컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.
본 논문은 소프트웨어 스트리밍 서비스의 특성이 일반 동영상 스트리밍 서비스와 달리 전송대역폭이 가변적이며 초기에 집중적인 전송이 발생하는 사실에 근거하여 가장 효율적으로 서버 자원을 활용할 수 있는 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 지역적으로 산재한 대규모의 인터넷 사용자에게 소프트웨어 스트리밍 서비스를 지원하는 대용량 소프트웨어 스트리밍 서버 플랫폼에 실제 구현하여 동작함으로써 제안된 알고리즘이 적절하게 동작함을 보이고자 한다.
클러스터 파일 시스템의 성능을 결정짓는 주요 요소 중 하나는 메타 데이터 서비스의 성능이다. 본 논문에서는 메타 데이터 연산의 종류에 따라 적절한 메타 데이터 서버에게 클라이언트의 요청을 동적으로 분배할 수 있는 내용 기반의 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 메타 데이터 서버 사이에 데이터의 이동을 유발 시키는 대신 메타 데이터를 복제하고 수정 메시지를 로깅하게 함으로써, 기존의 알고리즘에 비해 클라이언트의 요청을 서버들에게 균등하게 분배하여 응답 지연 시간을 현저히 줄일 수 있었다.
Ad hoc Network에서 효율적인 데이터 트래픽의 전송을 위하여 AODV 라우팅 알고리즘을 보안한 DM-AODV(Disjoint Multipath AODV)와 이를 활용하여 Qos율 높인 트래픽 분산 알고리즘인 TPA(Traffic Partitioning Algorithm)을 제안한다. 첫째, dynamic한 Ad hoc network환경에서 사용될 수 있는 DM-AODV을 사용하여 중복 노드가 없는 multipath들과 그 경로 각각의 최소 대역폭(bandwidth)을 구하고 둘째, 소스 노드에 들어오는 트래픽의 요구 대역폭과 TPA을 사용하여, 네트워크가 정상 일 때 전달 될 main path들과 네트워크 장애 시 할당 될 alternative path들에 들어오는 트래픽을 dynamic하게 분산시킴으로써 어플리케이션이 요구하는 높은 대역폭의 트래픽 수용 가능성을 높이고, 들어오는 트래픽의 안정적인 대역폭 보장과 속도의 향상, 폭주(congestion)의 감소 효과를 나타낸다. 또한 Main path에 장애 발생시, 미리 계산된 alternative Path에 트래픽을 전송함으로서 들어오는 패킷의 손실을 최소한으로 한다. 본 논문에서는 Ad hoc network에서의 QoS를 높이는 두 알고리즘을 소개하고, 동작 원리를 알아본다.
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 협업 필터링 알고리즘을 클러스터링 기반으로 분산 환경에서 구현하여, 추천을 위한 수행 시간을 최적화 하는 방법에 대한 제안을 한다. 하둡 기반으로 시스템을 구성하였고, 분산 Min-hash 클러스터링 기반의 협업 필터링 방법을 제안하고, 이를 기반으로 분산 추천 시스템을 구성하였다. 분산 사용자 기반 협업 필터링 기법을 사용하여 무비렌즈 (Movie Lens)의 영화 평점 데이터를 기반으로 각각의 사용자에게 알맞은 영화를 추천해주는 분산추천 시스템을 구현하고 실험을 통하여 성능의 우수성을 검증하였다.
