최근 대규모 데이터의 처리와 관리를 위한 분산 저장 및 처리 시스템의 연구 및 활용이 중요해지고 있다. 대표적인 분산 저장 및 처리 프레임워크로써 하둡(Hadoop)이 널리 활용되고 있다. 하둡 분산 파일 시스템을 기반으로 수행되는 맵-리듀스 에서의 태스크 할당은 데이터의 지역성(locality)를 고려하여 최대한 가깝게 할당한다. 하지만 맵-리듀스 에서의 데이터 분석 작업에서 작업 형태에 따라 빈번하게 요청되는 데이터가 존재한다. 이러한 경우, 해당 데이터의 낮은 지역성으로 인해 수행시간 증가 및 데이터 전송의 지연의 문제점을 야기 시킨다. 본 논문에서는 맵-리듀스의 처리 속도 향상을 위한 데이터 접근 패턴에 따른 핫-데이터 복제 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 데이터 접근 패턴에 따라 높은 접근 빈도를 보이는 핫-데이터에 대한 복제본 최적화 알고리즘을 활용하여 데이터 지역성을 향상시키고 결과적으로 작업 수행시간을 감소시킨다. 성능평가 결과, 기존 기법에 비해 접근 빈도의 부하가 감소하는 것을 확인하였다.
분산 시스템은 원거리에 위치한 자원들을 하나의 시스템으로 통합하여 여러 가지 장점을 제공한다. 하지만 시스템의 규모가 커짐에 따라서 관리자 노드와 관리 대상 노드간의 빈번한 상호작용에 의해서 전체적인 시스템의 성능저하가 발생할 수 있다. 에이전트를 사용한 방법으로 중앙 집중형 관리 방법의 폴링(polling)애 따른 문제점을 해결하였으나 에이전트 사용에 있어서도 에이전트가 이동하는 파견방법에 따라서 성능의 차이가 발생할 수 있다. 즉, 에이전트를 파견하는 관리 대상 노드의 지역 계산 시간에 따라서 관리자 노드에서의 전체적인 응답시간과 네트워크의 부하가 달라질 수 있다. 따라서 , 본 논문에서는 에이전트가 관리 대상 노드에서의 지역 계산 시간에 따라 현재 작업중인 노드의 다음 노드에 에이전트의 복제(Cloning)를 통해 새로운 에이전트를 파견하여 관리자 노드에서의 응답시간과 네트워크 부하를 줄일 수 있는 방법을 제시하고 기존의 모델과의 평가를 응답시간과 네트워크 부하 측면에서 비교, 평가하였다.
분산 시스템은 원거리에 위치한 자원들을 하나의 시스템으로 통합하여 여러 가지 장점을 제공한다. 하지만 시스템의 규모가 커짐에 따라서 관리자 노드와 관리 대상 노드간의 빈번한 상호작용에 의해서 전체적인 시스템의 성능저하가 발생할 수 있다. 에이전트를 사용한 방법으로 중앙 집중형 관리 방법의 폴링(polling)에 따른 문제점을 해결하였으나 에이전트 사용에 있어서도 에이전트가 이동하는 파견방법에 따라서 성능의 차이가 발생할 수 있다. 즉, 에이전트를 파견하는 관리 대상 노드의 지역 계산 시간에 따라서 관리자 노드에서의 전체적인 응답시간과 네트워크의 부하가 달라질 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 에이전트가 관리 대상 노드에서의 지역 계산 시간에 따라 현재 작업중인 노드의 다음 노드로 새로운 에이전트를 파견하여 관리자 노드에서의 응답시간과 네트워크 부하를 줄일 수 있는 방법을 제시하고 기존의 모델과의 평가를 응답시간과 네트워크 부하 측면에서 비교, 평가하였다.
인터넷이 급속도로 발전하여 이러한 환경에서 네트워크 연결된 여러 호스트들의 자원을 이용하는 시도가 활발하게 이루이지고 있다. 본 논문은 이러한 환경에서 의뢰인-병렬처리서버-작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산 수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시틴 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW기반 자바 병렬 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 성능 향상을 위해서 자바의 원격 메소드 호출(Remote Method Invocation)을 이용한 애플릿간 통신 메커니즘을 구현하고, 작업자의 결과를 의뢰인에게 서버를 거치지 않고 곧바로 보내도록 한다. 또한 각 작업자마다의 성능비를 분석하여 태스크들을 할당하는 방법을 통해 작업 시간을 단축시킨다. 이 시스템에 연산 수행량이 많은 프랙탈 이미지 처리 작업을 배분하여 수행시키고, 작업 태스크의 크기에 따른 수행성능과 작업 배분방법에 따른 수행성능을 측정하여 그 결과를 비교, 제시한다.
