무선 센서 네트워크에서는 네트워크 부하를 줄이기 위해 다수의 소스 노드가 전송한 데이터를 중간 노드에서 병합하여 전송하는 라우팅 기법을 사용한다. 기존의 DD-G(Directed Diffusion-Greedy) 데이터 병합 라우팅 기법은 데이터 병합 노드의 에너지 효율을 고려하여 단일 경로를 구축함으로써 에너지 소모를 줄일 수 있었다. 하지만 싱크 노드에 근접할수록 에너지 소모가 집중되거나 통신 지연이 증가하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 부하 분산을 고려하여 다중 데이터 병합 경로를 구축하는 새로운 데이터 병합 라우팅 기법을 제안한다. 이 기법은 싱크 노드 주변의 네트워크 부하집중을 분산시키고, 데이터 손실에 대한 재전송 비용을 감소시키기 위해 다중 경로를 이용한다.
이동 컴퓨팅 환경이란 사용자가 어떤 장소로 이동하더라도 동일한 환경에서 네트워크 서비스를 지속적으로 제공받을 수 있는 환경을 말하며, Mobile IP는 이러한 특성들을 고려한 무선 네트워크 프로토콜이다. 하지만 이 프로토콜도 이동 노드의 빈번한 핸드오프시 위치 등록과정에서 반드시 홈 에이전트를 거쳐야 하므로 네트워크 자원과 서비스 지연을 초래하는 단점을 가진다. 이를 극복하고자 본 논문에서는 지역적 FA 기법을 도입하여 방문 도메인에서의 등록을 지역화 하여 이동 노드의 빈번한 핸드오프시 등록과정에 대한 지연 및 네트워크 부하를 줄일 수 있다. 또한 부하분산 요소를 부가하여, 모든 FA가 상황에 따라 동적으로 루트권한 FA가 될 수 있는 기법을 도입하여 중앙으로만 집중되는 등록 메시지를 분할하여 네트워크 자원 낭비를 줄이고 빠른 응답 시간을 얻음 수 있으며 고전적인 문제점인 패킷의 지연 및 손실 그리고 재전송을 예방하고자 한다.
IETF에서는 차세대 인터넷 기술인 MPLS를 도입한 망에서의 다중경로 라우팅 및 부하 분산 방식으로서 MPLS OMP(Optimized MultiPath)를 제안하였다. 그런데, MPLS OMP는 다중 경로 집합을 계산하고 이 집합에 속하는 경로들의 활용률이 동일해 지는 것을 목표로 부하를 골고루 분산하기 때문에 긴 경로와 짧은 경로가 동일하게 활용되어 대역폭을 낭비할 수 있다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 좀 더 MPLS 네트워크 자원을 효과적으로 사용하는 다중 경로 라우팅 방식을 제안하였다. 제안한 다중 경로 라우팅 방식은 최단경로의 활용률이 낮을때는 최단경로를 사용하고, 최단경로의 활용률이 높아지면 좀 더 길지만 활용률이 낮은 대체 경로 집합을 계산하여 대체 경로 집합의 경로들 중 흡수와 활용률을 반영해 무작위로 한 경로를 선택한다. 또한, 링크가 낭비되는 것을 막기 위해 링크의 활용률이 클수록 더 짧은 경로에 의해서만 사용되도록 제한한다. 그리고 계산한 대체 경로 집합의 활용률이 임계치 이상인 경우에는 대체 경로 집합의 크기를 늘린다. 시뮬레이션을 통하여 제한하는 방식과 단순한 최단 경로 방식을 비교한 결과, 제안하는 방식의 셀 손실률이 낮고, 연결 수락률이 높음을 볼 수 있었다.
스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.
계층적 MIPv4(Mobile IPv4) 네트워크 도메인의 경우, 최상위 FA(Foreign Agent)가 도메인 내에 있는 모든 이동노드의 CoA(Care of Address)로 동작하기 때문에 최상위 FA에서 혼잡 및 과다한 지연이 발생할 수 있다 이에 본 논문에서는 최상위 FA에서 발생하는 부하를 분산하기 위한 방안으로서 HRFA(Hierarchical Root Foreign Agent) 기법을 제안한다. HRFA 기법에서는 계층적 MIPv4 네트워크도메인의 최상위 FA와 같은 역할을 담당하는 HRFA를 무선 네트워크 도메인 내에 여러 개 선정한다. HRFA 기법은 HRFA를 선정하는 주체가 무엇인지에 따라 Active와 Passive 방법으로 분류하며, 새로운 HRFA가 선정되었을 때 새로운 HRFA를 CoA로 사용하게 되는 이동노드들의 집합이 무엇인지에 따라 All MN(Mobile Node)s와 New MN 방법으로 분류한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 HRFA 기법의 네 가지 방법들을 조합하여 성능을 조사하였고, 이와 함께 기존연구에서 계층적 무선 네트워크 도메인에서의 멀티캐스트 서비스를 제공하는 FA의 부하 분산 방안으로서 제안된 바 있는 LMSP(Local Multicast Service Provider) 기법과 그 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 HRFA 기법 가운데 Passive & New MN 방법이 부하 분산 및 오버헤드 면에서 가장 우수함을 볼 수 있었다.
