최근 프로그래밍과 인공지능에 대한 관심이 지속적으로 높아지고 있으며 초등학교부터 필수 교육으로 소프트웨어 교육을 실시하고 있다. 효율적인 프로그래밍 교육을 위해서 기본적으로 학생과 교사에게 적합한 실습실 환경을 구축해야 하지만 노후 컴퓨터와 네트워크 장비 구축 미비 등으로 인한 성능 문제가 있으며 이러한 컴퓨터들의 교체를 통해 성능을 높이는 일은 단기간에 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍 실습 환경에 대한 문제 해결을 위해 React와 Spring boot를 사용하여 웹 페이지 기반의 온라인 실습환경 및 알고리즘 경진대회 채점 시스템을 제안한다. 이를 통해 사양이 낮은 컴퓨터에서도 웹 브라우저만을 사용하여 프로그래밍 학습을 진행할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 학습하고자 하는 언어와 관계없이 여러 가지 프로그래밍 언어를 학습할 수 있으므로 실습 환경 구축을 위해 시간적 비용을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
이 논문에서는 그리드환경에서 Remote Procedure Call(RPC) 프로그래밍 인터페이스를 위한 메커니즘인 GridRPC 의 성능향상을 위해 DAG 기반의 Co-scheduling API 를 제안한다. 네트워크 상의 통신횟수를 줄임으로써 GridRPC call 의 최적화를 도모하기 위한 프로그래밍 인터페이스와 이를 가능하게 하는 서버구조를 제안한다. DAG 기반의 co-scheduling 은 서버-클라이언트간의 연산에 사용되는 입력값과 출력값들의 흐름을 분석하여 사용자로 하여금 DAG(Directed Acyclic Graph)로 GridRPC call 들을 구성하고 이를 기반으로 GridRPC call 들을 최적화하는 방법이다. 또한, GridRPC가 Client Interface 이기 때문에 생기는 문제점인 서버간의 지원의 문제점을 SOAP 서버의 Wrapping 을 통해 해결한다.
기존 제어 시스템을 위한 언어들은 기기에 따라서 많은 차이가 있어 호환성에 문제가 있었고 구문 자체가 제어기기 중심으로서 조건, 제어문 작성이 어려워서 일l반 프로그래밍 언어에 익숙한 사람은 프로그래밍하기에 어려운 점이 많았다. 본 논문에서는 제어 언어들이 다양한 하드웨어 기종에서 사용이 가능하도록 객체 지향 프로그래밍 언어인 자바로 변화하는 과정을 다룬다. 제안한 자바 프로그램은 기기의 제어 목적의 퍼스널(Personal) 자바나 임베디드(Enbedded) 자바와 달리 표준적인 자바를 사용하기 때문에 제어 시스템에서 뿐 아니라 모든 대상의 하드웨어에서 사용이 가능하며 사용자는 각 시스템에 맞는 언어를 배울 필요가 없고 확장성도 뛰어나다. 단 자바는 기존 컴파일 언어보다 느리고 네트워크상의 과부하 대처 능력이 부족하여 발생하는 문제점이 있었는데 그 해결방안으로 시간 제약 구문을 제시하여 자바의 제어 시스템 활용능력을 높인다.
네트워크 컴퓨터를 이용하여 병렬 프로그래밍 환경을 개발하려는 많은 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 연구들에서는 응용 프로그램들이 호환되지 않고 이기종 컴퓨터사이에서 시스템이 이식되지 않는등 여러 가지 문제가 지적되고 있다. 이러한 이식성과 호환성의 문제를 해결하기 위하여 JPVM과 같은 연구도 진행되었디만, JPVM 은 병렬 환경을 위한 충분한 기능과, 견고한 메시지 통신, 편리한 사용자 인터페이스 등이 제대로 지원되고 있지 않다. 본 논문에서는 기존의 문제들을 해결하고 사용자에게 더욱 편리한 병렬 프로그래밍 환경을 제공하기 위한 JPE를 소개한다. JPE는 자바를 이용하여 호환성과 이식성의문제를 해결하였으며, 견고한 메시지 통신, 웹 기반의 그래픽 콘솔을 제공하여 인터넷상에서도 더욱 쉽게 사용할수 있도록 구현하였다.
컴퓨터에서 사용하는 데이터의 기본 단위는 2진수 형식으로 표현되는 이진(binary) 데이터이며 이는 CPU 연산에서부터 이기종간 네트워크 통신에 이르기까지 폭넓은 영역에서 사용되고 있다. 이진데이터를 처리하는 소프트웨어를 개발하기 위하여 다양한 원시타입(Primitive Type)을 사용하는 프로그래밍 언어가 사용되는데, 일반적으로 이러한 프로그래밍 언어를 통한 개발은 소스코드에 구조체, 공용체 및 클래스로 이진 데이터를 정적으로 정의함으로써 추후 데이터 변경에 대한 유연성이 떨어지는 문제가 존재한다. XML 기반의 객체 모델은 프로그래밍 언어에서 사용되는 모든 타입 및 이진 데이터 구성 형식을 제공하고 이를 통해 이진 데이터를 동적으로 관리함으로써 이러한 유연성의 문제를 해결하고 있으며 실제 이진 데이터를 사용하는 분야에 적용할 수 있다.
