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.
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.
분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원과 대규모 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서 최근에 그리드 환경에 대한 연구가 매우 활성화되었다. 본 논문에서는 그리드 환경을 쉽게 이용하고 복잡한 문제에 대해서 병렬/분산 처리할 수 있는 여러 도구들을 편리하게 이용할 수 있도록 그리드 포탈을 구축하고 활용하는 과정에 대해서 연구하여 소개한다. 그리드 PSE 포탈 구조와 현재 요구되는 사용자 중심의 서비스에 대해서 연구하고, 그리드 포탈을 구축하기 위해서 GPDK, Myproxy, Java CoG을 이용하였으며, 병렬/분산 처리를 위한 프로그램으로서 Cactus를 사용하였다.
본 연구에서는 대용량의 항공 레이저 스캔 포인트 자료로부터 정규 격자 형태의 수치 표면 모델을 고속으로 생성하기 위하여 가상격자와 병렬처리를 기반으로 한 자료 처리 기법을 제안하였다. 수십$\sim$수백 평방 킬로미터 영역에 대하여 항공 레이저 스캔을 중복적으로 수행할 경우 포인트 수는 수억$\sim$수십억에 이르며 이를 일반적인 시스템에서 처리하는 데에는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 병렬처리를 위해 구성한 피씨 클러스터 상에서 자료를 분산시켜 가상격자를 이용하여 처리하는 방식을 제안하였다. 즉, 마스터 노드는 포인트 자료를 읽어 들여 포인트의 평면 좌표 값에 따라 슬래이브 노드로 전송하고 각 슬래이브 노드에서는 전송받은 포인트를 가상 격자에 저장한 후 보간(interpolation)을 수행한다. 보간 방식으로는 IDW(Inverse Distance Weightin)을 사용하였으며 제안한 방식의 효율성을 평가하기 위하여 사용된 슬래이브 노드 수에 대한 처리 시간을 측정하였다.
최근, 멀티미디어 정보처리와 같은 대규모 데이터 처리에 필수적인 입출력 시스템의 성능을 높이기 위하여 많은 관심이 집중되고 있으며, 고성능 병렬화일 시스템에 관한 연구도 이런 노력에 속한다. 본 연구에서는 고성능 병렬화일 시스템을 위한 효율적인 디스크 할당 방법을 제안한다. 즉, 병렬화일의 자료 분산(data declustering)특성을 이용하여 병렬화일에 대한 병렬도 개념을 정의하고, 이를 기반으로 여러 병렬화일들이 동시에 처리되는 경우에, 최대의 작업처리량(throughput)을 얻기 위한 각 병렬화일에 적합한 디스크상의 자료 분산 정도를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 동시에 처리되는 병렬화일들이 많이 늘어날수록, 최대의 작업처리량을 얻기 위한 계산이 너무 복잡해지므로, 효율적인 근사 디스크 할당 알고리즘도 아울러 제안한다. 제안된 근사 알고리즘은 계산이 간단하고, 특히 입출력 작업부하(workload)가 높은 환경에서는 매우 효율적임을 보여준다. 또한 입출력 요구들의 도착 비율이 무한대일 경우, 근사 알고리즘만을 이용하여도 최대 작업처리량을 위한 최적 디스크 할당을 얻을 수 있음을 증명하였다.
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.
인터넷을 이용한 분산/병렬 시스템은 지리적으로 분산된 다양한 성능의 유휴 상태 호스트 자원을 사용하여 대용량 작업을 처리한다. 인터넷의 호스트들은 다양한 성능을 가질 뿐만 아니라, 상태가 언제 변할지 예측하기 힘들다. 호스트의 성능은 작업 처리율에 영향을 주므로 인터넷 기반 분산/병렬 시스템은 호스트성능에 따른 작업 할당 스키마를 제공한다. 그러나, 호스트의 성능에 따라 할당받은 작업을 수행하는 중에 각 호스트 성능과 상태가 변하여 작업 진행률에 영향을 주므로 작업 할당 알고리즘들의 수행 중에 실시간 모니터링이 요구된다. 실시간 모니터링은 PDP 시스템에 부하 균형 및 결함 허용을 제공하고 관리자와 시스템 개발자에게 보다 효율적인 작업 할당 정책을 제안한다. 본 논문에서는 인터넷 기반 분산/병렬 시스템인 PDP에서 호스트 성능과 상태들의 실시간 모니터링 방법에 대해서 논의한다.
