최근 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 관리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID)가 제안되었다[1]. 그러나 DS-GRID는 균일 크기의 그리드 셀을 이용하기 때문에, 실제 응용에서 빈번히 발생하는 이동 객체의 쏠림 현상을 효율적으로 관리하지 못하는 단점을 지닌다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이동객체의 밀도에 따라 그리드 셀을 동적으로 분할하는 동적 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 이를 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 이동객체의 쏠림 현상이 발생하였을 경우, 제안하는 동적 분산 그리드 기법이 검색 및 업데이트 성능 측면에서 DS-GRID 보다 우수함을 입증한다.
지역적으로 분산된 생산 시설을 가지는 업체의 전산화는 업무 프로그램의 개발뿐만 아니라 업체의 분산된 환경에 적합한 정보 공유 네트워크 인프라의 구축 또한 요구된다. 본 연구는 주 생산지는 정보 처리량이 많고 지역적으로 멀리 위치한 생산지들은 정보 유통량이 다소 적은 특수한 분산 환경에 적합하고, 유연하게 확장 가능한 경제적인 네트워크를 구축하였다. 이러한 이질적으로 분산된 환경의 네트워킹은 서버를 근간으로 하는 근거리 네트워크, 인터넷을 통한 서버 접속 네트워크, 전화 모뎀을 통한 서버 접속 네트워크 둥을 포함한다. 업체에 특수한 이질적 분산 환경을 효과적으로 연결하는 이러한 네트워크를 기반으로, 경제적이고 효과적인 분산 재고 관리 전산화 시스템을 개발하여 업체의 생산 관리 효율의 향상을 기대한다.
최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 기존 연구들은 질의 처리 성능의 향상을 위해, 공간 네트워크 상의 POI와 노드 사이의 거리를 미리 계산하는 pre-computation 기법을 사용한다. 그러나 이러한 pre-computation 기법들은 검색 대상이 되는 POI의 변경을 효과적으로 처리하지 못하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존 pre-computation 기법들의 단점을 극복하고, 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리하기 위하여 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, S-GRID 및 분산 그리드 기법의 k-최근접 질의처리 알고리즘의 성능 평가를 통해, 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트가 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기준의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복객체에 대한 위치 서비스는 더더욱 제공하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 식별자를 이름/속성에 따르는 객체 핸들 그리고 컨택 주소로 나누고 각각 독립적인 서비스로 관리하는 통합 바인딩 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 통합 바인딩 서비스에서 위치서비스가 관리하는 컨택 레코드 상에 컨택 주소가 여러 개가 등록이 되어 있을 경우, 중복된 객체를 의미한다. 이러한 중복된 객체들 중에 이들이 존재하는 서버의 부하정보를 이용하여 하나의 컨택 주소를 선택하는 과정을 보였다.
이동 호스트들의 위치 정보를 관리하는 것은 이동 컴퓨터 시스템에서 중요한 문제이다. 이동 호스트가 이동할 때 위치 수정과 위치 탐색간에는 상반관계가 존재한다. 본 논문에서는 위치 서버를 이용한 간단한 quorum 기반 분산 동적 위치 관리 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이동 호스트들의 위치 정보가 모든 위치 레지스터가 아닌 위치 레지스터들의 부분집합에서 효율적으로 관리되기 때문에 위치 수정 비용과 위치 탐색 비용이 감소된다. 그리고 위치 레지스터들의 부분집합은 동적으로 변하고, 각 위치 서버의 부하는 이동 호스트에 대한 질의율을 고려하므로 균등해진다. 제안된 알고리즘의 성능은 위치 수정비용과 위치 탐색비용의 전체비용으로 평가되었고, Prakash의 알고리즘과 비교되었다.Abstract Managing location information of mobile hosts is an important issue in mobile computing systems. There is a trade-off between location update and search, when a mobile host moves. This paper proposes a simple quorum-based distributed dynamic location management method using location registers. The cost of location updates and searches is reduced by our method because the location information of mobile hosts is managed efficiently in a subset of location registers instead of in all location registers. In our method, the subset of location registers is dynamically changed, and the load of each location register is balanced by considering query rate for mobile hosts. The performance of proposed algorithm is evaluated in terms of the total cost of a location update and a location search, and is compared with Prakash's algorithm.
