다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할거라 기대된다.
본 논문은 Part 2로서 배전계통을 위한 분산형 조류계산의 알고리즘을 제안하고, 결합 조류계산을 수행하기 위하여 경계상의 정보를 이용하고 송전과 배전계통에서 조류계산의 수렴 이후에 교환하는 알고리즘이다. 이는 각각의 조류계산 해법들이 송전과 배전계통에 사용될 수 있기 때문이다. 송전과 배전계통의 조류계산은 네트웍의 토폴로지와 파라메터 값들에서 큰 차이가 있기 때문에 분리하여 수행하여야 한다. 그러나, 두 계통이 물리적으로 연계되어 있거나 정확한 조류계산 해를 동시에 풀 수 있기 때문에 두 계통의 경계모선들에서 전력 오차를 계산하는 데 있어 약간의 오차가 있을 수 있다. 송전과 배전 계통의 경계 모선에서 전력 조류는 송전계통의 조류 계산에 대하여 부하로서 나타낼 수 가 있다. 다중 조류 기법들이 상호 존재하므로 이를 분산처리에 이용하는 이점이 된다. 특히, 분산전원 출현으로 인한 이러한 분산형 조류계산 기법의 필요성이 점점 증가하고 있다. 분산형 조류계산 알고리즘은 비동기 분산형과 동기화 분산 알고리즘으로 분류할 수 있다. 분리 계산 기법이 하나 이상의 배전계통을 가진 계통의 결합 조류계산에 사용된다면, 스칼라 경계 변수들은 상태 변수 벡터로 대체 할 수 있다.
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.
본 논문에서는 n 차원의 하이퍼큐브(hypercube) 구조의 분산 시스템에서 새로운 부하분산 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 인접노드에게만 과부하 노드의 부하를 전송하여 발생되었던 blocking phenomenon을 억제하였으며 processor thrashing을 방지하기 위하여 한 프로세서에 모든 프로세서의 정보를 모아 실행하는 중앙집중형 알고리즘의 장점을 응용하였다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위하여 컴퓨터 모의실험을 수행하고 다른 알고리즘과 비교하였다. 2차원 하이퍼큐브 분산 시스템의 경우에는 각 알고리즘의 부하분산 결과가 큰 차이를 보이지 않았으나 3차원과 4차원의 경우에는 제안된 알고리즘이 보다 나은 결과를 보여주었다.
모바일 애드혹 분산 시스템에서 선출 알고리즘을 명세하고 설계하는 것은 매우 어려운 작업이다. 왜냐하면 모바일 애드혹 분산 시스템은 기존의 분산시스템보다 시스템의 실패에 취약하기 때문이다. 본 논문의 목적은 모바일 애드혹 분산 컴퓨팅 환경에 적합한 선출 알고리즘을 명세하고 하나의 설계모형을 제시하는데 있다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는 하나의 선출 알고리즘을 설계하고 알고리즘의 정확성을 정형적으로 검증 하였다. 이러한 해결방안은 기존의 분산시스템에서 고전적인 알고리즘인 노드 탐지 알고리즘에 기반으로 하고 있다.
최단경로를 포함한 어떤 문제를 해결하는데 필요한 정보가 네트워상의 프로세서에 분산되어 있는 상황에서 그들 정보를 교환하면서, 그 문제를 해결하는 알고리즘을 분산알고리즘(Distributed Algorithm)이라고 한다. 본 논문에서는 비동기식 네트워크에서 최단경로문제를 해결하는 분산 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 분산 알고리즘은 메시지 복잡도와 이상시간 복잡도로 평가되는데, 본 논문에서 제안하는 분산 알고리즘이 메시지 복잡도와 이상 시간 복잡도는 각각 O(n53)와 O(nln)이다. 여기서, n은 네트상에 있는 프로세서 수를 나타낸다.
본 논문에서는 유한한 자원인 네트워크를 보다 많은 이용자가 원활하게 사용하기 위해 고안된 전송 부하 분산 알고리즘인 Round Robin, Weighted Round Robin과 전송 부하 분산 알고리즘이 존재 하지 않는 네트워크를 Petri-net 이론을 기반으로 한 시뮬레이터(CPN-Tools)를 통해 실험 결과를 비교 분석하여 알고리즘의 필요성과 전송 부하 분산 알고리즘의 특징과 장단점을 실험을 통하여 보였다.
웹 클러스터 시스템은 동일 서버 군에서 하나 이상의 서비스를 제공하여 비용대비 효과 면에서 높은 가용성 및 보다 빠른 서비스를 제공할 수 있는 시스템이다. 본 연구는 폭주하는 부하를 웹 클러스터 시스템 내의 각 서버에 균등하게 분산 시키는 방법에 대하여 연구하며, 부하 분산의 방법론 및 부하 분산 알고리즘을 제시한다. 기존의 WLC 알고리즘의 변형인 PWLC 알고리즘은 주기적인 웹 클러스터의 부하 측정을 통해 가중치를 적용하고 주어진 기간 동안 부하를 가중치에 따라 점진적으로 분산 시키는 방법이다. 이 알고리즘을 동일 기종 및 이기종 웹 클러스터 시스템에 적용하였고, 또한 기존에 제안된 DWRR 알고리즘과의 시뮬레이션을 통한 비교에서 제안된 PWLC 알고리즘이 보다 효과적임을 알 수 있었다.
다단계 버스 네트워크 기반의 분산공유메모리 환경에서 효율적인 동적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 버디특성으로부터 생기는 잉여경로들을 활용하여 네트워크 상의 스위치들의 트래픽을 동적으로 분산시키고, 동적 라우팅이 선택될 확률을 높이기 위해 기존의 최적 경로결정 알고리즘을 개선한 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 라우팅 알고리즘의 성능과 다단계 버스 네트워크에서의 잉여경로들을 고려하지 않는 기존의 라우팅 알고리즘들의 성능을 비교하여 우리가 제안한 동적 라우팅 알고리즘이 기존의 라우팅 알고리즘들보다 평균 대기 작업수와 평균 응답시간 면에서 효율적으로 동작한다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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