본 연구에서는 정보검색시스템의 모델로 문서 클러스터를 이용한 재순위화 모델을 제시한다. 이 방법은 검색단계와 분석단계로 이루어지는데, 검색단계에서는 역화일기법을 이용해서 질의어를 포함하는 문서들을 검색하여 질의어-문서 유사도에 따라 순위를 결정한다. 분석단계에서는 이미 구축된 문서 클러스터를 이용해서 검색되어진 문서들의 분석을 통해 질의어-클러스터 유사도를 계산한다. 질의어-문서 유사도와 질의어-클러스터 유사도를 결합하고, 이 유사도에 기반해서 문서들을 재순위화한다. 이때 이용하는 클러스터는 정적 클러스터이고, 질의어에 따라 서로 다른 클러스터를 생성하는 동적인 뷰를 제공한다. 재순위화 모델은 역화일 기법과 클러스터 분석기법이 가지는 장점을 결합하여 질의어 뿐만 아니라 문서에 포함된 모든 단어들을 분석함으로써 문서의 문맥을 고려할 수 있다. 제안하는 모델은 역화일 기법을 이용한 검색 결과에 비해서 우수한 성능 향상을 나타내고 있다.
클러스터 기반의 VOD 서버는 동시에 여러 사용자에게 실시간으로 고품질 서비스를 위해 정교한 부하 분산 기술과 버퍼관리 기술을 요구한다. 본 논문은 클러스터 기반 VOD 서버에서 동적 버퍼 분할을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 요청을 처리하는 서비스 노드간의 버퍼 성능과 디스크 접근 빈도를 고려하여 노드 부하를 고르게 분산한다. 또한 동적 버퍼 분할 기법은 동일한 연속 매체에 접근하려는 여러 사용자에게 평균 대기시간을 감소시킬 수 있도록 버퍼를 동적으로 분할한다. 각 서비스 노드에서 동적 버퍼 분할로 발생하는 버퍼 정보를 유지함으로써 각 서비스 노드의 버퍼 재사용을 극대화할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법이 효율적인 버퍼 관리로 노드 부하 균등화, 사용자 평균 대기시간 감소, 병행 사용자 수 증가 등의 성능 향상을 얻었다.
클러스터 기반의 라우팅 기법에서의 안전한 데이터 통신을 위해서는 기존의 키 관리 방식은 적합하지 않다. 왜냐하면 클러스터 기반에서는 매 라운드 마다 클러스터 헤드가 변경되기 때문에, 안전한 통신을 위해 각 멤버 노드들과 인증이나 공유키 설정 단계를 거쳐야 한다. 또한 기존의 키 관리 메커니즘에서는 대부분 센서 네트워크 안의 모든 노드에 대해 이동성을 부여하지 않았기 때문에, 노드의 이동성을 고려하게 되면 안전한 통신을 위한 커다란 오버 헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이동성과 새로운 노드의 삽입이 빈번한 경우에도 안전하고 효율적인 클러스터 기반에 적합한 키 관리 메커니즘을 제안한다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드 결함으로 인해 발생되는 클러스터 재구성은 시간과 에너지를 낭비하고 시스템 전체 신뢰도를 저하시키는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 클러스터링 구조에서 발생할 수 있는 결함을 모델링하고. 시스템 신뢰도와 에너지 관리 효율을 높이는 백업 기법을 제안한다. 또한 성능 평가를 통해 백업 기법을 사용하지 않는 일반 클러스터링 기법과 성능을 비교하였으며, 그 결과로 일반 기법 보다 더 높은 신뢰도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 무선 멀티미디어 센서 네트워크의 서비스 수명 보장을 위해 클러스터 기반의 새로운 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 무선 센서 멀티미디어 컴퓨팅 환경에서 에너지 소모를 줄이고 서비스 오류를 줄이기 위해 인트라 클러스터 라우팅과 인터 클러스터 라우팅을 수행한다. 또한 제안된 클러스터 라우팅은 라우팅 신뢰성을 향상시키고, 패킷 손실을 최소화하며, 관리 오버헤드를 최소화하고, 에너지 소모를 최소화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 기법이 DSR (Dynamic Source Routing) 기법, AODV(Adhoc On-demand Distance Vector routing) 기법에 비해서 효율성이 우수함을 보인다.
최근 고성능 네트워크 기술을 기반으로 다수의 컴퓨터를 활용하여 클러스터를 구축하고 고성능 컴퓨팅 환경을 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이와 같은 고성능 클러스터 환경에서 각 컴퓨팅 노드의 데이터 처리 성능을 향상시키기 위하여 Redis, Memcached와 같은 인-메모리 기반 키-값 데이터 저장소를 활용하고 있다. 이를 통해 인-메모리 기반으로 데이터를 분산 저장하고 각 컴퓨팅 노드에서 필요한 데이터를 고속으로 접근할 수 있다. 인피니밴드는 이와 같은 고성능 클러스터에서 각 컴퓨팅 노드를 연결하기 위한 사실상의 표준 기술이다. 본 논문에서는 키-값 데이터 저장소 기반 고성능 클러스터 컴퓨팅 시스템의 데이터 처리 성능을 향상시키기 위해 인피니밴드 네트워크의 데이터 송수신 지연 특성을 활용한 데이터 선반입 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존 기법보다 데이터 송수신 소요시간을 최대 약 28% 줄여 컴퓨팅 성능을 향상 시킬 수 있음을 보인다.
