플래시 메모리는 하드 디스크에 비해 크기가 작고 물리적 충격에 강하며 전력 소모가 적은 점 등 많은 장점을 가지고 있지만 아직까지 단위 공간당 가격이 높아 하드 디스크를 전면 대체하기는 어려운 실정이다. 최근 노트북 컴퓨터 동 일부 모바일 장치에서는 하드 디스크와 플래시 메모리를 함께 사용하여 두 매체의 장점을 극대화하려는 시도가 이루어지고 있다. 하지만 기존 운영체제는 이기종 저장 장치 환경이 아닌 단일 저장 장치 환경에 최적화되어 이러한 장점을 충분히 살리지 못하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 세 가지 기법을 이용하는 새로운 버퍼 캐시 관리 기법을 제안한다. 첫째, 입출력 접근 패턴을 탐지하고 블록의 저장 위치 별 성능 특성을 분석한 후 동적 한계 효용에 근거하여 버퍼 캐시 공간을 할당한다. 둘째, 입출력 접근 패턴과 저장 장치 특성에 따라서 선택적으로 선반입 기법을 적용한다. 셋째, 버퍼 캐시에서 저장 장치로 쫓겨날 때 해당 블록의 접근 패턴에 따라 하드 디스크와 플래시 메모리 중 더 적합한 매체를 결정하고 그 매체에 블록이 저장되도록 한다. 제안하는 기법들을 트레이스 기반 시뮬레이션으로 검증한 결과 기존 기법에 비해 버퍼 캐시 적중률은 29.9%, 총 실행시간은 49.5% 향상되었다.
IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.
IoT 서비스는 이기종의 다양한 IoT 장치들로부터 수집된 데이터를 목적에 맞게 가공, 저장, 처리하여 사용자에게 서비스를 제공한다. 본 연구에서는 이기종의 IoT 서비스에서 공유 가능한 접근 제어를 위해 스마트 컨트렉트를 사용하고자 한다. 이를 위해 IoT 데이터 공유를 위하여 탱글 네트워크 환경에서 실행되는 스마트 컨트렉트(Smart Contract)를 사용한 IoT 서비스 접근 제어를 설계하였다. 본 연구를 통해 이기종의 다양한 사물인터넷 서비스들이 탱글 네트워크를 통해 스마트 컨트렉트를 공유함으로써, 중앙 제어 없이 IoT 데이터 접근이 안전하게 이루어 질 수 있다.
가까운 미래에 사람들은 언제 어디서나 컴퓨팅 서비스를 받기 위하여, 다양한 형태의 이기종 네트워크들로 접속할 것이며, 네트워크의 이기종성으로 인하여 다양한 형태의 운영 보안 프로토콜이 혼재할 것이다. 이동 장치들은 다양한 이기종 네트워크들에 접속하기 위해서 미들웨어에 의존함으로써, 각 네트워크에서 사용되는 프로토콜에 대한 구체적인 지식 없이 원하는 서비스를 받을 수 있을 것이다. 만약 이동 장치와 서비스간의 안전한 채널이 요구될 경우, 이동 장치에서 동작하는 미들웨어는 안전한 채널 설정을 위한 암호 프로토콜을 성공적으로 수행하기 위하여 이동 장치내의 개인키(Private key)에 접근을 해야만 한다. 본 논문에서는 이동 장치에서 동작하는 악의적 미들웨어로부터 개인키를 보호하기 위한 암호학적 모델을 제안한다. 제안되는 모델에서는 이동 장치에 개인키를 저장하지 않은 채 암호 프로토콜을 성공적으로 수행하기 위한 인증 데이터(즉, 전자 서명문) 생성이 가능하다.
분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.
대용량 멀티미디어 미디어 서버를 구성함에 있어 I/O 병목현상을 극복하기 위하여 저장 서버들과 제어 서버로 구성되어진 2계층 분산 클러스터 서버구조가 많이 사용된다. 2 계층 분산 클러스터 서버는 부하 균등, 대역폭 관리 및 저장 서버의 관리 측면에서 유리한 반면, 저장 서버와 제어 서버간의 통신 오버헤드를 발생시킨다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해서는 저장 서버에서 읽은 미디어 데이터를 제어 서버를 거치지 않고 직접 클라이언트에 전송할 수 있어야 한다. 그리고, 저장 용량을 확장하거나 손상된 디스크를 교체하는 경우를 대비하여 분산 클러스터 서버는 다양한 성능의 이기종 디스크를 지원하여야 한다. 또한, I/O 장치와 운영체제가 빠르게 발전됨에 따라 미디어 서버는 새로운 I/O 장치 및 운영체제 등에 쉽게 이식될 수 있어야 하고, 응용 소프트웨어 개발자가 시스템의 환경에 따라 블록크기, 데이터 배치정책, 사본 정책 등을 유연하게 조절할 수 있어야 한다. 본 논문에서 위에서 언급한 멀티미디어 서버의 요구를 고려하여 Fast Ethernet 환경에서 병렬 멀티미디어 파일 시스템(PMFS : Parallel Multimedia File System)을 설계 및 구현하고 실험을 통해 PVFS(Parallel Virtual File System)와 성능을 비교 분석하였다. 이 실험의 결과에 따르면 PMFS는 멀티미디어 데이터에 대하여 PVFS보다 3%∼15%의 향상된 성능을 보였다.