부하를 분산하여 시스템 자원의 효율성을 제고하여 시스템의 안정성을 향상하고자 하는 연구는 부하분산 에이전트 이용, 네트워크 트래픽의 동적 감시를 통한 부한 분산, 클러스트 환경을 이용한 부하분산, Queue를 통한 트랜잭션을 제어에 의한 부하 분산 등이 있다. 또한 어플리케이션 부문은 프로그램 로직 단순화 및 SQL 최적화 등을 실시하여 부하를 경감하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 어플리케이션 부문의 튜닝을 실시하기 위한 대상 프로그램의 선정 및 튜닝 실시 후 사후 관리 방법에 대한 연구는 활발히 이루어지지 않았다. 따라서 본 논문은 시스템 부하 개선을 위한 튜닝 대상 프로그램 선정 모델을 제시하고, 이를 실 업무에 적용하여 본 연구 모델의 실용성을 검증 하였다.
무선센서네트워크에서 각 센서노드는 한정된 배터리 자원을 갖기 때문에, 에너지 소비를 균등하게 하여 전체 네트워크의 라이프타임을 늘리는 것이 중요하다. 네트워크 라이프타임을 증가시키기 위한 여러 스케줄링 기법들이 제안되었지만, 여전히 특정 센서노드가 일찍 방전되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 각 센서노드의 사용률을 균등하게 분산하여, 모든 센서노드가 에너지를 골고루 소비하도록 하는 방법을 소개한다. 부모노드에 여러 자식노드들이 연결되어 있을 때, 리니어프로그래밍을 통해 링크의 흐름량을 결정함으로써 각 부모노드들의 이용률을 고르게 분산한다. 링크의 흐름률에 따라 각 주기별로 트리의 모양을 다르게 변경하는데, 라이프타임을 최대화하기 위한 트리 구성 방식을 제안한다.
코로나-19 판데믹 이후 언택트 문화의 확산과 다양한 유형의 데이터를 생성하는 4차 산업 혁명으로 이전과는 비교되지 않을 정도로 많은 데이터가 생성되었다. 이는 보다 높은 데이터 처리율을 요구하게 되었고, 벤더와 하드웨어를 중심으로 하는 기존 네트워크 체계의 한계를 조금씩 드러나게 하였다. 최근 이런 한계점을 극복할 수 있는 사용자와 소프트웨어 중심의 SDN이 주목받고 있다. 또한, SDN을 기반으로 한 부하분산 기법은 방대하고 다양한 데이터를 생성하고 처리하는 데이터 센터의 서버 클러스터의 부하분산 영역에 효율을 높여줄 것으로 보인다. 본 논문은 기존 SDN 부하분산 연구들과 달리 모니터링 기법을 통한 주기적인 확인 아닌 이벤트 발생에 따라 컨트롤러가 서버의 상태를 확인하고, 부하율에 따른 가중치를 부여하여 사용자의 요청을 할당하는 부하분산 기법을 제안하고 있다. 소기 실험결과 제안기법이 대조기법과 비교하여 3%가량 균등한 부하분산 효과를 보여 소기의 성과를 보였기에 규모가 크고 패킷의 흐름이 많은 데이터 센터의 서버 클러스터에서의 좀 더 효과적일 것으로 기대된다.
분산 시스템은 원거리에 위치한 자원들을 하나의 시스템으로 통합하여 여러 가지 장점을 제공한다. 하지만 시스템의 규모가 커짐에 따라서 관리자 노드와 관리 대상 노드간의 빈번한 상호작용에 의해서 전체적인 시스템의 성능저하가 발생할 수 있다. 에이전트를 사용한 방법으로 중앙 집중형 관리 방법의 폴링(polling)애 따른 문제점을 해결하였으나 에이전트 사용에 있어서도 에이전트가 이동하는 파견방법에 따라서 성능의 차이가 발생할 수 있다. 즉, 에이전트를 파견하는 관리 대상 노드의 지역 계산 시간에 따라서 관리자 노드에서의 전체적인 응답시간과 네트워크의 부하가 달라질 수 있다. 따라서 , 본 논문에서는 에이전트가 관리 대상 노드에서의 지역 계산 시간에 따라 현재 작업중인 노드의 다음 노드에 에이전트의 복제(Cloning)를 통해 새로운 에이전트를 파견하여 관리자 노드에서의 응답시간과 네트워크 부하를 줄일 수 있는 방법을 제시하고 기존의 모델과의 평가를 응답시간과 네트워크 부하 측면에서 비교, 평가하였다.
분산 시스템은 원거리에 위치한 자원들을 하나의 시스템으로 통합하여 여러 가지 장점을 제공한다. 하지만 시스템의 규모가 커짐에 따라서 관리자 노드와 관리 대상 노드간의 빈번한 상호작용에 의해서 전체적인 시스템의 성능저하가 발생할 수 있다. 에이전트를 사용한 방법으로 중앙 집중형 관리 방법의 폴링(polling)에 따른 문제점을 해결하였으나 에이전트 사용에 있어서도 에이전트가 이동하는 파견방법에 따라서 성능의 차이가 발생할 수 있다. 즉, 에이전트를 파견하는 관리 대상 노드의 지역 계산 시간에 따라서 관리자 노드에서의 전체적인 응답시간과 네트워크의 부하가 달라질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 에이전트가 관리 대상 노드에서의 지역 계산 시간에 따라 현재 작업중인 노드의 다음 노드로 새로운 에이전트를 파견하여 관리자 노드에서의 응답시간과 네트워크 부하를 줄일 수 있는 방법을 제시하고 기존의 모델과의 평가를 응답시간과 네트워크 부하 측면에서 비교, 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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