분산시스템이 고성능의 네트워크로 연결되면서 네트워크 메모리(network memory)라는 새로운 메모리 계층이 등장하였다. 기존 운영체계가 가장 메모리를 위해 로컬 하드디스크를 사용하는 반면, 네트워크 메모리는 네트워크 연결된 각 노드들 중에서 유휴 상태에 있는 노드의 메모리를 가상 메모리로 사용한다. 네트워크 메모리를 활용하는 기존 연구의 대부분은 하나나 그 이상의 관리 서버 노드를 두어 관리 서버가 페이징 디바이스의 역할을 하는 원격 노드들을 관리하에 한다. 관리 서버 노드는 각 노드의 메모리 활용 상태을 점검하여 로컬 노드에게 페이지를 제공할 수 있는 원격 노드와의 중재 역할을 담당한다. 그러나 만약 관리 서버에 문제가 발생할 경우 관리 서버와 연결된 모든 노드들에게도 그 영향이 파급될 수가 있다. 본 논문에서는 serverless 하게 하는 노드들의 관계를 설정함으로 관리서버 노드의 문제가 야기되는 다른 노드들의 다운 현상을 최소화 할 수 있는 serverless 네트워크 가상 메모리를 제시한다.
본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에 기반한 공정제어 시스템에서의 노드 고장에 따르는 통신 시스템의 특성을 파악하기 위하여 시뮬레이션 환경을 설정하고 노드의 고장 수와 그리드의 차원에 따르는 고립노드의 수를 측정하였다. 실험 환경에서 좌상단의 노드를 제어포인트로 설정하고 각 무선링크의 오류율이 주어졌을 때 노드들에 고장을 발생시켜 제어포인트로부터의 도달가능성을 측정하였다. 실험 결과는 25 % 보다 많은 노드들의 고장은 정상적인 노드를 고립시키기 시작하며 그리드의 차원이 클수록 동일한 비율의 노드 고장에도 더 영향을 받음을 보이고 있다. 이는 노드들의 고장율이 높은 시스템인 경우 노드 수리의 시간과 비용의 요구사항을 추정할 수 있도록 하며 그리드의 차원이 8 이상인 경우 또다른 제어포인트, 즉 싱크노드 도입의 필요성을 나타낸다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 에너지 제약 조건 및 지연을 개선하기 위하여 이웃 노드의 최단 홉 및 잔존 에너지를 이용한 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 센서 네트워크의 대다수의 통신 방향이 데이터를 감지한 노드에서 싱크 노드라는 것을 고려하여 싱크노드에서 네트워크 셋업 시간에 각 노드들이 싱크노드로의 홉 수를 이웃노드 끼리 서로 공유할 수 있게 하여 라우팅 지연을 줄인다. 또한 라우팅 시 이웃노드의 배터리 상태를 고려할 수 있는 방법을 제안하여 전체 노드의 평균 수명을 늘일 수 있는 방법을 제시한다. 성능 비교를 위해 AODV와 Directed diffusion과 비교하여 네트워크 규모에 따른 지연시간 및 패킷 당 소모되는 배터리 소모량을 비교했을 때 제안하는 스킴이 우수하다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 거리정보에 기반을 두지 않은 방식(range-free)에서 라우팅 에너지 효율성을 고려한 ALPS(Ad hoc network Localized Positioning System) 알고리즘을 제안한다. 관련하여 기존의 대표적인 관련 연구로는 DV-Hop 알고리즘이 있다. 이는 앵커 노드와 앵커 노드사이의 미지 노드들의 거리를 홉 수로 나누어 노드 사이의 거리를 구하고 삼각측량법을 이용하여 노드의 좌표를 계산한다. 하지만 이 경우 앵커 노드와 미지노드 사이의 거리를 홉 수로 나눈 한 홉 거리가 모두 동일하다고 가정하였고, 이에 사용되는 앵커노드간의 평균 거리를 사용하여 노드간의 거리정보를 구하게 되어 각 중계노드는 고정된 경로에서만 거리 정보를 알 수 있다. 본 논문에서 제안되는 ALPS 알고리즘은 계층적 클러스터 단위에 소속된 임의의 노드에 대한 위치정보를 제공하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘에 따른 위치정보를 사용 할 경우 기존의 DV-hop방식에 따른 노드의 위치정보를 사용한 경우보다 보다 최적화된 에너지 소모를 유지할 수 있는 경로 알고리즘을 최종적으로 제공하는데 연구의 목적이 있다. 본 논문에서는 상기 두 가지 방식의 위치정보에 따른 라우팅에서 소모되는 에너지 관계를 비교하여 보다 최적화된 에너지 경로 알고리즘이 제공되는 결과를 검증하고 보여주고자 한다.