세계적으로 급속히 발전하고 있는 웹(WWW) 기술은 원격학습의 새로운 기회를 인터넷을 통하여 제공하고 있다. 가상 교육 또는 원격 교육 운영에 관한 일부 실험에 관한 성공적인 보고도 나와있다. 웹은 다른 네트워크 도구와 병합하여 원격으로 떨어진 학습자들에게 대화형 학습을 할 수 있는 가상 교실을 생성할 수 있음을 연구하였다. 전자우편, 다자참여 학습보드, 뉴스그룹, 또는 화상회의 같은 원격 학습 도구의 표준에 관한 필요 사항들을 연구하고, 자바 프로그래밍 언어와 객체지향 프로그래밍 기법을 이용하여 이들 학습 도구들을 개발하였다. 객체지향 프로그래밍을 통하여 개발되는 코드의 내구성, 확장성 및 재활용성을 증가시킬 수 있었다. 이들 도구를 활용하여 개발된 시스템은 교사와 학생, 또는 학생들 간에 상호작용을 허용하여 실질적인 원격 교육 시스템에 사용 될 수 있음을 알 수 있었다.
소프트웨어 정의 네트워크(Software Defined Network)는 기존의 네트워크 벤더 중심의 폐쇄적인 네트워크 환경을 추상화를 통해 단순화하여 프로그래밍이 가능한 유연한 소프트웨어 기반의 중앙 집중적인 관리 환경으로 전환해 주는 차세대 네트워킹 기술이다. 이러한 장점을 활용해 기존 네트워크보다 일부 보안 문제에 강점을 가질 수는 있으나 기존 네트워크의 보안 문제와 취약점들 대부분이 그대로 존재하고 이를 대상으로 한 다양한 공격이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 보안 문제에 대하여 SDN 기술을 활용하여 어떻게 네트워크 보안 기능을 구현할 수 있는지 확인하고, 기존 오픈소스 IDS/IPS 소프트웨어 Suricata와의 연동을 통해 SDN의 보안기능을 강화하는 구조를 제안한다.
대단위(large-scale) 가상현실 시스템이나 가상현실 시스템의 구성요소가 네트워크(일반적인 통신망)를 통하여 분산되어 있는 경우를 네트워크 가상현실 시스템(Net-VE : Networked Virtual Environment)이라 한다. 가상현실의 환경을 분산 처리하는 경우 가상현실 시각의 공유방법, 분산시스템의 구성방법, 저속 혹은 고속통신망을 통한 대량의 데이터를 전송하는 방법, 가상현실 내의 이용자의 상호작용 방법, 데이터 공유방법, 분산처리 방법 등 가상현실 기술에 부가하여 통신망기술, 프로토콜 공학, 분산 처리기술 등 다양한 주변 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 더 유연성 있고 모듈러한 네트워크 가상 환경을 구축하는데 있어 효율적인 객체 지향 프로그래밍 기술인 자바의 다중 쓰레드 병렬처리 기법을 사용하고자 한다. 자바의 쓰레드 구조를 사용함으로써 네트워크 가상환경에서 여러 클라이언트에서 요청하는 데이터를 네트워크를 통한 지연에 대한 효과적인 대안으로서 자바의 다중 쓰레드 병렬처리 기법을 제안하고자 한다.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
인터넷의 발전은 네트워크 기술과 응용의 확장적 배치와 더불어 성공적으로 고무되어 왔다. 하지만, 요즘에는 인터넷의 사용은 심각한 트래픽 과부하를 야기 시킨다. 따라서, 우리는 효율적인 자원 할당을 위해 네트워크 가상화의 지속적인 연구와 발전이 필요하다. 본 논문은 Piecewise Linear 비용함수를 이용한 비용 최소화 가상 네트워크 매핑 알고리즘을 제안 한다. 노드 매핑에는 선형 프로그래밍을 이용한 알고리즘과 D-VINE을 이용하였고, 링크 매핑에는 선형 프로그래밍 솔루션을 기반으로 최단 경로 알고리즘을 이용하였다. 이와 같은 방법으로 네트워크상에서 Linear와 Tree 구조로 형성된 VN request의 도착률에 따른 평균 비용을 ViNEYard와 비교 분석하였다. 시뮬레이션 구현을 통해 우리의 알고리즘이 ViNEYard 을 사용할 때 보다 발생하는 평균 비용이 낮음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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