검사점 저장 기법을 사용하여 주기적으로 클러스터 노드들의 프로세스 수행 정보를 전역 저장 장치에 저장하는 분산 클러스터 시스템에서 결함 허용 성능을 유지하는 데 드는 비용을 줄이고 전체 프로세스의 수행 성능을 증가시키기 위해서는 검사점 정보를 저장할 때에 네트워크로 전달되는 부하를 각 노드에 최대한 적절하게 분산하여 데이터 저장 시간을 줄임으로써 검사점 정보를 저장하는 동안 전체 클러스터 시스템의 프로세스가 지연되는 시간을 줄이도록 하여야 한다. 이를 위하여 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간을 사용하는. 클러스터 시스템에서는 여러가지 검사점 저장 기법을 사용하며, 검사점 정보의 저장 기법에 따라서 저장 성능과 결함 회복 성능이 달라진다. 본 연구에서는 분할된 검사점 저장 기법을 개선하여 검사점 데이터를 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간에 저장할 때에 그룹별로 분할되는 분할 그룹 크기를 검사점 정보가 저장될 때의 네트워크의 트래픽에 따라서 동적으로 결정하여 네트워크를 통한 분산 RAID에 저장함으로써 네트워크 병목현상을 최소화하는 다중 분할된 검사점 저장 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 성능을 분석하기 위하여 최대 512개의 가상 노드로 구성된 클러스터 시스템을 대상으로 하여 MPI 와 Linpack HPC 벤치마크를 통한 성능 평가를 수행하였으며, 성능 평가 결과는 검사점 정보의 크기와 클러스터의 크기가 증가할수록 제안된 기법이 검사점 정보의 저장과 결함 회복 능력에 대하여 기존의 검사점 저장 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다.
전장유전체 연관성 연구에서 상위성 탐색은 많은 단일염기다형성 수로 인해 계산이 어렵기 때문에 네트워크에서의 탐색을 이용한 방법이 사용되고 있다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 단일염기다형성들의 상위성 네트워크의 구성 역시 큰 계산 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 단일염기다형성과 표현형의 상호정보량을 이용한 네트워크를 구성하는데 드는 시간을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 또한 표본 크기별로 계산 시간을 실험해 보았으며, 기존의 방법과 비교해 실행 속도가 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 복구시간의 최소화 및 효율적인 복구자원 제공을 위해 세그먼트 자동복구 기법을 이용한 네트워크 고장 복구 방안을 제안한다. 세그먼트 자동복구는 대규모 통신망을 다수개의 소규모 서브네트워크로 분할하여 각 서브네트워크에서 자동복구를 수행하는데, 그 성능은 서브네트워크의 크기와 형태에 따라서 다양한 특성을 나타낸다. 대부분의 장애를 서브네트워크 내부에서 복구할 수 있기 때문에 복구시간이 줄어들게 된다. 본 논문에서는 서브네트워크의 분할에 있어서의 특성을 분석하고, 서브네트워크의 크기와 그에 따른 자동복구 방법의 성능을 비교하고 분석한다. 링크와 노드장애가 발생하는 환경에 대한 시뮬레이션 결과에서 제안된 세그먼트 자동복구 방법이 가장 짧은 복구 시간을 나타내었다. 특히 세그먼트 자동복구의 개념을 사용하는 SLSP(Shortest Leap Shared Protection) 방법과 비교했을 경우 복구 시간과 복구 자원 면에서 모두 우수한 성능을 나타내었다.
최근의 텔레매틱스 교통정보제공서비스는 지능형 교통시스템의 구축을 통한 실시간 교통정보 수집이 가능해짐에 따라 다양해지고 있다. 본 논문에서는 고품질의 다양한 교통정보제공을 위해 필요한 미래시간에 대한 단기 교통정보 예측 모델을 제안하고 개발하였다. 단기 예측 모델은 현재로부터 가까운 미래의 교통 상황을 예측하기 위한 교통 모델로 본 연구에서 제안한 예측 모델은 각 도로에 대하여 5분 이후부터 1시간 이전까지의 미래시간에 대한 차량 평균 속도를 예측 결과로 준다. 본 연구에서 제안한 예측 모델은 베이지안 네트워크에 기반을 두고 있으며 각 도로의 미래시간 교통상황에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분석하여 베이지안 네트워크의 원인노드로 설정하였다. 설계된 베이지안 네트워크에 대하여 실시간 교통정보데이터를 이용하여 가우시안 혼합 분포를 가정한 베이지안 네트워크의 결합 확률 밀도 함수를 EM(Expectation Maximization) 알고리즘으로 구하여 미래시간의 교통정보를 예측하였다. 예측 모델의 정확도 검증을 위해 실시간 교통데이터로 다양한 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 모델은 현재 시간으로부터 10분 이후, 30분 이후, 60분 이후 예측 오차로 각각 4.5, 4.8, 5.2의 RMSE(Root Mean Square Error) 값을 주었다.
