이웃 노드들의 자원을 관리할 수 있는 역할을 할 수 있다. 즉, 관리노드는 주어진 QoS 사양에 따라 충돌없이 타임 슬롯을 할당할 수 있다. 본 연구는 이러한 조건하에서 MAC의 핵심구조를 파악하고, 수퍼프레임 길이와 노드의 수에 따른 에너지 소비량 및 수율을 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.4950-4966
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2015
Cloud providers now face the problem of estimating the amount of computing resources required to satisfy a future workload. In this paper, a virtual machine provisioning (VMP) mechanism is designed to adapt workload fluctuation. The arrival rate of forthcoming jobs is predicted for acquiring the proper service rate by adopting an exponential smoothing (ES) method. The proper service rate is estimated to guarantee the service level agreement (SLA) constraints by using a diffusion approximation statistical model. The VMP problem is formulated as a facility location problem. Furthermore, it is characterized as the maximization of submodular function subject to the matroid constraints. A greedy-based VMP algorithm is designed to obtain the optimal virtual machine provision pattern. Simulation results illustrate that the proposed mechanism could increase the average profit efficiently without incurring significant quality of service (QoS) violations.
IP 망에서 Qos(Quality of Service)를 보장하기 위하여 요구되는 것이 수락 제어이다. 기존의 수락 제어 메커니즘은 크게 RSVP(Resource Reservation Protocol) 시그널링 방법과 MBAC(Measurement Based Admission Control)로 분류된다. 첫번째 방법의 경우 코어 망에서 각 플로우마다 상태를 유지해야 하는 확장성 문제때문에 적용이 쉽지 않고, 두 번째 방법의 경우 긴 경로를 가진 플로우의 경우 짧은 경로를 가진 플로우에 비해 블록킹 확률이 높아지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 IP 코어 망에서 사용자의 QoS 요구사항과 서로 다른 경로상의 플로우간 블록킹 확률의 공평성을 위한 TPED MBAC(Two-Phase Edge-to-Edge Distributed Measurement Based Admission Control) 메커니즘을 제안한다. 이 MBAC 메커니즘은 수락 제어를 Quantitative Provisioning 단계와 Qualitative Provisioning 단계로 나누어 수행하며 프로빙 패킷 전송을 위해 홉 카운터에 기반 한 WRR(Weighted Round-Robin) 스케쥴링을 적용함으로써 각 플로우간의 블록킹 확률의 공평성을 제어할 수 있는 메커니즘이다.
최근 클라우드 컴퓨팅에 관련된 기술이 각광을 받으면서, 기존에 인터넷을 통해 제공되던 다양한 서비스들이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 환경으로 이동하고 있다. 이를 통해 사용자들에게는 좀 더 편리하고 유연한 서비스를 제공하고 서비스 제공자들에게는 기존 관리 비용의 절감을 할 수 있게 되었고 이러한 변화는 새로운 컴퓨팅 환경 패러다임으로의 급속한 전환을 가져오게 되었다. 하지만 현재 폭발적인 수요의 증가로 인해, 기존의 자원 활용도의 극대화를 목적으로 고안된 자원 분배 기법들에 대한 여러 한계점이 나타나게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자 요청 정보를 기반으로한 자원분배를 통해 서비스를 제공시 사용자 요구를 만족시키고 동시에 서비스 공급자에게는 비용 효율적인 프로비저닝(Provisioning)기법을 제안하고자 한다. 실험 결과 기존의 자원 활용도에 중점을 둔 기법보다 사용자 요청에 대한 응답 속도가 12.7% 향상되었으며, 컴퓨터 자원 유지 관련 비용면에서도 9.3%정도 절감 효과를 가져오는 것을 확인 할 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.95-100
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2022
Cloud computing platform is a shared pool of resources and services with various kind of models delivered to the customers through the Internet. The methods include an on-demand dynamically-scalable form charged using a pay-per-use model. The main problem with this model is the allocation of resource in dynamic. In this paper, we have proposed a mechanism to optimize the resource provisioning task by reducing the job completion time while, minimizing the associated cost. We present the Cooperative Agents Dynamic Resource Allocation and Monitoring in Cloud Computing CADRAM system, which includes more than one agent in order to manage and observe resource provided by the service provider while considering the Clients' quality of service (QoS) requirements as defined in the service-level agreement (SLA). Moreover, CADRAM contains a new Virtual Machine (VM) selection algorithm called the Node Failure Discovery (NFD) algorithm. The performance of the CADRAM system is evaluated using the CloudSim tool. The results illustrated that CADRAM system increases resource utilization and decreases power consumption while avoiding SLA violations.
Recently, SDN and NFV technology have been developed actively and provide enormous flexibility of network provisioning. The future network services would generally involve many different types of services such as hologram games, social network live streaming videos and cloud-computing services, which have dynamic service requirements. To provision networks for future services dynamically and efficiently, SDN/NFV orchestrators must clearly understand the service requirements. Currently, network provisioning relies heavily on QoS parameters such as bandwidth, delay, jitter and throughput, and those parameters are necessary to describe the network requirements of a service. However it is often difficult for users to understand and use them proficiently. Therefore, in order to maintain interoperability and homogeneity, it is required to have a service abstraction layer between users and orchestrators. The service abstraction layer analyzes ambiguous user's requirements for the desired services, and this layer generates corresponding refined services requirements. In this paper, we present our initial effort to design a Smart Service Abstraction Layer (SmSAL) for future network architecture, which takes advantage of machine learning method to analyze ambiguous and abstracted user-friendly input parameters and generate corresponding network parameters of the desired service for better network provisioning. As an initial proof-of-concept implementation for providing viability of the proposed idea, we implemented SmSAL with a decision tree model created by learning process with previous service requests in order to generate network parameters related to various audio and video services, and showed that the parameters are generated successfully.
마이크로/피코셀 환경 하에서 이동체의 빈번한 위치 및 셀간 이동으로 인하여 많은 부가 트래픽이 발생한다. 이동체 위치 추정을 이용함으로서 효율적인 채널 할당과 QoS를 보장하는 핸드오프가 가능하다. 기존의 이동체 위치 추정 방안들은 단지 LOS 환경을 기반으로 하여 제시되었고 다중 경로 환경 또는 shadowing 환경에서는 성능의 감소를 가져왔다. 본 연구에서는 NLOS 환경, 그리고 수신 신호 세기 이외에 부정확한 다수의 위치 결정 파라미터를 고려함으로서 추정의 정확성을 증가시키는 새로운 위치 추정 방안들을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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