CLDC는 가비지 콜렉션을 위해, 가비지 콜렉션이 필요한 시점에 모든 작업을 수행하는 스탑더 월드 가비지 콜렉션 알고리즘을 일반적으로 사용한다. 이 방법은 길고 예측할 수 없는 지연시간으로 인하여 대화형 자바 임베디드 시스템에서는 부적당하다. 본 논문에서는 평균 지연시간을 줄이고 대화형 환경을 지원하는 가비지 콜렉션 알고리즘을 제안한다. 가비지 콜렉터는 객체의 크기에 따라 할당 위치를 결정하는 할당기와 점진적 마크-회수 알고리즘을 사용하는 콜렉터로 구성된다. 가비지 콜렉터는 스레드 스케줄링 정책에 따라 주기적으로 호출되며, 할당기는 콜렉션 주기 동안 마크된 상태의 객체를 할당한다. 또한 콜렉션 주기의 마지막에 비트 패턴의 의미를 교환하는 칼라토글방식을 사용한다. 제안한 가비지 콜렉터와 스탑더월드 마크-회수 가비지 콜렉터의 성능을 비교하였으며, 이 비교 실험을 통해 평균 지연시간은 감소하고, 균일하고 낮은 응답시간을 제공함을 확인하였다.
스마트TV의 보급이 확대되면서 스마트TV의 여유연산능력을 활용한 그리드 컴퓨팅시스템에 대한 수요가 증가할 것으로 예측하고 있다. 그러나 스마트TV는 PC와 달리 다양한 플랫폼이 존재하고, 또한 사용자들의 스마트 TV사용 패턴이 기존 PC 사용 패턴과 크게 다르기 때문에 PC기반의 그리드 시스템을 적용하기에는 어려움이 있다. 즉, 유휴 상태에서 동작하던 기존 그리드 에이전트가 스마트TV 환경에서는 동작할 기회를 보장 받을 수 없는 상황이 된 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 스마트TV에 적합한 자바스크립트 기반의 그리드 시스템 및 콘텐츠 시청 중에 남는 CPU자원을 활용하는 에이전트 스케줄링 정책을 제안하고 구현하였다. 그리고 기존 그리드 방식과 제안하는 방식을 비교 실험하여, 그 결과 기존의 그리드가 0.09%, 제안하는 방식은 평균 1.78%의 자원을 제공함을 보였다.
IP 네트워크에서, 네트워크 리소스를 효과적으로 이용하기 위해 다양한 형태의 트래픽들이 통계적으로 다중처리 되고 있다. DiffServ-aware-MPLS는 서로 다른 QoS(Quality of Service) 요구를 가지는 통신서비스의 대부분을 지원한다. QoS 구조 기반인 DiffServ-aware-MPLS는 IP 네트워크에서 QoS를 보장하는 다중서비스를 가능하게 한다. 그러나 QoS를 보장하기 위한 IP 네트워크 관리 방법은 여전히 큰 이슈가 되고 있다. 이 논문에서는, 정책과 큐잉 그리고 스케줄링을 이용한 DiffServ-aware-MPLS 버퍼 관리 기법을 제안한다.