PC 그리드 컴퓨팅(Grid Computing) 환경이란 기존의 클라이언트/서버 구조를 최대한 이용하여 텍스트 정보뿐만 아니라 컴퓨팅 파워, 데이터 저장 장치, 첨단 실험 장비 등 가용한 모든 자원들, 나아가 인력 자원들까지도 인터넷을 통해 공유하는 기술이다. 각 클라이언트는 공동으로 작업하는 프로젝트의 처리 결과를 중심이 되는 서버에 전송한다. 중심 서버에서는 각 클라이언트들의 개별적인 처리 결과를 종합하여 단일 결과를 도출한다. PC 그리드 컴퓨팅 환경하에서 분산된 모든 서비스나 장치들이 상호작용 하기 위해서는 해당 서비스가 제공하는 것이 무엇인지, 또한 자신이 원하는 자원이 어디에 위치해 있는지를 정확히 알아야만 한다. 이런 일련의 작업들을 서비스 디스커버리(Service Discovery)라 한다. 이기종 에이전트 플랫폼 간에 자원의 공유를 위해서 FIPA 에서는 서비스 디스커버리에 대한 명세서를 제안하고 있다. 본 논문에서는 PC 그리드 컴퓨팅 환경에서 이기종 에이전트 플랫폼간에 서비스 디스커버리가 이루어 질 수 있도록 연구 및 개발을 목적으로 한다.
최근 스마트 홈, 스마트 보안, 스마트 팩토리 등 IoT 환경에서 생성, 수집, 계측되는 데이터의 종류 및 양이 증가하고 있다. IoT 서비스를 위한 요소기술에는 원하는 정보를 측정하기 위한 센서 장치, 해당 장치를 컨트롤할 수 있는 임베디드 소프트웨어, 측정된 데이터를 송수신할 수 있는 네트워크 프로토콜, 수집된 데이터를 분석/저장할 수 있는 빅데이터 및 인공지능 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 다양한 IoT 장치에서 활용되고 있는 다양한 네트워크 프로토콜을 하나의 통합된 장치에서 처리할 수 있는 장치 개발에 초점을 맞추고 있으며, 이를 실현하기 위한 이기종 네트워크 인터페이스 IoT 게이트웨이를 제안한다. OpenWrt 기반의 유무선 공유기를 활용하였으며, 무선 센서 네트워크 프로토콜의 IP기반 통신을 위해 6LoWPAN 스택을 이용하여 BLE와 IEEE 802.15.4 통신 모듈을 연동하였고, 자체 개발한 파이썬 기반 미들웨어를 이용하여 Z-Wave, LoRa 통신 모듈에서 송수신 되는 패킷을 IP 패킷을 변환하여 전송하는 기능을 개발하였다. 개발된 IoT 게이트웨이가 IoT 빅데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 장치로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
The objective of cache is to reduce I/O access of physical storage device so that user accesses their data faster. Traditionally, the most important metric to measure the performance of cache is hitratio. Thus, when the cache maintains hitratio high, it is regarded as a good cache replacement policy. However, the cache miss latency is different when the storages are heterogeneous. Though the cache hitratio is high, if the cache often misses with low performance disk, then the user experiences low performance. To address this problem we proposed eviction cost estimation based cache management. In our result, the eviction cost estimation based cache management has 10~30% throughput improvement compared with LRU cache management.
최근 업무에 컴퓨터를 이용하는 사례가 늘어나고, 각종 컨텐츠 서비스업계가 발전하면서 독립적인 파일 서버 기능만을 처리하도록 만든 네트워크 저장장치인 NAS(Network Attached Storage)의 이용이 점차 증가하는 추세에 있다. NAS는 기존 파일서버의 문제점을 보완하면서 이기종 플랫폼간의 파일 공유, 스토리지 확장성, 관리 용이성 등을 특징으로 한다. 그러나 NAS 시스템에 장애가 발생할 경우에는 막대한 경제적인 손실이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 NAS 시스템 장애가 발생하였을 때, 효율적으로 장애를 복구할 수 있는 HA(High Availability) NAS 시스템을 설계 및 구현하고, 다양한 장애 상황에서 NAS를 이용하는 서비스가 중단 없이 제공되는 것을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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