SCORM에서 학습 자원은 공유 가능 콘텐츠 객체 또는 하나 이상의 애셋(asset)으로 구성된다. 이러닝 환경에서 애셋을 신속하게 검색하고 재사용할 수 있는 저장 방법이 필요하지만 아직 관련된 연구가 거의 없다. 본 논문에서는 클러스터에 기반을 둔 애셋의 저장 방법을 제안하고 수학적으로 정형화하여 정의하였다. 또한, 애셋을 평가하는 기준과 각 애셋을 평가하는 절차를 제시하였다. 실험을 통하여 제안한 클러스터저장 방법에 기반을 둔 검색이 텍스트 카테고리화에 기반한 검색보다 처리시간과 정확도 측면에서 성능이 우수함을 보였다.
인터넷 사용자가 급속히 증가함에 따라 웹 서비스에 대한 사용자 요구도 증가하고 있다. 최근 연구되고 있는 클러스터 기반 웹 서버는 많은 웹 사용자 요구를 안정적으로 처리할 수 있는 기술로 소개되고 있다. 클러스터 기반 웹 서버는 여러 대의 서버 노드로 구성되어 있는데 각 서버 노드에 들어오는 사용자 요구에 관한 자료가 지역 메모리에 없는 경우, 디스크 접근이나 다른 서버 노드로부터의 자료 전송이 필요하다. 본 논문에서는 클러스터 기반 웹 서버에서 서비스 지연을 감소시키기 위한 서버 노드간 자료 선인출 기법을 제안한다. 즉, 사용자 요구가 들어왔을 때, 다음에 요구될 데이터를 예측하고 각 서버의 지역 메모리에 필요한 자료를 미리 읽어 놓음으로 해서 서비스 지연 시간을 감소시키는 것이다. 모의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 세 가지 알고리즘의 성능을 측정한 결과, 각 자료의 접근 확률(access probability)과 사용자 요구 사이의 지연 시간을 고려하는 선인출 알고리즘인 TAP$^2$(Time and Access Probability-based Prefetch) 방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 서비스 지연 시간은 각 서버 노드의 지역 메모리 크기를 작게 하였을 경우(8MB)에 약 20.1%정도 감소된다.
검사점 저장 기법을 사용하여 주기적으로 클러스터 노드들의 프로세스 수행 정보를 전역 저장 장치에 저장하는 분산 클러스터 시스템에서 결함 허용 성능을 유지하는 데 드는 비용을 줄이고 전체 프로세스의 수행 성능을 증가시키기 위해서는 검사점 정보를 저장할 때에 네트워크로 전달되는 부하를 각 노드에 최대한 적절하게 분산하여 데이터 저장 시간을 줄임으로써 검사점 정보를 저장하는 동안 전체 클러스터 시스템의 프로세스가 지연되는 시간을 줄이도록 하여야 한다. 이를 위하여 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간을 사용하는. 클러스터 시스템에서는 여러가지 검사점 저장 기법을 사용하며, 검사점 정보의 저장 기법에 따라서 저장 성능과 결함 회복 성능이 달라진다. 본 연구에서는 분할된 검사점 저장 기법을 개선하여 검사점 데이터를 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간에 저장할 때에 그룹별로 분할되는 분할 그룹 크기를 검사점 정보가 저장될 때의 네트워크의 트래픽에 따라서 동적으로 결정하여 네트워크를 통한 분산 RAID에 저장함으로써 네트워크 병목현상을 최소화하는 다중 분할된 검사점 저장 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 성능을 분석하기 위하여 최대 512개의 가상 노드로 구성된 클러스터 시스템을 대상으로 하여 MPI 와 Linpack HPC 벤치마크를 통한 성능 평가를 수행하였으며, 성능 평가 결과는 검사점 정보의 크기와 클러스터의 크기가 증가할수록 제안된 기법이 검사점 정보의 저장과 결함 회복 능력에 대하여 기존의 검사점 저장 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다.
차량 애드혹 네트워크 환경에서 브로드캐스트 메시지 전송을 위한 효율적인 기법으로 클러스터링 기법이 있다. 대부분의 클러스터링 기법들은 안정적인 클러스터 구성을 위해 차량들 간에 정보를 교환하거나 이동성 정보를 계산하는 오버헤드를 야기한다. 이러한 오버헤드를 줄이기 위해 차량의 절대 속도를 기반으로 클러스터를 구축하는 CF-IVC[1]가 제안되었으나, CF-IVC의 경우 도로 혼잡 상황이나 운전자의 운전 행태를 고려하지 않음으로써 클러스터를 비효율적으로 구성하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 도로의 최고 제한 속도 및 도로 혼잡 상황을 고려한 차량 자체 정보 기반의 효율적인 클러스터 구축 기법을 제안한다. 제안 방식을 simple 플러딩 및 CF-IVC와 NS-2 시뮬레이션을 통해 비교함으로써 성능의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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