KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4977-4996
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2016
The existence of excessively large and too filled network buffers, known as bufferbloat, has recently gained attention as a major performance problem for delay-sensitive applications. Researchers have made three types of suggestions to solve the bufferbloat problem. One is End to End (E2E) congestion control, second is deployment of Active Queue Management (AQM) techniques and third is the combination of above two. However, these solutions either seem impractical or could not obtain good bandwidth utilization. In this paper, we propose a Transmission Control Protocol(TCP)delayed window update mechanism which uses a congestion detection approach to predict the congestion level of networks. When detecting the network congestion is coming, a delayed window update control strategy is adopted to maintain good protocol performance. If the network is non-congested, the mechanism stops work and congestion window is updated based on the original protocol. The simulation experiments are conducted on both high bandwidth and long delay scenario and low bandwidth and short delay scenario. Experiment results show that TCP delayed window update mechanism can effectively improve the performance of the original protocol, decreasing packet losses and queuing delay while guaranteeing transmission efficiency of the whole network. In addition, it can perform good fairness and TCP friendliness.
In modern warfare, securing time for preemptive response is recognized as an important factor of victory. The naval combat system, the core of naval forces, also strives to increase the effectiveness of engagement by improving its real-time information processing capabilities. As part of that, it is considered to use the TPR-tree in the naval combat system's target indexing because spatio-temporal searches can be performed quickly even as the number of target information increases. However, because the TPR-tree is slow to process updates, there is a limitation to handling frequent updates. In this paper, we present a method for improving the update performance of TPR-tree by applying the bottom-up update scheme, previously proposed for R-tree, to the TPR-tree. In particular, we analyze the causes of overlaps occurring when applying the bottom-up updates and propose ways to limit the MBR expansion to solve it. Our experimental results show that the proposed technique improves the update performance of TPR-tree from 3.5 times to 12 times while maintaining search performance.
Statistical process control (SPC) is an important technique for monitoring and managing the manufacturing process. In spite of its easiness and effectiveness, some problematic sides of application exist such that the SPC techniques are hardly reflect the changes of the process conditions. Especially, update of control limits at the right time plays an important role in acquiring a reasonable performance of control charts. Therefore, we propose the control chart performance evaluation index (CPEI) based on count data model to monitor and manage the performance of control charts. The CPEI could indicate the degree of control chart performance and be helpful to detect the proper update cycle of control limits in real time. Experiments using real manufacturing data show that the proper update intervals are made by proposed method.
유비쿼터스 센서 네트워크 관련 기술의 급속한 발전으로 센서가 여러 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 일반적으로, 유비쿼터스 센서 네트워크에서 각 센서 노드로부터 센싱되는 데이타는 검색의 효율성을 위해 중앙 서버에 저장된다. 이러한 환경에서 센싱된 데이타의 갱신 비용을 줄이기 위한 갱신지연 등으로 인해 중앙 서버에 불확실한 데이타가 저장되며, 이로 인해 질의 처리 시 잘못된 결과를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크에서 불확실한 데이타 처리 방법에 대해서 살펴보고, 불확실한 데이타를 효율적으로 처리하기 위한 인덱스를 제시한다. 이 인덱스는 불확실한 데이타가 실제 존재할 가능성이 있는 영역인 불확실성 영역 내에서 갱신을 지연시킴으로써 갱신 비용을 감소시킨다. 특히, 갱신 지연은 특정 갱신 영역 내에서만 수행되도록 제한함으로써 갱신 지연으로 인해 검색의 정확성이 감소되는 문제를 해결한다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 이 인덱스의 성능을 분석하여 우수성을 입증한다.
서비스의 품질(QoS : quality of service) 보장 지원을 위해 라우터는 망 구성 정보 외에 링크 상태 정보를 기반으로 라우팅 경로를 설정한다. 따라서 라우터가 정확한 링크 상태를 파악하는 것은 최적의 라우팅 경로를 설정하는 데 있어 매우 중요하다. 그러나 라우터가 링크 상태 정보를 다른 라우터에게 알리기 위해 링크 상태 업데이트 메시지를 필요 이상으로 전송 할 경우, 이들 메시지의 생성, 처리, 전달 등에 의한 라우터 시스템 자원의 낭비에 기인한 성능 저하가 야기되며, 이와는 반대로 링크 상태 정보가 적절한 때에 업데이트 되지 않는 경우, 실제 수용 가능한 서비스 요구가 거절될 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 메시지를 줄이면서 라우팅 성능을 향상 시키는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 기존의 알고리즘과 비교해 성능 개선의 정도를 평가하였다.