실시간 운영체제는 정해진 시간 내에 작업처리를 완료해야 하는 분야에 주로 사용되고 있으며, 최적의 실시간 운영체제를 설계하고 개발하기 위해서는 효과적인 스케줄링 정책, 인터럽트 지연 최소화, 우선순위 역전현상 해결 등의 조건을 만족시켜야한다. 이러한 조건들 중에서 우선순위 역전현상을 해결하기 위해 지금까지 basic priority inheritance 프로토콜, priority ceiling emulation 프로토콜 등이 제안되었으나, 하나의 프로세스가 동시에 다수의 자원을 소유하는 경우 또는 재귀적으로 자원을 소유하거나 요청하는 경우와 같이 대표적인 두 가지 복잡한 우선순위 역전현상에 대해서는 해결이 불가능하다. 이에 본 논문에서는 재귀적 자료구조를 기반으로 다양한 우선순위 역전현상을 효과적으로 해결할 수 있는 RPI(Recursive Priority Inheritance) 프로토콜을 설계하고, 이를 리눅스 커널에 구현하여 검증한 내용을 보인다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 Hadoop 기반의 클러스터를 구축하고, RandomTextWriter, WordCount, PI 애플리케이션을 수행함으로써 애플리케이션 특성에 따른 클러스터의 성능을 평가한다. RandomTextWriter는 주어진 용량만큼 임의의 단어를 생성하여 HDFS에 저장하는 애플리케이션이고, WordCount는 입력 파일을 읽어서 블록 단위로 단어 빈도수를 계산하는 애플리케이션이다. 그리고 PI는 몬테카를로법을 사용하여 PI 값을 유도하는 애플리케이션이다. 이러한 애플리케이션을 실행시키면서 데이터 블록 크기와 데이터 복제본 수 증가에 따른 애플리케이션의 수행시간을 측정한다. 시뮬레이션을 통하여 RandomTextWriter 애플리케이션은 데이터 복제본 수 증가에 비례하여 수행시간이 증가함을 알 수 있었다. 반면에 WordCount와 PI 애플리케이션은 데이터 복제본 수에 큰 영향을 받지 않았다. 또한 WordCount 애플리케이션은 블록 크기가 64~256MB 일 때 최적의 수행시간을 얻을 수있었다. 따라서 이러한 애플리케이션의 특성을 고려한 스케줄링 정책을 개발한다면 애플리케이션의 실행시간을 단축하여 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 새로운 미디어 관리 및 전송 운용에 적합한 네트워크 형태인 Hybrid CDN/P2P 아키텍처 기반 하에서 전송 지연과 패킷 손실을 최소화하는 동시에 안정적인 망 운용 정책을 제안한다. 또한 실시간으로 대용량, 고품질의 미디어를 효과적으로 전송하고 네트워크 품질을 향상시킬 수 있도록 하기 위해 전송 스케줄링과 사용자의 요구 패턴을 기반으로 한 끊김 없는 데이터 전송 그리고 이를 통한 트래픽 및 로드를 관리하는 방법을 함께 제안한다. 제안하는 영상 전송기법의 효율성 및 적용 적합도를 검증하기 위해 수행된 실험결과에 따라 제안하는 방법이 기존에 제안된 방법에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 이루어졌음을 확인하였다. 이는 프록시 서버 간의 협력적 운용 방법을 통해 보유 데이터 정보를 상호 공유하고 이를 통해 각 노드가 원하는 데이터를 전송받도록 하는 동시에 실행 버퍼 전송 기법을 통해 데이터 전송 과정에서 전달된 데이터의 재사용성을 높이고 있기 때문이다.
플래시 기반의 SSD(solid state drive)를 HDD(hard disk drive)의 2차 캐시로 사용하는 기술이 많이 연구되었다. SSD를 이용한 캐시에 대한 캐시 교체 정책 및 관리에 관한 연구뿐만 아니라 프리페칭 연구도 필요하게 되었다. 본 논문은 SSD를 스토리지급 캐시로 사용하는 시스템을 위한 프리페칭 기술을 제시한다. 이 프리페칭 기술은 스토리지급 크기의 캐시에 맞게 대규모의 프리페칭이며, 단기적인 프리페칭은 1차 캐시인 주메모리에서 수행되므로 장기적 스케줄링을 기반한 프리페칭이며, 기존 프리페칭은 읽기만을 고려하였지만, 지속 가능한 SSD 캐시를 위해 쓰기 요청도 고려한 프리페칭이다. 어떤 사용자의 14일간의 입출력에서, 64GB 용량의 SSD에 프리페칭 용량이 4GiB일 때에, 2.3%에서 17.8%의 캐시 적중률 향상을 보였다. 본 기술은 구현이 간단하여 스토리지급 캐시 시스템에 쉽게 적용할 수 있다.
