에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.
피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
본 연구는 복층 건물에서 실내 재난상황이 발생했을 때 적절한 대피경로들을 산출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방안은 Disaster Evacuation Graph(DEG)를 도입하여, 탐색시간을 크게 단축시킨다. 또한, 대피 경로 상의 인원수용능력과 그에 따른 인원 분산을 동시에 고려한다. 경로를 탐색하는 과정은 크게 두 단계로 구성된다. 이 때 각 단계는 Horitzontal Tiering(HT)과 Vertical Tiering(VT) 단계라 한다. HT 단계에서는 특정 층 임의의 공간으로부터 계단으로 향하는 가능한 최적의 경로를 산출한다. 그리고 모든 층에 대해 HT 단계를 수행한 이후, 각 층의 모든 공간으로부터 건물 입구나 옥상과 같은 안전지대로 향하는 경로를 결정하기 위해, VT 단계에서 HT 단계의 결과들을 통합한다. 이러한 단계별 과정에서 각각, 층 내 모든 공간으로부터 계단으로 향하는 경로와 각 계단으로부터 안전지대로 향하는 경로가 산출된다. 그리고 이러한 과정에서 경로를 탐색하기 위한 그래프의 범위를 결정하기 위해 티어링(tiering) 기법이 이용된다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여, 빠른 탐색과 인원 분산을 위해 기존에 연구되었던 경로탐색 알고리즘들과, 경로탐색에 소요된 시간 및 사용자 대피시간을 비교한다. 제안된 알고리즘은 기존에 비해 더 짧은 시간 내에 빠르게 대피할 수 있는 경로를 산출한다. 특히 경로탐색을 위한 시간복잡도 성능이 뛰어나기 때문에, 높은 층으로 구성된 큰 규모의 건물에서 유용하게 활용할 수 있다.
최근 하드웨어의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멀티미디어 데이터들은 텍스트 형태의 데이터들에 비해 크기가 매우 크며 데이터를 구성하는 일부의 패킷이 손실되면 전체 데이터가 쓸모가 없어지는 경우가 많아 데이터간 관련성이 매우 크다. 따라서 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는 신뢰성이 보장되어야만 한다. 하지만 기존의 텍스트 기반 데이터를 위한 전송프로토콜들은 대부분 신뢰성보다는 네트워크의 효율성을 목적으로 연구되어져 멀티미디어 데이터를 전송하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 센서네트워크에서의 신뢰성 있는 비동기적 이미지 전송 프로토콜인 RAIT를 제안한다. RAIT는 네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실을 방지하기 위하여 노드간 이미지 전송시 이중 슬라이딩 윈도우 기법을 적용한다. 노드간 통신장애로 인한 패킷 손실을 방지하기 위한 수신큐를 위한 슬라이딩 윈도우뿐만 아니라 혼잡으로 인한 패킷손실이 발생하는 전송큐를 위한 슬라이딩 윈도우를 통하여 이미지 전송의 신뢰성을 보장한다. 상위노드는 하위노드들을 이미지별로 비선점형으로 스케즐링하여 패킷손실을 없애면서 노드간 형평성을 높인다. 이중슬라이딩 윈도우를 구현하기 위하여 RAIT에서 라우팅 레이어와 큐 레이어를 제어하도록 하는 크로스레이어 기법을 적용한다. 실험을 통하여 RAIT가 기존 프로토콜에 비해 신뢰성 있게 이미지 전송을 보장함을 보인다.
