클러스터는 컴퓨터 네트워크로 연결되어 있는 컴퓨터들로 구성된 비용대비 효과적인 병렬 처리 환경이다. 클러스터의 특징으로는 노드의 이기종성, 부하의 다양성, 네트워크 부하의 다양성 등이다. 이러한 특징들은 병렬 프로그램의 수행 성능에 영향을 주기 때문에 클러스터를 위한 부하 분할은 병렬 프로그램의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 부하 분할 알고리즘인 GSS를 수정한 αGSS 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 αGSS 알고리즘에서는 각 노드가 처리할 태스크의 크기를 결정할 때 각 노드의 BogoMIPS를 이용한다. 실험 결과에 의하면 제안된 αGSS 알고리즘이 이기종으로 구성된 클러스터에서 효과적으로 부하를 분할하며, 따라서 병렬 프로그램의 수행 시간을 감소시킬 수 있다.
최근 근자상거래와 같은 웹 기반 응용프로그램에서는 높은 가용성과 확장성을 가지며 빠른 응답시간을 갖는 데이터베이스에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이러한 요구에 대한 해결책의 하나로 비공유 구조의 클러스터 시스템을 구성하고 분활과 복제정책을 사용한다. 즉, 해쉬함수나 범위값에 의해 분할하여 여러 노드에 분산 시키고 서로 다른 노드에 마스터와 백업을 두어 가용성을 높이고 있다. 그러나 기존의 방법은 하나의 갱신 질의에 대해서 마스터와 백업에 각각 질의를 보내주어야 하고 온라인 확장시에는 모든 마스터와 백업의 데이터가 재구성되어야 하므로 네트워크 비용이 크다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 네트워크 비용을 줄이기 위한 변형된 분활 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 마스터는 기존의 기법과 동일한 방법으로 저장하나 백업은 네트워크를 통해 지정된 노드로 포워딩을 하지 않고 질의를 받은 서버에 그대로 저장함으로써 클러스터를 구성하는 노드 사이에 통신 비용을 줄인다. 또한 온라인 확장에서는 기존의 기법과 달리 백업데이터는 같은 서버의 마스터데이터와 중복되는 것만 이동시킴으로써 데이터 이동비용을 줄이며, 전체 트랜잭션 처리량을 높인다.
최근 무선 센서 네트워크 환경에서 감지되는 데이타를 네트워크상에 효과적으로 저장하고 처리하기 위한 다양한 기법들이 제안되었다. 데이타 중심 저장(Data-Centric Storage : DCS) 기법은 분할된 데이타 영역을 센서들에게 할당하고, 수집된 데이타를 해당 데이타 영역을 담당하는 센서에 저장하는 기법이다. 기존 연구된 DCS 기반 기법들은 데이타 전송을 위한 통신비용의 감소와 정합 질의(Exact Query) 및 영역 질의(Range Query)의 효과적인 처리를 위해 제안되었다. 하지만 방대한 데이타가 발생하는 데이타 영역을 담당하는 센서의 저장 부하 문제는 고려되지 않았다. 최근 이와 같은 저장 부하 문제를 해결하기 위해 K-D 트리를 기반으로 동적 분할 데이타 영역을 사용하는 KDDCS가 제안되었다. 하지만 KDDCS를 포함한 모든 기존 DCS 기반 기법들은 인기 있는(많은 질의 요청을 받는) 데이타 영역에 대한 질의 부하가 고려되지 않았기 때문에, 결과적으로 전체 센서 네트워크의 수명이 단축된다. 그래서 본 논문에서는 저장 부하뿐만 아니라 질의 부하도 효과적으로 해결할 수 있는 새로운 DCS 기반 기법인 TPDCS(Time parameterized DCS)를 제안한다. 제안하는 기법은 데이타 차원뿐만 아니라 시간 차원을 함께 고려하여 센서에 할당되는 데이타 영역을 분할한다. 제안하는 방법은 데이타 저장과 질의 처리 분산을 통해 전체 센서 네트워크의 수명을 크게 연장시킨다. 또한 본 논문에서는 대표적인 기존 DES기반 기범들과 다양한 성능 비교 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 네트워크를 분할하여 국간신뢰도를 계산하는 효과적인 방법이 기술된다. 네트워크를 그래프로 모델화하고 그 그래프를 2개의 부분그래프로 부분그래프로 분할한다. 한 부분 그래프의 논리적항을 계산하고 논리 적항을 갖는 사상에 따라서 다른 부분그래프의 그래프를 만들고 논리적항을 계산한다. 부분그래프의 논리적항을 서로 곱해서 국간신뢰도를 계산하는 방법을 제안한다. 한 부분그래프의 모든 논리적항은 2의 그 부분그래프가 갖는 가지 수 제곱으로 계산되고 다른 부분그래프의 그래프가 갖는 논리적항은 그래프가 갖는 가지 수와 논리적항 수의 곱으로 계산할 수 있다. 이 방법은 분할하지 않고 국간 신뢰도를 계산하는 방법에 비해서 적은 계산시간을 갖는다.
