진정한 의미의 다운사이징을 구현하기 위해서는 필요한 분산데이타베이스의 구현은 현재 여러가지 기술적인 문제점들을 안고 있다. 따라서 동시성 제어(concurrency control)와 갱신 (update propagation), 복구(recovery), 질의어 처리(query processing), 카달로그 관리(catalog management)등과 같은 분산 환경에서의 데이타베이스에 관련된 기술적인 문제점들을 해결하기 위해서는 어떠한 최적의 방법들을 개발해야만 한다. 이러한 방법들의 개발은 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 통한 대안들의 선택과 운용에 의해 가능할 것이다. 분산 환경하에서 사용되어질 수 있는 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 availability, expression, currency의 관점에서 Basic table과 view로 구분하여 정립해 보았다. Basic table은 current update가 필수적이므로 availability와 expression의 관점에서 분류하였고, view는 physical file의 존재성 유무와 시간적 실행의 차이를 기준으로 분류하였다. 그리고 이러한 분류기준에 따른 특성들을 분산데이타베이스 구축에 이용하는 방법들에 대해 이야기 하였다. 다시 말해 non-current materialized view 뿐만 아니라 current materialized view를 동시에 지원하는 하나의 distributed view update architecture를 개발하는 것에 대해 하나의 방법으로 제시하였다. 즉 immediate update와 deferred update는 current view를 이용하고 periodical update는 non-current view를 이용하여 100%의 distributed data resources를 관리 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.
소규모 풍력에너지, 연료전지 및 태양에너지 등의 신 재생에너지원들이 소규모 분산전원으로 도입되고 있다. 이로 인해, 수용가 측의 전원이 대규모 전력사업자로부터만 공급받던 시스템방식에서, 분산전원과 연계하여 동시에 사용하는 방식으로 바뀌고 있다. 이러한 분산전원이 계통에 도입될 경우 이로 인해 평상시 기존 계통의 보호방식에 미치는 영향의 경우는 상시전압변동, Flicker, 병해열로 인한 순시전압변동, 고조파, 불평형 등이 고려 될 수 있다. 또한 이러한 경우로 인해 보호계전기의 오동작도 초래 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 태양광시스템을 분산전원으로 하는 연계 계통을 모델링하여 발생하는 파형에 대해 분석한다. 또한 디지털 보호계전기의 디지털 필터링 기법을 비교하여 빠른 연산 속도와 주파수 응답 특성을 가지는 알고리즘을 선정하고 모델링하여 모델링 된 디지털 필터로 분산전원 연계를 통해 얻어진 파형을 필터링 한다. 본 논문에서 분산전원의 계통 모의는 전력계통에 모의에 높은 신뢰성을 가지는 PSCAD/EMTDC를 기반으로 하였으며, 디지털 보호계전기의 디지털 필터 알고리즘 모델링은 MATLAB을 사용하였다.
UHD 영상 콘텐츠는 FHD 영상에 비해 생생하고 더 좋은 고화질의 영상을 제공하지만 영상정보의 데이터 양은 4K UHD 경우 4 배 이상이다. 이러한 초대용량의 UHD 영상을 기존의 병렬/분산 처리를 이용하여 비디오 코딩 한다면 UHD 의 초대용량 특성으로 인하여 연산량 부하가 발생하게 된다. 따라서 UHD 영상은 기존의 분산처리 방식이 아닌 초대용량 데이터를 빠르게 처리 할 수 있는 새로운 분산 처리기술이 필요하다. 본 논문은 UHD 콘텐츠를 빠르게 트랜스코딩 할 수 있는 클라우드 기반 UHD 영상 트랜스코딩 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 UHD 영상 트랜스코딩 시스템은 다음 3 가지 패킷 분석기, 분산 트랜스코더, 스트림 합성기로 구성된다. 패킷 분석기는 입력 영상을 분석하여 오디오와 비디오 스트림을 분할하고 비디오 스트림은 분산처리를 할 수 있도록 영상 패킷을 분할한다. 분산 트랜스코더는 클라우드 환경을 이용하여 분할된 영상 패킷들을 분산 디코드 및 인코드 처리한다. 스트림 합성기는 트랜스코딩이 완료된 비디오 스트림과 패킷 분석기에서 획득하였던 오디오 스트림을 합성하는 기능을 한다. 제시하는 방안을 적용하여 클라우드 기반 영상 트랜스 코딩 시스템을 구현하였으며, 구현된 시스템은 대용량의 UHD 영상을 빠른 속도로 트랜스코딩이 가능하다.
네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.
최근 무선 임베디드 시스템의 사용이 증가하면서 기존의 분산 환경에 무선 임베디드 시스템이 포함되기 시작하였고, 이를 고려한 분산 어플리케이션들이 개발되고 있다. Global clock과 동기화할 수 있는 GPS가 모든 무선 임베디드 시스템에 장착되지 않은 상황에서 분산된 임베디드 시스템간 혹은 고성능 컴퓨터와의 내부 동기화를 수행할 동기화 기법이 필요하다. 현재 무선환경에서의 동기화에 대한 연구들이 이루어지고 있지만 제한된 리소스의 임베디드 시스템에 그대로 적용하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 무선 임베디드 시스템만이 가지는 제한사항을 고려하여 메시지 지연값의 변화량을 측정하여 적용할 수 있는 시간 동기화 기법을 제시하고 실험을 통해 그 성능을 평가한다.