IETF는 인터넷에서 IP QU를 지원하기 위하여 통합서비스(Int-Serv) 모델과 차별화된 서비스(Diff-Serv) 모델을 정의하였다. Int-Serv 모델은 IP 플로우별로 상태정보를 이용하기 때문에, 트래픽 특성에 따라 QoS를 만족시킬 수 있지만, 흐름 수가 증가함에 따라 관리하여야 할 흐름 상태 정보의 양이 증가하게 된다. Diff-Serv 모델은 PHP(Per Hop Behaviour)를 사용하며, 지연 및 손실 민감도에 따라 차별화된 트래픽에게 서로 다른 서비스를 제공하기 위하여 잘 정의된 서비스 클래스가 있다. Diff-Serv 모델은 흐름별 상태 및 신호 정보를 가지지 않기 때문에 인터넷에서 다양한 서비스를 제공해 줄 수 있다. MPLS는 라벨에 근간을 둔 패킷 포워딩 기술을 사용하기 때문에, 고성능의 포워딩 엔진을 쉽게 구현할 수 있다. MPLS는 서로 다르고 가변적인 대역폭을 갖는 경로를 구축할 수 있고, 각 경로에 특정 CoS(Class of Service)를 할당해 줄 수 있다. 그러므로 서로 다른 트래픽에게 IETF의 IP QoS 모델중 지연 및 손실 민감도에 따라 서로 다른 서비스를 제공해 줄 수 있는 잘 정의된 클래스의 Diff-Sew 모델을 지원해 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IP QoS를 제공하기 위하여 Diff-Serv모델을 사용할 수 있는 방안을 제안한다. 그리고 트래픽 클래스에 따라 스케줄링 정책을 적용함으로써 시스템 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 분산 환경에서 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 기반의 객체그룹 모델을 구축하고, 본 모델을 적용한 분산 실시간 옹용 시뮬레이터를 개발하여 제공된 객체그룹 모델의 분산 실시간 서비스에 대한 수행성을 분석 및 평가한다. TMO는 실시간 특성을 자체적으로 갖는 실시간 서버객체이다. TMO 객체그룹의 정의는 네트워크상에 물리적으로 분산된 하나 또는 그 이상의 TMO들을 주어진 분산응용에 따라 논리적으로 재구성한 객체들의 집합이다. 이들 서버객채들의 그룹관리를 지원하기 위해, 제안한 TMO 기반의 객체그룹 모델은 임의의 객체그룹에 서버객체를 그를 구성원으로 등록/탈퇴 및 클라이언트로부터 서버객체의 접근권한의 추가/삭제 기능을 제공한다. 또한, 우리 모델은 단일뿐 아니라 중복 TMO들에 대한 적정객체 선정 및 동적바인딩 서비스를 지원하고, 실시간 객체인 TMO로부터 서비스를 요청하는 클라이언트들에 대한 실시간 스케줄링 서비스를 지원하도록 설계 및 구현되었다. 마지막으로, 본 모델을 적용하여 분산 실시간 응용의 한 예인 적기침입방어시스템(Defence System against Invading Enemy Planes, DSIEP) 시뮬레이터를 개발하고, 이로부터 TMO 기반의 객체그룹 모델이 제공할 수 있는 그룹 구성요소들에 대한 분산 서비스 정책들의 적응성과 실시간 서비스의 수행성을 분석하였다.
본 논문에서는 하둡 클러스터의 네트워크 사용량 감소를 위한 블록 재배치 알고리즘을 제안한다. 하둡 클러스터의 스케줄러는 사용자들에게 작업을 받아 다중 태스크로 작업을 나누어서 각 노드들에게 할당한다. 이 때 스케줄러는 데이터 지역성(Data locality)을 만족시키는 노드에 우선적으로 태스크를 할당한다. 만약 처리할 데이터(블록)가 없는 노드에 태스크가 할당되면 다른 노드로부터 전송받아 처리한다. 클러스터의 블록들은 사용 빈도가 각각 다르기 때문에 노드 간 작업 부하의 차이가 발생하며 이로 인해 노드 간 데이터 전송이 빈번해진다. 그래서 제안하는 블록 재배치 알고리즘은 하둡 스케줄러의 작업 할당 패턴에 따라 블록들을 균등하게 재배치한다. 결국 노드들의 작업부하는 평준화 되고 처리할 블록이 없는 노드에서 태스크를 처리하는 경우가 감소하기 때문에 클러스터의 네트워크 트래픽이 감소한다. 시뮬레이션으로 제안하는 블록 재배치 정책의 성능평가를 진행했으며 기본 지연 스케줄링으로 작업을 처리한 경우와 비교하여 최대 23.3%의 네트워크 사용량 감소를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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