인간과 함께 협력하는 서어비스 산업에서 요구되는 로봇은 고정된 환경에서 단순 반복 작업을 하는 기존 산업용 로봇의 개념을 뛰어 넘어 변화하는 환경에서 이동하면서 물체 이송 및 조작 기능을 수행하는 작업 형태를 취한다. 일반적으로 서어비스 로봇은 이동 능력과 조작능력이 겸비된 mobile manipulator의 외양을 갖는 것이 가장 응용 분야가 넓다. 이러한 mobile manipulator는 구동 축만 10축 내외가 되므로 축별 서보 제어기와 종류별 센서 제어기들을 분산화 시키는 구조가 신뢰성, 연산 능력의 측면에서 바람직하다. 개방형 구조로써 서보 제어기와 센서 제어기의 결합에 따른 비용 절감을 위하여 저가의 고속 통신망을 사용하고, 제어기 구성 요소들의 수급 다양화와 보수 유지의 간편화를 위하여 개방화된 인터페이스 하드웨어를 채택한다. 또한 자체 동력원에 의해 구동되는 것이 작업범위에 제한을 가하지 않으므로 로봇 제어기가 로봇 내부에 실장되어 오랜 시간 운용 가능하도록 소형화된 구조를 지니도록 설계한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시장에 진출했거나 진출을 선언한 글로벌 IT 기업들을 이미 보유하고 있는 하드웨어, 소프트웨어 기반 기술들을 활용하거나 상호 협력을 통해 다양한 클라우드 서비스들을 제공함으로써 불특정 다수를 대상으로 급격하게 성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 자신들의 영역을 지속적으로 확장해 나가고 있다. 분산 파일 시스템은 데이터의 저장과 관리뿐만 아니라 상위 계층 서비스가 요구하는 충분한 성능과 안정성을 보장해주기 위한 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술 중의 하나이다. 본 논문 에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈 소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술, 고가용성 데이터베이스 시스템을 소개하고 현재 클라우드 컴퓨팅 시장에서 활용되고 있는 분산 파일 시스템의 동향을 통한 다양한 분산처리 기술을 참고하여 대용량 분산 데이터 처리 아키텍처를 구현하였다.
위키는 분산 환경의 협력학습 활동에 매우 효율적인 도구임이 최근 여러 실험을 통하여 연구되어 왔다. 위키는 구성원간의 지식공유가 효율적으로 이루어 질 수 있는 기능을 제공하고는 있으나, 페이지와 링크의 동적인 변화로 인한 내용구조의 복잡성으로 인하여 각 구성원이 내용구조를 전체적으로 파악하거나 자신에게 필요한 페이지를 효율적으로 찾기 힘든 단점이 있다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 그룹 구성원들에 의한 페이지의 변화가 많이 발생하는 온라인 프로젝트 협력학습활동에서 그룹의 각 구성원에게 내용 구조와 자신에게 관심 있는 활동 페이지를 개별적으로 안내해줄 수 있는 적응적 내비게이션 안내 시스템을 개발하였다. 우리는 먼저 각 페이지와 구성원간의 관계 모델을 페이지 변화 정보와 개별 로그 정보를 사용하여 개발하고 이 모델을 사용하여 적응적 내비게이션 시스템을 설계 및 구현 하였으며, 이 적응적 시스템이 그룹 구성원간의 효율적인 정보공유 그리고 그로 인한 협력학습활동을 어떻게 촉진시켰는지를 현장 실험을 통하여 보여준다.
소 중규모 분산 시스템에서 기결정된 메시지 순서화 속성들을 만족시키기 위한 많은 신뢰성 있는 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 그러나, 엄격한 신뢰성을 보장해야 하는 기존 알고리즘들은 대규모 시스템에 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 기존 알고리즘에 비해 합리적으로 보다 약한 신뢰성을 보장하는 동시에 확장성을 매우 향상시키기 위한 전염형 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 모두 원자적 메시지 순서 전달 속성을 보장하도록 설계되었다. 그러나, 멀티미디어 시스템 및 협력 작업과 같은 분산 애플리케이션들이 보다 약한 메시지 순서 전달 속성인 인과적 순서 전달만을 요구한 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 전염형 기법의 고유한 확장성을 유지하면서, 인과적 순서 전달을 보장하는 효율적인 전염형 그룹 통신 알고리즘을 제안한다.
WLCG/EGEE 프로젝트는 응용 연구자들에게 지역적으로 분산된 컴퓨팅 그리드 인프라스트럭쳐를 제공하는 것을 목적으로 한다. 현재, WLCG/EGEE 인프라스트럭쳐는 40여개국 200여개 사이트의 2만여 개의 CPU 자원과 약 3PB의 디스크 자원을 제공하는 세계 최대의 그리드 인프라스트럭쳐로서 고에너지 물리학 분야의 초강입자 가속기 실험을 포함하여 9개 응용 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 EGEE-II 프로젝트와의 국제 협력의 결과로서 추진된 WLCG/EGEE 티어-2의 설계 및 구축에 대해서 설명한다.
