• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.31-34
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• 2004

회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 여러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 최신버전의 클러스터 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 최신버전의 클러스터 로그는 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성되고, 하나의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 감소하며, 전송비용이 감소한다. 회복노드에서는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.11-20
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• 2024

In the recent era of NewSpace, unlike high-reliability satellites of the past, low-reliability satellites are being developed and mass-produced at a lower cost to launch constellations satellites. To achieve cost-effective cluster satellite development, satellite users and developers need to assess the feasibility of maintaining mission performance over the expected lifespan when cluster satellites are launched. Plans for replacements due to random failures should also be established to maintain performance. This study proposed a method for assessing system reliability and availability to maintain mission performance and establish replacement strategies for Earth observation constellation satellites. In this study, a constellation reliability and availability model considering mission performance required for a satellite constellation, situations of satellite backup, and additional ground backups was established. The reliability model was structured based on the concept of a k-out-of-n system and the availability model used a Markov chain model. Based on the proposed reliability model, the minimum number of satellites required to meet mission requirements was defined and satellites needed in orbit during the required mission period to satisfy mission reliability were calculated. This research also analyzed the number of spare satellites in orbit and on the ground required to meet the desired availability during required service period through availability analysis.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.6
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• pp.949-960
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• 2003

Main memory database systems use the different implementation techniques to sturucture and organize the user dta and system catalogs, since traditional database systems are optimized for the characteristics of disk storage environment. We present, in this paper, the design considerations for our main memory database system $ALTIBASE^{TM}$ that is currently applied to the time-critical applications. We focus on the design issues of storage manager in $ALTIBASE^{TM}$. The major components are introduced, and features and characteristics of transaction management and recovery method are described. We also present the database replication mechanism and its conflict resolution mechanism for high availability and performance. In order to evaluate our transaction performance, we show various experimental reports as measured by the TPS.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.351-352
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• 2014

분산 파일시스템은 서로 분산된 여러 서버들을 가지고 파일 시스템을 구성함으로써 높은 확장성과 고가용성을 지원한다. HDFS는 대용량 데이터 저장장치로 처리되고 있지만 실시간 파일 접근에 관한 고려는 부족하다. 파일을 읽을 때 네임노드와 데이터 노드는 상호 작용을 하지만 엄청난 대용량의 데이터 그리고 동시작업량이 많을 때 접근수행속가 급격하게 감소하게 된다. 따라서 실시간 클라우드 서비스 환경에서 HDFS 파일 접근 수행속도를 향상시키기 위한 연구가 이슈이다. 본 논문에서는 HDFS의 위에 분산 캐시를 둔 새로운 캐시시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.940-942
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• 2005

내장 실시간 시스템은 고 신뢰성 및 고 가용성이 요구된다. 이를 위해서 반드시 필요한 요소들은 결함을 감지 할 수 있는 온라인 모니터링과 감지된 결함에 대한 결함허용(Fault Tolerance) 기법으로 온라인 모니터링에 관련된 연구로는 dRTO 모델[1]의 RMO(Region Monitoring Object)[2]가 있다. 본 논문에서는 효율적인 온라인 모니터링 프레임워크를 내장 시스템에서 널리 사용되는 운영교제인 리눅스에 제공하기 위하여 리눅스상에서 동작하는 RMO 프레임워크를 적용한 LinuxRMO를 설계하고 구현한다. LinuxRMO 가 감시하는 대상은 dRTO모델에서 정의된 RMO의 감시대상인 RTO(Realtime Object)[3] [4]가 아닌 리눅스 프로세스들이다. LinuxRMO는 리눅스 프로세스의 변수 데이터들에 대한 실시간 추적, 프로세스들에 대한 주기적인 감시 및 사용자가 정의한 허용시간을 초과한 프로세스들을 감지하는 역할을 한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.21-26
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• 2007

최근 이동체의 위치 데이타를 활용한 위치 기반 서비스에 대한 관심이 높아지면서, 보다 효율적인 이동체 위치 데이타 관리 시스템으로 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조인 GALIS(Gracefully Aging Location Information System)가 제시되었다. 그러나 GALIS의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)는 다수의 SDP(Short-term Data Processor) 노드들이 처리한 질의 결과를 SDP 마스터에서 취합하여 클라이언트로 보내는 구조이기 때문에 SDP 마스터에 장애가 발생할 경우 서비스가 중지되고, SDP 마스터에 부하가 집중될 경우 클라이언트로의 응답 시간이 길어지는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 SLDS에 이중화를 지원하기 위해 SDP 마스터를 추가하여 기존 SLDS의 안정성을 높이고 이동체 위치 데이타의 질의 처리 성능을 향상시킨 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS에서는 두 대의 SDP 마스터를 가동함으로써 한 SDP 마스터에 장애가 발생하더라도 다른 SDP 마스터가 서비스를 계속 제공함으로써 시스템의 안정성을 보장한다. 또한, 확장 SLDS는 두 대의 SDP 마스터가 질의 처리를 분산하여 수행하기 때문에 클라이언트로의 응답 시간을 줄일 수 있다. 마지막으로 확장 SLDS의 장애 테스트와 질의 처리 성능을 실험하였으며, 이러한 실험을 통해 확장 SLDS의 고신뢰성 및 고가용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.397-400
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• 2002

