클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 XOR기반의 효율적인 분산 저장 및 복구 기법을 제안하였다.
이동 호스트란 시간과 공간의 제약 없이 필요한 기능을 수행하고, 또한 원하는 정보에 접근할 수 있는 휴대용 컴퓨터를 일컫는다. 이동 컴퓨팅 환경이란 이러한 이동 호스트들을 지원할 수 있도록 구성된 분산 환경이다. 따라서 이동 컴퓨팅 환경에서의 분산 알고리즘은 정적 호스트만을 고려한 기존의 분산 환경에서와는 다르게 이동 호스트의 여러 가지 특성들을 고려하여 제안되어야 한다. 즉, 이동 컴퓨팅 환경의 도래로 인하여 이동성과 휴대성, 그리고 무선 통신과 같은 특성들을 고려한 새로운 분산 상호 배제 알고리즘이 필요하다. 이제까지 이동 컴퓨팅 환경에서의 상호 배제 알고리즘은 토큰 링 구조에 기반을 두고 설계되었다. 토큰 링 구조는 이동 호스트들의 위치를 유지하기 위하여 높은 비용을 필요로 하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 균형 높이 트리(height-balanced tree)라는 새로운 모형을 제안함으로써 정적 분산 환경과 이동 분산 환경이 혼합된 환경에서 상호 배제 비용을 감소시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하며, 각 경우에 있어서의 비용을 산출하고 평가한다.Abstract The mobile host is a potable computer that carries out necessary functions and has the ability to access desirable informations without any constraints in time and space. Mobile computing environment is a distributed environment that is organized to support such mobile hosts. In that environment, distributed algorithms of which environment not only with static hosts but with mobile host's several properties should be proposed. With the emergence of mobile computing environments, a new distributed mutual exclusion method should be required to consider properties mobile computing system such as mobility, portability, and wireless communication. Until now, distributed mutual exclusion methods for mobile computing environments are designed based on a token ring structure, which have the drawbacks of requiring high costs in order to locate mobile hosts. In this paper, we propose a distributed mutual exclusion method that can reduce such costs by structuring the entire system as a height-balanced tree for static distributed networks and for networks with mobile hosts. We evaluated the operation costs in each case.
클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.
P2P 환경의 파일 공유 서비스는 많은 사용자들에 의해 널리 이용됨으로써 거대한 분산 컴퓨팅 환경으로 이끌어 낸다. 이것은 기존의 파일 공유 서비스 이외에 프로세스 공유 측면에서도 좋은 환경을 제공할 수 있다. 이에 본 논문에서는 P2P의 파일 공유 서비스 사용 형태를 기반으로 프로세스 공유를 위한 협업시스템을 설계한다. 제시된 시스템은 P2P에서 발생가능한 Peer들간의 집중현상을 간접적으로 줄이고 다수의 Peef들 간의 분산된 컴퓨팅 능력을 제공함으로써 기존 파일 공유 환경에 효율적인 분산환경을 제공할 수 있다.
데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.
최근 소셜 미디어의 성장과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
분산 미들웨어 기술들이 등장하여 이기종 컴퓨팅 플랫폼마다 서로 다른 아키텍처와 언어, 표준화 장벽들을 극복하게되었다. 이러한 분산 컴퓨팅 기술과 컴포넌트 기술의 결합은 정보 시스템 구축 시 구성요소의 모듈화를 용이하게하고 인터페이스를 통한 컴포넌트 재 사용성을 가능하게 하여 소프트웨어 생산성향상에 크게 기여하였다. 컴포넌트 기반의 개발 방법론과 개발프로세스의 확립은 소프트웨어 위기를 극복하고 비용절감을 위한 최선의 해결책이 될 것이다. 본 연구에서는 정보구조 모델링 방법론을 이용하여 코바프레임 워크 기반의 분산 환경의 정보시스템의 구축 환경을 제시하고자 한다.
최근의 급속한 인터넷 성장에 힘입어 분산처리의 기술 및 환경은 인터넷을 기반으로 광역환경으로 확장될 전망이다. 이러한 환경은 사용자에게 보다 투명한 분산객체간의 효율적인 상호접속이 요구될 뿐 아니라, 광역환경에서 이름이나 속성에 의해 다양한 중복된 성질을 갖고 있는 객체들의 관리가 요구된다. 또한 광역 분산 환경에서 최적의 객체를 선정하는데 분산된 시스템들간의 부하분배를 고려하여 투명성을 제공하는 메카니즘이 필요하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 광역분산 컴퓨팅 환경에서 광역 서비스를 지원할 수 있는 이름/속성기반의 중복객체들을 관리를 위한 통합 트리 구성방법을 제안한다. 그리고 이를 통한 혼합(네이밍/트레이더)된 위치서비스(Location service)를 이용하여 무수히 산제한 중복된 분산 객체들을 효율적으로 유지하고, 최적의 객체 선정을 통해 부하균형을 유지할 수 있는 방안을 제시한다.
수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC 실 또는 교육 목적 PC 실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업. 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI 와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 일해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
분산 시스템 아기텍처에 기반한 이동 에이전트는 현재 클라이언트/서버 패러다임을 이어갈 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 이에 따라, 분산 컴퓨팅 환경에 적합한 시스템 구성을 위해 에이전트와 이동 에이전트 등에 대한 많은 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 지금까지 에이전트, 이동 에이전트, 다중 에이전트에 대한 연구들이 기능적인 특성에만 집중되어 왔다. 기능적인 특성은 에이전트와 이동 에이전트가 가지는 기본적인 특성으로서 에이전트들 간의 협동, 협력, 지능을 위한 합리성, 지식 모델링, 추론 방법이다. 그러나 분산 컴퓨팅 환경에서 분산 시스템 구성을 위해 전체 시스템의 성능(Performance), 확장성(Scalability), 안정성(Stability)등이 간과되어서는 안된다. 이런 연구 영역은 기능적인 특성을 다루는 연구영역에 비해 실용적인 면에서 더욱 중요하며, 그 중요성이 점점 더 증가하고 있다. 본 논문은 시스템 성능 향상을 위해 에이전트 간 협력과 협의 레벨의 계층 구조에 중점을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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