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상황 인식 서비스 오버레이 네트워크에서 QoS를 보장하면서 부하를 분산하는 서비스 경로 구성 알고리즘
윤해림(Haerim Yun),박성용(Sungyong Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.39 No.2
상황 인식 서비스 오버레이 네트워크에서의 서비스 경로 구성 알고리즘은 다양한 환경에 대한 복합 상황 요소들을 자동적으로 인지하여 하고 사용자 개입을 최소화하는 형태로 상황에 최적화된 서비스를 제공한다. 이 환경에서의 서비스 경로 구성 알고리즘은 분산 환경 기반인 경우가 대부분이며, 이들 알고리즘은 컴포넌트 서비스 선택 시 빠른 응답 시간을 위해 근처에 있는 서비스 인스턴스부터 고려한다. 하지만 기존의 알고리즘들은 근처에 있는 서비스 인스턴스부터 고려하기 때문에 핫스팟 발생 시 부하 분산에 취약하고, 그로 인해 핫스팟 근처의 서비스를 이용하는 사용자들에게 QoS를 보장해주지 못하게 된다. 본 논문에서는 핫스팟 발생 시에도 QoS를 보장하면서 사용자, 상황에 적응적이며 부하를 분산하는 서비스 경로를 구성할 수 있도록 하는 문제를 정의하고 그를 해결하는 QoS-assurance And Load-balancing(QAL) 서비스 경로 구성 알고리즘을 제안한다. 정의할 문제는 다중-제약 경로 선택 문제의 변형이며, NP-완전이기 때문에 개미 군집 최적화 기법을 사용하여 해결할 것이다. The service path selection algorithm in context-aware service overlay network automatically detects and processes the complex situation followed by surroundings of users, users' terminal capabilities, network changes, etc. and provides service by means of minimize users' intervention, comfortably and easily. In this environment, most service path selection algorithms are based on distributed environment and when those algorithms select component services, they consider the near service instances first for fast response time. However, In case of hot spot, existing algorithms are vulnerable to load balancing because they consider the near service instances first, so they can't assure QoS for users who are near the hot spot. In this paper, we formulate the service path selection problem that assure QoS, adapt the user, situations, and load balancing, and propose the QAL service path selection algorithm that can solve the problem. That problem is the modification of Multiple Constrained Path Selection(MCP) and we solve this problem by using Ant Colony Optimization(ACO) because it is NP-Complete.
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