Earticle

In this paper we focus on alleviating malicious traffic from DDoS attacks since many famous websites have been attacked by them and massive losses have been reported in recent years. We propose a Priority Queue-Based scheme to analyze the interval of the arrival times of incoming packets in order to distinguish malicious traffic from normal traffic and to take care of malicious attacks clogging the network. We use the network simulator, NS2, to assess the efficiency of the proposed scheme. Simulation results show that the proposed Priority Queue-based scheme not only effectively decreases the flows of malicious packets from DDoS attacks with various packet rates, but also provides smooth and constant flows for packets sent by normal users. Furthermore, our priority queue-based scheme performs much better than other schemes when the number of the DDoS nodes becomes large.

AM-heap is a heap data structure with O(1) amortized insertion time and O(logn) deletion time complexities. This paper presents cache-aligned 4-ary AM-heap in which every node has four children except that the root has three children. In this heap, the leftmost node of each sibling has an index of a multiple of four. Also, every node index matches its corresponding array index and every sibling nodes smoothly fits into a single cache block. Our experimental results show that cache-aligned 4-ary AM-heap is faster than AM-heap as well as post-order heap.

기존 hierarchical clustering 은 Time complexity 와 space complexity 가 Large data set 을 clustering 하기에는 적당하지 못하며 이것을 일반 PC 의 메모리 내에서 해결하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 기존 Hierarchical clustering 중 Centroid Linkage 에 새로운 Algorithm 을 제안하여 보다 적은 메모리를 사용하고 빠르게 처리하는 방법을 제안하고자 한다.

기존 hierarchical clustering 은 Time complexity 와 space complexity 가 Large data set 을 clustering 하기에는 적당하지 못하며 이것을 일반 PC 의 메모리 내에서 해결하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 기존 Hierarchical clustering 중 Centroid Linkage 에 새로운 Algorithm 을 제안하여 보다 적은 메모리를 사용하고 빠르게 처리하는 방법을 제안하고자 한다.

This paper is concerned with determining a minisum location with jockeying for a server on a probabilistic network in which each customer type enters the network system permitting with jockeying through a specified node and a nonpreemptive service policy is in effect. An algorithm to locate a single Fixed Priority Queue Median with Jockeying (FPQMJ) on acyclic networks is developed by using the Generalized Benders' Decomposition technique. The results are then extended to a general network.

ATM networks support diverse traffic types with different service requirement such as data, voice, video and image. This paper analyzes a dynamic priority queue to satisfy Quality of Service (QoS) requirements of traffic. to consider the burstiness of traffic, we assume the arrival to be a Markovian arrival process(MAP) . Performance measures such as loss and delay are derived, Finally, some numerical results show the performance of the system.

We consider a priority-based multiclass queue with probabilistic feed-back. There are J service stations. Each customer belongs to one of the several priority classes, and the customers of each class arrive at each station in a Poisson process. A single server serves queued customers on a priority basis with a nonpreemptive scheduling discipline. The customers who complete their services feed back to the system instantaneously and join one of the queues of the stations or depart from the system according to a given probability. In this paper, we propose a new method to simplify the analysis of these queueing systems. By the analysis of busy periods and regenerative processes, we clarify the underlying system structure, and systematically obtain the mean for the sojourn time, i.e., the time from the arrival to the departure from the system, of a customer at every station. The mean for the number of customers queued in each station at an arbitrary time is also obtained simultaneously.

실시간 스케줄러는 대역폭, 필요 버퍼량 등과 같은 네트워크 자원을 효율적으로 이용하면서 한정된 통신 지연(bounded delay)을 제공해야 한다. 이러한 제한 조건을 만족시키기 위해서 많은 스케줄링 방법론이 제시되었다. 그중 EDF 스케줄링 방법론이 최적의 성능을 갖는 것으로 알려져 있다. 그러나 EDF 스케줄링 방법론은 “sort”나“search”와 같은 연산 작업을 수행함으로서, 과다한 오버헤드를 발생시킨다. Rotating Priority Queues(PRQ) 스케줄러는 EDF 연산 작업 없이 EDF 스케줄러에 근접한 성능을 갖는 스케줄러이다. 그러나 RPQ 스케줄러는 과다한 버퍼량을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Multiple Rotating Priority Queues(MRPQ) 스케줄러를 제시한다. MRPQ 스케줄러는 “block queue”라는 새로운 개념을 이용하여 회전 우선 순위 queue를 다중 계층으로 구성한다. 이렇게 구성된 MRPQ 스케줄러 RQP스케줄러에서 필요한 버퍼량의 반 정도의 버퍼량만을 사용하여, RPQ 스케줄러와 동일한 동작을 수행한다. 또한 MRPQ 스케줄러는 RPQ 스케줄러와 동일한 최대 지연시간을 제공한다.

