선박 백본 네트워크의 논리 토폴로지 재구성 기법

탁성우,Tak, Sung-Woo 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.5

본 논문에서는 연속적인 트래픽 요구 변화에 대처할 수 있는 선박 백본 네트워크의 논리 토폴로지 재구성 방안을 연구하였다. 제안한 기법은 트래픽 포워딩 경로의 변경을 최소화하며, 동시에 트래픽 포워딩 경로의 평균 홉 수를 최소화하여 선박 백본 네트워크의 성능을 향상시킨다. 제안한 재구성 기법의 성능 분석을 수행한 결과, 연속적인 재구성 처리 과정에서 우수한 성능을 보여 주었다. This paper studies a series of logical topology reconfiguration processes corresponding to a series of traffic demand changes in a ship backbone network. The proposed reconfiguration technique is to minimize costly changes of traffic forwarding paths and minimize the average hop distance of traffic forwarding paths in terms of ship backbone network performance simultaneously. Performance evaluation is conducted to illustrate the efficiency of the proposed reconfiguration technique. It shows that the proposed reconfiguration technique yields efficient performance in the entire series of reconfiguration processes.

모바일 기기에서 이상치 데이터 처리 정책에 따른 배터리 잔여 시간 예측 기법의 평가

탁성우 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.7

The distribution patterns of battery usage time data per battery level are able to affect the performance of estimating battery remaining time in mobile devices. Outliers may mainly affect the estimation performance of statistical regression methods. In this paper, we propose a software framework that detects and processes outliers to improve the estimation performance of statistical regression methods. The proposed framework first detects outliers that degrade the estimation performance. The proposed framework replaces outliers with smoothed data. The difference between an outlier and its replaced data will be properly distributed into individual data. Finally, individual data are reinforced to improve the estimation performance. The numerical results obtained by experimenting the proposed framework confirmed that it yielded good performance of estimating battery remaining time. 모바일 기기 배터리의 잔여 시간 예측은 배터리 잔량별 사용 시간 데이터의 분포 특성에 영향을 받는다. 특히 이상치 데이터가 존재하는 경우, 통계적 회귀 기법의 예측 성능을 왜곡시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 통계적 회귀 기법의 예측 성능 향상을 위해 이상치 데이터를 탐지 및 처리하는 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크는 먼저 배터리 잔여 시간 예측에 영향을 주는 이상치 데이터를 탐지한다. 탐지된 이상치 데이터는 평활 과정을 통해 새로운 값으로 치환된 후, 이상치 데이터와 치환된 데이터 간의 차이를 개별 데이터에 분배한다. 마지막으로 개별 데이터를 재강화하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 제안한 프레임워크의 성능 분석을 수행한 결과, 배터리 잔여 시간의 예측 성능이 향상됨을 확인하였다.

k-최단 분리 경로 배정을 적용한 장애 복구형 선박 백본 네트워크의 성능 평가

탁성우,Tak, Sung-Woo 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.4

장애 복구형 백본 네트워크에서 경로의 짧은 거리 및 빠른 전파 지연시간은 주 경로와 백업 경로의 설정시 활용될 수 있는 중요한 성능 인자이기에 이에 $k$-최단 분리 경로 개념은 이러한 백본 네트워크 환경에서 매우 중요하게 고려된다. 이에 본 논문에서는 선박 장비 간의 중복 메시지 전송 기능을 명세하는 IEC61162-410 표준이 적용된 장애 복구형 선박 백본 네트워크에서 $k$-최단 분리 경로 개념의 적합성을 비교 평가하였다. 성능 평가는 링크 용량, 주경로 및 백업 경로의 홉 및 거리, 트래픽 흐름의 균등 분포, 백업 경로의 장애 복구 시간, 그리고 물리 네트워크 토폴로지의 연결성 측면에서 수행되었다. The concept of $k$-shortest disjoint paths is considered important because the establishment of primary and backup forwarding paths exploiting shorter distance and faster propagation time is a dominant consideration for the design of a survivable backbone network. Therefore, we need to evaluate how well the concept of $k$-shortest disjoint paths is exploited for the design of a survivable ship backbone network considering the international standard related to ship backbone networks, the IEC61162-410 standard specifying how to manage redundant message transmissions among ship devices. Performance evaluations are conducted in terms of following objective goals: link capacity, hop and distance of primary and backup paths, even distribution of traffic flows, restoration time of backup forwarding paths, and physical network topology connectivity.

