데이터 저장장치는 서버의 내부나 근처에 있는 것으로 인식되어 왔으나 네트워크 기술의 발달로 저장장치 시스템은 주 전산기와 원거리에 떨어져 존재할 수 있게 되었다. 인터넷 시대에 데이터 량의 폭발적인 증가는 데이터를 저장하는 시스템과 이를 전송하는 시스템의 균형 있는 발전을 요구하고 있으며 SAN(Storage Area Network)이나 NAS(Network Attached Storage)은 이러한 요구를 반영하고 있다. 저장장치로부터 최적의 성능을 도출하기 위해서 복잡한 저장 네트워크의 용량과 한계를 파악하는 것이 중요하다. 파악된 데이터는 성능 조율의 기초가 되고 저장장치의 구매 시점을 결정하는데 사용될 수도 있다. 본 논문에서는 저장 네트워크 시스템의 큐잉 네트워크를 통한 분석적 모델을 제시한 다음, 이의 시뮬레이션하여 분석적 모델이 정당하다는 것을 입증한다.
멀티미디어 서비스환경에서는 수백에서 수천의 클라이언트들이 하나의 서버에 접속되기 때문에 서버 결합이 미치는 영향이 상당히 크다. 이러한 결함은 단지 서버 자체의 장애로 끝나는 것이 아니라 그로 인해 서비스 제공자들에게 유형.무형의 막대한 재산상의 피해를 가져올수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 서버를 구성하고 있는 자원(프로세서, 디스크, 네트워크)의 결함 발생을 고려한 큐잉 네트워크 모델을 개발하였다. 복수개의 M/M/1 큐를 큐잉 네트워크로 연결하여, 각 자원에 대한 접근 및 서비스를 모델링하였으며, 각 자원에서의 서비스 시간 지연 비율(큐의 응답시간)의 조정을 통해서, 서버 자원의 결함 발생을 고려하였다. 고객 도착률과 자원 고장률 변동에 대한 서버 자원의 이용률과 큐의 길이를 구하여 효율적인 시스템 구성 자원의 부분별 용량을 산정하였으며 , 또한 데이터 패킷 응답 시간 분포 및 고장률 변화에 따른 시스템의 신뢰도 수준을 계산하였다. 이와 같은 서비스 시스템 성능에 관련된 파라미터 분석을 통하여 멀티미디어 데이터 서비스 수준 (Quality of Service)에 중요한 영향을 미치는 서버 설계 요소를 파악하였고, 시뮬레이터 패키지를 활용한 모의 실험을 통하여 개발된 큐잉 네트워크 모델의 정확성을 검증하였다.
최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물리적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 다양한 교통량 예측 모델들이 개발되어왔다. 그러나 기존 모델들은 회기분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 이를 위해 본 논문에서는 큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 모델을 설계 하고 이를 바탕으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 구현하였다.
멀티미디어 서버를 구성하고 있는 자원(프로세서, 디스크, 네드워크 등)의 결함 발생을 고려한 큐잉 네트워크 모델을 개발하였다. 이를 적용하여 고객 수용 능력 및 멀티미디어 서비스 시스템의 성능과 관련된 파라미터를 분석하였으며, 시뮬레이션 패키지를 활용한 모의 실험을 통하여 개발된 큐잉 네트워크 모델의 정확성을 검증하였다. 고객 도착률과 자원 고장률 변동에 대한 서버 자원의 이용률과 큐의 길이를 계산함으로써 효율적인 시스템 구성 자원의 부분별 용량 산정이 가능하게 되었으며, 또한 데이터 패킷 응답시간 분초 및 고장률 변화에 따른 시스템의 신뢰도 수준을 계산하였고, 이러한 성능 관련 파라미터의 확보를 통해서 멀티미디어 서비스 질 (Quality of Service)에 중요한 영향을 미치는 서버 설계 요소를 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 집중형 분산처리시스템의 성능평가를 위해 퍼지이론을 적용한 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 작업소요시간, 시스템처리율, 시스템내 작업수 및 서버 활용율 등의 시스템 성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 퍼지서비스요구시간을 갖는 집중형 분산 처리시스템에 클라이언트의 수의 변화에 따른 유도된 성능평가측도를 시뮬레이션하고, 그 결과를 고찰하였다. 제안된 모델은 모호성을 갖는 시스템의 성능을 평가할 때 기존의 방법보다 유연하고 실제적인 방법을 제공한다.