이동 에이전트는 에이전트 코드 자체가 서버로 이동하여 주어진 작업을 수행한다. 이 때 이동 에이전트의 노드 이주 방법은 분산 시스템의 전체 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 이동 에이전트의 적응적 이주 경로 기법을 제안한다. 제안 기법에서 노드 이주의 선택은 참조된 메타데이터의 정보에 의존하며 이주 정보의 신뢰성은 멀티 에이전트의 각 에이전트 시스템들의 상호 협력 및 메타데이터 갱신 방법에 의해 결정된다. 이를 위해 적중 문건 수, 적중률, 노드 처리 및 네트워크 지연 시간 등의 정보로 메타데이터를 설계하고 이를 이용하는 각 에이전트의 상호 관계와 적중 문건의 수에 따라 이동 에이전트 노드 이주를 결정하기 위한 메타데이터의 생성, 이용 및 갱신하는 방법을 기술하며, 순회 노드 수 결정 방법과 우선순위에 따른 이주 경로에 대한 방법을 제시한다.
네트워크 게임은 네트워크상의 분산된 사용자들이 경쟁과 협력을 통하여 결과를 만들어 가는 것으로서 공동작업의 한 형태로 볼 수 있다. 본 논문에서는 그룹 통신 플랫폼을 사용하여 네트워크 게임을 수행하기 위한 요구사항을 정리하고 이러한 요구사항을 수용하는 데드 리커닝의 설계와 구현에 관하여 기술한다. 이러한 노력은 게임 개발의 생산성을 높여주고, 사용자간 대화기능 등을 활용하여 게임의 질을 높일 수 있다. 또한 다양한 망과 단말의 능력 또한 게임 제공자, 게임 그룹 생성자의 의견에 따라서 유연한 형태로 다양한 결과를 제공할 수 있다.
최근의 침입이나 공격들은 광범위한 망의 이용과 긴 시간을 두고 공격을 행하는 추세로 발전하고 있다. 이러한 공격들에 대한 탐지 및 대응을 위하여 침입탐지 시스템들은 시스템에 걸쳐 있는 정보의 공유, 침입이나 공격에 적극 대응하기 위한 자원의 이용 등의 상호협력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시스템에서 기록하는 많은 종류의 로그 정보를 침입 탐지에 이용할 수 있는 정보만을 추출하고 분석하여 저장함으로써, 침입 탐지 시스템이 이용할 수 있게 하고, 다른 시스템에서 정보를 필요로 할 때 제공할 수 있으며, 또한 침입이라 간주되어지는 행위에 대하여 대응하기 위한 추적 및 정보 수집 그리고 접속 거부 등을 행하는 Agent 시스템의 설계 및 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 리눅스 시스템 기반 하에서 로그를 기록하는 SYSLOG, 발생한 시스템 콜 정보를 기록하는 LSM, 망에서 시스템으로 들어오는 패킷을 분석하는 Pcap Library를 이용한 로그 등을 통합하는 과정을 설명하고, 침입탐지 시스템에 의해서 침입이라 판단되었을 경우, DART Agent가 그 경로를 역추적하고 여러 시스템에 걸쳐 있는 정보들을 수집하는 과정, 고리고 공격에 대한 대응을 하는 과정을 설명한다.
본 논문에서는 서로 다른 특성을 갖기 때문에 표준화가 어려운 엣지 플랫폼에서 동일한 머신 러닝 모델로도 확장 가능한 분석 서비스를 하기 위해, 마이크로서비스 기반으로 협업 분석 하는 설계 방법을 소개한다. 이를 위해 실제 사용자 분석 결과 적응적인 컨텐츠 서비스 시나리오를 고려하였다. 서로 다른 성능을 갖는 엣지가 협업하기 위해서 클라우드에서 제공 받는 어플리케이션을 마이크로 서비스화 하고 다수의 엣지에 해당 서비스를 분산 분포하여 연결한다. 해당 방법은 전체 서비스를 상호 독립적인 최소 구성 요소로 분할하고 모든 요소가 독립적으로 연동되어 타스크를 수행하게 하며 유사한 프로세스는 공유함으로서 상대적으로 성능이 떨어지는 엣지들간 협력으로 효율적인 분석 서비스 제공이 가능하도록 할 것이다.
최근 에이전트 기반 시스템 기술은 소프트웨어 시스템의 개념화, 설계, 구현을 위한 새로운 패러다임을 제공하며 많은 기대를 받아왔다. 특히 멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합되는 특징을 가지고 있어서 많은 연구가 진행되고 있다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 강화학습을 이용한 자동 역할 조정 방법을 통하여 에이전트가 처한 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협력 문제를 해결한다. 이를 위하여 멀티 에이전트 시스템 분야의 전통적인 문제인 추적 문제에 동적 환경과 서로 다른 목표를 갖는 에이전트들을 모델 링 하여, 두 가지 수정된 추적 문제를 제안하고 이 문제의 해결을 통하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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