본 논문은 기존의 멀티 리스트 기반 엠리스트(MList)의 성능을 개선하기 위하여 동적 쉬프트 방식을 적용한 방법을 소개한다. 개선된 엠리스트는 일정한 수의 이벤트가 Tier 3에 쌓이게 되면 삭제 이벤트가 발생하지 않더라도 자동 쉬프트 작업을 통해 Tier 3에 저장된 이벤트들을 Tier 2의 새로운 칼렌다 큐로 이동시킨다. 즉, 기존에는 Tier 2에 하나의 칼렌다 큐가 있었으나, 개선된 방법에서는 다수의 칼렌다 큐가 동적으로 생성, 삭제된다. 이러한 동적 구조는 저장된 이벤트 수에 따라 적응력을 갖는 장점을 가져 성능측정 실험 결과 동적 쉬프트를 적용한 엠리스트는 기존의 엠리스트에 비해 20% 이상의 성능개선을 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.123-133
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2023
Active queue management (AQM) is a leading congestion control system, which can keep smaller queuing delay, less packet loss with better network utilization and throughput by intentionally dropping the packets at the intermediate hubs in TCP/IP (transmission control protocol/Internet protocol) networks. To accelerate the responsiveness of AQM framework, proportional-integral-differential (PID) controllers are utilized. In spite of its simplicity, it can effectively take care of a range of complex problems; however it is a lot complicated to track down optimal PID parameters with conventional procedures. A few new strategies have been grown as of late to adjust the PID controller parameters. Therefore, in this paper, we have developed a Squirrel search based PID controller to dynamically find its controller gain parameters for AQM. The controller gain parameters are decided based on minimizing the integrated-absolute error (IAE) in order to ensure less packet loss, high link utilization and a stable queue length in favor of TCP networks.
차별 서비스 모델은 IP 기반 네트워크에서 서비스 품질을 제공하기 위한 새로운 구조 모델이다. RIO 는 차별 서비스 네트워크 환경에서 라우터의 큐 관리 메커니즘으로 가장 널리 적용되고 있다. 본 논문은 패킷 길이에 따른 처리율의 영향을 완화하는 개선된 RIO 메커니즘을 제안한다. 트래픽 조절 기능인 TSW 기능과 결합하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안된 메커니즘은 적절히 배치된 네트워크 상황에서 패킷 길이에 무관하게 안정된 처리율을 보장하고, 대역폭의 공평한 분배를 제공하는 것으로 분석된다.
차별서비스 네트워크에서 큐 관리 알고리즘으로 RIO가 많이 적용되고 있다. RIO는 RED로부터 확장된 큐 관리 기법으로, IN 패킷과 OUT 패킷을 구분하여 차별적으로 처리한다. 보장형 서비스를 제공하기 위해 RIO를 큐 관리 메커니즘으로 적용했을 때 대역폭 스큐 문제가 발생된다. 본 논문에서는 대역폭 스큐 문제를 완화하기 위한 큐 관리 기법을 제안하고 시뮬레이션 방법을 통해 성능 분석을 수행한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.19-23
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2008
The AQM (Active Queue Management) starts dropping packets earlier to notify traffic sources about the incipient stage of congestion. The AQM improves fairness between response flow (like TCP) and non-response flow (like UDP), and it can provide high throughput and link efficiency. In this paper, we suggest the QVARED (Queue Variation Adaptive RED) algorithm to respond to bursty traffic more actively. It is possible to provide more smoothness of average queue length and the maximum packet drop probability compared to RED and ARED (Adaptive RED). Therefore, it is highly adaptable to new congestion condition. Our simulation results show that the drop rate of QVARED is decreased by 80% and 40% compare to those of RED and ARED, respectively. This results in shorter end-to-end delay by decreasing the number of retransmitted packets. Also, the QVARED reduces a bias effect over 18% than that of drop-tail method; therefore packets are transmitted stably in the bursty traffic condition.
본 논문에서 구현한 더블큐 웹서버는 동시에 들어오는 요청들을 두 가지로 분류하여 서비스한다. 캐쉬되어 있는 문서를 요구하는 요청은 서비스 큐에 넣고, 캐쉬되지 않은 문서를 요구하는 요청은 기다림 큐에 넣는다. 더블큐 웹서버는 서비스 큐의 모든 문서를 서비스 한 후 기다림 큐의 요청을 서비스한다. 이 방식은 디스크 접근 오버헤드를 줄이기 위해 캐쉬 된 문서의 서비스를 우선하는 정책으로 아파치 웹서버와 비교 실험 결과 서버의 성능과 평균 사용자 응답 시간을 향상시켰다.
We adopt the P/sub λ, T//sup M/ policy of dam to introduce a service policy with alternating service rates for a Poisson arrival queue, in which the service rate alternates depending on the number of customers in the system. The stationary distribution of the number of customers in the system is derived and, after operating costs being assigned to the system, the optimization of the policy is studied.
본 논문은 전력회사와 수용가가 실시간으로 상호 협력하면서 효율적으로 여름철 냉방부하를 관리하여 첨두부하를 저감하기 위한 기법에 대하여 기술한다. 전력회사가 필요 관리량을 수용가 측에 요청하면 부하관리 요청을 받은 수용가, 예를 들면 대규모 아파트 단지의 중앙 지능관리 서버(Central Intelligent Management Server: CIMS)가 자율적인 관리를 통하여 요구받은 관리전력 이내로 부하율을 조정하도록 한다. 부하율을 관리하기 위한 수단으로CIMS는 필요 관리 부하전력에 따라 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 적정 수의 토큰(Token)을 발행하고 각 세대내의 냉방기를 제어할 수 있는 다수의 로컬 지능관리 서버(Local Intelligent Management Server: LIMS)들이 각 집안의 상황에 따라 냉방기를 가동하기 원할 경우에 전체 관리 서버에게 냉방기를 가동할 수 있는 권리에 해당하는 토큰을 요청하도록 한다. CIMS는 LIMS들의 토큰 요청을 관리하기 위한 큐(Queue)를 구성하여 관리하고 토큰을 요구한 각 LIMS들은 토큰을 할당받는 대로 자신이 담당하는 세대내의 냉방기를 가동하고 일정조건이 만족되면 자율 또는 타율로 토큰을 반납하여 큐에서 기다리는 다른 LIMS들에게도 토큰이 할당될 수 있도록 한다. 큐 운영 정책에 다양한 냉방기 운용 환경 정보를 반영하고 CIMS와 LIMS간에 원만한 상호 협력을 위하여 지능형 멀티 에이전트(Multi-Agent) 시스템으로 구성하고 이들을 계층구조의 네트워크로 연결하였다. 제안하는 기법을 서울의 한 아파트단지의 여름철 전력수요 데이터를 예로 하여 예상되는 대기 시간과 지원 받을 수 있는 전력요금 규모를 산정해 보았으며, 비교적 적은 수용가의 불편으로 큰 부하관리 효과를 얻을 수 있는 것을 알 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study is to develop the methods for evaluating patients' queue environment using decision tree and queueing theory. Methods: This study uses CHAID decision tree and M/G/1 queueing theory to estimate pain point and patients waiting time for medical service. This study translates hospital physical data process to logical process to adapt queueing theory. Results: This study indicates that three nodes of the system has predictable problem with patients waiting time and can be improved by relocating patients to other nodes. Conclusion: This study finds out three seek points of the hospital through decision tree analysis and substitution nodes through the queueing theory. Revealing the hospital patients' queue environment, this study has several limitations such as lack of various case and factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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