전송-수신 쌍들을 연결하는 많은 수의 경로들로 이루어진 멀티캐스트 트리에서 네트워크 구성요소의 실패는 멀티캐스트 트리의 일부를 손상시킬 수 있다. 그러나 하나의 구성요소의 실패를 복구하기 위해 전체 멀티캐스트 트리를 다시 만드는 것은, 실패의 영향을 받지 않은 경로를 사용하는 그룹 멤버들까지도 서비스의 중단을 겪어야 하기 때문에 바람직하지 않다. 본 논문은 QoS 멀티캐스트 트리에서 재구성해야 할 영역을 줄이면서 재구성의 성공 가능성을 최대화하는 계획된 재구성(Pre-Planned Reconfiguration: PPR) 정책을 제안한다. PPR 방식은 멀티캐스트 트리의 전송-수신 쌍을 연결하는 각 경로에 재구성 경로를 미리 만들고, 이들 경로에 필요한 자원을 미리 예약해 둔다. 이를 위해 우리는 기존 멀티캐스트 트리의 변화를 최소화하며 손상되지 않은 부분들의 서비스를 최대한 유지하는 재구성 경로의 라우팅 방법을 고안하였으며, 효율적 자원 공유 방법을 사용하여 재구성 경로들을 위해 예약된(실패가 일어나지 않을 경우 사용되지 않는) 자원의 양을 줄인다. PPR 방식은 실패 복구를 위해 여러 멀티캐스트 세션들이 동시에 엄청난 경쟁을 하는 것을 막을 수 있다. 시물레이션을 통해 최단경로 라우팅을 사용하는 전송자 중심 멀티캐스트 트리와 공유 멀티 캐스트 트리에서 각각 성능을 평가한 결과 PPR 방식은 적당한 오버헤드내에서 모든 그룹 멤버들에게 성공적인 재구성을 제공한다. 또한 PPR 방식은 그룹 멤버쉽이 동적으로 변화할 때에도 잘 적응한다.
호스트의 위치를 동적으로 관리해야 하는 이동 통신망 환경에서 멀티캐스트 서비스 지원을 위하여 기존 고정 통신망 환경에서 사용되는 멀티캐스트 프로토콜의 사용은 부적합하다. 이동 호스트의 이동성을 보장하기 위하여 IETF에서는 원격 가입(remote subscription)과 양방향 터널링(bidirectional tunneling)을 제안하였다. 하지만, 이 방법들 또한 경로 비최적화 문제, 멀티캐스트 트리의 빈번한 재구성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Mobile IPv4 지역 등록 기법을 이용함으로써 이동 호스트의 이동 후 등록 절차에서 나타나는 지연을 줄였다. 그리고, 멀티캐스트 트리의 빈번한 재구성을 줄이기 위해서 로컬 네트워크의 GFA(gateway foreign agent)가 실제 트리에 가입한다. 그러므로 로컬 네트워크 내의 움직임은 트리 재구성에 영향을 미치지 않도록 하였다. 또한 이동 호스트는 이전 DFA에게 멀티캐스트 데이터를 포워딩 받을 수도 있고, 현재의 GFA가 직접 멀티캐스트 트리에 가입하여 데이터를 받을 수 있다. 이러한 기법들을 사용하여 경로 비최적화 문제를 해결하고, 트리 재구성 빈도를 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.
모바일 멀티캐스팅은 크게 원격가입과 양방향 터널링 기법으로 나누어진다. 원격가입 방법은 멀티캐스트 트리를 관리하는데 많은 비용이 발생하며, 앙방향 터널링 방법은 비효율적인 라우팅 경로를 가지게 된다. 본 논문에서는 패킷의 터널링 및 트리 재구성 비용과 관계되는 비용함수에 근거하여 동작하는 동적 이동 멀티캐스트 라우팅 기법을 제안한다. 동적 이동 멀티캐스트 라우팅 기법은 기본적으로 비용함수를 사용하여 홈 에이전트로부터 멀티캐스트 패킷을 터널링하는 포워딩 비용과 왜래 에이전트가 멀티캐스트 그룹에 가입하는 멀티캐스트 트리 재구성 비용 사이의 적은 비용을 찾고자 하는 것이다. 이동 호스트가 외래 에이전트의 영역으로 이동한 경우, 외래 에이전트는 포워딩 비용과 트리 재구성 비용에 따른 비용함수를 구하여 비용함수에 의해 계산된 임계값을 중심으로 패킷의 포워딩을 계속할 것인가 아니면 새롭게 전달 트리를 재구성 할 것인가를 동적으로 결정하게 된다. 이 방법은 이동 호스트의 이동 속도나 그룹 구성원의 수에 관계없이 최적의 전송비용으로 멀티캐스트 패킷을 전달하는 효과를 가져올 수 있다.
