본 논문에서는 노드의 로드밸런싱 속성을 이용하여 분산경로를 설정하는 L.T(Load Tolerance)알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로 토폴로지의 변화가 빈번하여, 기존 알고리즘에서는 라우팅 경로를 유지하기 위한 계층적 네트워크연구가 진행되어 왔다. 하지만 계층적 네트워크에서 특정 클러스터 헤드노드에게 로드밸런싱이 집중될 경우, 클러스터 헤드노드의 제한된 로드밸런싱을 초과되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 유효한 통신 반경 안에 존재하는 클러스터 헤드노드들의 로드밸런싱을 측정한다. 클러스터 헤드노드의 로드밸런싱이 높을 경우, 소속된 클러스터 멤버노드는 클러스터 헤드노들의 로드밸런싱과 동적속성을 분석하여 L.T 속성을 계산하며, 계산된 L.T 속성을 이용하여, 노드의 분산경로를 설정한다. 모의실험을 통해 클러스터 헤드노드의 로드 밸런싱이 높을 경우, 로드밸런싱이 낮은 분산 경로를 제공함에 따라 향상된 패킷 전송률을 보일 것으로 기대된다.
다양한 네트워크 단말기와 서버로 이루어져 있는 분산 네트워크 환경에서 사용자의 단말기 단에 대규모로 등록된 사용자의 얼굴을 인식하는 시스템의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 우리는 기존의 PCA(Principle Component Analysis) 알고리즘을 분석하여, 알고리즘의 특정 부분을 단말기와 서버로 적절하게 분산시켰다. 이를 바탕으로 다양한 네트워크 환경에 적합한 얼굴인식 시스템 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 유용성은 실험을 통해 보이고자 하였다.
웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.96-100
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1998
웹을 이용한 소프트웨어의 개발이 빠른 속도로 발전하고 있다. 이에따라 시뮬레이션도 웹을 이용한 새로운 개발 분야로 발전하고 있다. 자바는 웹의 객체지향 언어로 새로운 분산 객체모델을 지원한다. 본 연구는 자바의 분산 객체모델인 RMI를 웹 기술과 통합하고, 분산 시뮬레이션의 기존 알고리즘을 사용하여 대규모의 개발 및 유지비를 요구하는 시뮬레이션의 개발에 웹을 이용하는 새로운 분산 시뮬레이션 환경을 제시하고자 한다.
인터넷 대용량 서버에서 다수 접속자의 데이터를 고속으로 처리하기 위하여 반도체디스크(SSD)를 사용하고 있다. 본 논문에서는 DRAM을 SSD로 사용하는 서버환경에서 갑작스런 전원장애 시에 데이터의 안정성을 확보하기 위한 고속백업 분산저장 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 백업컨트롤러에서 DRAM 데이터를 중간버퍼를 활용한 스케줄링 기법으로 플래시메모리에 분산저장 하는 방법이다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 기존 백업알고리즘과 동일한 조건의 대용량 서버환경에서 백업처리성능 비교시험을 실시하였다. 시험결과에 의하면 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 DRAM의 데이터를 약 2배 이상 고속으로 백업저장을 할 수 있음을 알 수 있었다.
분산 클라우드 컴퓨팅에서 자원 할당 알고리즘은 사용자 만족도와 서비스 수용 및 처리 능력과 밀접한 관련을 가지기 때문에 중요하다. 즉, 분산 클라우드에서는 서비스 처리를 위해 이용가능한 자원이 없을 때 발생하는 서비스 거부는 사용자 만족도를 반감시킨다. 따라서 본 논문에서는 서비스 거부를 최소화하기 위하여 데이터센터 자원 상황을 고려한 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Q-Learning 기반의 자원 할당량 학습에 의해서 클라우드 데이터센터에서 최대 자원 할당량 만큼 할당을 할 수 있으면 자원 할당량이 증가하고 그렇지 못할 때는 자원 할당량이 감소하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘과 기존의 두 알고리즘을 평가하고 제안하는 알고리즘이 두 알고리즘 보다 낮은 서비스 거부율을 보임을 증명한다.
