유비쿼터스 시대의 도래에 발맞춰 유저가 콘텐츠를 이용하는 방법과 사용하는 기기는 PC에 머물지 않고 점차 다양화, 소형화 되고 있다. 최근, 많은 콘텐츠 중에서 e러닝 콘텐츠에 대한 관심은 높아지고 있으며, 본 논문에서는 e러닝 콘텐츠를 다양한 디바이스에 적합한 콘텐츠로 동적 변환하는 모듈을 제안한다. CC/PP 기반의 디바이스 프로파일과 사용자 정보를 포함한 유저 프로파일, 콘텐츠 구성정보를 가진 콘텐츠 프로파일을 통합하여 특성을 추상화 한다. 추상화 된 프로파일을 기반으로 변환방법을 생성하여 콘텐츠에 적용함으로서 해당 디바이스에 적합한 콘텐츠로 적응화 한다. 기존 HTML의 경우 잘 구성된(Well-formed)문서가 아닌 경우가 많고, 문서 내에 데이터와 구조정보를 모두 포함하고 있으므로, 요구되는 데이터의 추출과 정형화된 변환룰의 적용에 어려움이 따른다. 그 대안으로 본 적응화 모듈은 문서의 데이터와 표현 구조를 분리 할 수 있는 XML/XSL 기반의 콘텐츠를 대상으로 하고 있으며, e러닝 콘텐츠의 특성에 적합한 콘텐츠 프리패치 및 캐시 기법을 적용하여 콘텐츠 동적변환에 따른 응답시간 오버헤드를 최소화 하였다.
90년대 중반에 등장한 그리드(GRID)는 지역적으로 분산되어 있으며 소유자가 서로 다른 다양한 컴퓨팅 자원의 효과적인 공유를 목적으로 하며, 시스템의 구축에 필요한 스케쥴링, 자원 관리, 보안, 성능 측정 및 상태 모니터링 등의 문제를 해결하기 위한 다양한 미들웨어 및 개발 도구가 연구되고 있다. 그리드 시스템에서 사용되는 데이터는 FTP 서버, 파일 시스템, 데이터베이스 등 여러 장치에 저장되어 개별적인 인터페이스를 통해 접근된다. 각각의 인터페이스론 통하여 접근하므로 사용 방법이 어렵고 확장성이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 연구에서는 데이터베이스, FTP, 파일 시스템에 산재한 그리드 데이터를 동시에 지원하고, URL을 통해 단일 인퍼페이스로 접근하게 해 주며, 3계층 구조와 데이터 캐시를 이용하여 성능과 확장성을 제공하는 시스템을 구현한다.
썸네일(thumbnail)은 JPEG, GIF 등 그래픽 파일의 축소판이며 그래픽 파일을 탐색하면서 알아보기 쉽도록 만들어주어 대용량 그래픽 파일이 빠른 속도로 사용자에게 인식될 수 있도록 도와주는 역할을 수행한다. 국내 안드로이드 스마트폰의 4.4.x(Kitkat) 이후 버전에서 설치되는 갤러리 애플리케이션은 썸네일의 metadata에 그래픽 파일의 생성시각을 기록한다. 이것을 기존 원본 그래픽 파일과 함께 병행하여 분석하면 생성, 수정, 삭제 등의 사용자 행위에 대한 타임라인을 구성할 수 있다. 또한 썸네일이 썸캐시라는 단일 파일 안에 순차적으로 저장되는 특징을 활용하면 썸캐시가 삭제된다고 하더라도 썸네일을 복원할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰의 기본 갤러리 애플리케이션이 생성하는 썸네일의 특성을 분석하고 삭제된 썸네일을 복원하는 방법과 디지털 포렌식 관점에서 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
응용프로그램의 기동 시간은 기기에 대한 사용자 체험에 영향을 주는 중요한 지표로 보조 기억 장치의 성능에 의해 큰 영향을 받는다. 하드디스크 대신 SSD를 사용하게 되면 기동 시간을 크게 낮출 수 있지만 비용 대비 성능을 고려하면 작은 용량의 SSD를 하드디스크의 캐시로 쓰는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 파일시스템 수준에서 하드디스크 상의 블록을 SSD로 이주시키는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 SSD 캐싱 기법들에서 요구되던 캐시 데이터의 사상에 필요한 주 메모리, CPU, 그리고 사상 정보의 유지를 위한 SSD 공간 사용의 부가적인 오버헤드가 없다. 8개의 응용프로그램을 이용한 실험에서 메타데이터와 데이터 블록을 모두 SSD에 캐싱한 경우에 기동시간이 평균 56% 단축됨을 확인하였다.