최근 인터넷 트래픽이 증가하면서 웹 서버의 성능 향상에 많은 노력들을 기울여왔다. 고사양 하드웨어로의 교체 또는 서버 수의 증설과 같은 하드웨어 측면 해결방법 외에 소프트웨어 측면의 해결 방법들이 있는데 최근 이에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 TCP 네트워킹 수신과정에서 발생하는 성능 저하 문제점들을 파악하고 이를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 리눅스 TCP 네트워킹 성능 개선에 관한 기존 방법 세 가지와 본 논문에서 새로 제안하는 두 가지 방법을 통합 적용하여 성능을 향상시킨다. 기존 개선 방법들로는 멀티코어 환경에서 패킷을 흐름단위로 코어에 할당하는 방법, 과도한 인터럽트 요청을 조절하는 ITR(Interrupt Throttle Rate) 방법, sk_buff 자료구조 recycling 방법이다. 본 논문에서 새로 제안하는 방법은 fd 자료구조 recycling 방법과 epoll_event 자료구조 recycling 방법이다. 웹 서버 환경에서 실험을 통해 본 논문의 제안방법들의 성능 개선효과, 또한 기존방법들과의 통합 적용했을 경우 성능 개선효과를 검증한다. 웹 서버로는 간단한 웹 서버, 리눅스에서 일반적으로 사용하는 Lighttpd와 Apache 웹 서버를 사용한다. 간단한 웹 서버 환경에서 본 논문에서 제안한 fd 재사용과 epoll_event 재사용을 적용할 경우 성능이 각각 7%와 6% 개선되고, 이 두 가지 방법을 기존의 세 가지 방법과 통합하여 적용한 경우 성능이 총 40%까지 개선된다. Lighttpd와 Apache 웹 서버 환경에서 다섯 가지 통합 방법을 적용한 경우 성능이 각각 총 36%, 20%까지 개선된다.
무선 센서 네트워크는 센서 필드 상의 이벤트에 관한 데이터를 소스로부터 싱크로 수집하기 위해 연구되어왔다. 멀티패스 라우팅은 노드나 링크 단절에 의해 소스에서 싱크로의 패스가 종종 손실되는 문제에 대해 신뢰성 있는 데이터전송을 위한 매력적인 방안 중 하나이다. 사람이나 동물 혹은 차량 등과 같은 모바일 이벤트 상황에서, 소스는 이 모바일 이벤트의 이동에 따라 연속적으로 소스가 발생할 수 있다. 따라서 멀티패스 라우팅에서 모바일 이벤트의 상황은 새로운 도전 과제를 제시한다. 그러나 기존의 멀티패스 라우팅 연구는 주로 소스들에서 정적인 싱크로 효율적인 멀티패스 구성과 패스 단절에 대한 빠른 멀티패스 재구성에 초점을 두었다. 따라서 이전 멀티패스 라우팅 프로토콜은 모바일 이벤트에 의해 발생하게 되는 연속적인 각각의 소스들이 소스에서 싱크로 각각의 멀티패스를 필요로 한다. 이는 이전 방안이 소스의 수에 비례하여 멀티패스 구성비용이 증가게 한다. 따라서 우리는 모바일 이벤트에 의해 연속적으로 발생하게 되는 소스를 지원하는 효율적인 멀티패스 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안에서 이전 소스에서 만들어 놓은 기존의 멀티패스를 이용함으로써, 새로운 소스가 효율적으로 재구성을 할 수 있다. 이를 위해, 제안방안은 지역적 멀티패스 재구성, 광역적 부분 멀티패스 재구성, 광역적 전체 멀티 패스 재구성의 세 방안 중 하나를 선택한다. 이 선택을 위해 우리는 멀티패스 재구성 비용과 데이터 포워딩 비용의 합을 계산하는 분석적인 에너지 소비 비용 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과 모바일 이벤트의 상황에서 멀티패스 라우팅을 할 때 제안방안이 기존의 방안보다 우수한 성능을 보였다.