미래의 PCS(Personal Communication Service) 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 이 논문에서, 우리는 n 위치 정보 데이터베이스들 중에 k개에 이동 단말의 위치를 저장하는 적응적 분산 동적 위치 관리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 이동망 내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 지역성과 원격 이동 단말들로부터 로컬 이동 단말의 위치 질의 선호도에 따라 사본인자, k를 적응적으로 선택한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석적 모델과 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가 결과, 호 이동율에 관계없이 제안한 알고리즘의 성능이 Krishnamurthi의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 알 수 있었다.
GSPA(Generic Shortest Path Algorithm)은 각종 정보통신 네트워크 상에서 멀티미디어 정보전송시 요구되는 QoS 기반의 라우팅을 위한 새로운 라우팅 알고리즘이다. 전체적인 동작은 원시노드(Source Node)에서 목적노드(Destination Node) 사이에서 이전 단계의 재귀호출에서 찾은 최단 경로를 기준으로 해서 이웃 노드들을 대상으로 재귀호출을 통해서 QoS 요구조건을 만족하는 경로정보를 기록하면서 최단 경로를 찾는 알고리즘이다. GSPA는 기존 Distance Vector 알고리즘이 경로를 설정하기 위해 많은 시간과 대역폭을 낭비하며 네트워크 형상이 수시로 변경될 때 “Counting to Infinity”현상을 발생시키는 단점을 보완하고, Link-State 데이터 베이스를 이용해서 함수 재귀호츨을 통해서 최단 경로를 찾아냄으로써 구현하기가 쉬운 알고리즘이다. 또, Distance-Vector와 Link-State 알고리즘의 장점을 수용하였으며, 이 알고리즘을 분산 네트워크 환경에서 동작하도록 수정하면 분산 네트워크 환경에서의 Hierarchical Routing, Multi-Path Routing, QoS Routing을 위한 기본 알고리즘으로 매우 좋은 특성들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 알고리즘을 소개하고 간단한 예를 통해 기본 동작에 대해 살펴본다.
이 논문에서는 광대역 펄스 전자파에 노출된 인체 두부를 생체 조직의 분산 특성을 고려하여 SA (Specific Absorption) 분포를 해석하였다. 생체 조직의 분산 특성은 4 차 Cole-Cole 모델로 특성지어지는 데, 현재 4 차 Cole-Cole 모델을 FDTD에 정확히 적용시킬 수 있는 분산 알고리즘이 없다. 따라서 본 논문에서는 FDTD 알고리즘에 적용 가능한 생체 조직의 분산 특성을 l 차 Cole-Cole 모텔과 3 차 Debye 모델을 적용한 FDTD 분산 알고리즘을 이용하여 SA를 해석하였다. 각 모델의 타당성을 먼저 조사한 후, 조직의 분산이 SA 분포에 미치는 영향을 연구하였다.
본 논문에서는 Wireless Sensor Network상에서 전체 노드들의 lifetime을 증대시키기 위하여 "random한" 방식으로 cluster-head를 선출하는 LEACH 알고리즘이 가지고 있는 cluster-head 선출 과정에서 선출되는 수와 선출되는 노드들의 위치가 적절히 분산되지 않는 문제를 해결하기 위해 변형된 Graph Coloring 문제를 기반으로 노드의 위치 정보를 사용하지 않고 cluster-head를 적절히 분산하여 선출함으로써 효율적인 clustering을 하는 중앙처리 방식의 새로운 알고리즘 "GCCA : Graph Coloring based Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks" 을 제안한다. GCCA는 cluster-head가 선출되는 수를 일정하게 유지하고 선출되는 노드의 위치가 전체 network area에 적절히 분산되는 효과를 가져 옴으로 LEACH 알고리즘보다 에너지 효율이 증대됨을 실험을 통하여 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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