생존 가능한 선박 백본 네트워크 설계에 관한 연구

탁성우,김혜진,김희겸,김태훈,박준희,이광일,Tak, Sung-Woo,Kim, Hye-Jin,Kim, Hee-Kyum,Kim, Tae-Hoon,Park, Jun-Hee,Lee, Kwang-Il 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.7

This paper proposes a design technique of a survivable ship backbone network, which describes a near optimal configuration scheme of physical and logical topologies of which the survivable ship backbone network consists. We first analyze and present an efficient architecture of a survivable ship backbone network consisting of redundant links and ship devices with dual communication interfaces. Then, we present an integer linear programming-based configuration scheme of a physical topology with regard to the proposed ship backbone network architecture. Finally, we present a metaheuristic-based configuration scheme of a logical topology, underlying the physical topology. 본 논문에서는 생존 가능한 선박 백본 네트워크의 설계 기법을 제안하였다. 제안한 설계 기법에서 선박 백본 네트워크의 토폴로지를 근사 최적으로 구성하기 위하여 먼저 선박 장치의 통신 인터페이스와 링크가 이중화로 구성된 선박 백본 네트워크의 효율적인 구조를 분석 및 제안하였다. 그리고 제안한 선박 백본 네트워크의 구조를 고려한 정수선형계획법 기반 물리 토폴로지의 구성 방안을 제안하였다. 마지막으로 메타 휴리스틱 기법을 적용하여 물리 토폴로지 계층 위에서 형성되는 논리 토폴로지의 구성 방안을 제안하였다.

안드로이드 CPU 거버너의 전력 소비 및 실시간 성능 평가

탁성우,Tak, Sungwoo 한국정보통신학회 2016 한국정보통신학회논문지 Vol.20 No.12

안드로이드 CPU 거버너는 CPU 주파수를 낮추어 CPU 공급 전압을 감소시키는 DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) 기반 전력 관리 기법을 사용한다. 그러나 CPU 주파수의 감소는 태스크의 실행 속도 지연을 유발한다. 이로 인해 태스크의 응답 시간 및 마감 시한 초과율이 증가하여 태스크가 제공하는 서비스의 품질 하락이 발생한다. 이에 본 논문에서는 다양한 안드로이드 CPU 거버너들을 전력 소비와 태스크의 응답성 및 마감 시한 측면에서 분석하였다. Android CPU governors exploit the DVFS (Dynamic Voltage Frequency Scaling) technique. The DVFS is a power management technique where the CPU operating frequency is decreased to allow a corresponding reduction in the CPU supply voltage. The power consumed by a CPU is approximately proportional to the square of the CPU supply voltage. Therefore, lower CPU operating frequency allows the CPU supply voltage to be lowered. This helps to reduce the CPU power consumption. However, lower CPU operating frequency increases a task's execution time. Such an increase in the task's execution time makes the task's response time longer and makes the task's deadline miss occur. This finally leads to degrading the quality of service provided by the task. In this paper, we evaluated the performance of Android CPU governors in terms of the power consumption, tasks's response time and deadline miss ratio.

모바일 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 적용 가능한 통계 기법들의 평가

탁성우,Tak, Sungwoo 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.2

모바일 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 통계적 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 특정 통계 기법만을 사용한 기존 연구들의 결과만으로는, 통계적 기법이 배터리의 남은 시간 예측에 적합한지가 판단하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 적용 가능한 다양한 통계 기법들의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 통계 예측 기법은 단순 및 이동 평균, 선형 회귀, 다변수 적응 회귀, 자기 회귀, 다항식 회귀, 이중 및 삼중 지수평활 기법이다. 분석 결과는, 향후 통계적 기법을 배터리 남은 사용 시간 예측에 적용하려는 IT 엔지니어에게 중요한 자료로 활용될 수 있다. Statistical methods have been widely used to estimate the remaining battery runtime of mobile smart devices, such as smart phones, smart gears, tablets, and etc. However, existing work available in the literature only considers a particular statistical method. Thus, it is difficult to determine whether statistical methods are applicable to estimating thr remaining battery runtime of mobile devices or not. In this paper, we evaluated the performance of statistical methods applicable to estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices. The statistical estimation methods evaluated in this paper are as follows: simple and moving average, linear regression, multivariate adaptive regression splines, auto regressive, polynomial curve fitting, and double and triple exponential smoothing methods. Research results presented in this paper give valuable data of insight to IT engineers who are willing to deploy statistical methods on estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices.

온디맨드 거버너 정책에 따른 작업 스케줄링 기법의 성능 평가

탁성우,Tak, Sungwoo 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.9

안드로이드 기반 스마트폰 플랫폼에서 사용하는 온디맨드 거버너 (Ondemand Governor)는 CPU 사용률(Utilization)에 따라 CPU 동작 주파수를 조절한다. CPU 사용률의 변화량은 작업 스케줄링에 의해 영향을 받으며, CPU 동작 주파수 증감에 따라 스마트 폰의 전력 소비량도 증감한다. 따라서 작업 스케줄링 방식에 따라 변하는 CPU 사용률 및 동작 주파수는 스마트폰의 전력 소비에 영향을 미친다. 이에 온디맨드 거버너 정책을 작업 스케줄링 기법에 적용시켜 CPU 사용률 및 전력 소비, 그리고 작업 마감시한 측면에서 비교 분석하였다. The ondemand governor used in android-based smartphone platforms is a CPU frequency scaling technique. The ondemand governor sets the CPU operating frequency depending on the CPU utilization rate. Job scheduling affects the CPU utilization rate. The power consumption is proportional to the value of operating frequency. Consequently, CPU frequency scaling and CPU utilization rate have an effect on power consumption in a smartphone. In this paper, we evaluated the performance of job scheduling techniques incorporating the ondemand governor in terms of CPU utilization, power consumption, and job deadline miss ratio.

