최근 네트워크를 구성하는 기반 시설의 성능이 향상됨에 따라 대량의 트래픽에 대한 네트워크 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 대규모 네트워크에서는 단일 시스템으로 네트워크 내의 모든 트래픽을 분석하는 것이 불가능하므로 병렬 구조 NIDS를 도입하여야 하는데, 이를 위해서는 병렬 구조를 이루는 각 NIDS 노드로의 부하 분산이 필요하다. 플로우 기반 부하 분산 기법은 이러한 부하 분산 기법 중 하나로, TCP 세그먼트의 재조합으로 인해 발생하는 통신 오버헤드를 줄일 수 있어 효율적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 특성과 각 노드의 성능을 고려하여 플로우 기반 부하 분산이 효율적으로 이루어질 수 있는 방안을 제안한다.
인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형 컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나, 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집 화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분산저장함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산저장기법이 충분한 효율성을 가지고 있음을 확인하였다.
Intranet 환경에 다수의 유휴 호스트를 이용하여 많은 계산량을 지닌 응용 문제를 분산시켜 병렬 수행함으로써 효율성의 향상이 기대된다. 하지만 유휴 호스트를 이용하는데 있어서 이질성과 가변성 및 자율성으로 인해 요청에 대한 신뢰성을 예측하기가 어렵다. 본 논문에서는 태스크 할당 및 호스트 관리에 있어서 부하 균등을 위한 동적 분산 병렬 스킴인 적응적 태스크 재할당 기법을 제시한다. 또한, 이미지 랜더링 생성과 프랙탈 이미지 처리와 같은 많은 연산량을 지닌 응용 문제를 PDSWeb 시스템에 적용하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하고 평가한다.
고성능 네트워크와 분산처리구조가 병렬처리와 함께 결합되면, 전체적인 디지털 신호처리 시스템의 계산능력, 신뢰도, 다양성을 향상시킨다. 본 논문에서는, 발전된 형태의 수중레이더 (sonar) 알고리즘인 수중정합장처리 (Matched-Field Processing MFP)를 위한 병렬처리 알고리즘을 디자인하고 다중 DSP 프로세서 기반의 병렬처리 시스템 상에서 성능분석과 함께 최적의 병렬처리 솔루션을 제안한다. 각각의 병렬 알고리즘은 특정한 도메인에서 주어진 계산량을 분산시키며 이를 통한 속도향상을 추구한다. 필요한 연산량과 형태에 따라서 병렬 알고리즘은 각기 다른 성능향상을 보여준다. 또한, 알고리즘의 계산량 분산방식 프로세서간의 통신방식, 알고리즘의 복잡도, 프로세서의 속도, 목적하는 시스템의 구성에 따라서 다양한 성능지표를 보여준다. 제안하는 주파수와 출력값 기반의 병렬 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하는 수중정합처리 알고리즘을 적절히 다중 프로세서에 균형 있게 분산시켜 프로세서의 개수와 비례하는 성능향상을 보여주고 있다.
전기자동차 보급 확대로 인해 2018년부터 전 세계적으로 폐배터리가 다량으로 배출될 것으로 예상되어 폐 배터리를 에너지저장장치(ESS)로 재활용하는 방안이 연구되고 있다. 하지만 배터리간 규격이나 수명, 상태의 차이가 존재하기 때문에 셀밸런싱 시스템이 필수로 요구된다. 기존에는 이러한 시스템으로 직렬형 시스템을 채용하고 있지만 모듈화나 신뢰성 등 시스템이 요구하는 조건을 만족시키기 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 시스템과 차별화 된 분산 충 방전 병렬 시스템을 제안하고 그에 사용되는 전력조절기를 소개하고자 한다.
가장 느린 서비스시템인 I/O의 성능이 전체적인 컴퓨터 시스템의 성능을 결정짓게 된다. 따라서 전반적인 시스템의 성능 향상을 위해서는 I/O의 성능이 높아져야 한다. 분산병렬환경에서 I/O의 성능을 높이기 위해서 parallel I/O를 사용한다. 하위레벨에서 최적화된 병렬 파일시스템을 사용하고, 어플리케이션 레벨에서 병렬 에플리케이션의 개발을 쉽게 해줄 수 있는 인터페이스를 사용하면 더 효과적인 parallel I/O를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 MPI에서 병렬 파일시스템인 CrownFS를 지원하도록 하기 위해서 MPI-IO에 CrownFS를 추가하여 병렬환경에서 높은 성능을 나타낼수 있는 parallel I/O 환경을 구현한다.
최근 데이터의 급증으로 인해 병렬 분산 처리 파일시스템의 사용이 증가되었으나 물리 자원 요구와 그에 따른 관리 자원 소모로 인해 가상화 환경에서의 병렬 분산 처리 파일 시스템이 활발히 연구되고 있다. 이의 성능 분석을 위해서는 프로파일러의 역할이 중요한데 현재 사용되고 있는 프로파일러들은 시스템 및 관리 프로파일러로써 가상화 환경에 적합하지 않아 가상화 환경에 적합하며 기존 프로파일러의 단점을 보완하는 새로운 프로파일러의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존 프로파일러의 장단점을 분석하고 기존 프로파일러들의 단점을 보완하는 가상화 환경에 적합한 새로운 프로파일러의 구조를 제안한다.
인터넷 기반 분산/병렬 처리 시스템인 PDP(Parallel/Distributed Processing)는 인터넷의 유휴상태 호스트들을 이용하여 대용량 작업을 병렬로 처리해서 전체 수행 시간을 감소시킨다. 본 연구에서는 실시간 네트워크 모니터링을 활용하여 수시로 변화하는 네트워크 환경에 적응하여 병렬/분산 처리되는 방안을 제안한다. 실시간 네트워크 모니터링 정보를 PDP 주요 핵심 알고리즘들에 적용하여 네트워크 과부하 및 결함으로 발생하는 작업 지연 요소에 적응적으로 대처함으로써 전체 성능이 향상됨을 보인다.
최근에 다중 에이전트를 기반으로 하는 가상 병렬 컴퓨팅 시스템에 관한 적극적인 연구가 이루어지고 있다. 가상 병렬 컴퓨팅 시스템은 많은 계산을 요구하는 복잡한 문제들을 해결하기 위해 고비용수퍼 컴퓨터를 사용하는 대신에, 인터넷상에 산재되어 있는 개인용 컴퓨터 혹은 워크스테이션을 사용한다. 가상 병렬 컴퓨팅 시스템은 인터넷상에 이용 가능한 자원에 의존하여 동질 혹은 이질형의 컴퓨터들로 구성될 수 있다. 본 논문에서는 IBM Aglets를 기반으로 하는 가상 병렬 컴퓨팅 환경에서 작업자 에이전트와 작업 패키지를 효율적으로 분산하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 작업자 에이전트와 작업 패키지를 분산하기 위해서 주로 마스터/슬레이브 유형을 사용한다. 그러나 이러한 방법에서 에이전트의 수가 증가하게되면 중앙 마스터에서 작업부하가 급속하게 증가된다. 이러한 문제에 대한 해결로서 본 논문에서는 작업자 에이전트와 작업 패키지의 분산을 작업자 에이전트에게 위임하는 방법을 사용한다. 제안된 방법은 가상 병렬 컴퓨팅 시스템에서 다양한 방식으로 평가되었으며, 그 결과는 기존의 방법에 비해서 괄목할 만한 수준으로 개선되었다.
최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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