멀티미디어 스트리밍 서비스의 증가는 인터넷 컨텐츠의 새로운 국면으로 나타나고 있다. 특히, 무선이동통신망에서 증가하는 멀티미디어 응용에 대한 QoS 제공은 무엇보다 중요하다. 멀티미디어 스트림은 일반적으로 인터넷과 무선망의 유실 특성, 지연, 프로토콜 오버헤드로 인해 높은 초기 지연시간을 가진다. 서비스 제공자는 클라이언트 가까이에 있는 프락시에서 자주 액세스 되어지는 멀티미디어 스트림의 초기 세그먼트를 캐슁함으로써 성능을 향상 시킬 수 있다. 프락시는 서버로부터 스트림의 나머지 부분을 요구함과 동시에 클라이언트에 전송을 시작할 수 있다. 본 논문에서는 캐슁 프락시의 성능을 향상시키기 위해 트래픽 기반 캐슁 기법(TSLRU)을 제안한다 TSLRU는 트래픽을 세 종류로 분류하여 캐슁하며, 교체 대상 결정 시 여러 요소(traffic types, recency, frequency, object size)를 반영함으로 써 캐슁 프락시의 성능을 향상 시킨다. 모의실험에서 캐슁 알고리즘은 byte hit rate과 startup latency에서 높은 성능을 보였다.
연속미디어 데이터를 인터넷을 통해 서비스하기 위해서는 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답시간 지연 등의 문제를 해결하여야 한다. 본 논문에서는 연속미디어 프록시 캐쉬에서 데이터를 관리하는 PPC(Popularity-based Prefix Caching) 기법을 제안한다. 사용자 접근 패턴을 반영하는 PPC 기법은 객체들의 앞부분 데이터를 그 객체의 인기에 비례하여 캐슁함으로써 사용자에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 활용하고자 한다. 연속미디어에 대한 사용자 접근의 특성이 이산미디어와는 상이하다는 점을 고려하여, 연속미디어의 인기도를 더욱 정확하게 나타내기 위해서 각 연속미디어에 대한 사용자의 재생 데이터 양과 접근의 최근성을 반영하는 인기도를 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD 서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의 실험을 수행하였다. 그 결과, PPC 기법은 BHR, 초기 지연 시간, 재배치의 측면에서 기존의 LRU, LFU 캐슁 기법들에 비하여 성능이 향상되었고, 특히, 초기 지연시간과 재배치 오버 헤드의 감소 측면에서 매우 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 리드-솔로몬(Reed-Solomon) 복호기를 위한 새로운 E-DCME(enhanced degree computationless modified Euclid's) 알고리즘 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 E-DCME 알고리즘은 새로운 초기 조건을 사용하여 기존 수정 유클리드 알고리즘 및 DCME 알고리즘에 비해 $T_{mult}+T_{add}+T_{mux}$의 짧은 최대 전달 지연(critical path delay)를 갖는다. 시스톨릭 에레이(systolic array)를 이용한 제안하는 구조는 키 방정식(key equation) 연산을 위해서 초기 지연 없이 2t-1 클록 사이클만을 필요로 하여 고속의 키 방정식 연산이 가능하다. 또한, 기존 DCME 알고리즘에 비해 사용하는 기본 셀의 개수가 적어 하드웨어 복잡도가 낮다. 전체 3t 개의 기본 셀(basic cell)을 사용하는 E-DCME 구조는 오직 하나의 PE(processing element)를 사용하므로 규칙성(regularity) 및 비례성(scalability)을 갖는다. $0.18{\mu}m$ 삼성 라이브러리를 사용하여 논리합성을 수행한 결과 E-DCME 구조는 18,000개의 게이트로 구성된다.