최근 방제 및 예찰과 같은 농작업에 단일 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)시스템이 적용되고 있지만, 가반하중과 체공시간 등 기존시스템의 문제가 점차 대두되면서 작업 시간을 보다 단축시키고 작업 효율을 극대화 할 수 있는 농업용 멀티 UAV시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 작업자가 다수의 농업용 UAV를 효과적으로 제어할 수 있는 분산군집제어 알고리즘을 제안하며 알고리즘 검증 및 평가를 위한 시뮬레이터를 소개한다. 분산군집제어는 UAV 제어 계층, VP(Virtual Point) 제어 계층, 원격제어 계층으로 이루어진 3계층 제어구조를 가진다. UAV 제어 계층에서 각 UAV는 point mass로 모델링 되는 VP의 이상적인 경로를 추종하도록 제어한다. VP 제어 계층에서 각 VP는 입력 $p_i(t)=u^c_i+u^o_i+u^{co}_i+u^h_i$-(1)을 받아 제어되는데 여기서, $u^c_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 VP 사이의 충돌방지제어, $u^o_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 장애물과의 충돌방지제어, $u^{co}_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 UAV 상호간의 협조제어, $u^h_i{\in}{\mathbb{R}}^3$는 작업자로부터의 원격제어명령이다. (1)의 제어입력에서 충돌방지제어는 각 $u^i_c:=-{\sum\limits_{j{\in}{\eta}_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ij}^c({\parallel}p_i-p_j{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(2), $u^o_c:=-{\sum\limits_{r{\in}O_i}}{\frac {{\partial}{\phi}_{ir}^o({\parallel}p_i-p^o_r{\parallel})^T}{{\partial}p_i}}$-(3)로 정의되면 ${\phi}^c_{ij}$와 ${\phi}^o_{ir}$는 포텐셜 함수를 나타낸다. 원격제어 계층에서 작업자는 햅틱 인터페이스를 통해 VP의 속도를 제어하게 된다. 이때 스케일변수 ${\lambda}$에 대하여 VP의 원격제어명령은 $u^t_i(t)={\lambda}q(t)$로 정의한다. UAV 시뮬레이터는 리눅스 환경에서 ROS(Robot Operating Systems)를 기반한 3차원 시뮬레이터인 Gazebo상에 구축하였으며, 마스터와 슬레이브 간의 제어 명령은 TCPROS를 통해 서로 주고받는다. UAV는 PX4 기반의 3DR Solo 모델을 사용하였으며 MAVROS를 통해 MAVLink 통신 프로토콜에 접속하여 UAV의 고도, 속도 및 가속도 등의 상태정보를 받을 수 있다. 현재 멀티 드론 시스템을 Gazebo 환경에 구축하였으며, 추후 시뮬레이터 상에 분산군집제어 알고리즘을 구현하여 검증 및 평가를 진행하고자 한다.
기론 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 작업을 부여 받았을 때, 수동적 라우팅 스케줄 지정에 따라 많은 트래픽이 발생한 시점에서 노드 간을 이주하며 작업을 처리한 후 작업 결과를 서비스하기까지 분산 노드들에 대한 순회 작업 처리 시간 비용이 증가하게 된다. 따라서 기존 이동 에이전트 시스템들은 에이전트 시스템들 간의 에이전트의 크기 증가나 상호 호환성 결여를 해결하기 위한 이주 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 이동 에이전트의 노드 이주시 네트워크 트래픽 감지를 통한 최적 경로 탐색에 의해 분산된 노드들로의 호율적 작업 처리를 위한 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CORBA-based Mobile Agent Model : CMAM)을 설계 및 구현한다.
동일화학종이면서 \ulcorner량이 다른 두 단분산 고분자를 혼합한 2성분 다분산 농축계에 equivalent primitive chain model을 적용하여 사슬주위의 제약완화에 따른 관의 재형성 효 과를 각 사슬의 특성완화시간으로 산정하여 나타내었다. Polystyrene 시료에 대하여 동력하 적 실험을 실시한 결과를 이용하여 사동모델에 따른 각 사슬의 최장완화시간은 복소수 점도 의 허수분분(η")대 주파수($\omega$)의 관계, 관의 재형성 시간은 $\omega$ 변화에 따른 storage modulus(G') 로부터 각각 도출하였다. 이러한 작업을 통하여 특성완화 시간들이 분자량 및 각 성분 농도에의 의존성을 더욱 상세히 파악할 수 있었다.
클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.
디스크배열 또는 RAID 시스템은 저렴한 비용으로 대용량 저장공간을 제공할 수 있으나, VOD 서비스와 같은 대규모 멀티미디어 서비스에 대해서는 아직 충분한 입출력 속도를 지원하지 못하고 있다. 보다 높은 대역폭을 지원하기 위해 다수의 디스크 컨트롤러를 채용한 다중 디스크배열에서 스트라이프를 전체 디스크에 효과적으로 분산시키기 위한 수직 스트라이핑 모델이 이용되고 있다. VOD 서비스 이용자가 고품질의 동영상을 감상하기 위해서는, 응용프로그램이 요청한 마감시간까지 저장장치에 기록되어 있는 데이터를 읽어와야 한다. 본 논문에서는 효과적이 VOD 서비스 지원을 위해, 다중 디스크배열에서 각 디스크 컨트롤러의 지역 요청큐로 분산된 입출력 요청들을 스케쥴링하여 마감시간 초과율(deadline miss rate)을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 VOD 서버와 같이 데이터 읽기 작업이 많은 멀티미디어 서비스에 적합하도록 설계되었다. 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘이 마감시간 초과율을 평균 41.5% 감소시킴을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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