무선 센서 네트워크에서 데이터 전송은 데이터 중심 라우팅에 기반하여 이루어지기 때문에 공표/신청 통신 패러다임과 부합한다. 공표/신청 패러다임은 공간 분리성, 시간 분리성, 동기화 분리성이라는 세가지 분리 특성을 통해 대규모 애플리케이션 환경을 위한 확장성과 강건성을 제공할 수 있다. 그러나 현존하는 무선 센서 네트워크의 데이터 전송 방안들은 이 분리성들을 완전히 만족하지 못한다. 따라서, 우리는 세가지 분리성을 온전히 만족하기 위한 새로운 데이터 전송 방안인 ARBITER를 제시한다. ARBITER는 독립 네트워크 구조체를 구성하여, 공표자와 신청자 간의 정보 교환이 구조체를 통해 간접적이고 비동기적으로 이루어지도록 한다. ARBITER는 또한 공표자와 신청자가 서로 다른 시기에 연결을 시도하더라도 이를 지원할 수 있도록 구조체가 데이터와 쿼리를 저장하고 서로간의 매핑을 관리한다. 시뮬레이션 결과는 ARBITER가 확장성, 네트워크 강건성, 데이터 신뢰성, 이동성 지원, 그리고 에너지 효율성에서 더 나은 성능을 보인다는 것을 입증한다.
블록체인은 탈중앙화된 방식으로 트랜잭션 제어가 가능하고 투명성, 보안성, 유연성과 같은 장점들로 인해 이미 제조, 금융, 은행, 물류, 의료 산업 영역으로의 도입이 검토되고 있으며, 경제적으로 큰 파급효과를 가져올 것으로 예측되고 있다. 그러나 블록체인은 확장성(Scalability), 탈중앙화(Decentralization), 보안(Security) 특성을 동시에 개선하기는 매우 어려운 3중 딜레마(Trilemma)가 존재한다. 그 중에서 블록체인의 가장 큰 한계는 확장성으로, 지속적으로 크게 증가하는 트랜잭션과 노드의 증가에 대처하기가 매우 어렵다. 블록체인을 확장 가능하게 하려면 기존의 합의 방식을 수정하거나 확장 방식에 영향을 주는 특성 및 네트워크 효율을 향상시켜 더 높은 성능을 달성할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 허가형(Permissioned) 블록체인의 대표적인 합의 알고리즘인 PBFT의 메시지 복잡도인 O(n2)을 O(n)으로 줄이고 확장 구조에 적합한 클러스터 기반의 CBS-PBFT를 제안한다. 그리고 시뮬레이션 실험결과를 통해 타당성을 검증한다.
자율구성 계층구조 에드혹 네트워크(Self-organizing hierarchical ad hoc network, SOHAN)는 편평구조 에드혹 네트워크의 확장성을 향상시키기 위해 설계된 새로운 형태, 즉, 액세스 포인트, 전달 노드, 이동 노드의 3 계층의 애드혹 노드로 구성된 네트워크 구조이다. 본 논문에서는 SOHAN의 자율구성을 위한 토폴로지 탐색과 라우팅 프로토콜을 소개한다. 또한 높은 전송 용량을 갖는 최적의 클러스터 기반 계층구조 토폴로지를 형성하기 위한 링크 품질 및 MAC 지연 시간 기반의 크로스레이어 설계방식의 경로 척도를 제안한다. 토폴로지 탐색 프로토콜은 2.5 계층에서 MAC 주소를 기반으로 동작하는 라우팅 프로토콜을 위한 기본적인 정보를 제공한다. 이 라우팅 프로토콜은 AODV 프로토콜을 기반으로 하며, 계층구조의 장점을 활용하기 위해 토폴로지 탐색 프로토콜과 상호 연동하도록 설계된다. 시뮬레이션을 통해 전송용량, 종단간 지연시간, 패킷 전달률, 제어 오버헤드 관점에서 SOHAN의 우수한 성능과 확장성을 보인다.
Quantization in video coding plays an important role in controlling the bit-rate of compressed video bit-streams. It has been used as an important control means to adjust the amount of bit-streams to at]owed bandwidth of delivery networks and storage. Due to the dependent nature of video coding, dependent quantization has been proposed and applied for MPEG-2 video coding to better maintain the quality of reconstructed frame for given constraints of target bit-rate. Since Scalable Video Coding (SVC) being currently standardized exhibits highly dependent coding nature not only between frames but also lower and higher scalability layers where the dependent quantization can be effectively applied, in this paper, we propose a dependent quantization scheme for SVC and compare its performance in visual qualities and bit-rates with the current JSVM reference software for SVC. The proposed technique exploits the frame dependences within each GOP of SVC scalability layers to formulate dependent quantization. We utilize Lagrange optimization, which is widely accepted in R-D (rate-distortion) based optimization, and construct trellis graph to find the optimal cost path in the trellis by minimizing the R-D cost. The optimal cost path in the trellis graph is the optimal set of quantization parameters (QP) for frames within a GOP. In order to reduce the complexity, we employ pruning procedure using monotonicity property in the trellis optimization and cut the frame dependency into one GOP to decrease dependency depth. The optimal Lagrange multiplier that is used for SVC is equal to H.264/AVC which is also used in the mode prediction of the JSVM reference software. The experimental result shows that the dependent quantization outperforms the current JSVM reference software encoder which actually takes a linear increasing QP in temporal scalability layers. The superiority of the dependent quantization is achieved up to 1.25 dB increment in PSNR values and 20% bits saving for the enhancement layer of SVC.
