KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.522-541
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2016
Network virtualization provides an effective way to overcome the Internet ossification problem. As one of the main challenges in network virtualization, virtual network embedding refers to mapping multiple virtual networks onto a shared substrate network. However, existing heuristic embedding algorithms evaluate the embedding potential of the nodes simply by the product of different resource attributes, which would result in an unbalanced embedding. Furthermore, ignoring the hops of substrate paths that the virtual links would be mapped onto may restrict the ability of the substrate network to accept additional virtual network requests, and lead to low utilization rate of resource. In this paper, we introduce and extend five node attributes that quantify the embedding potential of the nodes from both the local and global views, and adopt the technique for order preference by similarity ideal solution (TOPSIS) to rank the nodes, aiming at balancing different node attributes to increase the utilization rate of resource. Moreover, we propose a novel two-stage virtual network embedding algorithm, which maps the virtual nodes onto the substrate nodes according to the node ranks, and adopts a shortest path-based algorithm to map the virtual links. Simulation results show that the new algorithm significantly increases the long-term average revenue, the long-term revenue to cost ratio and the acceptance ratio.
동일하지 않은 주기와 시작 시간을 가지는 여러 개의 어플리케이션을 멀티프로세서 시스템에서 동시에 수행하면 어플리케이션 간의 간섭이 발생하게 되고, 이에 따라 각 어플리케이션이 실시간 시간 제약을 만족시키는지에 대한 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 데이터 플로우 어플리케이션을 대상으로 하여, 주어진 시간 제약 조건을 지키면서 프로세서를 공유할 수 있도록 하는 간섭 분석 모델을 제안하였다. 그리고 이 기법을 바탕으로 여러 개의 어플리케이션들이 프로세서 공유를 통하여 자원사용량을 최소화하는 스케줄링 방법을 제안하였다. 그리하여 태스크 그래프를 실시간 태스크로 변환하여 스케줄 하는 최근의 동시 스케줄링 기법과 비교해보았을 때, 어플리케이션의 반응시간 제약이 빠듯할 때 제안한 기법이 더 적은 자원을 사용하는 스케줄을 생성함을 실험을 통해 확인하였다.
Resource sharing is a major advantage of distributed computing. However, a distributed computing system may have some physical or virtual resource that may be accessible by a single process at a time. The mutual exclusion issue is to ensure that no more than one process at a time is allowed to access some shared resource. The article proposes a token-based mutual exclusion algorithm for the clustered mobile ad hoc networks (MANETs). The mechanism that is adapted to handle token passing at the inter-cluster level is different from that at the intra-cluster level. It makes our algorithm message efficient and thus suitable for MANETs. In the interest of efficiency, we implemented a centralized token passing scheme at the intra-cluster level. The centralized schemes are inherently failure prone. Thus, we have presented an intra-cluster token passing scheme that is able to tolerate a failure. In order to enhance reliability, we applied a distributed token circulation scheme at the inter-cluster level. More importantly, the message complexity of the proposed algorithm is independent of N, which is the total number of nodes in the system. Also, under a heavy load, it turns out to be inversely proportional to n, which is the (average) number of nodes per each cluster. We substantiated our claim with the correctness proof, complexity analysis, and simulation results. In the end, we present a simple approach to make our protocol fault tolerant.
정보통신기술의 발달을 기반으로 창업을 하는 영세 업체와 가택 근무 환경(Small Office Home Office: SOHO)이 늘고 있다. SOHO는 대부분 인터넷을 통해 업무를 처리하고 Wi-Fi의 이용이 일반화되어 있다. 무선통신환경은 쉽게 서비스거부(Denial of Service: DoS) 공격으로 통신에 장애가 생겨 업무환경 및 고객서비스에 영향을 받을 수 있다. 이를 방어하기 위한 방안으로 무선침입탐지시스템(Wireless Intrusion Detection System: WIDS)이 있다. 그러나 시중 WIDS는 구축비용이 비싸며, 관리 부담이 높아 자본력과 인력이 낮은 SOHO환경에서 사용하기에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 관리운영의 부담을 줄이고 간단히 공격 위협을 인식할 수 있는 SOHO 환경을 위한 Smart WIDS를 제안하고 구현하였다. Raspberry Pi2를 Smart WIDS의 연산장치로 사용하고, 안드로이드 스마트폰을 Smart WIDS의 연계 공격감지 알림 인터페이스로 제공한다. Smart WIDS는 IEEE 802.11 기반의 Masquerading DoS 와 Resource Depletion DoS을 감지하여, WI-FI의 Pre-shared Key(PSK) 획득과 중간자 공격 시도나 서비스 제공을 방해하는 공격을 감지할 수 있다. 또 안드로이드 스마트폰은 해당 WI-FI의 감지된 공격을 관리자에게 알리며, 관리의 편의성을 제공한다.
Stack Resource Policy (SRP)는 몇 가지 독특한 특성을 가진 실시간 동기화 프로토콜이다. 그 특성 중의 하나는 초기 수행 차단(early blocking)으로서, 공유자원을 요청하는 시점에 작업의 수행을 정지시키는 것이 아니라, 작업의 수행 시점 자체를 연기하도록 한다. SRP가 EDF와 같은 동적 우선순위 스케줄링 알고리즘과 같이 사용될 경우, 초기 수행 차단을 지원하기 위해 스케줄러는 수행이 블록(block)되지 않을 작업 중 가장 우선순위가 높은 작업을 선택해야 하며, 이러한 탐색 연산은 수행 오버헤드(runtime overhead)의 원인이 된다. 본 논문에서는 SRP와 EDF를 같이 사용할 때의 스케줄러 수행 오버헤드를 분석한다. 기존의 준비 큐(ready Dueue) 구현 방식과 탐색 알고리즘을 사용하면 작업의 수가 많아짐에 따라 작업 탐색 오버헤드가 매우 커진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 스케줄러가 효율적으로 작업을 탐색할 수 있는 준비 큐 자료구조와 O([log$_2n$])의 복잡도를 가지는 작업 탐색 알고리즘을 제안한다.