최근 MAC 시스템의 점유율 증가로 MAC 기반 디지털 포렌식 기술의 필요성이 증대되고 있다. 디지털 포렌식 분석 과정에서 시스템 사용자가 의도적으로 증거를 삭제한 경우, 시스템에서 삭제된 파일을 복구하여 혐의를 입증하기도 한다. 이를 위해 파일시스템으로부터 삭제된 파일을 복구하기 위한 연구가 꾸준히 이루어져 왔으며, MAC 기반 파일시스템인 HFS+ 또한 이에 대한 연구가 수행되어왔다. HFS+의 운영 및 구조적 특성상 파일이 삭제되면 해당 파일의 메타데이터가 다른 파일 또는 폴더의 메타데이터에 의해 삭제되기 때문에 주로 시그니처를 활용한 카빙 기법이 사용되어왔다. 하지만 File Content가 파일시스템 상에 분할되어 저장되는 경우, 카빙 기법 또한 파일의 일부분만을 복구하거나 파일 전체를 복구할 수 없었다. 본 논문에서는 HFS+ 저널을 이용한 삭제된 파일의 복구 기법에 대해 소개한다. 이는 기존 연구를 통해 제안된 기법으로 HFS+ 저널에 남아있는 메타데이터를 이용하여 삭제된 파일을 복구하는 기법이다. 하지만 해당 기법은 특정 파일이 복구 대상에서 배제되기 때문에 이에 대한 개선의 여지가 남아있다. 본 연구에서는 HFS+ 저널을 상세히 분석할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 또한 해당 알고리즘을 기반으로 추출한 메타데이터를 통해 복구 대상에서 배제되는 파일 없이 삭제된 파일을 복구할 수 있음을 실험을 통해 입증한다.
무선 센서 네트워크에서 다중경로 라우팅에 대한 연구는 노드와 링크 실패로 인한 잦은 경로 파손의 문제를 해결하고 데이터 전달 신뢰성을 향상시키기 위해 연구되었다. 다중경로 라우팅에서, 예를 들어 전장에서 군인 및 재난 지역에서 구조자와 같은 이동 싱크는 이동성을 다루기 위한 새로운 도전이 필요하다. 싱크 이동성은 그들의 이동 경로에 따라서 소스 노드에서 이동 싱크까지 새로운 다중경로 구성을 요구한다. 이동 싱크가 지속적인 이동성을 갖기 때문에, 기존 다중경로는 이동 싱크의 새로운 위치로 효율적인 재구성을 위해 이용될 수 있다. 그러나, 이전 프로토콜들은 이러한 문제를 다루지 않는다. 따라서, 우리는 무선 센서 네트워크에서 이동 싱크에 대한 효율적인 다중경로 재구성 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜 LGMR은 이동 싱크의 이동 유형에 기초한 세 가지 다중경로 재구성 방법을 다룬다: 단일홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 지역 다중경로 재구성, 다중 홉 이동 기반 전체 다중경로 재구성, 시뮬레이션 결과는 에너지 소비 및 데이터 전달 딜레이 측면에서 LGMR이 이전 프로토콜 EDM보다 더 나은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
최근 무선 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 애드 혹 환경에서의 라우팅 프로토콜이 제안되고 있다. 하지만 애드 혹 네트워크라는 환경의 특성 상 보안상 취약한 문제점을 가지고 있으며, 기존의 유선 네트워크 환경에서 제안되었던 보안 라우팅 프로토콜을 적용시키기 힘들다는 문제점이 있다. 이에 따라 Secure AODV나 SRPTES 등의 보안성을 고려한 새로운 애드 혹 라우팅 프로토콜이 제안되었지만 다양한 무선 네트워크 환경의 변화에 유동적으로 대응하기 힘들고 보안적인 측면에 집중을 한 나머지 에너지소모 측면에서는 단점을 노출하고 있다. 본 논문에서는 다양한 애드 혹 네트워크 환경에 적용 가능하고, 기존의 보안 라우팅 프로토콜에 비해 에너지 효율적인 보안 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다. 보안 정보의 보호를 위해 Tree 구조를 도입하고 보안 단계를 통한 Multi-path를 구성하여 악의적인 노드의 Dropping Attack에 대비하여, 예기치 못한 Data Packet의 손실에 대해서도 효율적으로 대처하게 하였다. 실험 결과 악의적인 노드가 존재하는 네트워크 환경에서 기존의 애드 혹 네트워크 보안 라우팅 프로토콜보다 패킷 전송 성공률을 21%정도 향상시킬 수 있었으며 또한 각 노드의 에너지를 균등하게 소모함으로써 전체적인 네트워크의 생존시간이 연장되는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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