가상화 환경에서는 물리적 자원을 여러 가상 머신이 같이 사용한다. 그러나 특정 가상 머신이 컴퓨팅 자원을 많이 쓰면 다른 가상 머신들이 동작하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 방법이 있다. 이 중 대표적인 것이 특정의 가상 머신을 다른 서버(이 서버를 타겟 서버라고 함)에 이주시키는 방법이다. 이는 가상 머신을 타겟 서버에 이주시키면서 서버의 과부하가 전이되는 현상이 있고, 가상 머신을 다시 다른 서버로 이주시켜야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 동적으로 임계치를 적용하여 이주 대상을 결정하는 알고리즘을 제안한다. 동적 임계치를 적용한 이주 알고리즘은 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 서버의 CPU, 네트워크, 그리고 메모리 등의 자원 사용률의 변화에 따라 동적으로 임계치를 적용한다. 둘째, 서버에서 임계치를 초과한 자원을 기준으로 가상 머신 집합과 타겟 서버를 결정한다. 셋째, 타겟 서버의 자원 사용률을 기준으로 가상 머신을 결정한다.
센서네트워크 환경에서 이동 에이전트의 효율적 이주를 위하여 센서네트워크 구성 요소 관련 데이터들을 수집 및 저장하여 일관된 네이밍 서비스를 제공해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 다양한 데이터들을 저장하기 위한 메타테이블을 설계 구현하고, 메타테이블 내의 정보들을 이용한 네이밍 기법을 적용하여 이동 에이전트의 이주 및 규칙실행 방법을 제안한다. 또한 조도 데이터를 이용한 인접노드를 제어하는 규칙실행을 실험을 통하여 보임으로써 센서네트워크 미들웨어의 유효성과 응용 가능성을 제시한다.
최근 폭발적으로 증가하는 사용자 데이터가 클라우드에 저장됨에 따라 고품질의 일관된 성능으로 클라우드 스토리지 서비스를 제공하는 것이 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 클라우드 관리를 위한 가상머신 이주(migration)로 인해 스토리지 서비스의 품질이 저하될 수 있다. 특히 플래시 캐시를 사용하는 환경에서는 가상머신 이주가 실행 될 경우 기존 서버에 예열된 캐시를 잃고 새로운 머신에서 콜드 스타트하는 문제가 발생한다. 본 논문은 위의 문제를 해결하기 위해 가상머신 이주로 인한 캐시의 콜드 스타트 문제를 시연 및 분석하고 플래시 캐시의 효율적인 핫 스타트를 수행하는 캐시미어 기법을 제안한다.
기업들은 개별적이고 다양한 형태의 데이터베이스를 활용하여 업무적으로 발생하는 데이터를 저장, 관리하고 있다. 이렇게 개별적으로 존재하는 데이터 베이스에 저장된 데이터들은 기업에서 특정 서비스목표 달성을 위해서 비즈니스 프로세스라는 것을 통해 접근되고 있고, 데이터에 대한 이주가 빈번하게 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 SQL Query 기반의 비즈니스 프로세스가 수행되는 과정에서 데이터의 접근 및 통합에서 발생하는 데이터 이주 과정을 XMDR-DAI(eXtended MetaData Registry-Data and Integration)를 이용한 방법을 제시한다.
본 연구는 도시민들의 귀농귀촌을 유도하고 농촌 정주환경 개선을 위해 시행되고 있는 전원마을 사업의 성과를 분석하고 이를 통해 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 전원마을 거주자들을 대상으로 12개 항목을 통해 이주 전 중요하게 생각한 것과 이주 후 만족하고 있는 것을 조사하고 'IPA 분석(Importance-Performance Analysis)' 을 통해 향후 전원마을 조성사업의 추진전략을 제시하였다. 이주 전 중요도와 이주 후 만족도가 높은 항목은 '자연환경 및 경관'인 것으로 분석되었다. 반면 이주 전 중요하다고 생각했지만 이주 후 만족도가 낮은 항목은 '대중교통 및 자가용 접근성'과 '도로 및 주자시설'인 것으로 분석되었다. 따라서 향후 전원마을 입지를 결정할 때 자연환경 및 경관과 함께 접근성 측면까지 고려하여 입지가 결정될 필요가 있다. 본 연구는 거주자의 인식에 기반하였다는 것과 설문조사 지역이 한정되어 있다는 한계가 있음에도 불구하고 향후 전원마을 입지선정 및 토지이용계획 수립에 중요한 정책적 함의를 제공하였다.
이미지 압축을 위한 새로운 기법 중의 하나가 웨이블릿 변환이다. 웨이블릿 변환된 이미지는 이미지 전체의 중요 정보가 한쪽으로 치우치는 경향을 보인다. 그러므로 웨이블 이미지를 순차적으로 네트웍상에 전송한다면 중요 정보가 포함된 패킷에 손실이 발생할 경우 이미지의 품질에 치명적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 전송된 웨이블릿 이미지의 품질을 보장하기 위한 새로운 패킷타이징 기법을 제안한다. 즉 주파수 부대역(frequency subband)을 여러 개의 블록으로 나누고, 이 블록들을 서로 다른 패킷에 삽입하여 패킷의 중요도를 분산하는 것이다. 또한 주파수대역이 가장 낮은 부대역 정보를 중복하여 전송함으로써 이미지 전체의 품질을 보장한다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 객관적인 성능평가 단위인 PSNR과 주관적인 이미지 분석을 수행하였다. 실험결과 제안된 기법의 성능이 순차적인 블록 패킷 기법에 비하여 PSNR에서 1~4 ㏈ 높았으며, 이미지의 선명도도 높음을 알 수 있었다.
JPEG2000[1][2]은 DWT(Discrete Wavelet Transform)[3] 변환을 기반으로 하는 이미지의 새로운 표준으로 오류가 빈번히 발생하는 네트워크상의 전송을 위한 오류 제어 기법들을 제공한다. JPEG2000에서 제공하는 오류 제어 기법은 스트림 내에서 오류를 발견하고 오류 전파를 제어하지만, 손실된 웨이블릿 계수를 복원하지는 못한다. 본 논문에서는 DWT 변환 후 각 부대역 및 이웃의 상호 연관성을 이용하여 오류로 인해 손실된 웨이블릿 계수를 효과적으로 예측하여 이미지의 화질을 향상시키는 오류 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 무선네트워크 환경에서 모의 실험한 결과 기존의 오류 제어 기법보다 성능이 뛰어났고 특히 이미지 내의 변화가 적은 경우 부대역 및 이웃 웨이블릿 계수의 상호 연관성이 크므로 더욱 효과적인 성능을 보였다.
센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.
최근 모바일 멀티미디어 콘텐츠 서비스 이용의 폭발적인 증가로 인하여 급증하는 트래픽을 효율적으로 처리하기 위한 콘텐츠 중심 네트워크에 대한 연구가 국내외적으로 활발하게 진행 중이다. 콘텐츠 중심 네트워크는 호스트 중심에서 벗어나 콘텐츠 자체를 중심으로 하는 네트워크 방식이다. CCN은 on-path 캐싱을 지원하여 콘텐츠를 효율적으로 배포할 수 있다. 하지만, on-path 캐싱의 경우 인기도가 높은 콘텐츠의 캐싱 확률이 높아 저장소를 효율적으로 사용하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 캐싱의 효율 및 저장소의 효율적인 사용이 가능한 다양한 캐싱 기법에 관한 연구들 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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