본 논문은 리프팅 스킴(lifting scheme)의 분할 방법을 개선하여 고속 병렬 처리가 가능한 2차원 DWT(Discrete Wavelet Transform) 하드웨어 구조를 제안한다. 2차원 DWT 변환은 2차원 입력 데이터 전체에 대하여 연산이 수행되고 순차적으로 2차원 처리가 됨에 따라서 초기 및 전체 지연시간(latency)이 많이 걸린다. 본 논문에서는 처리속도와 지연 시간을 향상시키기 위해 개선된 분할 방법과 새로운 자원 공유 하드웨어 구조를 제안한다. 상호 연관성이 없는 데이터들을 4 개의 데이터 집합으로 분할하여 병렬 처리에 적합하도록 새로운 분할 방법을 제안하였다. 병렬처리 하드웨어 구조는 하드웨어의 자원 공유가 가능하도록 하기 위해 필터연산의 중간 값을 메모리에 저장할 수 있는 파이프라인 구조를 갖도록 설계하였다. 제안된 구조를 효율적으로 동작시킬 수 있도록 하드웨어 자원의 공유를 스케쥴링하여 초기지연과 전체지연 시간을 줄였다. 제안하는 구조는 기존의 병렬 처리 구조에 비해 초기 지연 및 전체 지연 시간을 각각 50%와 66%감소시키는 결과를 얻을 수 있었다.
주문형 교육 시스템(EOD)에서 스케쥴링 기법은 시스템의 효율을 높이고, 한번의 디스크 검색으로 여러 학습자들의 요구를 만족시키도록 설계되어야 한다. 이에 본 논문에서는 학습자 시스템의 자원을 활용함으로 서버의 디스크 입출력과 버퍼 소비를 줄이는 스케쥴링 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 스케쥴링 기법은 모든 서비스를 서버가 제공하는 것이 아니라 해당 자료를 저장하고 있는 학습자 시스템으로 하여금 서비스하도록 한다. 그럼으로써 학습자들의 초기지연시간 단축을 가져오고 서버의 처리량이 증가하게 된다. 본 논문에서 제안한 기법과 기존의 기법의 성능을 시뮬레이션으로 비교한 결과 제안한 기법이 효율적인 성능을 나타냈다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3208-3229
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2017
Rectification is an essential procedure for simplifying the disparity extraction of stereo matching algorithms by removing vertical mismatches between left and right images. To support real-time stereo matching, studies have introduced several look-up table (LUT)- and computational logic (CL)-based rectification approaches. However, to support high-resolution images, the LUT-based approach requires considerable memory resources, and the CL-based approach requires numerous hardware resources for its circuit implementation. Thus, this paper proposes a multi-level accumulation-based rectification method as a simple CL-based method and its circuit implementation. The proposed method, which includes distortion correction, reduces addition operations by 29%, and removes multiplication operations by replacing the complex matrix computations and high-degree polynomial calculations of the conventional rectification with simple multi-level accumulations. The proposed rectification circuit can rectify $1,280{\times}720$ stereo images at a frame rate of 135 fps at a clock frequency of 125 MHz. Because the circuit is fully pipelined, it continuously generates a pair of left and right rectified pixels every cycle after 13-cycle latency plus initial image buffering time. Experimental results show that the proposed method requires significantly fewer hardware resources than the conventional method while the differences between the results of the proposed and conventional full rectifications are negligible.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.651-669
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2013
In this paper, we study a novel routing algorithm based on load balancing for multi-channel wireless mesh networks. In order to increase the network capacity and reduce the interference of transmission streams and the communication delay, on the basis of weighted cumulative expected transmission time (WCETT) routing metric this paper proposes an improved routing metric based on load balancing and channel interference (LBI_WCETT), which considers the channel interference, channel diversity, link load and the latency brought by channel switching. Meanwhile, in order to utilize the multi-channel strategy efficiently in wireless mesh networks, a new channel allocation algorithm is proposed. This channel allocation algorithm utilizes the conflict graph model and considers the initial link load estimation and the potential interference of the link to assign a channel for each link in the wireless mesh network. It also utilizes the channel utilization percentage of the virtual link in its interference range as the channel selection standard. Simulation results show that the LBI_WCETT routing metric can help increase the network capacity effectively, reduce the average end to end delay, and improve the network performance.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
최근 그래픽 프로세서, 멀티미디어 프로세서, 음성처리 프로세서 등에서 부동소수점이 주로 사용된다. C, Java 등 고급언어에서는 단정도실수와 배정도실수를 사용하고 있다. 본 논문에서는 32 비트 곱셈기를 사용하여 배정도실수의 역수를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 배정도 실수 가수를 상위 부분과 하위 부분으로 나누고, 상위 부분의 역수를 뉴턴-랍손 알고리즘으로 계산한다. 그리고 이를 초기값으로 하여 배정도실수의 역수를 계산한다. 제안한 알고리즘은 입력값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블에서 평균 곱셈 횟수를 계산한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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