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802.11기반에서 차별화된 비디오전송에 관한 계층교차 연구
이경준(Kyungjun Lee),서덕영(Dougyoung Suh) 한국멀티미디어학회 2007 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2007 No.1
무선 네트워크의 사용자가 많아짐에 따라 무선 네트워크 사용자에 대해 QoS (Quality of Service)를 보장하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 무선 환경에서 비디오 스트리밍 서비스에 관한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그리나 유선 환경에 비해 간섭과 fading 등과 같은 환경까지 고려해야 하는 무선 환경에서는 QoS를 보장하는 것이 더욱 어렵다. 이러한 무선 환경에서 QoS를 보장해 주기 위해서 에러환경에 적합한 대응이 필요하다. 본 논문에서는 802.11 환경에서 비디오 QoS를 위해 MAC (Medium Acess Control)계층의 정보를 얻어오고 얻어온 MAC 계층의 정보를 통해 실시간으로 비디오전송 시 지연을 최소화시키는 것에 대해 논하고자 한다.
클라우드 스토리지를 최종 저장 장치로 사용하는 인메모리 파일 시스템
이경준(Kyungjun Lee),김지원(Jiwon Kim),류성태(Sungtae Ryu),한환수(Hwansoo Han) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.8
네트워크 기술의 발달에 따라 고속으로 인터넷에 연결 가능한 장치의 수가 증가하면서 언제어디서나 쉽게 접근이 가능한 클라우드 스토리지의 사용량이 증가하고 있다. 대표적인 클라우드 스토리지의 형태 중 하나인 오브젝트 스토리지는 비용이 저렴하고 높은 가용성과 지속성을 보장해주지만, HTTP 기반 인터페이스인 RESTful API로만 데이터에 접근가능하다는 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해소하고자, 기존 POSIX 인터페이스를 지원하며 클라우드 오브젝트 스토리지와 데이터를 주고받을 수 있는 인메모리 파일 시스템을 제안한다. 특히 본 연구의 클라우드 스토리지로 파일을 보내는 플러시 기법은 리눅스 시스템의 스왑 모듈을 활용하여 개발함으로써 기존 애플리케이션들과 높은 호환성을 가지며, 기존 클라우드 스토리지를 사용하는 시스템이 가지는 오버헤드를 최소화하였다. 제안하는 파일 시스템은 S3QL 보다는 약 57% 빠른 쓰기 성능을 보이며, tmpfs와 매우 근접한 읽기 성능을 보인다. As network technology advances, a larger number of devices are connected through the Internet. Recently, cloud storage services are gaining popularity, as they are convenient to access anytime and anywhere. Among cloud storage services, object storage is the representative one due to their characteristics of low cost, high availability, and high durability. One limitation of object storage services is that they can access data on the cloud only through the HTTP-based RESTful APIs. In our work, we resolve this limitation with the in-memory file system which provides a POSIX interface to the file system users and communicates with cloud object storages with RESTful APIs. In particular, our flush mechanism is compatible with existing file systems, as it is based on the swap mechanism of the Linux kernel. Our in-memory file system backed by cloud storage reduces the performance overheads and shows a better performance than S3QL by 57% in write operations. It also shows a comparable performance to tmpfs in read operations.