동기식 전송망에서는 다양한 동기클럭 성능과 상태가 나타날 수 있고, 이는 전송성능에 영향을 줄 수 있기 때문에 전송망 설계에 필요한 최대노드수의 변화가 생길 수 있다. 이에 따라 전송망에서 다양한 클럭성능과 상태를 적용할 수 있는 시뮬레이터가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 전송망 동기클럭 시뮬레이터를 살펴보고, 또한 이를 이용하여 NE 노드에 따른 동기클럭 특성과 최대 노드수 결과를 얻었다. 본 연구 결과를 통해 볼 때 NE 노드의 성능보다 동기원의 성능이 최대 노드수에 미치는 영향이 크다는 것은 알 수 있었다.
본 논문에서는 인터넷 상에서 대규모의 유휴 PC들을 연산에 활용하는 PC Cluster시스템에 대해 연구하였다. 인터넷상의 노드는 i)이질적이고, ii)각 노드의 신뢰성이 확보되지 않는 특징을 갖는다. 또한 각각의 노드는 iii)지역 작업을 가질 수 있다. 작업 할당시 연산에 참여하는 노드의 이력 정보와 유휴상태를 함께 고려하여 작업을 할당함으로서 i), ii)를 고려한 PC클러스터링 방법을 제안하였다. 작업 할당시 노드의 이전 작업들의 처리에 대한신뢰성과, 작업 반환 시간을 고려하여 작업을 노드에 할당함으로써 신뢰성이 떨어지는 노드와 평균 반환 시간이 상대적으로 다른 노드들에 비해 큰 노드에 대해서 작업 할당을 가능한 줄임으로써 전체 작업의 신뢰성을 높일 수 있고 평균 작업 반환 시간을 단축시킬 수 있다. 제안한 방법에서는 iii)의 지역 작업을 가질 수 있는 인터넷상의 서로 다른 성능의 이질적인PC로 Cluster를 구축할 경우 보다 적합한 Self-Scheduling을 사용함으로서 효율적으로 작업할당이 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 지역 작업을 갖고 있는 인터넷상의 대규모 PC들로 구성된 신뢰성 있는 PC클러스터 구축을 가능하도록 한다.
OPKFDD(Ordered Pseudo-Kronecker Functional Decision Diagram)는 각 노드에서 다양한 decomposition을 취할 수 있는 Ordered-DD(Decision Diagram)의 한 종류이다. OBDD(Ordered Binary Decision Diagram)에서 각 노드는 Shannon decomposition 만을 이용하는 반면, OPKFDD는 각 노드마다 Shannon, positive Davio, negative Davio decomposition 중의 하나를 사용하도록 하며 많은 경우 매우 적은 수의 노드로 함수를 표현할 수 있다. 그러나 각 노드마다 각기 다른 확장 방법을 선택할 수 있는 특징 때문에 입력 노드에 대한 확장 방밥과 입력 변수 순서의 결정에 의해서 OPKFDD의 크기가 좌우되며 이에 대한 최적의 해를 구하는 것은 매우 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 DD 크기를 기준을 노드 수로 하여 기존의 BDD(Binary Decision Diagram) 자료구조에서 OPKFDD를 효율적으로 유도해내는 방법을 제시하고 complex term을 이용하여 이를 최소화하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 입력변수 순서 결정을 위하여 다출력함수의 경우 함수간의 포함관계를 고려한 그룹-sifting과 각 노드의 확장 방법을 제안하고 실험 결과를 제시한다.
