SMP 클러스터가 고성능 계산을 위한 플랫폼으로 등장함에 따라, 이 시스템을 활용하기 위한 프로그래밍 환경에 대한 관심이 증가하고 있다. 이 논문에서 우리는 ParADE라고 부르는 쉽고, 이식성이 높으며. 고성능의 프로그래밍이 가능한 새로운 프로그래밍 환경을 소개한다. ParADE는 OpenMP 프로그래밍 환경으로 HLRC 변종 프로토콜을 구현한 다중 쓰레드 DSM 시스템을 기반으로 하고 있다. 특별히. 이 논문에서는 성능 개선을 위한 OpenMP 변환기의 역할에 중점을 둔다. OpenMP 변화기는 OpenMP 프로그램 모델과 실행 시스템의 수행 모델 사이에서 가교 역할을 한다. 특히, OpenMP 변환기는 동기화 디렉티브를 변환하고 임계 영역에 있는 작은 변수의 메모리 일관성을 유지하기 위해 집합 통신 함수를 활용한다. 동기화 디렉티브 성능 측정을 위한 마이크로벤치마크 프로그램을 통한 실험에서 ParADE 시스템은 기존의 DSM 시스템에 비해 우수한 성능을 보였다.
세계적으로 지진, 해일, 홍수, 폭설 등의 자연 재해와 화재, 방화, 테러 등의 인위적 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 다양하고 예측 불가능한 재해로 인해 다수의 사상자가 발생하고 있다. 본 논문에서는 비상시 긴급 구조 및 피난 지원 시스템 구축을 위하여 동일 지역 정보를 가지는 단말 사이에서 하나의 클러스터를 형성하고 각 클러스터의 부모 단말기끼리 통신을 하게하여 트래픽을 줄이는 영역 분할 클러스터링 방식의 멀티 홉 애드혹 통신을 제안한다.
위치 기반 서비스에서 이동체 정보의 저장 및 관리는 이동체 데이터베이스에 의해 수행되며, 이동체 정보의 표현을 위한 데이터 모델과 별도의 자료 구조를 포함하고 있다. 그러나, 기존 이동체 데이터베이스에 대한 대부분의 연구는 이동체 정보의 관리에 초점을 맞추고 있어 실제 응용에 있어서 대용량 정보의 처리가 불가능하며, 기존의 이동체 색인 구조는 특정분야에 특화되어 위치기반 서비스의 다양한 응용에 적용하기 힘든 문제점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 이동체 질의 처리를 위해 네트워크 상의 여러 저장소존 연결하고 각각의 프로세스들을 다양한 질의 특성에 맞게 구성하는 디스크 클러스터 기반 저장 관리자에서의 질의 처리 구조를 제안한다. 이는 네트워크 기반의 디스크를 구축하고 공간 영역별 그룹 분할, 현재 위치 정보의 분할 저장 및 과거 위치 정보의 중복 저장을 통해 고성능 대용량 처리를 가능하게 하며, 다양한 색인을 지원하여 작업 분산 및 다양한 응용에 적용이 가능한 특징을 갖는다.
하드웨어의 발달과 인터넷의 보편화로 점차 정보의 보안의 필요성이 대두되었다. 암호화 파일 시스템은 사용자의 기밀성을 요구하는 파일의 안전한 저장을 위해 제안되었다. 이 암호화 파일 시스템은 사용자에게 투명성을 제공하여 사용의 편리성을 제공한다. 또한 기존의 암호화 시스템이 사용자 영역에서 이루어져 문맥교환의 횟수가 많아 시스템의 성능이 떨어지는데 반해 암호화 파일 시스템은 커널레벨에서 암호화 서비스가 이루어지므로 시스템의 성능이 저하되는 것을 방지해준다. 하지만 암호화 서비스 자체가 큰 과부하가 되어 일반 파일 시스템에 비해 성능이 많이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반의 파일 시스템을 통해 암호화 파일 시스템의 부하를 분산시켜 성능을 개선함과 동시에 암호화된 파일을 분산 저장하므로 보안성을 높여준다. 제안된 암호화 파일 시스템은 시스템이 확장되었을 경우 그와 비례해서 시스템의 성능이 개선됨을 알 수 있다.
