일반적인 2 계층을 기본으로 하는 데이터베이스 시스템은 병행 클라이언트가 많을 경우 성능면에서 그 한계를 가진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 사용자들의 자료 이용의 유사성을 이용한 3 계층 데이터베이스 시스템이 제안되었다. 이 시스템에서 클라이언트들은 오프라인 형식의 클러스터들로 나뉘어지며, 가능한 경우 자료객체 요구는 서버와의 상호작용 없이 클러스터 내부에서 처리되게 된다. 이러한 구조는 서버와 클라이언트들 사이에 새로운 계층을 도입함으로써 가능해진다. 이 논문에서는 자료이용 유형이 변화하는 환경에서 클라이언트의 배치문제를 제시하고, 그 해결책으로 온라인 클라이언트 클러스터링을 제안한다. 이 방법은 환경 변화에 적응할 수 있는 시스템 재구성과 클라이언트의 재배치에 대한 필요성을 부각시킨다. 마지막으로 온라인 클라이언트 클러스터링의 유효성을 예시하고, 온라인 시스템의 재구성의 구현 가능성과 기술적 완성도를 검증한다.
인터넷의 보급과 다양한 멀티미디어 컨텐츠로 인해서 기존의 특정 지역에서만 사용할 수 있는 교육 시스템은 인터넷 환경으로 변환되고 있고 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 지원해야 한다. 인터넷 환경의 특성상 멀티 그룹과 멀티 세션(Session)을 지원해야 하고, 더불어 새롭게 생겨날 멀티미디어 컨텐츠를 지원하는 컴포넌트(Component)를 추가할 수 있도록 해야 한다. 이에 본 논문에서는 멀티 그룹과 멀티 세션의 효과적인 관리 방법과 이에 따른 독립적으로 구현되고 작동하여 시스템의 변경 없이 향후 확장이 가능한 컴포넌트로 구성된 서버/클라이언트 원격교육 시스템을 설계 및 구현하였다.
클라이언트-서버 환경에서 공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터 처리 시 발생하는 서버 I/O 연산의 수행 비용과 질의 처리비용 및 결과 데이터의 전송 비용이 서버 사이드의 병목 현상과 질의 처리속도의 저하라는 문제점을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 서버 처리비용의 분산을 위한 확장된 Peer-to-peer를 지원하는 방식을 제안하며, 이러한 확장 된 Peer-to-peer방식을 지원할 수 있는 공간데이터 관리기의 설계 및 구현상황을 제안한다. 공간데이터 관리기는 서버에 접속된 클라이언트의 정보와 클라이언트에 캐쉬된 데이터의 정보를 관리하는 공간데이터 관리기의 CIT(Client Information Table)와 이 CIT에 가용한 데이트를 캐쉬한 클라이언트가 여럿인 경웨 대상 클라이언트의 선정이 요구되며, 적은 비용으로 처리 가능한 클라인트의 선정의 위한 알고리즘과 클라이언트 사이의 확장된 Peer-to-peer 방식을 지원하기 위한 서버와 클라이언트간의 데이터 일관성 유지를 위한 데이터 유효성 관리를 제안한다.
Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.
본 연구는 클라이언트 서버 기반의 볼륨 가시화 시스템에 대해 설명한다. 소형 병원에서의 볼륨 가시화 시스템은 소수의 사용자만이 동시에 사용한다는 점에 착안하여, 단일 GPU를 장착한 PC를 렌더링 서버로 사용하고 클라이언트는 현재 대중적으로 사용하는 스마트 폰과 같은 안드로이드 기반의 모바일 장비를 사용하였다. 사용자가 클라이언트 응용 프로그램을 이용하여 렌더링 요청을 하면, 서버는 GPU를 사용하여 볼륨 가시화를 수행한다. 렌더링 영상은 서버에서 JPEG나 PNG 형식으로 압축하는데, 네트워크 전송량을 감소시켜 가시화 속도를 향상시킬 수 있다. 추가적으로 사용자가 터치 스크린을 드래그 하는 경우 반응시간을 향상하기 위해, 사용자가 발생하는 일부의 이벤트를 제거하며 서버는 제거된 이벤트를 보간을 통해 보상하는 방법을 제안한다. 그 결과로 제안 시스템은 5명의 동시 사용자에 대해 GPU를 장착한 단일 상용 하드웨어로 실시간 볼륨 가시화가 가능하였다.