이동 에이전트 시스템은 분산응용을 위한 가장 일반적인 소프트웨어 패러다임이라 할 수 있으며 이동성을 기반으로 작업을 수행하므로 플랫폼 독립적인 언어와, 이동성을 제어, 관리하는 환경을 기본으로 요구하고 있다. Java 언어의 폭넓은 사용과 더불어 Java 이동 에이전트 또한 그 응용의 폭을 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 다양한 분산응용에 효율적으로 대처할 수 있는 Java 이동 에이전트 플랫폼, Boomerang이 설계 구현된다. 그리고, 구현된 Boomerang을 기반으로 한 불법파일 검색, 파일 공유 등의 분산 응용이 설계, 구현된다.
분산 환경에서 여러 호스트들간의 자료를 공유하는 것은 네트워크에 부하를 줄이고 가용도를 높일 수 있지만 복제된 공유 자료들의 일치성을 유지하는 것이 필요하다. 전통적으로 분산된 공유자료의 일치성을 위해서 무효화방식(invalidate protocol), 갱신방식(update protocol) 그리고 이주방식(migratory protocol)등이 사용되었다. 분산 환경뿐만 아니라 이동컴퓨팅 환경에서도 분산된 호스트들간에 공유자료의 일치성을 유지하기 위해서 적절한 프로토콜을 선택하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에 효과적으로 적용 할 수 있는 공유자료의 일치성 유지하기 위한 프로토콜을 제안하고 성능 분석을 하였다.
본 특집원고에서는 분산전원이 기존의 배전계통에 도입될 경우, 보호방식측면에서 야기될 수 있는 문제점에 대해서 현장의 배전실무자들이 간단히 개략적으로 이를 검토분석 및 해석할 수 있는 방법을 소개하기로 한다. 이를 위하여 먼저, 기존 배전계통과 분산전원 연계배전계통의 보호방식상의 특징을 설명하고, 분산전원이 도입된 연계배전게통의 보호방식상의 문제점을 평상시와 비정상시로 나누어 제시하고, 이를 보호방식상의 문제점에 대한 대책을 각각 제시하기로 한다.
HLA(High Level Architecture)를 기반으로 한 시뮬레이션들은 분산 환경에서 수행되는 특징을 갖는다. 이러한 시뮬레이션들은 지난 몇 년 동안 계속해서 그 규모가 커지고, 복잡해지고 있다. 이런 분산 시뮬레이션을 실행시킬 때 페더레이트(federate)들의 오동작으로 네트워크의 혼잡을 유발하는 등의 문제점이 생길 수 있다. 이러한 문제점을 효율적으로 해결하기 위해서는 이와 같은 분산 시뮬레이션을 관리 할 수 있는 수단이 필요하게 되었다. HLA 개발자들은 페더레이션(federation)의 내부를 알기 위해서 객체 모델을 개발했고, 이것을 Management Object Model(MOM) 이라고 한다. HLA MOM은 페더레이션을 모니터링과 컨트롤하며 관리 할 수 있게 한다. HLA RTI는 페더레이트간에 효율적으로 정보를 교환하게 하는 분산 운영 시스템이며 MOM을 통해서 RTI의 운영정보에 접근하고, 수행을 통제 할 수 있는 방법을 제공하고 있다. MOM을 이용할 경우 RTI 운영 정보들은 기존의 RTI 서비스를 이용해서 전달될 수 있으며, 이런 특성으로 인해 시스템 관리를 목적으로 하는 어플리케이션을 용이하게 구현 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HLA MOM을 이용한 페더레이션을 관리 하는 FMS(federation Management System)을 개발하고자 한다.
최근의 연구결과에 의하면 분산이 시간에 따라 변화하여 이분산적(異分散的)이며, 시계열상관(時系列相關)이 존재하는 것으로 나타나고 있다. 일정(一定)한 분산을 가정하여 주식수익률(株式收益率)의 움직임을 설명하는 기존의 모형들은 주식수익률(株式收益率)을 예측하는데 편의(偏倚)(bias)를 가지게 되며, 또한 투자자(投資者)들에게 정확한 위험측정(危險測定)의 수단을 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 우리나라 주식수익률(株式收益率)의 분산이 시간에 따라 변화하는지를 살펴보기 위해 종합주가지수(綜合株價指數) 및 규모별(規模別) 지수(指數)를 사용하여 ARCH 및 GARCH 모형을 추정하였다. 또한 기대수익률(期待收益率)과 조건부(條件附) 분산(分散)사이의 다기간(多期間)(intertemporal) 관계를 ARCH-M 및 GARCH-M 모형을 사용하여 추정하였다. 추정결과는 우리나라 주식시장에도 유의적인 ARCH 및 GARCH 효과, 즉 주식수익률이 매우 이분산적(異分散的)인 것으로 나타났다. 그리고 기대수익률(期待收益率)과 조건부(條件附) 분산(分散)사이의 관계에서 ARCH-M 모형과 GARCH-M 모형의 추정결과가 다르게 나타났으나 전체적으로 유의하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구결과로 조건부(條件附) 분산모형(分散模型)을 통하여 기대수익률(期待收益率) 및 분산(分散)의 움직임을 더욱 잘 파악할 수 있을 것으로 생각되며, 따라서 주식수익률(株式收益率) 및 분산(分散)의 예측에 더 좋은 도구로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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