보장서비스에서 실시간 패킷 스케줄링 알고리즘은 높은 네트워크 유용도와 확장성있는 구현의 양쪽 모두를 성취해야만 한다. 여기서 네트워크 유용도는 승인하는 실시간 세션의 수를 나타낸다. 불행히도, 현존하는 스케줄링 알고리즘은 확장성있는 구현에 문제점을 갖거나 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 가령 타임스템프에 기반한 알고리즘은 N이 세션의 수를 나타낼 때 O(log N) 스케줄링 복잡도를 가진다. 반면 라운드-로빈 알고리즘은 O(1) 복잡도를 가지지만 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 이 논문은 확장성을 잃지 않으면서도 높은 네트워크 유용도를 성취할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 서로 다른 시간 구간 크기에 대해서 다중 라운드를 활용하는 계층적 라운드-로빈 (H-RR) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 우선 순위 큐를 사용하는 PGPS 알고리즘이 제공하는 것과 비슷한 지연의 한계를 제공하지만, 구현 복잡도가 상수라는 큰 장점을 갖는다.
본 논문은 각 노드들이 라운드 로빈 형태로 매체에 접근하는 전송제어 기반 실시간 네트워크에서 시간 제약조건을 고려한 오류 제어 기법을 제안하고 성능을 평가한다. 전송제어 네트워크에는 FDDI, TDMA 및 무선 LAN 등이 속하는데 이러한 네트워크들은 실시간 전송 보장을 위해 오프라인 시에 대역폭 할당을 수행한다. 수신자는 비동기 대역폭을 통해 재전송 요청을 하며 송신자는 대역폭 할당 과정에서 불가피하게 발생한 여분의 대역폭을 이용하여 재전송을 수행하기 때문에 다른 메시지의 전송에 영향을 주씨 않고 종료시한 내에서 오류제어가 수행된다. 또 메시지 프레임들로 하여금 메시지의 길이와 순서번호를 포함하도록 하여 메시지의 길이가 주기마다 다는 경우에도 수신자가 빠르게 오류를 보고함으로써 보다 많은 오류에 대한 복구가 가능하다. 분석 결과와 SMPL을 이용한 실험 결과는 제안된 방식이 실시간 통신을 위한 오류제어 기능으로서 네트워크 오류를 극복하여 메시지의 종료시한 만족도를 증가시킬 수 있으며 이중화 혹은 중복 전송 네트워크에 비견할 만한 성능을 보임으로써 적은 비용으로 실시간 네트워크를 구축할 수 있음을 보인다.
GPGPU(General-Purpose GPU)는 수만 단위의 스레드들을 병렬적으로 수행하여 성능을 최대화시킬 수 있지만, 실질적으로는 스레드들을 그룹화하여 스레드블록(Thread Block) 단위로 작업을 정의하고 GPGPU 하드웨어 자원의 할당 단위로 활용한다. 이러한 역할을 담당하는 스레드블록 스케줄러는 GPGPU내에 하드웨어적으로 구현되어 있으며, 스레드블록들을 하드웨어 자원들에게 라운드로빈 방식으로 할당한다. 그런데, 라운드로빈 정책은 단순 순차 할당 방식으로서 GPGPU 하드웨어 자원의 활용도에 최적화되어 있지 않다. 본 논문에서는 다양한 스레드블록 스케줄링 방식의 성능을 정량적으로 분석할 수 있는 스레드블록 스케줄러 모델을 제안하고, 구현된 시뮬레이터의 성능 결과를 통해 기존 GPGPU의 스레드블록 스케줄링 방식이 작업 부하가 높은 경우에는 적합하지 않음을 보이고자 한다.
디지털 비디오의 사용이 보편화되면서 비디오에 대한 효율적인 브라우징이나 검색의 요구가 증가하게 되었다. 이러한 연산을 지원하기 위해서는 효과적인 비디오 인덱싱이 결랍되어야 한다. 비디오 인덱싱에서 가장 기초적인 단계의 하나는 비디오론 샷과 장면으로 파싱하는 것이다. 일반적으로, 비디오 파싱은 복잡한 연산을 필요로 하기 때문에, 기존의 단일 컴퓨터 환경에서는 많은 시간이 소요된다. 기존의 연구는 일정한 시간 동안에 각 슬레이브들에게 작업을 할당하는 라운드 로빈 방식을 사용하였다. 그러나 이러한 방식은 이질적인 환경에서는 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이질적인 분산 컴퓨팅 환경에서 사용가능한 병렬 파싱 알고리즘인 사이즈 적응적인 라운드 로빈과 동적으로 사이즈 적응적인 라운드 로빈 방식을 제안하였다 성능을 비교하기 위해 몇 가지 실험을 하였으며, 그 결과를 분석하였다.