교통 시뮬레이션 시스템은 현실 세계의 교통 및 차량 관련 데이터를 기반으로 미래의 차량 움직임을 예측하는 프로그램으로, 다양한 교통문제를 해결을 위한 도구가 될 수 있다. 시뮬레이션 스케일을 전국단위로 확장하기 위해서 분산/병렬 시스템을 도입해야 하는데, 이 논문에서는 병렬/분산 과정에서 핵심이 되는 Open MPI 기반의 데이터 교환에 대한 방법을 제안하고자 한다. 공통된 하나의 커뮤니케이션 모듈을 기반으로 분산된 노드의 데이터 교환에 대한 문제를 해결하여 생산성을 높이고, 시뮬레이션 과정에서 소요되는 커뮤니케이션 타임을 줄여줄 것으로 예상된다.
최근 컴퓨터와 인터넷 이용의 확산, 스마트폰을 포함한 스마트 기기의 보급과 소셜 네트워크 이용의 확대, 위치 기반의 다양한 서비스 확대 등으로 처리해야 할 데이터 크기가 증가하는 추세이다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 처리가 큰 이슈로 떠오르고 있다. 그로 인해 대용량 데이터 처리를 위한 큰 규모의 분산 컴퓨팅 환경을 지원하는 프레임워크인 하둡이 개발되었으며 많은 기업에서 이를 활용하고 있는 추세이다. 하지만 대용량 데이터 중 영상, 의료, 센서 데이터 등 다차원 데이터 처리에 관한 연구는 미비한 상태이다. 기존의 다차원 데이터 처리를 위해 다양한 다차원 인덱스가 제안되었지만, 대용량 다차원 데이터 처리는 단일머신에서는 비효율적인 단점이 있다. 본 논문에서는 다차원 인덱스 기법인 그리드 파일을 하둡의 분산 병렬 처리 모델인 맵리듀스를 기반으로 생성하는 기법을 제안한다. 또한 앞서 생성된 그리드 파일을 가지고 맵리듀스를 이용한 질의처리 방법을 제안 한다. 이로 인해 단일머신에서의 그리드 파일 생성을 병렬처리 함으로써 생성 시간을 단축시키고 질의 처리 또한 맵리듀스를 이용하여 병렬 처리 함으로써 질의 시간 단축을 예상한다.
본 논문은 예전의 방법들에서 일어나고 있는 수행 속도 문제점들을 향상하기 위하여 병렬 처리를 이용하여 난수를 발생하는 방법중에서 가장 보편적이고 빠른 방법으로 알려진 저차 합동 다항식에 기초한 새로운 고속 디지탈 서명방식에 대한 병렬 알고리즘을 제안한다. 새로운 디지탈 서명 방식은 비밀키로써 큰 소수 p,q를 이용하여, 공개 정보로써 n=$p^2$ * q를 이용한다. 난수는 서명을 생성할때 이용되며, 서명을 검증하기 위하여 부등식을 이용하며 병렬 알고리즘을 이용하여 서명을 생성하는 처리속도의 향상된 성능을 위하여 전처리와 디지탈 서명을 구축하는 계산방법의 새로운 병렬 알고리즘을 작성하였다. 본 논문에서 새로 제안한 서명방식에 대한 병렬 알고기즘을 검증하고 비도를 산출할 것이며, 시뮬레이션을 통하여 예전의 방식들과 비교 분석한다. 본 논문은 공개키를 이용한 병렬 암호와 시스템과 신호 처리에 대한 병렬 알고리즘으로 응용될 수 있을 것이며, 병렬과 분산 처리 환경하에서 개발되는 정보서비스 특히 메세지 처리 시스템 서비시, 전자교환 서비스 등의 디지탈 서명에 유용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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