현대 사회에서 인공지능은 다양한 분야에서 사용되며 발전하고 있다. 특히 의료, 공업, 경제, 농업, 정치 등에 영향을 미치며, 데이터 프라이버시 문제가 빈번히 발생한다. 이를 해결하기 위해 연합학습이 제안되었는데, 이는 로컬 디바이스에서 학습한 모델만을 중앙 서버로 전송하여 프라이버시를 보장하고 효율성을 높인다. 하지만 연합학습은 중앙 서버를 필요로 하므로 탈중앙적인 환경에서는 사용할 수 없는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 서버가 없는 다양한 환경에서 연합학습을 적용할 수 있는 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘을 소개한다. 비-완전 연결 분산형 연합학습 알고리즘은 모든 노드가 서로 연결 되어있는 상태가 아닌 특정 노드와만 연결 되어있는 형태로 대부분의 실전 분산형 환경에서 사용할 수 있다. 본 방식의 학습 정확도는 일반적인 머신러닝의 정확도와 비교하여 준수한 성능을 보여주고 있다.
본 논문은 Part 1 으로 배전계통의 분산형 조류계산을 위한 기본적인 수학적 모델을 제안한다. 송전계통과 비슷하게 배전계통의 조류계산은 배전계통의 실시간 모니터링과 제어를 위한 가장 유용한 도구이다. 배전계통은 지역적인 특성으로 인하여 그 구조가 변전소를 중심으로 여러 개의 주 피이드로 나누어지게 되고 이러한 변전소가 수많이 산재되어 있다. 이런 관점에서 볼때 배전계통에 대한 조류계산은 불산 조류계산(Distributed Computation of Load Flow) 알고리즘을 필요로 한다. 특히, 분산전원 출현으로 인한 이러한 필요성은 점점 증가하고 있다. 배전조류계산은 분산전원이 배전계통에 추가됨에 따라 더욱 부담이 되었다. 본 논문에서는 배전계통을 위한 분산형 조류계산 알고리즘의 구성에 필요한 기본적인 수학적 모델을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 분산 트랜잭션 워크플로우 모니터링 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 워크플로우 인스턴스들의 실행 상태 관리를 주요 목적으로 하는 전통적인 워크플로우 시스템의 모니터링 기능은 워크플로우의 초대형화와 트랜잭션화를 특징으로 하는 분산형 트랜잭션 워크플로우 시스템에서는 워크플로우의 처리 상태 관리뿐만 아니라 구조적인 정보의 수집, 통계 정보 제공, 사용자들의 처리 상태 정보 등과 같은 다양한 부가적인 정보 처리 및 관리 기능을 제공하는 분산형 모니터링 서비스를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 분산형 트랜잭션 워크플로우 시스템에서 필수적으로 요구되는 새로운 워크플로우 모니터링의 특징을 확장 정의하고, 이를 지원하는 점 기반의 분산 트랜잭션 워크플로우 모니터링 시스템의 상세 설계 및 이의 구현 방안을 소개한다.
최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
클라우드 환경을 구성하는 자원을 능동적으로 사용 하기 위해서는 부하분산 정책이 필요하며 효율적으로 작업을 할당하고 공유할 수 있는 자원 관리 스케줄링이 필요하다. 또한 자원의 경제성을 유념하여 클라우드 서비스 제공자의 이익 창출과 자원 활용도의 개선을 실현해야하고 서비스 사용자의 만족도를 향상시켜야 한다. 본 논문에서는 계층형 부하분산 정책을 이용한 비용이익 기반 자원관리 스케줄링 모델(Cost-benefits Based Resource Management Scheduling Model using Hierarchical Load Balancing Policy)을 제안한다. 제안하는 모델은 계층형 부하분산 정책을 적용하여 자원을 통합, 관리함으로서 개선된 유지보수성을 제공하며, 서비스 제공자의 비용이익을 고려하여 각 자원들마다의 자원협상 메커니즘과 비용이익을 우선으로 하는 가격 결정 알고리즘을 제공하여 합리적인 자원 할당이 가능하다.
지금까지 침입탐지시스템은 침입행위를 어떻게 판단할 것인가 하는 부분에 많은 연구가 진행되었다. 고속 네트워크과 다양한 사용자의 요구는 침입탐지시스템이 더 많은 데이터의 처리를 요구하게 되었고, 많은 크래커들에 의해서 더욱 새롭고 다양한 침입방법이 소개되었다. 침입탐지시스템은 새로운 침입 방법과 더 많은 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 고성능의 그리고 지능형의 데이터 처리 기술이 절실하다. 본 논문은 실시간 데이터 처리와 새로운 침입 방법에 대해서 능동적인 대처를 위해서 멀티 에이전트 기반의 분산 침입탐지기술과 데이터 중심의 비정상행위 탐지 기술인 커널 기반의 침입탐지기술의 혼합형 침입탐지시스템을 제안한다.
