최근 ITU-T에서는 고속 데이터 응용을 위해 새로운 ATC (ATM Transfer Capability)로 크래딧 기반의 흐름 제어를 사용하는 CT (Controlled Transfer) 서비스가 고려되고 있다. 본 논문에서는 크래딧 기반 흐름 제어에서 단점으로 지적되는 버퍼 요구량을 줄이기 위해 적용되고 있는 동적 버퍼 할당 방식들의 성능을 분석하고, 새로운 동적 버퍼 할당 방식을 제안하였다. 그리고, 시뮬레이션을 통하여 기존의 대표적인 동적 버퍼 할당 방식인 FCVC (Flow Controlled Virtual Channels)의 동적 할당 방식과 ZQFC (Zero Queueing Flow Control) 방식 및 제안된 방식의 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 동적 버퍼 할당 방식은 망의 부하 정도에 따라 할당 버퍼량의 증감량을 조절하여 빠르게 망 상황의 변화에 대처하여 VC들 사이의 대역폭 사용의 공평성, 스위치의 큐 길이 및 링크 이용 효율면에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
자기유사성 TCP 네트워크에서 양방향 트래픽 경로를 통해 동일한 종단 노드 쌍 사이에 전송하는 무선네트워크에서 TCP 성능을 높이는 것이 중요하다. 무선링크에서 두개 또는 그이상의 TCP 연결로부터 생긴 트래픽 제약 패턴 사항을 MPEC 비디오 제어에 다중시간 간격 혼잡제어로 적용한다. TCP 업데이트 변수로 TCP를 확장하여 함수 호출 형태로도 수행하고, 또 RTT가 결정한 피드백 루프의 한계를 넘어서는 정보의 형태로 조정하는 LTS 모듈과 TCP를 연계시키는 방법을 연구한다. TCP 처리율에서 LTS 구성요소 없는 TCP 처리율의 비율을 비교 측정하여 메타컨트롤에 의해 공정성을 입증하고, RTT가 증가하면 피드백에 전달하는 혼잡제어 연결의 수가 증가되어 성능이 개선됨을 나타낸다.
현재 군 지휘통제를 위한 통신용도로 전술정보통신망 TICN이 개발되어 양산 및 보급중이나, 3.5세대 이동통신기술인 WiBro를 기반으로 하고 있어 실제 운용상황에서 기술적 한계가 드러나고 있다. 이에 따라 통신 가시선 확보 어려움 및 신속한 통신망 구성 제한과 같은 기술적 한계를 극복하기 위한 대안으로 드론형 기지국 플랫폼이 주목받고 있다. 본 연구에서는 밀리미터파 대역 중 셀룰러 통신용도로 가장 적합하다고 판단되는 28GHz 대역에서 드론형 기지국 운용을 구현한 시뮬레이션 성능평가를 수행하였다. 구체적으로는 다중 셀 토폴로지 상에서 주파수 재사용 및 스케줄링과 같은 무선자원 운용방안에 따른 기지국 전송률 및 단말 간 전송률 공정성의 변화양상을 분석하였고, 이를 통해 드론형 기지국 운용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.
덤벨은 조금 확장시키면 거의 모든 종류의 네트워크 실험에서 사용할 수 있는 가장 기본적인 토폴로지이다. 전송 제어 프로토콜인 TCP는 네트워크와 기지국 사이의 연결을 위해 사용되는 기본적인 프로토콜이다. TCP의 주요 목표는 기본적인 통신을 위하여 다른 애플리케이션에 서비스와 경로를 제공하는 것이다. 이로 인해 TCP는 통신 매체를 통해 많은 양의 데이터를 전송해야하기 때문에 심각한 혼잡 문제를 야기한다. 혼잡 문제를 계산하기 위해 다른 종류의 pre-cure 솔루션인 LBV와 DBV가 개발되었다. LBV은 만일 패킷들이 삭제되기 시작한다면, TCP 프로토콜을 통해 전달 될 예정인 데이터를 추적한다. 그때 TCP CUBIC은 그 손실을 알리기 위하여 LBV를 사용한다. 마찬가지로 DBV는 ACK 데이터가 그 설정된 데이터 속도 시간보다 지연되었을 때 사용되는 승인절차로 동작한다. TCP COMPOUND/VAGAS가 DBV의 예이다. 많은 알고리즘이 다른 TCP 변형에서 혼잡을 제어하기 위해 제안되었지만, 데이터 패킷들의 손실을 완전히 조절하지 못하였다. 이 논문에서, 혼잡 제어 알고리즘을 구현하였으며 그 결과를 덤벨 토폴로지를 사용하여 분석하였다. 그것은 일반적으로 TCP 트래픽을 분석하는 데 사용한다. 처리량의 공정성은 네트워크 시뮬레이터 (NS-2)를 사용하여 다른 TCP 변형에서 평가하였다.