Coordination between supply chain partners is viewed critical to effective supply chain management. In many situations such as mutual investments or developing infrastructures for their operations related with each other, the coordination issue arises. Depending on the bargaining power balance between them, it is determined who will be able to exert more influence in making decisions related with such coordination. We consider two cases of the decision-making structure in the context of a simple supply chain consisting of two players, i.e., (1) the first case in which a supply chain partner dominates the decision-making process and the other passively follows the dominant player's decision, and (2) the other case in which the two players share the decision-making process equally. We examine which of the cases is better for the companies and where comes the value of the better case. To answer the research questions, we set up an optimal control theory model and derive an analytical solution. The analysis outcome indicates that the shared decision-making in general produces better results for both companies in the supply chain, and the value of the shared decision-making comes from more effective resource utilization than the dominated case.
최근 폭발적으로 늘어난 인터넷의 사용으로 분산 가상 환경(Distributed Virtual Environments: DVE)에 대한 연구가 활발해지고 있다. 분산 가상 환경은 같은 응용을 사용하는 사용자들의 데이타를 실시간으로 공유하게 하는 공유 인터넷 응용 환경을 제공하는 것을 목적으로 한다. 더 많은 사용자가 동시에 하나의 세션에서 사용을 할수록 공유되는 데이타는 늘어나게 되고, 이에 따라 분산 가상 환경의 사용자의 만족도를 충족시킬 수 있는 서비스 품질을 유지하는 것은 매우 어려운 일이다. 기존의 분산가상 환경에 대한 연구들은 이를 응용 수준의 동기화와 데이타 전송의 문제로서 해결하려는 경우가 많았으며 이는 매우 각각의 응용에서 발생하는 개별적 문제에 대한 해결방법의 제시라는 제한적인 접근이었다. 이에 이 논문에서는 네트워크 중심적인 접근으로 대형 분산 가상 환경의 응용을 쉽게 개발 할 수 있는 새로운 구조로서 GAIA(Giga-objects Architecture for Internet Applications)라는 구조와 이에 따른 프로토콜을 제안하고 시뮬레이션으로 이의 유용성을 증명한다.
Existing tree construction mechanisms are classified into source-based trees and center-based trees. The source-based trees produce a source-rooted tree with a low delay. However, for the applications with multiple senders, the management overheads for routing tables and resource reservations are too high. The center-based trees are easy to implement and manage, but a priori configuration of candidate center nodes is required, and the optimization mature such as tree cost and delay is not considered. In this paper, we propose a new multicast tree building algorithm. The proposal algorithm basically builds a non-center based shared tree. In particular, any center node is not pre-configured. In the purposed algorithm, a multicast node among current tree nodes is suitably assigned to each incoming user: Such a node is selected in a fashion that tree cost and the maximum end-to-end delay on the tree are jointly minimized. The existing and proposed algorithms are compared by experiments. In the simulation results, it is shown that the proposed algorithm approximately provides the cost saving of 30% and the delay saving of 10%, compared to the existing approaches. In conclusion, we see that the cost and delay aspects for multicast trees can be improved at the cost of additional computations.
Coordination between supply chain partners is viewed critical to effective supply chain management. Depending on the bargaining power balance between them, it is determined who will be able to exert more influence in making decisions related with such coordination. We consider two cases of the decision-making structure in the context of a simple supply chain consisting of two players, i.e., (1) the first case in which a supply chain partner dominates the decision-making process and the other passively follows the dominant player's decision, and (2) the other case in which the two players share the decision-making process equally. In this paper, we examine which of the cases is better for the companies and where comes the value of the better case. To answer the research questions, we set up an optimal control theory model and derive an analytical solution. The analysis outcome indicates that the shared decision-making in general produces better results for both companies in the supply chain, and the value of the shared decision-making comes from more effective resource utilization than the dominated case.
According to knowledge-based view, knowledge is an essential strategic resource for a firm to retain sustainable competitive advantage. As knowledge is created and disseminated throughout the firm, the firm can enhance its capability to respond to new and unusual situations. Thus, a lot of companies actively manage their knowledge and intellectual capital. Especially, knowledge management (KM) activities in R&D organizations play a critical role in enhancing R&D performances such as innovation capability. In this regard, this study develops a theoretical model to examine the effects of R&D KM activities on R&D performance. The research model posits KM participation, knowledge management system (KMS) use, and community of practice (CoP) as the main activities of R&D KM. This study proposes that R&D shared knowledge quality and R&D KM satisfaction play a mediating role between R&D KM activities and its performance. The proposed research model was tested by using survey data collected from 248 employees in an R&D department. PLS (partial least squares) was employed for the analysis of the data. The findings of this study showed that R&D KM activities play a significant role in enhancing R&D performance. The findings revealed that R&D shared knowledge quality is not significantly related to R&D performance, while R&D KM satisfaction significantly influences R&D performance. The theoretical and practical implications of the findings were described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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