급증하는 인터넷 이용자로 인한 인터넷 트래픽의 폭발적인 증가는 라우터에서 패킷 전달의 병목현상을 일으켜 망의 성능에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 고속 대용량 라우터 시스템은 분산형 시스템 구조를 갖는다. 분산형 라우터 시스템은 메인카드 프로세서에서 라우팅 테이블(Routing Table)을 관리하고 IPC(Inter processor Communication)를 통해 라인카드 프로세서로 포워딩테이블(Forwarding Table)을 전달하게 함으로서 패킷처리가 분산되어 wire-speed로의 포워딩 기능을 가능하게 하여 망의 성능을 개선시키는 효과를 갖는다. 이와 같은 프로세서의 분산은 각종 정보의 원활한 교환을 위해 IPC 기능을 필요로 하며, 특히 이더넷을 이용한 IPC의 구성은 비용 대비효과 측면에서 주로 사용되고 있다. 그러나 IPC를 통해서 처리하여야만 하는 OAM(Operation, Administration and Maintenance) 및 상위 프로토콜 관련 패킷의 증가로 IPC의 처리에서 병목현상이 발생하게 되었다. 본 논문에서는 기존 IPC의 TCP/IP(또는 UDP/IP)를 통한 2-계층 처리를 단일계층에서 처리할 수 있는 구조인 R-IPC(Reduced IPC) 프로토콜을 제안함으로써 평균 10%이상의 패킷처리 성능개선을 가져왔다.
분산 컴퓨팅 기술의 발전과 네트워크의 고성능화는 대용량의 멀티미디어 데이터를 송.수신 하여 처리 할 수 있게 되었다. 그러나, 실시간 및 이기종간의 데이터 전송에는 네트워크 전송지연과 프로그램 구현의 어려움 등과 같이 극복해야 하는 문제점들이 많다. 본 논문은 객체지향형 분산처리 환경 하에서 OMG가 제시한 멀티미디어 서비스 설계에 RTP(Real-time Transport protocol)통신 프로토콜을 사용하여 오디오나 비디오 등과 같은 실시간 멀티미디어 데이터 처리에 필요한 효율적인 소프트웨어 기반 구조를 설계하였고, 이를 이용한 인터넷 폰 시스템인 Telegent(Telephone Agent: Telegent)를 분산 객체 환경에 맞게 설계하고 구현한 내용을 기술한다.
분산 멀티미디어 시스템의 기본적인 요구 사항은 비디오와 오디오 같은 연속미디어의 생성 그리고 검색 시점에서 표현 시점까지의 엄격한 지연과 지터를 요구하는 인트라 미디어 동기화와 다수의 연속 미디어 스트림을 병렬로 표현할 때 트랙들간의 상대적 시간 관계에 관한 제한을 만족시키는 인터미디어 동기화를 제공하는 것이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 연속미디어를 이용하는 주문형 시스템 개발도구인 버클리 CMT를 텍스트, 이미지, 그래픽 등의 불연속 미디어와 비디오, 오디오 등의 연속 미디어 형태의 멀티미디어 동기화가 가능하도록 확장-CMT를 설계하고, 이를 분산 원격강의 응용에 구현하였다.
최근 사용자의 멀티미디어에 대한 요구의 증가가 VOD (Video-on-Demand) 서비스를 발전시키게 되었다. VOD는 엔터테인먼트나 원격 교육, 광고 및 정보 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 이러한 VOD 서비스는 많은 디스크 I/O와 네트워크 I/O를 요구하며 기존 웹 서버 시스템과 비교했을 때 오랜 시간동안 서비스를 해야 하는 특징을 가지고 있다. 또한 VOD 서비스는 많은 네트워크와 디스크의 대역폭을 요구하며, 서비스의 QoS에 민감해서 사용자 응답시간이 길어지면 사용자 요청의 취소율이 높아지게 된다. 따라서 불만족스러운 서비스의 증가로 네트워크 부하만 증가하게 된다. 이러한 기존 웹 서버 환경과는 다른 부하의 패턴이 있는 VOD 서비스 환경에서는 부하를 균형적으로 분배하여 서비스의 QoS를 높이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 VOD 시스템 환경에서 부하를 효율적으로 분산하기 위해 계층형 분산 VOD 시스템 모델과 사용자 요청 패턴의 히스토리와 유전 알고리즘을 기반으로 한 스케줄러를 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템 모델은 서버들을 지역적으로 분산하고 제어 서버를 지역마다 설치하여 지역에 있는 VOD 서버들을 관리하도록 구성한다. 사용자 요청을 지역 서버군 내에서 분산시키기 위해서 히스토리를 기반으로 한 유전 알고리즘을 사용한다. 이러한 히스토리 정보를 기반으로 유전 알고리즘의 적합도 함수에 적용하여 VOD 시스템을 위한 유전 알고리즘과 유전 연산을 구현한다. 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘은 VOD 서비스 환경에서 사용자 요구에 대한 부하를 보다 정확하게 예측하여 부하를 분산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템의 부하 분산 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 OPNET 기반 시뮬레이터를 구현한다. 라운드로빈(round-robin) 방식과 랜덤(random) 방식과의 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘의 성능을 평가한다. 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 보다 안정적인 QoS를 제공하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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