분산 시스템 개발을 위해 사용되는 패러다임(paradigm)의 수행능력은 여러 요소들을 종합하여 고려하여 평가해야 한다. 분산시스템 개발 시 사용되는 대표적인 패러다임으로 클라이언트/서버(client-server) 구조의 RPC(Remote Procedure Call)가 있다. 또한 최근 들어서는 이동성(mobility)과 지능성(intelligence) 이라는 특성을 갖고 네트워크 부하(network load)를 감소시킬 수 있는 이동 에이전트에 대한 요구도 증가하고 있다. 그러나 이동 에이전트를 이용하여 개발한 분산 시스템이 기존의 접근 방식에 비해 성능이 좋은 지의 여부는 아직도 의견이 분분하다. 또한 분산 시스템의 성능은 어떤 패러다임을 쓰는가 뿐 아니라, 선택된 패러다임의 수행 패턴에 의해서도 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 RPC 와 이동 에이전트 그리고 locker 패턴이 적용된 이동에이전트의 수행을 평가하기 위한 수행 평가 모델과, 이 모델을 기초로 하는 분산 시스템 개발을 위한 수행 패턴 결정 알고리즘을 제시하고자 한다.
이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
오늘날 단일 슈퍼컴퓨터로는 처리가 불가능한 거대한 문제들의 해법이 시도되고 있는데, 이들은 지리적으로 분산된 슈퍼컴퓨터, 데이터베이스, 과학장비 및 디스플레이 장치 등을 초고속 통신망으로 연결한 GRID 환경에서 효과적으로 실행시킬 수 있다. GRID는 1990년대 중반 과학 및 공학용 분산 컴퓨팅의 연구 과정에서 등장한 것으로, 점차 응용분야가 넓어지고 있다. 그러나 GRID 같은 분산 환경은 기존의 단일 병렬 시스템과는 많은 점에서 다르며 이전의 기술들을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 기존 병렬 시스템에서는 주로 동기 알고리즘(synchronous algorithm)이 사용되는데, 직렬 연산과 같은 결과를 얻기 위해 동기화(synchronization)가 필요하며, 부하 균형이 필수적이다. 그러나 부하 균형은 이질 클러스터(heterogeneous cluster)처럼 프로세서들의 성능이 서로 다르거나, 지리적으로 분산된 계산자원을 사용하는 GRID 환경에서는 이기종의 문제뿐 아니라 네트워크를 통한 메시지의 전송 지연 등으로 유휴시간이 길어질 수밖에 없다. 이처럼 동기화의 필요성에 의한 연산의 지연을 해결하는 하나의 방안으로 비동기 반복법(asynchronous iteration)이 나왔으며, 지금도 활발히 연구되고 있다. 이는 알고리즘의 동기점을 가능한 한 제거함으로써 빠른 프로세서의 유휴 시간을 줄이는 것이 목적이다. 즉 비동기 알고리즘에서는, 각 프로세서는 다른 프로세서로부터 갱신된 데이터가 올 때까지 기다리지 않고 계속 다음 작업을 수행해 나간다. 따라서 동시에 갱신된 데이터를 교환한 후 다음 단계로 진행하는 동기 알고리즘에 비해, 미처 갱신되지 않은 데이터를 사용하는 경우가 많으므로 전체적으로는 연산량 대비의 수렴 속도는 느릴 수 있다 그러나 각 프로세서는 거의 유휴 시간이 없이 연산을 수행하므로 wall clock time은 동기 알고리즘보다 적게 걸리며, 때로는 50%까지 빠른 결과도 보고되고 있다 그러나 현재까지의 연구는 모두 어떤 수렴조건을 만족하는 선형 시스템의 해법에 국한되어 있으며 비교적 구현하기 쉬운 공유 메모리 시스템에서의 연구만 보고되어 있다. 본 연구에서는 행렬의 주요 고유쌍을 구하는 데 있어 비동기 반복법의 적용 가능성을 타진하기 위해 우선 이론적으로 단순한 멱승법을 사용하여 실험하였고 그 결과 순수한 비동기 반복법은 수렴하기 어렵다는 결론을 얻었다 그리하여 동기 알고리즘에 비동기적 요소를 추가한 혼합 병렬 알고리즘을 제안하고, MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 수원대학교의 Hydra cluster에서 구현하였다. 그 결과 특정 노드의 성능이 다른 것에 비해 현저하게 떨어질 때 전체적인 알고리즘의 수렴 속도가 떨어지는 것을 상당히 완화할 수 있음이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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