최근 인터넷 뱅킹, 전자결제, 전자상거래, 홈쇼핑, 증권 거래, 민원 업무 등 미션 크리티컬한 비즈니스가 증가함에 따라 무정지 서비스에 대한 요구가 높아지면서, 기존의 단일 데이터베이스에서 클러스터링, 이중화 기법 등에 관한 고가용성 기법에 관한 연구가 증가하고 있다. ALTIBASE$^{TM}$ Log Analyzer(이하 ALA)는 이중화 기법과는 별개로 Active Log를 기반으로 API를 제공하여, 이기종 또는 동일 기종간의 통신 및 확장성을 제공한다. 본 논문에서는 ALA를 사용하여 고가용성과 고확장성, 실시간 동기화 기능을 모두 만족시킬 수 있는 데이터베이스 시스템의 설계를 제시하고 ALA에 대한 성능평가를 하였다.
본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터(Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. TranSend는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버로 제안된 것이나 시스템적인(Systematic) 방법으로 확장성을 보장하지 못하고 모듈간의 불필요한 통신구조로 인해 복잡하다는 단점을 가진다. 본 연구자들은 기존 연구에서 시스템적인 방법으로 확장성을 보장하는 CD-A라는 구조를 제안하였으나 이 역시 모듈간의 부분적으로 불필요한 통신 구조를 가진다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 확장성과 단순한 구조를 가지는 클러스터링 기반의 통합형 무선 인터넷 프록시 서버를 제안한다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 TranSend 시스템과 CD-A 시스템에 비해 각각 196%, 40%의 성능 향상을 보였다.
The rise of the Internet of Things (IoT) devices have greatly influenced many industries and one of them is healthcare where wearable devices started to track all your daily activities for better health monitoring accuracy and even down to tracking daily food intake in some cases. With the amounts of data that are being tracked and shared between from these devices, questions were raised on how to uphold user's data privacy when data is shared between these IoT devices and third party. With the blockchain platforms started to mature since its inception, the technology can be implemented according to a variety of use case scenarios. In this paper, we present a system architecture based on the healthcare system and IoT network by leveraging on multiple blockchain networks as the medium in between that should enable users to have direct authority on data accessibility of their shared data. We provide proof of concept implementation and highlight the results from our testing to show how the efficiency and scalability of the healthcare system improved without having a significant impact on the performance of the Electronic Medical Record (EMR) that mostly affected by the previous solution since these solutions directly connected to a public blockchain network and which resulted in significant delays and high cost of operation when a large amount of data or complicated functions are involved.
근접 빈발 패턴 마이닝은 향상된 효율성을 위해 정확한 패턴보다 허용되는 범위 안에서 근접 빈발 패턴을 마이닝한다. 데이터베이스의 크기가 증대함에 따라 거대한 데이터베이스를 처리하기 위해서 더 빠른 마이닝 기법이 필요하게 되고 있다. 또한, 노이지나 데이터의 다양성 때문에 패턴을 마이닝 하는 것에 대한 정확한 결과를 찾기가 더 어렵다. 이러한 경우들에 대해, 근접 빈발 패턴 마이닝을 함으로 실행시간, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 더 효율적인 마이닝을 수행할 수 있다. 이 논문에서는 확률 기법에 근간한 근접 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고 척도가 되는 확률 기법에 기반한 근접 패턴 마이닝 알고리즘에 대해 성능 평가를 한다. 최종적으로 성능의 향상을 위해 테스트 결과를 분석한다.
Park, Min;Lee, Daewoo;Park, Dong-Gun;JungLok yu;Maeng, Seung-Ryoul
한국정보과학회:학술대회논문집
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한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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pp.16-18
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2004
Single system image(SSI) have been the mainstay high-performance computing for many years. SSI requires the integration and aggregation of all types of resources in a cluster to present a single interface to users. In this paper, we describe a cluster computing architecture with the concept of single process space(SPS) where all processes share a uniform process identification scheme. With SPS, a process on any node can create child process on the same or different node or communicate with any other process on a remote node, as if they are on a single node. For this purpose, SPS is built with the support of unique cluster-wide pid, signal forwarding, and remote fork. We propose a novel design of SPS cluster which addresses the scalability and flexibility problem of traditional clusterwidely unique pid implementation by using blocked pid assignment. We have implemented this new design of SPS cluster, and we demonstrate its performance by comparing it to Beowulf distributed process space. Benchmark performance results show that our design of SPS cluster realized both scalability and flexibility that are essential to building SPS cluster.
근래의 무선망 및 인터넷의 초고속화에 따라 풍부한 멀티미디어에 대한 사용자의 요구가 증대되고 있으며, 이동 통신의 활성화 및 DMB(Digital Media Broadcasting)와 같은 통방융합 서비스의 등장으로 여러 네트워크 망을 통해 다양한 성능을 가진 단말로의 멀티미디어 서비스가 이루어지고 있다. 이러한 환경 변화에 따라 비트율을 줄이기 위한 비디오 압축 부호화 기술뿐만 아니라 시변의 전송 조건, 전송망 특성, 다양한 단말 성능, 사용자 선호도 등에 대한 비디오의 적응 기술에 관심이 모아졌으며, 그 결과 ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group) 및 ITU-T VCEG(Video Coding Experts Group)의 JVT(Joint Video Team)에서는 비디오 부호화의 스케일러빌러티(scalbility)를 제공하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 진행하였다. 본 논문에서는 공간/시간/화질적 스케일러빌러티를 지원하기 위한 SVC의 대표적 표준 기술들에 대해 설명하고, 기존의 단일 계층(single layer) 부호화 방식과 비교하여 SVC의 부가 비트 요구량 및 부호화 효율에 대해 성능 평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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