대규모 병렬 워크로드를 GPGPU의 연산 유닛에 할당하기 위한 스케줄링으로 라운드 로빈 방식이 널리 사용되고 있다. 라운드 로빈은 작업을 각 연산 유닛에 순차적으로 할당하여 구현이 쉽다는 장점이 있으나, 클라우드와 같은 다중 워크로드 환경에서는 연산 유닛 간 부하 균형이 잘 이루어지지 않는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 스레드 블록 스케줄링을 제안한다. 제안하는 방식은 다양한 GPGPU 워크로드가 만들어낸 스레드 블록들을 그 작업량에 근거해 다중큐로 관리하고 각 연산 유닛의 잔여 자원을 가장 잘 활용할 수 있는 큐에서 스레드 블록을 선택하여 연산 유닛들의 자원 이용률을 극대화시키고 부하균형을 유도한다. 다양한 부하 환경에서의 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 방식이 라운드 로빈 대비 평균 24.8%의 성능개선 효과가 있음을 보인다.
현대 네트워크의 급속한 성장과 복잡성 증가는 전통적인 네트워크 아키텍처의 한계를 부각시켰다. 이러한 과제에 대응한 SDN(Software-Defined Network)의 등장은 기존의 네트워크 환경을 변화시켰다. SDN은 제어부와 데이터부를 분리하고 중앙 집중식 컨트롤러를 사용하여 네트워크 동작을 조정한다. 하지만 이러한 구조도 최근 수많은 IoT(Internet of Things) 기기의 급속한 확산으로 엄청난 양의 트래픽이 발생하게 되었고 이는 네트워크의 전송 속도를 느리게 할 뿐 아니라 QoS(Quality of Service)를 보장하기 어렵게 만들었다. 이에 본 논문에서는 어느 특정 IP에서 다량의 데이터가 유입되는 경우 즉, 서버 과부화 및 데이터 손실이 발생하게 되어 전체적인 네트워크 지연이 발생할 시 기존의 데이터처리 스케줄링 기법인 RR(Round-Robin) 방식에서 해당 IP와 임의의 서버(처리기)를 Mapping 하는 방식으로 전환하여 데이터를 부하분산하는 기법을 제안하고자 한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에서 라우팅 방식은 에너지 효율 측면에서 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 클러스터링 방식이 사용된다. 하지만 클러스터링 방식은 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제점이 있다. 클러스터 헤드 노드의 에너지 소모가 많은 문제를 보완하기 위한 방식으로 클러스터 헤드 노드의 재 선출을 통해 에너지 소모를 분산하는 동적 클러스터링(dynamic clustering) 방식이 사용되고 있다. 그러나 동적 클러스터링 방식의 경우 클러스터 헤드 노드를 재선출할 때마다 클러스터 구조가 바뀌게 되며, 이로 인한 에너지 소모가 발생한다. 즉 지금까지 연구된 동적 클러스터링 방식은 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤드 노드 선출 및 클러스터 형성의 셋업(set-up) 과정이 반복적으로 일어나는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 반복적인 셋업의 에너지 소모 문제를 해결하기 위해 클러스터는 고정하고, 클러스터 내의 클러스터 헤드 노드를 Round-Robin으로 선출하는 RRCH(Round-Robin Cluster Header)방식을 제안하였다. RRCH방식은 한번 구성된 클러스터 내에서 각 센서 노드(sensor node)의 지속적이고 균형적인 에너지 소모를 이루어, LEACH방식처럼 셋업 과정이 반복적으로 일어나지 않게 하는 에너지 효율적인 방식이다. 이 제안의 타당성을 모의실험을 통해 확인하였다.