본 논문은 코드 분할 다중방식을 이용하여 외부로부터 선박에 가해지는 변형 및 온도 변화를 모니터링 할 수 있는 광섬유 브라그 격자 (FBG) 기반의 센서 네트워크를 제안하였다. 선박에 변형이 발생 하거나 온도의 변화가 일어날 때 FBG는 본래 가지고 있는 중심 파장이 이동하며 이는 외부 변형 크기에 비례하여 증가된다. 중심파장의 변화량을 측정함으로써 센서에 가해지는 변형이나 온도의 크기를 알 수 있다. 제안된 센서 네트워크는 코드분할 다중방식을 이용하였으며 광원에서 발생되는 신호를 직접 변조하여, 변조된 신호를 센서로 보내고 센서로부터 돌아오는 신호를 검출하여 상태를 모니터링하게 된다. 또한 슬라이딩 자기상관 기법과, 파장-시간 변환 기법을 이용하여 빠른 센싱과 넓은 범위의 센싱이 가능하도록 하였다.
현재까지 버스 스케줄은 일반적으로 순수배정문제 혹은 네트워크 유량문제의 형태로 하루의 모든 운행을 한꺼번에 처리하는 일괄처리 방식으로 작성되고 있다. 이 방법에 의할 경우 버스 스케줄링을 위한 계산량은 운행수(n)의 3승$(n^3)$에 비례하기 때문에 하루 동안의 운행회수가 많으면 문제의 크기가 커져 버스 스케줄을 구하는데 어려움이 발생한다. 만약 일정시간 동안 버스가 동일한 형태로 배차된다면 선입선출법(FIFO)과 같은 간단한 방법으로 해당 시간대에 대한 확장운행을 작성할 수 있기 때문에 스케줄링의 기본단위의 개수를 줄일 수 있고, 문제의 크기가 작아짐으로 인해 버스 스케줄을 쉽게 구할 수 있다. 본 논문에서는 시간대별로 동일한 배차형태를 갖는 버스운행형태에서 버스 스케줄링 문제의 크기를 줄이기 위해 하루 중에 운행시격 및 운행소요시간이 동일한 시간대를 분할하고, 분할된 시간대에 대한 시간대별 확장운행을 선입선출법으로 작성한 다음, 시간대별 확장운행을 기본단위로 하는 새로운 네트워크에서 하루 전체에 대한 버스 스케줄을 작성하는 시간분할에 의한 다시간대 버스 스케줄링 방법을 제시하였다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
규칙적인 논리적 연결방법을 이용하면 노드에서 라우팅을 위한 프로세싱 시간이 단축되므로 고속의 네트워크에 적용이 가능하다. 규칙적인 논리적 연결방법의 하나인 셔플넷은 일반적으로 p개의 직접 연결이 다른 노드들과 이루어진다. 그러나 우리가 제안한 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하면 2p개의 노드들과 직접 연결되므로 더욱 용량이 증대된 파장분할방식 링을 설계할 수 있다. 이 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지를 이용하여 파장분할방식 링에 파장을 할당하는 방법을 본 논문에서 연구하였다. 필요한 파장수를 최소화하는 것을 목표로 네트워크를 최적화하였다.
본 논문에서는 ATM LAN Emulation에 있어서 연성 실시간 메시지들의 종료시한 만족도를 개선하기 위하여 하부 ATM 네트워크에 이중 혹은 다수의 연결을 설정하고 실시간 메시지들을 스케쥴하는 방식을 제안하고 성능을 평가한다. 대부분의 ATM 교환기들이 동일한 ATM 연결 내에서 우선순위에 따른 스케쥴링을 지원할 수 없다는 단점을 극복하기 위하여 각 연결의 부하를 다르게 유지하고 종료시한이 촉박한 메시지에 귀속된 셀들을 늦은 부하 연결을 통해 전송하도록 함으로써 여유시간에 따른 우선순위를 부여할 수 있으며 분할 기준치의 효율적인 선택에 의해 종료시한 만족도의 향상을 기할 수 있다. 주어진 네트워크 및 메시지들의 인자에 대해 SMPL을 기반으로 수행된 모의 실험 결과는 하나의 단일 연결에 모든 대역폭을 할당받는 기존의 방식에 비해 분할기준치 설정에 의해 최대 6% 까지의 종료 시한 만족도 향상을 보인다.
환경지도를 갖고 있는 이동로봇은 정확한 경로계획에 의하여 주행하게 된다. 그러나 주행 중 예상하지 못한 장애물을 만나는 경우 새로운 경로정보가 요구된다. 본 논문에서는 부분적인 환경정보를 갖고 있는 이동로봇의 경로계획기법을 제시한다. 경로계획은 전체경로계획과 지역경로계획으로 구분되면 전체환경을 노드와 아크로 표시한 네트워크 모델을 이용하여 수행된다. 경로계획시간과 메모리 부담을 개선하기 위하여 네트워크 분할기법을 이용한 경로계획기법을 제안하였으며 지역경로계획에서는 정보가 변경된 부 네트워크에 대하여 경로계획을 수행하여 계산시간을 적게 소요하며 새로운 경로를 계산한다. 제안한 기법을 자동화 공장에서 주행하는 이동로봇에 적용하였으며 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안한 기법의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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