본 논문에서는 그동안 연구 및 개발해온 분산객체그룹 프레임워크로부터 새로운 분산서비스들을 추가한 확장 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 확장 분산객체그룹 프레임워크는 기존 프레임워크의 구성요소들과 이들에 의해 제공되는 서비스들은 그대로 유지하고, 분산 프로그램 개발 툴(Distributed Programming Developing Tool, DPD-Tool), 모바일 프락시 및 컨텍스트 제공자 구성요소들을 새롭게 추가하였다. 각 구성요소의 제공 서비스를 살펴보면, DPD-Tool은 분산객체그룹 프레임워크의 지원을 받아 클라이언트, 서버 프로그램 개발자 및 분산응용 관리자 GUI를 통해 쉽고 편리하게 분산 프로그램을 개발할 수 있는 도구이다. 모바일 프락시는 분산응용 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 컨텍스트 제공자는 하드웨어 기기 및 센서들로부터의 상황인식 및 추론 기술을 제공한다. 또한, 본 확장 프레임워크는 분산자원의 특성에 따라 다양한 속성정보를 통합 관리하기 위한 정보저장소 기술을 포함하며, 기존서비스 뿐만 아니라 새롭게 추가한 분산서비스들의 지원을 통해 분산응용의 수행성을 보장하도록 한다. 결론적으로 본 연구에서는 다양한 분산서비스에 맞추어 상황별로 적응 지원이 가능하며, 분산 프로그램을 용이하게 개발할 수 있는 도구를 함께 제공하고 있는 통합 프레임워크를 제시한다..
현재의 중앙 집중형 이동성 관리 방식의 제약점들을 극복하기 위해서, IETF는 홈 에이전트의 이동성 기능을 사용자 가까이에 위치한 네트워크 경계 쪽으로 분산시키는 분산 이동성 관리 방식에 대해서 논의해왔다. 분산 이동성 관리 프로토콜은 트래픽 전달 비용이 낮고 확장성이 높다는 장점을 갖고 있다. 하지만, 시그널링 비용이 높고 주소관리가 복잡하다는 문제점을 보이고 있다. 특히 세션의 지속시간이 길고 빠르게 이동하는 사용자의 경우에는 이러한 문제점을 더욱 어렵게 만든다. 지속시간이 긴 세션에 대해서 높은 시그널링 비용을 감소시키기 위해서 우리는 하이브리드 분산 이동성 관리 방식을 제안하며, 이는 세션 지속 시간에 따라서 다른 이동성 앵커를 할당한다. 본 논문에서 우리는 제안한 하이브리드 분산 이동성 관리 방식에 대해서 성능을 분석하며 시그널링 비용 측면에서 우수한 성능임을 보여준다.
최근 IT인프라 관제시스템의 구축 추세는 서비스 가용성 및 응답시간이란 관리지표를 기준으로 IT서비스 품질관리 관점에서 시스템을 관리함을 목표로 삼고 있다. 즉, 자원의 종류에 따라 개별 성능 및 장애 관리를 하기보다는 서버, 네트워크, DB, WAS, 어플리케이션 등 IT서비스에 관련된 전반적 자원에 대한 포괄적인 관리로 IT서비스 성능저하 및 장애가 주로 발생하는 지점을 파악하여 보수하고 개선할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 최근의 추세라 할 수 있겠다. 한편으론 조직의 IT서비스가 여러 지역에 존재하는 다수 시스템에 의해 수행되는 최근의 상황을 고려할 때, 분산 환경하의 서비스 품질관리를 위해서는 각 지역별로 관리 서버를 운용하고 중앙에 별도의 슈퍼 매니저를 두어 전체를 관장하는 체계가 요구된다. 다중/계층형 관리서버 운용 메커니즘을 지원하는 시스템에서의 각 관리 모듈은 독립적으로 실행이 가능하며, 물리적 서버의 위치가 다른 곳에서도 관리 기능을 실행함에 있어서 문제가 없도록 기능을 지원하여 관리서버의 부하 분산이 투명하게 실현되어야 한다. 여기서는 QoS (Quality of Service)측면에서의 관리 기능을 수행하는 다중/계층형 시스템 통합관리에 관한 기술적 사항들을 살펴보고자 한다.
최근 이동 컴퓨팅 기술과 무선 측위 기술이 급속도로 발전하고 무선 인터넷이 보편화됨에 따라 이동체의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)가 다양한 분야에서 제공되고 있다. 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동체의 위치 정보를 주기적으로 저장하는 위치 데이타 서버가 필요하다. 기존에는 이동체의 위치 데이타를 저장하기 위해서 GIS 서버를 사용해 왔다. 하지만 GIS 서버는 정적 데이타를 기반으로 설계되었기 때문에 이동체의 위치 데이타를 저장하는데 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 위치 데이타를 관리하기 위해 제안된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)를 확장하여 실시간 위치 기반 서비스를 위한 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 프로그래밍 기법을 이용하여 위치 데이타 처리의 실시간성을 보장하며, 이동체 데이타를 다수의 노드에 적절히 분산시킴으로써 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리할 수 있다. 그리고, 메인메모리에서 위치 데이타를 관리하기 때문에 검색 및 갱신 오버헤드가 적다. 또한, 실험을 통하여 확장 SLDS는 기존에 제시된 SLDS 보다 더 효율적인 저장과 부하 분산을 수행한다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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