본 논문에서는 기존의 주기적 링크 상태 갱신 기법의 장점인 링크 상태 갱신(Link State Update : LSU) 메시지 수 제어 기능과 적응형 링크 상태 갱신 기법의 장점인 라우팅 성능을 가지는 하이브리드 링크 상태 갱신 기법(Hybrid LSU)을 제안한다. Hybrid LSU 기법은 네트워크 트래픽 정보를 기반으로 임계값이 변하는 적응형 링크 상태 갱신 기법을 가지고 있으며 플로우의 요구 대역폭 정보를 통해 LSU 메시지 전송 중요도를 판단하고 단위 시간 당 업데이트 비율에 따라 LSU 메시지 전송 여부를 판단하여 LSU 메시지 수를 제어할 수 있는 메커니즘을 포함한다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 기법과 본 논문에서 제안하는 Hybrid LSU 기법을 MCI 네트워크상에서 라우팅 블록율과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수 등을 성능 평가 항목으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과 트래픽 부하가 높아질수록 라우팅 블록율 성능은 그대로 유지하면서 평균 LSU 메시지의 개수를 기존의 적응적 링크 상태 갱신 기법에 비해 10% 정도 줄일 수 있었고 이를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 실체화된 공간뷰의 일관성 유지를 위하여 뷰 유도관련성을 이용한 두 가지 방법인 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법에 대하여 실험 평가한다. 이 실험 결과, 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법을 값 복사 실체화 방법과 식별자 유지 실체화 방법과 비교할 때, 공간뷰 객체에 대한 변경 시간이 거의 차이가 나지 않는다. 그리고 공간뷰에 대한 질의 수행 실험 결과, 값 복사 실체화가 식별자 유지 실체화보다 질의 수행 시간이 훨씬 빠르다. 결론적으로 실체화와 점진적 변경에 따른 성능 평가를 고려해 볼 때, 전체적으로 식별자 유지 실체화보다 값 복사 실체화를 기반으로 뷰 유도관련성을 이용한 점진적 변경 방법이 가장 바람직하다.
분산 데이터베이스에서 사본을 복제하는 것은 성능, 가용성, 자치성 향상을 위한 것이다. 그러나 일관성을 엄격하게 적용하는 것은 실제 시스템에서 매우 어렵다. 본 논문에서는 지연 갱신 전파로 일관성을 완화하고. 즉시 갱신 전파로 그룹 갱신을 허용하는 혼합 프로토콜을 제시한다. 이 프로토콜은 그룹 갱신의 일관성을 위하여 사본들의 버전번호를 관리하고, 지연 갱신 트랜잭션의 직렬성을 위하여 반순서화한 사본 스패닝 트리를 생성한다. 비동기 갱신과 동기 갱신 기법을 혼합하여 약한 일관성을 유지한다. 성능 분석에 관한 연구는 향후 연구로 한다.
본 논문에서는 복제본을 갱신할 때 동시성을 유지하기 위해 발생하는 질의 전달비용을 최적화하는 갱신 전파 기법을 제안한다. 그리드 데이터베이스에서는 일반적으로 데이터를 처리 성능과 가용성 향상을 위해 서로 다른 위치에 복제하여 저장한다. 복제본이 수정되는 경우 다른 복제본으로 최신 데이터를 전송하고 반영하는 갱신 전파 과정이 수행된다. 갱신 전파 과정은 질의 전파와 로그 전파 기법으로 구분된다. 그러나 각각의 기법은 갱신 질의의 특성 및 환경에 따라 전송비용이 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제의 해결을 위해 제안 기법은 기존의 두 가지 갱신 전파 기법의 비용 모델을 정의하였으며, 이를 통해 갱신 질의의 적용 환경에 따라 나타날 수 있는 세 가지 클래스를 얻는다. 또한 각각의 클래스에 따라 산출되는 비용 모델을 기준으로 최적의 갱신 전파 기법을 선택할 수 있는 갱신 전파 기법을 설계한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 질의의 특성과 환경이 변화되는 환경에서 최소의 전송비용으로 최적의 성능을 유지함을 보인다.
In this paper, an algorithm to update a codebook using a neural network in consecutive images, is proposed. With the Kohonen's self-organizing feature map, we adopt the iterative technique to update a centroid of each cluster instead of the unsupervised learning technique. Because the performance of this neural model is comparable to that of the LBG algorithm, it is possible to update the codebooks of consecutive frames sequentially in TV and to realize the hardwadre on the real-time implementation basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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