본 연구에서는 Web 기반 사용자 인터페이스를 사용하여 일반적인 수학 모형을 만드는 Web기반 클라이언트/서버 시스템의 구현 방법을 제시하고, 수학모형을 위한 데이터 베이스 설계 방법을 소개한다. 수학 모형을 설계하고 구현하기 위해서는 방대한 양의 데이터 처리가 반드시 필요하며 이를 위하여 데이터베이스를 수학 모형에 맞게 설계함으로써 보다 효과적으로 수학 모형을 구현 할 수 있다. 한편 Web을 이용한 클라이언트/서버 구조는 사용자가 Web Browser 만으로 프로그램을 이용할 수 있다. 본 연구에서는 3계층 데이터베이스 접근 모델을 갖는 Web기반 클라이언트/서버 구조를 설계하였으며, Front-End를 Java Applet을 사용하고, Back-End로써 실제 수학 모형을 만들어주는 Java Application 서버를 구현하며 Front-End와 Back-End 사이의 통신을 담당하는 네트웍 아키텍처로 자바 소켓을 사용한다. 일반적인 수학모형을 데이터베이스를 이용하여 구현함으로써 수리계획, 일정계획, 물류관리 등 수학 모형을 이용하여 최적화 결과를 도출하고자 할 때, 입력 부분과 출력 부분의 사용자 인터페이스만 구현하여 붙여주면 쉽게 응용하여 확장할 수 있다.
워크플로우 시스템은 다수의 클라이언트 및 서버가 연동하는 분산 시스템으로서 주어진 상황에 따라 구성 요소를 다양한 방식으로 분산시킬 수 있다. 본 논문에서는 워크플로우 제어를 클라이언트가 주도하는 형태와 서버가 주도하는 형태로 양분하여 장단점을 비교한다. 또한 클라이언트 주도형을 워크플로우 엔진을 배치하는 방식에 따라, 다시 중앙 집중형과 분산 처리형으로 구분한다. 이러한 프로세스 구조의 대안 분류 및 비교는 주어진 상황에서 최적의 워크플로우 프로세스 구조를 설계하는 데 필요한 지침을 제공한다.
본 논문에서는 클라이언트(Windows)/서버(Linux) 환경에서 Java와 C/C++ 언어를 이용한 원격 제어 시스템을 설계 구현하여 Windows 기반의 그룹 내에(기업, 학교 등) 연결된 컴퓨터사이의 통신, 원격 제어, 모니터링, 시스템의 사양, 사용되고 있는 응용프로그램 등의 관리가 가능한 시스템을 개발하였다.
본 논문은 웹 지리정보시스템 구축을 위한 응용프로그램 개발의 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 응용프로그램을 클라이언트로부터 분리시켜 서버 측에서 관리하는 방법이다. 클라이언트 시스템으로부터 응용프로그램을 분리하면 클라이언트 시스템이 사용자의 플랫폼으로 전송될 때의 네트워크 오버헤드가 감소하고 클라이언트 시스템을 수정하지 않고도 새로운 응용프로그램을 추가하거나 기존의 응용프로그램을 수정할 수 있게 된다. 하지만 분리된 응용프로그램과 클라이언트는 여전히 입출력을 연동할 수 있어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 응용프로그램 입출력 기술언어를 정의하여 사용한다. 또한 서버 측에 분리된 응용 프로그램의 관리를 위해 응용프로그램 관리자가 필요하게 된다. 응용프로그램 관리자는 응용프로그램의 수행을 담당하며 응용프로그램과 클라이너트 사이의 입출력 게이트웨이의 역할을 담당하게 된다.
본 논문은 베이지안 네트워크를 기반으로 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 추론하기 위한 클라이언트-서버 시스템 구조를 제시한다. 유전체 수준(genome-wide)의 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 베이지안 네트워크 형태로 추론하기 위해서는 병렬 서버를 이용하더라도 통상 수십시간이 소요된다. 따라서, 일반적인 대화형(interactive) 독자(standalone) 시스템 구조보다는 배치형(batch) 분산(distributed) 시스템 구조가 적합하다. 본 논문에서는 그와 같은 상황에 적합한 느슨한 연결의 (loosely-coupled) 클라이언트-서버 시스템을 구현할 결과를 기술한다. 유전자 상호작용 네트워크 추론은 크게 두 단계로 나누어진다. 첫째로, 생물주석정보(biological annotation)과 유전자 발현정보(expression data)를 사용하여, 전체 유전자 집단을 서로 중복이 가능한 모듈들로 나누며, 둘째로, 각각의 모듈들에 대해 독립적인 베이지안 학습을 수행하여 추론결과를 얻고, 각 모듈들이 공통으로 포함하는 유전자를 사용하여 각 모듈의 추론결과들을 하나로 통합한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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