차세대 인터넷은 유.무선이 혼합된 초고속의 네트워크 구조에서 사용자가 시간과 장소에 관계없이 실시간 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있는 환경으로 변화될 것이다. 이 변화에 잘 대응하기 위해서는 이동하는 사용자에게 효율적으로 멀티캐스팅을 지원할 필요가 있다. Mobile IP 기반의 이동 네트워크 환경에서 멀티캐스팅을 지원하기 위만 연구는 크게 HA(Home Agent)기반 방식과 FA(Foreign Agent)기반 방식으로 연구되어 왔다. HA기반 방식은 데이터 전송 경로의 비최적화, 비효율적인 데이터 중복 전송의 문제를 가지고, FA기반 방식은 빈번한 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드의 문제를 내포하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 MH(Mobile Host)의 잦은 핸드오프(handoff) 문제를 해결하고, 멀티캐스트 전송 트리의 재구성으로 인한 오버헤드를 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법은 계층적 트리 구조의 도메인을 구성하고 MFA(Multicast Forwarding Agent)와 홉 카운터로 정의된 MFA의 서비스 범위를 사용한다. 또한, MFA를 Root FA들 중에서 선택함으로써 멀티캐스트 전송 트리 재구성의 회수를 줄여 Mobile IP를 이용하는 MH에게 효과적인 멀티캐스팅을 제공한다.
오버레이 멀티캐스트는 하드웨어적인 인프라 구축 없이도 시스템의 자원과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 기법이며 중간 노드의 이탈이 발생하게 될 경우 멀티캐스트 트리를 재구성 한다. 그러나 빈번한 멀티캐스트 트리의 재구성은 심각한 성능 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 보완하기 위해 각 자식 노드들로부터 소스 노드에게 주기적으로 피드백 되어오는 정보를 기반으로 트리 성능 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 모델은 서비스 하는 부모노드가 트리의 성능을 저하 시키는 원인으로 판단되어질 때 수행하는 메커니즘이고, 이 메커니즘을 수행하여 성능 최적화 트리를 구성함으로써 전체적인 서비스 트리의 성능을 향상시켰다.
클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.
서픽스 트리는 주어진 모든 문자열의 모든 서픽스를 트리 형태로 나타내는 자료구조로서 선형시간에 구성할 수 있으며 문자열에 대한 많은 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 하지만 이런 효용성에도 불구하고 서픽스 트리로 구성한 문자열을 삽입/삭제하는 경우 트리를 구성하는데 상당히 많은 시간이 소비된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 서픽스 트리 재구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부 문자열을 삽입하는 경우와 삭제하는 경우로 나눈 다음, 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 감안해서 설계했다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 기존의 Ukkonen 알고리즘과 비교실험 해 본 결과 서픽스 트리 재구성 시 30% 이상 시간이 절약됨을 알 수 있었다.
신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.
IP 멀티캐스트의 대안으로 제시되어지는 오버레이 멀티캐스트는 기존 라우터들을 변경할 필요 없이 응용 계층에서 라우팅을 실시하여 시스템의 자원과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 기법으로 중간 노드의 이탕이 발생하게 될 경우 멀티캐스트 트리를 재구성 한다. 그러나 빈번한 멀티캐스트 트리의 재구성은 심각한 성능 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 보완하기 위해 각 자식 노드들로부터 소스 노드에게 주기적으로 피드백 되어오는 정보를 기반으로 트리 성능 최적화 알고리즘을 제안한다.
최근의 정보시스템의 전형적인 형태인 웹기반 정보시스템(WBIS)은 계속적으로 재구성되어야만 사용자의 욕구를 만족시킬 수 있으며 수익을 창출할 수 있다. 이를 위해, 시스템의 항해구조를 모델링하고 분석하여 시스템의 재구성시에 활용해야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 쇼핑몰을 포함한 WBIS의 재구성(또는 튜닝)을 위한 항해구조의 모델링 및 분석 방법을 제시한다. 항해구조의 모델링을 위해 구조모델, 상태전이 모델 및 패트리넷 모델 및 분석을 통한 분석방법을 제시하였다. 끝으로, WBIS의 재구성 휴리스틱을 제시하였으며 제시한 방법들을 사례 WBIS에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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