이 연구는 ISO/TC54 전문위원회(Shanghai, Sep. 14-15, 2010)의 결정에 따라 국제규격 초안으로 제안된 ISO/DIS (Draft International Standard) 25157-resolution 385 중국산 쿠스이(苦水)형 장미(Rosa sertata ${\times}$ Rosa rugosa) 정유의 기체 크로마토그래피 분석표에 대한 국제 6개국 전문가 실험실간 재현정밀도 시험 (round-robin test: RRT)의 하나로 수행되었다. GC-FID로 분석할 때 비극성인 SPB-1 컬럼에서는 총 179개 성분, 중간 극성의 DB-624 컬럼에서는 165개 성분, 극성 Supelcowax-10 컬럼에서는 총 162개 성분을 분리하였다. ${\beta}$-Citronellol (41.6~46.7%)과 geraniol (9.7~11.0%) 및 nerol (3.4~4.5%)이 쿠스이형 장미 정유의 주성분이었다. SPB-1 컬럼과 DB-624 컬럼에서는 ${\beta}$-citronellol과 nerol성분 피크가 서로 분리되지 않고 중첩하였으나, Supelcowax-10 컬럼에서는 두 성분을 분리할 수 있었다. Phenethyl alcohol의 경우 정지상 극성이 커질수록 머무름 시간이 길어짐을 확인하였다. 그런데 거의 대부분의 특성 성분들의 머무름 시간은 중국측이 ISO/DIS 25157에서 제시한 것과 일치하였으나 극성 컬럼으로 분리한 phenethyl alcohol의 머무름 시간의 경우 중국측이 제시한 것 보다 큰 차이를 보였다. 동시에 불가리아산 장미(Rosa damascena Miller) 정유와 향수에 대한 기체크로마토그래피 분석표도 비교 분석하였다. 불가리아 장미 정유의 특성 아로마 성분 함량이 중국산 쿠스이형의 함량보다 더 많았다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서의 캐싱은 인터넷 트래픽, 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해쉬 함수를 이용하여 동일 요청 URL을 동일 캐시에 할당하는 방법이다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해쉬의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 시스템의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 해싱과 라운드 로빈 방식의 장점을 결합하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 개선된 부하 분산 방법을 제안한다. 기존 해싱 방법에서는 요청 URL에 대한 해쉬값이 계산되면 캐시 서버가 컴파일 시간에 정적으로 할당되는 반면, 제안된 방법에서는 라운드 로빈 방법을 사용하여 실행 시간에 동적으로 할당된다. 제안된 방법은 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터 환경에서 구현되었고, 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 기존 해싱 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고, 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 52%에서 112%까지 향상됨을 확인하였다.
무선 센서 네트워크에서 LEACH와 같은 클러스터링 프로토콜은 전체 네트워크의 수명을 연장시키는 효율적인 방법이지만 클러스터 헤드 노드에 높은 부하를 주게 되어 급격한 에너지 소모를 유발하는 문제가 있다. 따라서 클러스터의 구성과 클러스터 헤드 노드의 역할을 주기적으로 교체하여 네트워크의 수명을 연장시켰다. 그러나 이 방법은 클러스터를 구성하는 과정에서 상당한 량의 에너지 소모를 보인다. 따라서 본 논문은 소모되는 에너지의 효율성 증대를 위해 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘에서 서로 인접한 노드들은 intra cluster를 이루며 이 클러스터를 구성하는 노드들은 라운드 로빈 형태로 데이터를 수집하고 전송한다. 전체 네트워크의 관점에서 볼 때 이 intra cluster는 한개의 노드로 취급된다. 한 라운드의 setup단계에서 intra cluster들은 클러스터 헤드(intra cluster)에 의해 다시 클러스터를 형성(network cluster)하게 된다. 클러스터 헤드가 된 intra cluster의 모든 멤버노드는 라운드 로빈 방식으로 클러스터 헤드 역할을 수행한다. 따라서 intra cluster의 크기에 의해 라운드의 주기를 연장할 수 있다. 또한 steady-state에서 각 intra cluster의 노드는 라운드 로빈 방식으로 데이터를 수집하며 network cluster의 클러스터 헤드에 전송한다. 성능분석 결과 제안하는 방법은 제안된 클러스터링 방법에 비해 노드들의 에너지 소모가 줄어들었으며 전송 효율이 증가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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