본 논문에서는 분산처리시스템에서 서버에 대한 작업의 서비스요구와 서버의 서비스율이 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 경우, 시스템의 성능을 평가할 수 있는 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 시스템성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 제안한 모델에 작업의 서비스요구와 클라이언트의 수의 변화에 따른 성능평가를 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 한 개의 서버와 시스템용량 K를 갖는 M/M/1/K 큐잉네트워크모델에 펴지집합이론을 적용한 퍼지 M/M/1/K 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 작업의 도착율과 서버의 서비스율의 형태가 언어적 속성으로 표현될 때, 이 모델을 사용하여 시스템의 해석이 가능해진다. 시스템의 평가를 위해서 시스템내 평균작업수, 작업 평균진입률, 그리고 작업 평균소요시간 등 시스템의 주요 평가측도를 유도하였다. 퍼지 작업 환경에서 이러한 결과식들의 유효함을 검증하기 위하여, 제안된 모델에 다양한 퍼지도착율 ${\lambda}$와 퍼지서비스율 ${\mu}$에 대하여 시스템용량 K 값의 변화에 따른 성능평가를 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 그 결과가 제안한 퍼지 모델에서 예측한 평가와 일치함을 확인하였다.
오늘날의 기업은 업무의 신속성을 위하여 인터넷과 인트라넷 등 네트워크를 기반으로 하는 정보운영 방법을 채택하여 사용하고 있다. 그러므로 이와 관련한 기업 내 중요 정보 자산의 보호와 업무의 연속성 보장은 기업의 신뢰도와 직결되어 있다고 할 수 있다. 본 논문은 오늘날 심각하게 대두되고 있는 DDoS 공격으로 인한 업무의 단절 문제를 큐잉 모델을 이용하여 인가된 사용자들에게 연결의 연속성을 보장한다. 이를 위하여 웜/바이러스에 의한 DDoS 공격이 발생하였을 때 관련 트래픽 정보와 패킷 분석을 통하여 과부하 트래픽을 개선하는 과정을 큐잉 모델에 반영하였다. 그리고 실험을 통하여 일반적인 네트워크 장비에 대하여 트래픽의 부하 개선에 대하여 비교 분석하였다.
분산처리시스템에서 작업의 도착률과 서비스요구, 그리고 서버의 서비스률 등이 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 경우, 시스템의 성능을 평가할 수 있는 퍼지 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 시스템외부로부터 작업의 진입여부에 따라 개방형 및 폐쇄형으로 분류하고, 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값 분석방법을 사용하여 작업평균소요시간, 시스템내 작업수 및 서버 활용률 등의 시스템성능을 평가할 수 있는 측도를 각각 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 퍼지 BCMP 큐잉네트워크모델에 작업의 퍼지도착률. 클라이언트 수 및 퍼지서비스 요구에 따른 시스템의 성능분석을 개방형과 폐쇄형으로 각각 시뮬레이션하였다. 그 결과 예측된 시스템의 성능평가와 일치함을 보였다.
IPv6-IPv4 변환시스템은 기존의 IPv4 네트워크와 신규 구축되는 IPv6 네트워크 간의 통신을 가능하게 하는 게이트웨이 기반 기술이다. 이러한 IPv6-IPv4 변환시스템에서는 네트워크 간의 모든 트래픽을 변환해야 하므로 높은 성능을 요구된다. 이에 본 연구에서는 이전 연구에서 구현된 게이트웨이 기반 IPv6-IPv4 변환시스템과 변환기의 성능분석에 적용될 수 있는 큐잉 모델을 제시하고 부과되는 트래픽에 따른 처리 성능을 산출하는 분석적인 방법을 제시하였다. IPv6-IPv4 변환시스템의 분석 모델의 경우, 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/M/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 또한 IPv6-IPv4 변환시스템의 변환기는 트래픽에 대한 변환 처리를 담당하는 핵심 모듈로서, 순차적인 단계로 이루어진다. 즉, 변환시스템의 변환기 자체의 분석 모델의 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/G/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 이렇게 제안된 모델에 대해 상세하게 설명하였으며, 이를 검증하기 위해서 모델을 적용하여 근사한 결과와 실제 측정 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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