실시간 데이터베이스 시스템의 트랜잭션은 마감시간과 같은 시간 제약조건을 갖는다. 따라서 트랜잭션은 마감시간 내에 완료되어야 하며 동시에 데이터 일관성 제약조건을 만족해야 한다. 빠른 평균 응답시간 제공을 목표로 하는 기존 데이터베이스 시스템과 달리 실시간 데이터베이스 시스템은 트랜잭션의 마감시간 초과 비율과 마감시간을 초과한 트랜잭션에 의해 발생되는 비용에 의해 평가된다. 따라서 실시간 트랜잭션은 공정성과 시스템 처리율의 저하를 발생시킨다 하더라도 트랜잭션의 중요도 및 마감시간에 따라 스케줄링 되어야 하고, 항상 높은 우선 순위 트랜잭션의 선행 처리가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 기존 실시간 스케줄링 알고리즘들이 갖는 문제점을 개선시킬 수 있는 새로운 스케줄링 알고리즘(Multi-level EFDF)과 펌, 소프트 실시간 트랜잭션온 고려한 병행실행제어 알고리즘(2PL-FT)을 제안한다. 또한 성능평가를 통해 2PL-FT와 AVCC방법에 대한 트랜잭션의 재시작 비율 및 마감시간 초과 비율을 비교한다. 이 실험들을 통해 제안하는2PL-FT알고리즘이 기존에 제안된 방법들보다 더 우수함을 보인다.
이중 연결 네트워크(Dual Connectivity Network)는 소몰 셀 기지국(SBS: Smallcell Base Station)의 제한된 자원 문제와 간섭 문제를 완화하기 위해 스몰 셀 기지국과 매크로 셀 기지국(MBS: Macrocell Base Station)이 협력하여 서비스를 지원하는 기술이다. 하지만 이중 연결 네트워크 역시 한정된 자원을 분배해주는 기술이기 때문에 자원 할당 방식은 매우 중요한 문제이다. 그래서 본 논문에서는 이중 연결 네트워크에서 효율적이고 공정한 자원할당을 위해 일반화된 강한 포부 협상 해법(GTABS: Generalizing Tempered Aspiration Bargaining Solution)과 굽타 리빈 협상 해법(GLBS:Gupta and Livne Bargaining Solution)을 이용한 두 단계 자원 분배 알고리즘을 제안한다. 단계 자원 분배 알고리즘은 다음과 같다. 첫 번째 단계인 그룹 자원 분배 알고리즘에서는 GTABS를 이용하여 각 기지국의 무선 자원을 실시간 그룹과 비 실시간 그룹에게 효율적으로 할당한다. 두 번째 단계인 사용자 자원 분배 알고리즘에서는 GLBS를 이용하여 각 그룹으로 나누어진 자원을 각 그룹의 사용자들에게 최적으로 할당한다. 이러한 두 단계 자원 분배 방식은 5G 무선 자원을 최적으로 할당하여 네트워크 시스템 성능 최대화와 사용자 만족도를 동시에 보장한다. 마지막으로 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안된 방식이 서비스 요청 증가에 따라 전체 시스템 처리량, 공정성, 통신 장애율 측면에서 비교 방식들 보다 모두 10% 이상의 효율성을 입증했다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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