최근 네트워크에 대한 관심이 고조되면서 클라이언트/서버 방식을 통한 자료의 업ㆍ다운로드로 인하여 서버에 트래픽이 증가하는 문제점이 나타나고 있다. 그러므로, 기존의 단일 서버 형태에서 탈피하여 P2P 구조로 변화하여 가고 있다. 이때 중앙서버에 걸리는 부하를 줄이기 위하여 근거리의 클라이언트들을 결합하여 하나의 가상서버를 설정하여 중앙서버의 트래픽을 분산시키는 역할을 수행하는 서버 분산 시스템을 구축하여 설정된 가상서버들 중에서 근거리부터 검색하는 형태로 더 빠른 검색을 하도록 하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 중앙서버에 최초로 접속한 사용자가 동일 라우터 대역에서 가상서버 역할을 맡게 하고 가상서버의 능력을 고려하여 접속자 수의 제한을 두고, 제한된 수를 초과하는 접속한 사용자가 동일 라우터 대역에서 가상서버 역할을 맡게 하고 가상서버의 능력을 고려하여 접속자 수의 제한을 두고, 제한된 수를 초과하는 접속자를 다른 가상서버로 설정하여 서비스를 이어갈 수 있도록 가상서버 시스템을 구축한다.
차세대 네트워크는 IP 기반의 무선 네트워크로 진화하고 있다. 이에따라 최근의 internet Engineering Task force (IETF)에서 효율적인 이동성 관리를 위한 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPV6)을 제안하였다. HMIPV6는 Mobile Anchor Point(MAP)영역안에 지역 등록을 통하여 상당한 시그널링을 줄일 수 있고 핸드 오프 지연시간을 줄이면서 MIPv6의 성능을 향상 가져왔다. 그러나 MAP 영역이 고정되어 있고 단일 MAP에 집중적인 트랙픽이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이동노드의 이동성 및 트래픽에 의해서 동적으로 MAP 영역을 설정함으로써 트랙픽이 분산되어 질수 있다. 또한 HMIPv6는 Idle 이동노드도 불필요한 위치 등록으로 인하여 시그널링 오버헤드를 방생한다. 따라서 IP 페이징 기법을 사용하여 불필요한 위치 등록에 따른 시그널링을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 또한 explicit multicast (Xcast) 방법을 사용하여 효율적인 메시지 전달방법을 제시한다.
불연속 전송선로를 해석하기 위한 유용한 방법으로서 유한요소법이나 공간도메인법등과 같은 주파수영역 해석법과 선로제작에 기초한 파라미터 측정법등이 사용된다. 시간영역의 유한차분법은 한번의 모의실험을 통해 주파수 의존적인 파라미터값을 구할수있어 불연속선로를 해석하는데 매우 효과적이다. 본 논문에서는 마이크로 스트립에 기초한 몇가지 형태의 2 포트 불연속 회로망 즉, 케스케이된 스텝 불연속 선로와 레이스트렉 지연선 및 단일 스터브 필터에 대한 정확한 모델링과 해석을 위하여 시간영역의 유한차분법의 적용방법이 논의된다. 2 포트 회로망으로 구성된 평면형 마이크로 스트립 불연속선로를 해석하기 위하여 일반적으로 분산 파라미터에 기초한 해석절차가 사용된다. 주파수 의존적인 분산 파라미터는 시간영역의 유한차분법에 의해 모니터된 입사, 반사 및 투과된 전압으로 부터 고속푸리에 변환을 통해 얻어지고, 또한 그 결과를 공간-스펙트랄 방법 및 모멘트 방법의 결과와 비교함으로써 시간영역의 유한차분법이 다양한 형태의 불연속 선로에 성공적으로 적용됨을 볼 수 있다.
본 논문은 하둡 기반의 분산병렬처리에 의한 문서의 의미특징을 추출하고, 추출된 의미특징을 이용하여 문서를 요약하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서요약에 비음수 분해된 문서의 의미특징을 이용함으로써 문서의 내부 구조를 잘 표현 할 수 있다. 또한 하둡을 이용하여 빅데이터의 문서를 요약할 수 있다. 실험결과 제안방법이 단일 컴퓨터 환경에서 처리할 수 없는 대용량의 문서를 요약할 수 있음을 보인다.
최근 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터와 서비스의 복제는 통신비용의 감소, 데이터 가용성 증가, 그리고 단일 서버의 병목현상을 피하기 위해 필수적이다. 기존의 대표적인 복제 프로토콜로 네트워크를 논리적으로 구성하는 Tree quorum 프로토콜이 있다 Tree quorum프로토콜은 최선의 경우 가장 우수한 읽기 성능을 보이는 반면 트리의 높이가 증가할수록 노드의 수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 Tree quorum 프로토콜의 장점을 가지며, 급격한 노드 증가에 따른 성능 저하 문제를 해결하기 위한 가상 트리 프로토콜을 제안한다. 제안된 가상 트리 프로토콜은 안정된 삼각형 구조의 노드 구성과 가상 구조를 통한 Quorum 프로토콜의 사용으로 Tree quorum 프로토콜에 비해 적은 읽기 비용을 가지며, 적은 수의 노드 구성에서도 높은 읽기 가용성을 갖는다.