Packet schedulers for real-time communication must provide bounded delay and efficient use of network resources such as bandwidth, buffers and so on. In order to satisfy them, a large number of packet scheduling methods have been proposed. Among packet scheduling methods, an EDF (Earliest Deadline First) scheduling is the optimal one for a bounded delay service. A disadvantage of EDF scheduling is that queued packets must be sorted according to their deadlines, requiring a search operation whenever a new packet arrives at the scheduler. Although an RPQ (Rotating Priority Queue) scheduler, requiring large size of buffers, does not use such operation, it can closely approximate the schedulability of an EDF scheduler. To overcome the buffer size problem of an RPQ scheduler, this paper proposes a new scheduler named MRPQ (Multiple Rotating Priority Queue). In a MRPQ scheduler, there are several layers with a set of Queues. In a layer, Queues are configured by using a new strategy named block Queue. A MRPQ scheduler needs nearly half of buffer size required in an RPQ scheduler and produces schedulability as good as an RPQ scheduler.

This paper considers discrete-time two-class Ge $o^{X/}$G/1 queues with preemptive repeat priority. Service times of messages of each priority class are i.i.d. according to a general discrete distribution function that may differ between two classes. Completion times are derived for the preemptive repeat identical and different priority disciplines. By using the completion time, the stability condition for our system is investigated.d.

We analyze two finite buffers queueing system with priority scheduling dependent upon queue length. Customers are classified into two types ( type-l and type-2 ) according to their characteristics. Here, the customers can be considered as traffics such as voice and data in telecommunication networks. In order to support customers with characteristics of burstiness and time-correlation between interarrival, the arrival of the type-2 customer is assumed to be an Markov- modulated Poisson process(MMPP). The service order of customers in each buffer is determined by the queue length of two buffers. Methods of embedded Markov chain and supplementary variable give us information for queue length of two buffers. Finally, performance measures such as loss and mean delay are derived.

We consider the M/PH,G/1 queue with two classes of customers in which class-1 customers have deterministic impatience time and have preemptive priority over class-2 customers who are assumed to be infinitely patient. The service times of class-1 and class-2 customers have a phase-type distribution and a general distribution, respectively. We obtain performance measures of class-2 customers such as the queue length distribution, the waiting time distribution and the sojourn time distribution, by analyzing the busy period of class-1 customers. We also compute the moments of the queue length and the waiting and sojourn times.

Recently in the IoT(Internet of Things) environment, a data collection in real-time through device's sensor has increased with an emergence of various devices. Collected data from IoT environment shows a large scale, non-uniform generation cycle and atypical. For this reason, the distributed processing technique is required to analyze the IoT sensor data. However if you do not consider the optimal scheduling for data and the processor of IoT in a distributed processing environment complexity increase the amount in assigning a task, the user is difficult to guarantee the QoS(Quality of Service) for the sensor data. In this paper, we propose APQTA(Adaptive Priority Queue-driven Task Allocation method for sensor data processing) to efficiently process the sensor data generated by the IoT environment. APQTA is to separate the data into job and by applying the priority allocation scheduling based on the deadline to ensure that guarantee the QoS at the same time increasing the efficiency of the data processing.

본 논문에서는 Zigbee 네트워크 환경에서 Zigbee 라우터가 다양한 종류의 패킷을 전송받을 때 패킷의 종류에 따라 발생하는 처리 대기열의 처리 지연을 줄이기 위하여 각 종류의 패킷마다 서로 다른 대기열을 두고 라우팅하는 기법을 제안하였다. 이 전에는 네트워크 디바이스의 성능으로 인하여 대기열을 다루는 다양한 방법이 제안되었으나, 대기열을 분리하여 처리하는 방법에 대해서는 한계가 있었다. 본 논문에서는 패킷을 제어, 실시간, 일반 패킷으로 분류하여 이를 서로 다른 대기열에 수용하고 처리함으로써 패킷 종류에 따라 타 패킷에 발생하는 처리 지연을 줄여 네트워크 효율을 향상 시킨다.

본 논문에서는 정형 명세 도구인 Spin을 이용한 근사 정렬된 우선 순위 큐 스케줄러 알고리즘에 대한 정형 명세 방법론을 제시하였다. 최근에 제안된 패킷 스케줄링 알고리즘은 우선 순위(마감 순위, 가상 종료 시간, 시간 스템프 등)에 따라 QoS를 지원한다. 그러나 QoS를 지원하기 위한 우선 순위를 유지하는데는 많은 오버 헤드가 요구된다. 따라서 근사된 우선 순위 큐 스케줄러 알고리즘은 낮은 계산상의 오버 헤드를 통해 근사된 우선 순위 큐를 유지함으로서 정확한 우선 순위 큐를 유지하기 위한 오버 헤드와의 trade off를 고려한다. 큐는 주기적으로 회전을 하며 최소한의 포인터 오퍼레이션을 통해 근사된 우선 순위 큐를 유지한다. 이러한 스케줄러 알고리즘의 동작 과정을 정형 기법을 이용하여 패킷 스케줄링상에 기아 현상등이나 데드락 현상등의 발생여부를 검증하는 방법등의 연구가 전무한 상태이다. 정형 명세 도구인 Spin을 이용하여 제안된 알고리즘을 명세하는 방법론을 기술한다.