SAN(Storage Area Network)은 현재 폭발적으로 증가하는 데이터의 관리를 위해 대용량의 공유 저장장치를 사용하는 분산 환경의 고속 네트워크 저장 시스템이다. SAN 환경에서는 여러 호스트들에게 대용량 저장장치의 동시 접근을 허용함으로써 사용자에게 고 확장성과 신뢰성, 그리고 고 가용성을 제공해 준다. 그 결과 여러 호스트에 의해 공유되는 저장장치의 자료에 대한 비 일관성 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 여러 호스트에 의해 동시 접근되는 공유 저장장치의 데이터 일관성을 유지하기 위한 락킹 모듈을 리눅스 운영체제 기반에서 구현하고, 그 성능을 평가한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.6
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• pp.935-948
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• 2003

An online scaling method adds new nodes to the shared-nothing database cluster and makes tables be reorganized while the system is running. The objective is to share the workload with many nodes and increase the capacity of cluster systems. The existing online scaling method, however, has two problems. One is the degradation of response time and transactions throughput due to the additional overheads of data transfer and replica's condidtency. The other is and inefficient recovery mechanism in which the overall scaling transaction is aborted by a fault. These problems deteriorate the availability of shared-nothing database cluster. To avoid the additional overheads throughout the scaling period, our scalingmethod consists of twophases : a parallel data transfer phase and a combination phase. The parallel data transferred datausing reduces the size of data transfer by dividing the data into the number of replicas. The combination phase combines the transferred datausing resources of spare nodes. Also, our method reduces the possibility of failure throughout the scaling period and improves the availability of the database cluster.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.26-35
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• 2011

In these days, internet environment are very quickly development as well on-line service have been using a online for the mission critical business around the world. As the amount of information to be processed by computers has recently been increased there has been cluster computing systems developed by connecting workstations server using high speed networks for high availability. but cluster computing technology are limited for a lot of IT resources. So, grid computing is an expanded technology of distributed computing technology to use low-cost and high-performance computing power in various fields. Although the purpose of Grid computing focuses on large-scale resource sharing, innovative applications, and in some case, high-performance orientation, it has been used as conventional distributed computing environment like clustered computer until now because grid middleware does not have common sharable information system. In order to use grid computing environment efficiently which consists of various grid middleware, it is necessary to have application-independent information system which can share information description and services, and expand them easily. This paper proposed new database architecture and load balancing for high availability through Grid technology.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.303-306
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심은 네트워크 환경에 대한 고 가용성이라 할 수 있다. 이러한 사실은 사용자 컨텍스트(Context)가 반영된 서비스를 제공하기 위한 필수조건이 이미 갖추어져 있다는 것을 시사한다. 지금까지 상황인지(Context-Aware) 서비스를 위한 여러 응용들이 제시되어 왔지만, 동적으로 변화하는, 즉 예측하기 어려운 환경을 충분히 반영할 만큼의 유연성을 제공하지 못했다. 왜냐하면, 응용 태스크 시나리오가 시작단계부터 이미 정해져 있었기 때문이다. 여기에, 본 고는 평생동안 개인화된 태스크를 동적으로 생성, 제공할 수 있는 멀티 에이전트 시스템 구조를 제안하고자 한다. 평생 개인화 태스크(Life Long Personalized Task)는 끊임없이 변화하는 사용자의 행동패턴을 반영할 수 있도록, 동적으로 생성, 제공되는 태스크를 의미한다. 이는 태스크 시나리오가 컴파일 타임에 이미 결정되지 않고, 실행 시간 중에 자동으로 생성된다는 것을 의미한다. 이러한 유연성은 평생학습 엔진(Life Long Learning Engine)을 활용함으로써 가능하다. 이 엔진은 사용자의 행동패턴을 학습하며, 결과적으로 사용자 행동패턴 규칙들을 생성한다.