Ontology를 이용한 대부분의 이미지 검색 시스템들은 중앙 집중적(Centralization)으로 구성되어 있어, 단일 이미지 제공자의 특정 지식기반의 이미지 검색을 제공한다. 이에 반해 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들은 이미지 제공자들의 자율성을 보장하기 용의하지만, 지식기반 이미지 검색을 제공하지 못한다. 본 논문은 위 시스템들의 단정들을 극복하기 위해 Web Services를 이용하여 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, 지식기반 이미지 검색을 지원하는 프레임워크의 Architecture를 제안한다.
실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정할성을 요구한다. 시간적 정확성을 만족시키기 위해 실시간 시스템의 설계자는 작업들의 스케줄 가능성에 대한 연구를 선행해야만 한다. 그리고 스케줄 가능성 분석을 위해 프로그램들에 대한 실행 시간 예측이 필요하다. 작업들의 실행 시간 예측을 위한 방법으로 측정과 정적 분석이 연구되었다. 측정 및 정적 분석은 비용 핀 확장성에 문제점을 지니고 있고 실시간 시스템의 발전을 따라가지 못하여 분석 결과의 정확성 밀 신뢰성이 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 정적 분석을 단일 실시간 시스템이 아닌 분산 실시간 시스템에 적용할 수 있는 확장된 정적 분석 도구의 개발에 초점을 둔다. 먼저 확장된 정적 분석 도구의 개발을 위해 통신 영향 요소의 분석 과정을 설계한다. 특히, 통신 부하의 영향 요소 중 통신 준비에 필요한 과정을 선행 예측 테이블로 작성하여 원시 프로그램 분석에 이용하고자 한다. 실행 시간에 영향을 미치는 요소들의 분석을 통해 원시 프로그램에서 자동적으로 예측된 실행 시간의 정확도와 신뢰도를 높인다.
요즘 네트웍과 PC의 성능이 향상됨에 따라 값싼 PC를 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대하여 많이 연구되어 왔다. 이러한 연구의 한 분야로서 클러스터 시스템에서 각 노드의 CPU나 메모리에 비하여 상대적으로 느린 디스크에 접근하는 파일 시스템을 효율적으로 구성하려는 연구가 이루어지고 있다. 기존 클러스터 파일 시스템은 기존에 연구되었던 분산 시스템의 파일 시스템을 그대로 사용하는 경우가 많았다. 기존 분산 시스템들은 클러스터 시스템과 유사한 부분들이 존재 하지만 다른 부분도 존재한다. 클러스터 시스템을 사용하는 사용자에게 높은 성능의 데이터 입출력과 효율적인 지원을 위해서는 클러스터 시스템의 특성을 잘 활용하는 클러스터 파일 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 클러스터 시스템의 특성을 잘 활용하는 캔 클러스터 파일 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 캔 클러스터 파일 시스템은 자료 저장 시스템을 클러스터 시스템의 특성을 잘 활용하는 단일 디스크 입출력을 사용하고 그 위에 상호 협력 캐쉬를 구현함으로서 높은 대역폭의 데이터 입출력을 제공한다. 이러한 캔 클러스터 파일 시스템의 성능을 기존 파일 시스템 중 PVFS와 테스트 프로그램 수행을 통하여 성능을 비교, 분석한다.
본 논문에서는 신뢰 할 수 없는 고장추적 장치로 구성 된 비동기적 분산 시스템 하에서 선출(election) 문제와 합의(consensus) 문제의 관련성에 관하여 연구하고자 한다. 먼저 선출 문제는 합의 문제보다 더욱 어려운 문제임을 보인다. 합의 문제와는 대조적으로 선출 문제는 시스템 상에서 단 한 개의 노드가 죽은 경우에도 신뢰 할 수 없는 고장 추적 장치를 이용하여 선출 문제를 해결 할 수 없다. 보다 엄밀하게 표현하자면, 선출 문제를 해결하는데 필요한 가장 약한 고장 추적 장치는 완전한 고장 추적 장치이어야 하는 것으로, 이는 합의 문제를 해결하는데 필요한 가장 약한 고장 추적 장치보다 확실히 강한 것이다. 선출 문제가 합의 문제보다 어렵다는 것을 보이기 위해 본 논문에서는 축소(reduction) 프로토클을 이용 한다.
현재 다양한 센서 기기에서 쏟아지는 대용량의 정형/비정형의 스트림 데이터의 경우 기존의 단일 스트리밍 처리 시스템 만으로 처리하기에는 한계가 있다. 클러스터의 디스크가 아닌 메모리들을 사용하여 대용량 데이터 처리를 할 수 있는 Spark 는 분산 처리 임에도 불구하고 강력한 데이터 일관성과 실시간성을 확보할 수 있는 플랫폼이다. 본 연구에서는 대용량 스트림 데이터 분석 시 발생하는 메모리 공간 부족과 실시간 병렬 처리 문제를 해결하고자, 클러스터의 메모리를 이용하여 대용량 데이터의 분산 처리와 스트림 실시간 처리를 동시에 할 수 있도록 구성하였다. 실험을 통하여, 기존 배치 처리 방식과 제안 시스템의 성능 차이를 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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