우선순위 큐는 스케줄링, 정렬, 유전자 검색과 같은 우선순위에 따른 검색, 최단거리 계산과 같은 응용에 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 배열을 이용한 양단 우선순위 큐 자료구조는 삽입과 삭제 연산에 각각 O(1) 전이시간과 O(logn) 시간이 걸린다. 본 저자가 알고 있는 한, 지금까지의 배열을 이용한 양단우선순위 큐 알고리즘은 삽입과 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸린다.

Priority queues can be used in applications such as scheduling, sorting, retrival based on a priority like gene searching, shortest paths computation. This paper proposes a data structure using array representation for double-ended priority queue in which insertion and deletion takes O(1) amortized time and O(logn) time, respectively. To the author's knowledge, all the published array-based data structures for double ended priority queue support O(logn) time insertion and deletion operations.

여러 형태의 고객이 외부로부터 포아송과정에 따라 각 대기행렬에 도착하고 정해진 서비스규칙에 따라 해당 서비스를 받은 후 마코비안 확률분포에 따라 시스템을 떠나거나 다른 형태의 고객으로 시스템을 다시 돌아 올 수도 있는 M/G/1 대기행렬시스템을 고려한다. 본 연구에서는 기존의 연구 모형을 확장하여 계층적 서비스 규칙을 갖는 우선순위 대기행렬모형을 제시하고 이에 대한 시스템 성능척도를 보다 체계적으로 구할 수 있는 방법을 소개한다. 이를 위하여 먼저 대기행렬시스템의 거동을 나타내는 시스템 상태를 정의하고, 바쁜기간과 서비스기간 분석을 통하여 시스템 상태의 선형 함수로 평균체제시간을 구할 수 있음을 보인다.

우선순위 큐은 근본적인 자료 구조 중의 하나이며 오랫동안 많은 연구가 이루어여 왔다. 본 논문에서는 IMI-힙이라고 하는 묵시 양단 우선순위 큐를 제안한다. 제안된 IMI-힙에서는 삽입에 O(1) 전이시간이 걸리고 최소값과 최대값 삭제 연산에 각각 O(logn) 시간이 걸린다. 기존에 발표된 묵시 양단 우선순위 큐는 삽입과 최소/최대값 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸리는 것으로 본 저자는 알고 있다. 따라서 제안된 IMI-힙은 삽입 시간 복잡도에 있어서 기존의 힙보다 우수하다.

Priority queues, one of the fundamental data structures, have been studied for a long time by computer scientists. This paper proposes an implicit double-ended priority queue, called IMI-heap, in which insert operation takes constant amortized time and each of removal operation of the minimum key or the maximum key takes O(logn) time. To the author's knowledge, all implicit double-ended priority queues that have been published, perform insert, removeMin and removeMax operations in O(logn) time each. So, the proposed IMI-heap is superior than the published heaps in terms of insertion time complexity.The abstract should concisely state what was done, how it was done, principal results, and their significance.

최근 HAVi의 기반이 되는 IEEE1394는 기존의 멀티미디어 데이터를 지원하는 장비의 인터페이스 이외에도 실시간성이 요구되는 백색가전 제어 시스템에 적용이 되고 있으며 그 응용분야가 점차 확대되고 있다. HAVi는 순차적인 방식으로 메시지를 전달하므로 시급한 이벤트가 발생된 경우 기존의 많은 메시지로 인해 그 처리가 지연되어 문제가 발생될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 우선순위 기반의 메시지 전송 기능을 추가한 HAVi 시스템의 설계 및 구현에 대해 기술한다.

우선순위 큐은 근본적인 자료 구조 중의 하나이며 오랫동안 많은 연구가 이루어여 왔다. 본 논문에서는 IMI-힙이라고 하는 묵시 양단 우선순위 큐를 제안한다. 제안된 IMI-힙에서는 삽입에 O(1) 전이시간이 걸리고 최소값과 최대값 삭제 연산에 각각 O(logn) 시간이 걸린다. 기존에 발표된 묵시 양단 우선순위 큐는 삽입과 최소/최대값 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸리는 것으로 본 저자는 알고 있다. 따라서 제안된 IMI-힙은 삽입 시간 복잡도에 있어서 기존의 힙보다 우수하다.

Priority queues, one of the fundamental data structures, have been studied for a long time by computer scientists. This paper proposes an implicit double-ended priority queue, called IMI-heap, in which insert operation takes constant amortized time and each of removal operation of the minimum key or the maximum key takes O(logn) time. To the author’s knowledge, all implicit double-ended priority queues that have been published, perform insert, removeMin and removeMax operations in O(logn) time each. So, the proposed IMI-heap is superior than the published heaps in terms of insertion time complexity.The abstract should concisely state what was done, how it was done, principal results, and their significance.