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이질적 버스트 입력 트래픽 환경에서 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델과 근사 계산 알고리즘
홍석원(Sugwon Hong) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.30 No.3
본 논문에서는 버퍼를 공유하는 패킷 교환기의 연속 시간 큐잉 모델을 제시하고 큐 길이 확률 분포를 구하는 근사 계산 알고리즘을 제안한다. N 개의 입력 프로세스는 상호 이질적인 버스트 특성을 갖는다. 입력 프로세스는 계차-2 콕시안 분포로서 모형화하며 서버의 서비스 시간은 계차-r 얼랑 분포로서 모형화한다.근사 알고리즘은 통합된 상태 변수를 사용하여 큐잉 시스템을 표현한다. 먼저 N개의 입력 프로세스는 하나의 통합된 상태 변수로 나타내며 큐잉 시스템은 서브 시스템으로 분해하고 이것을 통합된 상태 변수로 나타낸다. 그리고 이러한 통합된 상태 변수를 사용하여 반복적인 방법에 의해서 상태 방정식의 해를 유도한다. 근사 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 검증한다. This paper proposes a continuous-time queuing model of a shared-buffer packet switch and an approximate algorithm. N arrival processes have heterogeneous busty traffic characteristics. The arrival processes are modeled by Coxian distribution with order 2 that is equivalent to Interruped Poisson Process. The service time is modeled by Erlang distribution with r stages. First the approximate algorithm performs the aggregation of N arrival processes as a single state variable. Next the algorithm discompose the queuing system into N subsystems which are represented by aggregated state variables. And the balance equations based on these aggregated state variables are solved for by iterative method. Finally the algorithm is validated by comparing the results with those of simulation.
백선욱(Seonuck Paek),홍석원(Hong Sugwon),표미순(Misoon Pyo) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅲ
유선망과는 달리 무선망은 페이딩(fading), 잡음, 간섭 등에 의해 상대적으로 높은 에러율을 보인다. 이러한 무선망에서 TCP를 적용할 경우, 무선망에서의 비트 에러에 의한 패킷 손실도 혼잡으로 간주하여 송신 윈도우를 줄임으로써 비효율적인 특성을 보인다. 이러한 무선 환경에서 기존 TCP의 성능을 향상시키기 위해 I-TCP, M-TCP, snoop 등 다양한 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에서 snoop 은 양단간의 의미를 유지하면서도 효율적인 기법으로 널리 알려져 있다. 그러나, snoop은 무선망에서 많은 패킷이 손실되는 경우에는 비효율적인데, 본 논문에서는 snoop을 개선하여 에러율이 높은 무선망 환경에서 효과적인 성능을 발휘하는 fast snoop 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 기존의 snoop과 비교하여 성능 개선 효과를 확인하였다.
쟌느앗프엉 ( Nhat-phuong Tran ),이명호 ( Myungho Lee ),홍석원 ( Sugwon Hong ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
최근 GPU 의 뛰어난 부동 소수점 연산 능력을 활용하여 그래픽 이외에 다양한 응용 프로그램들의 병렬화 및 성능최적화가 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 GPU 의 성능을 극대화하기 위해서는 메모리 계층구조 및 shared memory 를 비롯한 on-chip 메모리의 사용을 최적화하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 shared memory 의 사용을 최적화하기 위한 기법들을 제안하고, 이를 패턴매칭 응용 프로그램에 적용하여 효용성을 검증한다. Recently, a lot of general-purpose application programs in addition to graphic applications have been parallelized for boosting their performance using Graphic Processing Unit (GPU)’s excellent floating-point performance. In order to maximize the application performance on GPUs, optimizing the memory hierarchy and the on-chip caches such as the shared memory is essential. In this paper, we propose techniques to optimize the shared memory, and verify its effectiveness using a pattern matching application program.