본 논문은 SAN 기반의 클러스터 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 설계 고려사항을 설명하고 특히 대규모의 호스트들이 연결된 상황에서 광역 버퍼 관리기의 데이터 공유 문제점을 기술하고 클러스터 환경에서 확장성과 가용성을 제공하기 위한 광역 버퍼 관리 기법을 제시한다. 제안하는 광역 버퍼 관리 기법은 $SANique^{TM}$ 시스템의 로크 관리기에서 관리되는 로크 정보를 활용하여 부가적인 통신 및 시간소요 없이 효율적인 데이터 공유를 제공하는 방법을 제시하였다. 또한 대규모 클러스터 환경에 적용 가능한 광역버퍼 관리기법의 의사코드 및 데이터 공유 예제를 통하여 본 방법의 효율성을 보였다.
하이브리드 하드디스크(Hybrid hard disk drive: H-HDD)가 SSD(Solid state drive)에 비해 경쟁력을 갖기 위해서는 저전력, 읽기 속도가 핵심 요소이다. 본 연구에서는 H-HDD에 장착되어 있는 비휘발성 메모리에 디스크 블록을 선반입하여 저전력과 응답시간을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 시스템파일이나 자주 사용되는 파일은 파일단위로 캐싱하고 나머지는 블록단위로 선반입한다. 선반입은 디스크 큐를 서비스하고 남은 여유 시간에 우선순위가 높은 블록부터 실행되며 이때 사용되는 우선순위는 시간적, 지역적 지역성을 동시에 고려하여 결정된다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비해 전력소모가 낮고 응답시간이 향상되었음을 확인하였다.
웹 이용 마이닝은 거대한 웹 로그들을 이용하여 웹 사용자의 이용 패턴을 분석하는 데이타 마이닝 기술이다. 이러한 웹 이용 마이닝 기술을 사용하기 위해서는 전처리 과정 중의 사용자와 세션을 정확하게 구분해야 하는데, 표준 웹 로그 형식의 로그 파일만으로는 완전히 구분할 수 없다. 사용자와 세션을 구분하기 위해서는 로컬캐시, 방화벽, ISP, 사용자 프라이버시, 쿠키 등과 같은 많은 문제들이 있지만, 이 문제를 해결하기 위한 명확한 방법은 아직 없다. 특히, 로컬캐시 문제는 웹 마이닝 시스템의 입력으로 사용되는 사용자 세션을 구분하는데 가장 어려운 문제이다 본 연구에서는 참조 로그와 에이전트 로그, 그리고 액세스 로그 둥의 서버측 클릭스트림 데이타만을 이용하여 로컬캐시 문제를 해결하고, 사용자 세션을 구분하고 세션을 보정하는 휴리스틱 방법을 제안한다.