이동통신의 급속한 발전과 함께 사용자의 서비스 요구를 만족시키기 위한 femtocell 기술이 개발되고 있다. Femtocell 기지국은 적은 사용자를 대상으로 고품질의 서비스를 제공할 수 있지만, 기존 기지국에 비하여 숫자가 많고 별도의 사용자 접속 리스트를 유지한다는 점에서 확장성 측면에서 한계를 보이고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지리적 특성과 사용자 연관성이 높은 femtocell 기지국 간 하나의 관리 영역을 가지기 위한 서비스 클러스터 구성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 femtocell 기지국들과 이동단말들의 상호 작용만을 통하여 수행되므로 높은 확장성을 가진다.
클라우드 수요의 지속적인 증가로 인해 효율적인 자원 관리를 수행하는 분산 클라우드 서비스가 주목받고 있으며, 컨테이너 가상화에서 여러 노드에 컨테이너 배치 및 관리를 수행하는 오케스트레이터의 컨테이너 스케줄링 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 클러스터 집합의 컴퓨팅 자원이 부족할 시 프로세스의 저지연 처리를 보장하기 위한 연구는 활발히 수행되고 있지 않다. 본 연구에서는 Docker Swarm 기반 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 클러스터 환경에서 다양한 부하가 발생했을 때 일반 프로세스의 평균 수행 시간 및 평균 지연 처리 정도를 측정 및 분석한다. 이를 통해 오케스트레이터 스케줄링 최적화를 위한 연구 방향성을 제시하며, 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 X-Ray 영상에서 용접한 부분의 기공이나 균열 등의 결함 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 세라믹 X-Ray 영상에서 비등방성 확산 필터를 적용하여 영상의 잡음을 제거하고, 수직 및 수평 히스토그램을 각각 적용하여 용접 영역을 추출한 후, 최소 자승법을 적용하여 배경 밝기를 제거하고, 사다리꼴 형태의 Fuzzy Stretching기법을 적용하여 명암 값을 강조하여 결함 영역과 그 외의 영역간의 명암 대비를 강조한다. 그리고 Fuzzy C_Means 알고리즘을 적용하여 결함 영역을 세분화한 후, Fuzzy C_Means을 적용하여 생성된 클러스터들의 중심 명암 값을 이용하여 ${\alpha}_-cut$을 설정한 후에 임계구간을 구하고 영상을 이진화하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법의 결함 추출 성능을 확인하기 위하여 세라믹 X-Ray 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 결함 영역이 정확히 추출되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 CSWC(Coverage Scheduling Weight-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 LEACH 알고리즘은 확률적 분포 함수에 의해 커버리지 영역 안에 존재 하는 클러스터 헤드노드를 선택하여 중계노드로 통신한다. 하지만 확률적 분포함수에 의해 선택된 헤드 노드가 커버리지 영역에서 전송거리 비율이 비균형으로 나뉘어 전송할 경우, 노드의 에너지 소모가 일정하지 않아 효율적으로 사용하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 최적의 커버리지 영역을 설정하여 유지하는 CSWC알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 커버리지 영역이 비균형으로 설정되어 있을 경우, 커버러지 영역을 결정하는 홉 수를 증가시켜 최적의 커버리지 영역을 제공하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 효율적인 커버리지 영역을 설정하여 네트워크의 최적화된 에너지 소모를 보여주고 있다.
본 연구에서는 빠르게 전자파 해석을 수행할 수 있는 병렬 유한차분 시간영역(Finite-Difference Time-Domain: FDTD) 알고리즘을 구현하기 위하여 CPU 클러스터를 구축하였다. 병렬 FDTD 알고리즘은 단일 프로세서를 이용한 FDTD 알고리즘에 비해 해석 시간을 크게 줄일 수 있으며, 전기적으로 매우 큰 구조물에 대한 전자파 해석도 가능하다. 본 연구팀에서는 CPU 클러스터 기반의 병렬 FDTD 알고리즘에서 요구되는 프로세스 간의 통신을 위해 MPI(Message Passing Interface) 라이브러리를 이용하였으며, 3차원 공간분할을 적용하여 프로세스 간의 통신 시간을 최소화하였다. 단일 프로세서를 이용한 FDTD 알고리즘 대비 CPU 클러스터 기반의 병렬 FDTD 알고리즘의 계산속도 향상도를 기본 모드와 하이퍼 모드에서 분석하였으며, 전기적으로 매우 큰 콘크리트 구조물의 전자파 해석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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