모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간 예측 향상을 위한 데이터 전처리 프레임워크

탁성우,Tak, Sungwoo 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.4

모바일 스마트 장치 배터리의 잔여 시간을 예측하기 위해 범용 통계적 회귀 기법을 적용한 경우, 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 커질수록 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 낮아진다. 따라서 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 배터리 잔량별 배터리 사용 시간의 편차가 큰 원 측정 데이터를 가공 처리하여 정제된 데이터로 변환시키는 작업이 필요하다. 이에 본 논문에서는 원 측정 데이터를 정제된 데이터로 가공 처리하는 데이터 전처리 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크를 통해 가공 처리하여 정제된 데이터를 범용 통계적 회귀 기법에 적용한 결과, 범용 통계적 회귀 기법의 예측 정확도가 향상됨을 확인하였다. When general statistical regression methods are applied to predict the battery remaining time of a mobile smart device, they yielded the poor accuracy of estimating battery remaining time as the deviations of battery usage time per battery level became larger. In order to improve the estimation accuracy of general statistical regression methods, a preprocessing task is required to refine the measured raw data with large deviations of battery usage time per battery level. In this paper, we propose a data preprocessing framework that preprocesses raw measured battery consumption data and converts them into refined battery consumption data. The numerical results obtained by experimenting the proposed data preprocessing framework confirmed that it yielded good performance in terms of accuracy of estimating battery remaining time under general statistical regression methods for given refined battery consumption data.

실행 유휴 시간 분배 정책에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가

탁성우,Tak, Sungwoo 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.7

실시간 태스크의 스케줄링 가능성 검사를 위해 미리 설정된 태스크의 최악 실행 시간보다 태스크의 실제 실행 시간이 짧은 경우, 최악 실행 시간에서 남은 실행 유휴 시간이 발생한다. 발생된 실행 유휴 시간은 실시간 전력 관리 스케줄링 기법을 통해 배터리 기반 센서 노드의 전력 소비 감소에 활용될 수 있다. 이에 본 논문에서는 발생된 남은 최악 실행 유휴 시간을 분배하여 실시간 전력 관리 스케줄링 기법에서 활용할 수 있도록 세 가지 분배 정책을 제안하였다. 제안한 분배 정책은 보수적, 중도적, 그리고 공격적 실행 유휴 시간 분배 정책으로 각각 구분하였다. 그리고 분배 정책 유형에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가는 전력 소비 측면에서 비교 분석하였다. The unused Worst-Case Execution Time (WCET) allocated to a real-time task occurs when the actual execution time of the task can be far less than the WCET preassigned to the task for a schedulability test. Any unused WCET allocated to the task can be exploited to reduce the power consumption of battery-powered sensor nodes through real-time power-aware scheduling techniques. From the distribution perspective of the unused WCET, the unused WCET distribution policy is classified into three types: Conservative Unused WCET (CU-WCET), Moderate Unused WCET (MU-WCET), and Aggressive Unused WCET (AU-WCET) distribution policies. We evaluated the performance of real-time power-aware scheduling techniques incorporating each of three unused WCET distribution policies in terms of low power consumption.

센서 노드에서 에너지 효율적인 실시간 및 비실시간 태스크의 혼합 스케줄링 기법

탁성우,Tak, Sung-Woo 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.8

본 논문에서는 제한된 에너지 자원을 사용하는 센서 노드에서 실시간 및 비실시간 태스크의 실행이 요구되는 경우, 효율적인 전력 소비와 실시간 태스크의 마감시한 보장 및 비실시간 태스크의 향상된 평균 응답 시간을 제공하는 혼합 태스크 스케줄링 기법을 제안하였다. 제안한 혼합 태스크 스케줄링 기법은 기존 EDF 기반 DVS 스케줄링 기법, FIFO 기반 TinyOS 스케줄링 기법과 태스크 클러스터링 기반의 비선점형 실시간 스케줄링 기법과 성능을 비교하여 그 우수성을 검증하였다. When both types of periodic and aperiodic tasks are required to run on a sensor node platform with limited energy resources, we propose an energy-efficient hybrid task scheduling technique that guarantees the deadlines of real-time tasks and provides non-real-time tasks with good average response time. The proposed hybrid task scheduling technique achieved better performance than existing EDF-based DVS scheduling techniques available in the literature, the FIFO-based TinyOS scheduling technique, and the task-clustering based non-preemptive real-time scheduling technique.