사물 인터넷은 개인, 산업, 공공 분야를 망라하여 각 분야의 말단 기기나 센서에 대한 직접 접근을 추구하는 상시 연결 인터넷 개념이다. 사물 인터넷에서는 실시간 데이터 접근이 가능하고, 디바이스의 데이터 포맷과 구성 형태가 다양하다. 또한, 사물 인터넷 환경에서는 기기 제어를 위한 양방향 통신이 이루어지기도 한다. 이런 관점에서, 사물 인터넷은 주로 인간이 사용하는 데스크톱에서 생성된 데이터가 간단하고 일방적인 인터넷 통신을 통해 서버에 집중되는 기존 인터넷과 대비된다. 이러한 사물 인터넷의 클라우드 혹은 포털 서비스를 위해서는 분산된 디바이스들에 대한 체계적인 명명 서비스와 이들의 다양성을 포용할 수 있는 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 파일 관리 프레임이 요구된다. 이 연구에서는 사물 인터넷 구성요소의 속성 정보를 유닉스 스타일의 파일 시스템 뷰로 관리하는 DB 기반 가상 파일 시스템을 구현한다. 구현된 가상 쉘에 로그인한 사용자들은 가상 파일 시스템을 항해함으로써 사물 인터넷 구성요소를 탐색할 수 있고, 유닉스 스타일의 파일 입 출력 API를 이용하여 디바이스에 직접 접근할 수 있다. 구현된 DB 기반 가상 파일 시스템은 디렉터리 체계와 분산된 데이터 및 디바이스에 대한 지시자만을 관리하므로 가볍고 유연하다. Mkdir(), chdir() 등 구현된 주요 가상 쉘 프리미티브에 대한 시험 결과, 구현된 가상 파일 시스템의 원활한 기능이 검증되었다. 그리고 구현 파일 시스템에 간단한 디렉터리 캐시 기법을 적용한 경우 윈도우 운영체제 파일 시스템보다 더 우수한 탐색 성능을 보였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보급과 함께 스토리지의 데이터양이 급증함에 따라 그에 따른 스토리지 저장 비용이 빠르게 증가하고 있다. 더불어, 사용자들의 다양한 서비스 및 데이터 요청으로 클라우드 스토리지의 부하 또한 급증하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 파일 시스템을 통한 저비용 고성능 스토리지 환경을 제공하고자 하는 기존의 연구가 있었으나, 이에는 데이터 병렬처리, 임의위치 접근처리, 빈번한 작은 워크로드 접근처리 등의 취약점이 존재한다. 최근에는 캐싱 기술을 이용하여 이를 개선하려는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템 환경에서 병렬 캐싱, 분산 캐싱과 공유 자원을 고려한 데이터 병렬 전송방법을 제공하는 CHPC(Cloud storage High-Performance Caching) 구조를 제안하며, 또한 이를 기존의 방법들과 비교 평가하여 스토리지 부하를 최적화하는 방법을 제시한다. 더불어, 제안 기법이 기존 클라우드 시스템에 비하여 스토리지 서버의 디스크 입출력 감소, 서버로 데이터의 요청이 집중되어 발생하는 병목현상 방지, 각 클라이언트의 중복되는 페이지 캐시 제거, 데이터 전송률 향상의 장점을 가짐을 보인다.
로그 구조 파일 시스템(Log-Structured File System, LFS)은 변경된 데이타를 메모리에 충분히 모아서 한번에 순차 쓰기로 디스크에 기록함으로써 높은 쓰기 성능을 실현한 파일 시스템이다. 그러나 실제 시스템에서는 여전히 디스크와 메모리 상의 일관성을 위해서 동기화가 발생하며 변경된 데이타를 충분히 메모리에 모으지 못한 채 디스크로 쓰기가 발생하는 모습을 보인다. 자주 발생되는 쓰기는 클리너의 오버헤드를 증가시키고, 더 많은 메타데이타를 기록하게 한다. 본 연구에서는 비휘발성 메모리를 이용해서 동기화를 없애고, 작은 단위의 쓰기를 효과적으로 활용하도록 LFS와 운영체제의 관련된 서브 시스템들을 변경하였다. 이를 통하여 DRAM만 있는 LFS에 비해서 256M의 NVRAM을 가진 시스템에서 약 2.5배의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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