무선 센서 네트워크에 대한 연구에서 노드에 대한 위치를 추정하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 인접 노드에 대한 정보와 신호의 세기를 이용해서 노드의 위치를 추정하는 기법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하면 노드가 알고 있는 정보를 이용해서 쉽게 노드의 위치를 찾을 수 있다. 더욱이 위치를 알고 있는 앵커 노드를 기준으로 위치를 모르는 미지 노드에 대한 상대적인 위치를 찾을 수 있어서 전체적인 노드에 대한 맵을 만들 수 있다. 또한 무선 센서 네트워크에서 노드가 적절하게 배치되었는지도 확인할 수 있다. 제안한 기법에 대한 검증을 통해서 제안한 방법을 사용해서 추정된 노드의 위치가 작은 오차를 가지고 검증을 위해 배치한 노드를 찾아내고 있음을 확인하였다.
Ad-hoc 환경의 응용은 재난구조나 회의실 또는 강의실에서의 정보 교환과 같은 그룹 통에서 이용된다. Ad-hoc 환경은 무선 채널을 이용하므로 상대적인 낮은 대역폭과 높은 오류 발생률을 가지게 된다. 따라서 Ad-hoc 네트워크에서는 신뢰적인 전송이 요구된다. 이동 노드는 상대적으로 낮은 성능과 에너지의 제한으로 인해 유선 환경과 같은 신뢰적인 전송 기법을 Ad-hoc 환경에 적용하기에는 문제가 발생한다. Ad-hoc 환경의 무선 채널이 가지는 보안적인 취약성과 높은 에러율을 극복하는 신뢰적인 그룹 키 전송을 위한 재전송 기법을 제안한다. 신뢰적인 트리 형성하기 위해 n차 트리 구조를 이용한다. 손실 감지를 위한 ACK 메시지를 이용하고 손실 복구를 위한 재전송 기법에 대해 연구를 한다. 제안한 신뢰적인 그룹 키 전송을 위한 재전송 기법은 트리의 깊이의 차수가 루트 관리 노드, 서브 관리 노드와 로컬 멤버 노드로 구성되기 때문에 손실 감지와 손실 복구에 대한 연산의 오버헤드가 적다. 루트 관리 노드는 멤버 노드로부터 받은 개인키 정보를 이용하여 그룹 키를 생성하고 그룹 키 부분 정보를 서브 관리 노드에게 전송하고 서브 관리 노드에 대한 신뢰성을 책임진다. 서브 관리 노드는 루트 관리 노드로부터 받은 그룹 키 부분 정보를 로컬 멤버 노드에게 전송하고 로컬 멤버 노드에 대한 신뢰성을 책임진다. 루트 관리 노드와 서브 관리 노드를 관리 노드라 한다. 관리 노드가 신뢰적인 전송을 위해 관리하는 멤버 노드는 전체 그룹에 독립적으로 유지 가능하므로 확장성 및 효율성이 좋다. 관리 노드는 동적인 그룹에 따른 타이머를 설정함으로써 손실 감지에 대한 시간을 줄임으로써 효율적인 손실 감지 및 손실 복구를 한다. 임계값 설정으로 인한 중복 수신에 대한 오버헤드를 줄일 수 있다.신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축
SOM 알고리즘에서 가중치 조정은 입력 벡터와 승자 노드의 대표 벡터간의 차이만큼 조정되고 승노드의 대표벡터에 입력벡터의 정보를 반영하게 된다. 여기서 그 정보를 반영할 때 입력벡터와 승자노드의 대표 벡터간에 차이가 크면 승자 노드의 대표 벡터에 입력벡터를 기억시키기 위해 입력 벡터의 정보를 더 많이 반영해야 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 승자 노드의 대표벡터와 입력벡터간의 출력오류를 0과1사이의 정규화된 값으로 출력오류를 계산하여 학습률을 조정하고 승자 노드의 저 활용 문제를 개선하기 위해 학습 중에 각 승자 노드의 대표 벡터들이 수정되고 선택되어지는 횟수가 가능한 동등해지도록 각 노드의 승자 빈도수를 가중치 조정에 반영하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 평가하기 위해 주민등록증에서 추출한 숫자 패턴 50개를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법의 인식 성능이 기존의 SOM 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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