본 논문에서는 복구시간의 최소화 및 효율적인 복구 자원 사용을 위한 서브네트워크 기반의 세그먼트 복구 방법을 제안한다. 또한 서브네트워크의 분할에 있어서의 특성을 분석하여 서브네트워크의 크기와 그에 따른 자동복구 방법의 성능을 비교하고 분석한다. 세그먼트 복구는 대규모 통신망을 다수개의 소규모 서브네트워크로 분할하고, 각 서브네트워크 구간에 설정되어있는 세그먼트 별로 자동복구를 수행한다. 시뮬레이션 결과에서 세그먼트 자동복구 방법이 링크 자동복구보다는 복구 자원 사용 면에서 우수하였고 경로 자동복구보다는 복구시간 면에서 장점을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 제공된 대어휘 음성DB를 이용하여 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다 HM-Net은 PDT-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행한다. 이러한 상태분할을 수행하여 파라미터를 공유하게 되며 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 대어휘 음성데이터를 이용하여 음향모델을 작성하고 인식실험을 수행한 결과, 100명의 100단어와 60문장에 대해 평균 97.5%, 96.7%의 인식률을 보였다.
네트워크 트래픽 세션 데이터를 이용한 공격 분석 및 시각화 방법들은 세션 데이터 내의 송신지 및 수신지 IP주소 및 연결관계를 시각화하여 네트워크 이상 현상들을 감시한다. 트래픽의 송수신 방향은 이상 현상을 탐지하는데 있어서 매우 중요한 특징이지만, 단순히 송신지와 수신지 IP주소를 좌·우 또는 상·하 대칭적으로 시각화하는 것은 분석을 난해하게 만드는 요소가 된다. 또한, 시계열적인 트래픽 세션들의 시간 특성을 고려하지 않고 시각화 인터페이스를 설계할 경우에는 시간별 보안 상황 정보가 손실되는 위험을 감수해야 한다. 본 논문에서는 방사축을 이용하여 시계열 트래픽 데이터를 시각화하고 IP주소를 네트워크 부분과 호스트 부분으로 분할 및 원통좌표계에 표출시켜 효과적으로 네트워크 공격을 감시할 수 있는 시각화 인터페이스와 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 네트워크 공격을 직관적으로 인지하고 공격 활동을 시간흐름에 따라 파악할 수 있는 장점을 가진다.
본 논문은 WDM/TDM 네트워크에서 사용자 요구 트래픽 특성에 따른 광 경로를 설정하기 위한 분산된 광 경로 설정에 관한 연구이다. 본 논문에서는 시간슬롯 기반의 WDM/TDM 네트워크에서 사용자 요구 트래픽 특성을 고려하여 시간슬롯을 효율적으로 제공할 수 있는 대역폭 보장형 시간슬롯 할당(Guaranteed-Bandwidth Time-slot Allocation:GBTA) 알고리즘을 제안하였다. 이를 위해 사용자가 요구하는 트래픽 특성을 ATM 네트워크에서 정의하고 있는 서비스 범주에 적용하여 클래스를 구분하였다. 또한 링크의 이용률을 높이고 블록킹 확률을 최소화하기 위해서, 제안한 GBTA방식을 적용한 분산형 광 경로 설정 프로토콜을 확장하였다. 분산형 광 경로 설정 프로토콜은 광 경로를 설정하기 위해 보다 최근의 정보를 가지고 자원을 예약하는 후방 예약 프로토콜 방식을 사용하였다. 제안된 GBTA 기반의 광 파장 경로 네트워크의 경로 설정 성능을 검증하기 위해서 네트워크 시뮬레이터(NS)를 확장한 DOWTns를 이용하여 성능분석을 수행하였다.
인터넷 기반의 클러스터 시스템 환경에서 알고리즘의 이식성을 높이기 위해서는 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형, 그리고 네트워크나 노드의 결함과 같은 다양한 수행환경의 변화에도 효과적으로 적응할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 Expanded-WF 알고리즘은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 부하공유론 위하여 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하고 결함허용을 위하여 작업을 중복 수행하는 기법을 적용한다. 적응할당정책으로는 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하는 기법을 적용하였고, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 네트워크의 통신시간과 계산시간을 겹치게 하는 것이다. 두 개의 네트워크 환경으로 구성된 이기종의 클러스터 환경에서 PVM을 이용한 행렬의 곱셈 프로그램으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 효율적인 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 55%, 63%, 그리고 20% 효율적임을 보였으며, 또한 결함허용도 가능함을 보였다.
이질적인 환경인 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스가 확산됨에 따라 다량의 데이터를 가지는 비디오 스트림의 전송이 늘어나게 되었다. 이로 인해 네트워크 트래픽의 대부분을 멀티미디어 데이터가 차지하게 되었다. 한정된 통신망 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 사용자의 컴퓨터 환경이나 통신망 환경을 고려하여 비디오 데이터를 전송함으로서 자원의 낭비를 막고자 계층적 코딩에 관한 연구가 시도되었다. 본 논문에서는 네트워크와 사용자의 환경을 고려하여 MPEG 비디오 데이터를 전송할 수 있도록 하기 위하여 TMS(Temoral and Motion Scaling)기법을 제안한다. TMS기법은 시간 계층적 코딩과 모션벡터를 이용한 데이터 분할 계층적 코딩 방법을 사용하여 비디오 데이터를 분할한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 사용하여 MPEG 비디오 데이터를 전송할 때 기존의 제안된 기법들에 대해 적은 데이터로 고화질의 영상을 전송함으로서 효율적으로 통신망 자원을 사용할 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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