최근 저가의 무선 통신 기술의 발달과 고성능 이동 컴퓨팅 장비의 보급에 따라 이동 컴퓨팅 시장은 점차로 확대되는 추세에 있다. 이동 컴퓨팅 환경에서의 제한된 대역폭, 잦은 단절과 배터리 제한 등의 제약성에 효율적으로 대처하기 위하여 여러 방법이 제안되었고, 특히 지구국에서 전송된 데이타 중 향후 사용 가능성이 높은 데이타를 캐쉬에 저장하고 이용하는 캐쉬 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 캐쉬 교체 기법들은 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성에 의한 특성을 고려하지 못하고 있기 때문에 그 효율성에서 한계를 가지고 있다. 본 논문은 이동 호스트의 위치 변화에 따라 이동 호스트의 캐쉬 내에 저장된 데이타의 가치와 의미가 변경되는 것을 보인다. 또한 지리(geographic) 데이타의 공간적 위치(location)와 지리 데이타가 영향을 미치는 공간적 범위 즉 영역 (region)을 데이타의 공간 속성 (spatial attributes)으로 정의하고, 시간에 따른 사용자의 이동성과 데이타의 공간 속성을 효과적으로 지원하는 새로운 캐쉬 교체 방법들을 제안하였다. 기존의 방법과 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법의 비교를 통하여 이동 호스트의 위치와 연관된 질의에 대한 성능 평가를 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 캐쉬 교체 방법에 의한 캐쉬 적중률의 향상을 입증하였다. 또한 데이타 밀집도에 따라 캐쉬 교체 방법들의 성능이 변화함을 밝히고 이를 이용하여 이동 호스트가 지나가는 대상 지역의 데이타 밀집도에 따라 서로 다른 캐쉬 교체 방법의 선택이 필요함을 제시 하였다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
기존 서버 클러스터에서는 고성능을 보장하기 위해, 실시간 요청 수량에 관계없이 모든 서버를 항상 On 한다. 그 방법에서는 QoS를 보장하지만 일부 서버들이 Idle할 때 서버 전력을 낭비하게 된다. 서버들이 소모하는 에너지를 절약하기 위해, 서버가 필요하지 않을 경우 해당 서버의 전력을 Off 하게 하는 서버 전력 제어 방법이 제안되었다. 서버 전력 제어 방법은 서버의 Power가 실제로 어느 시점에 Off 되느냐에 따라 정적인 방법과 동적인 방법이 있다. 정적인 방법에서는 특정 서버가 Off 하기로 결정된 다음 일정 시간 지연 후 그 서버가 Off 된다. 동적인 방법에서는 그 서버에서 수행중인 모든 서비스가 종료된 다음에 해당 서버가 Off 된다. 이는 가변 시간 지연 후 서버가 Off 되는 방법에 해당된다. 정적 종료방식은 단점이 있다. 반복 실험을 통해 수작업으로 최적의 시간 지연을 알아내기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적 종료 방식의 단점을 극복하는 동적 종료 방식을 제안한다. 제안된 방식은 최적의 지연 시간으로 자동적으로 접근하므로 좋은 전력 절약을 하면서 QoS를 보장하는 것을 가능하게 해준다. 30대의 PC 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 제안하는 동적 종료 방법이 기존의 정적 종료 방법과 비교할 때 에너지 절감측면에서는 비슷하지만 QoS 측면에서 우수함을 보여준다.
IP기반 무선 센서 네트워크(IP-WSN)는 의료, 주택 자동화, 환경 모니터링, 산업용 제어, 차량 텔레매틱스 및 농업 모니터링 등 광범위하게 적용되고 있다. 이러한 적용은 에너지 효율과 함께 센서의 이동성이 중요한 문제로 다루어진다. 에너지 비효율로 인해 네트워크 기반의 이동성관리 프로토콜은 IP-WSN에서 지원될 수 있다. 본 논문에서는 IP-WSN 프로토콜을 지원하는 멀티캐스팅 기반의 빠른 이동성관리 기법(mSFP)을 제안한다. 네트워크 구조와 시그널링 비용, 이동성 비용 등을 고려한 성능분석을 수행하였고[8,20], 분석 결과 PMIPv6와 SPMIPv6에 비하여 mSFP의 시그널링 비용, 전체 시그널링 비용, 이동성 비용이 모두 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 7%, 전체 시그널링 비용은 3% 더 감소되었다. 홉의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 6.9%, 전체 시그널링 비용은 2.5% 더 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 이동성 비용은 1.6%, 홉의 수 측면에서 이동성 비용은 1.5% 더 감소되었다.
동적 온도 제어 기술은 마이크로프로세서 내부 특정 유닛의 온도가 크게 올라가는 열섬 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 기법으로 냉각 비용을 감소시키고 칩의 신뢰성을 높인다는 장점이 있지만, 기법 적용으로 인해 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 부동소수점 응용 프로그램 수행 시 발열 문제를 해결하기 위해 적용되는 동적 온도 제어 기술로 인한 성능 저하를 최소화하기 위하여 듀얼 부동소수점 가산기 구조를 제안하고자 한다. 부동소수점 응용 프로그램을 수행할 때, 가장 많이 활성화되는 유닛 중 하나인 부동소수점 가산기를 두 개로 중복시켜서 접근을 분산시키는 기법을 통해 열섬 문제를 해결하고자 한다. 또한 상호 인접한 유닛 간의 열 전달로 인해 온도가 상승하는 문제를 해결하기 위하여, 열 진달 지연 공간을 마이크로프로세서 내에 배치시키는 방법을 제안한다 제안 기법들의 적용 결과, 동적 온도 관리 기술을 사용하는 환경에서 마이크로프로세서의 최고 온도가 평균 $5.3^{\circ}C$ 최대 $10.8^{\circ}C$ 낮아지면서 발열로 인한 칩의 안정성 저하 문제를 완화시킬 수 있다. 또한 동적 온도 관리 기술이 적용되는 시간을 크게 줄임으로써 프로세서의 성능은 평균 1.41배(최대 1.90배) 향상된다.
플래시 메모리는 전력 소모가 작고 충격과 진동에 강하며 크기가 작다는 특성 때문에 최근 노트북이나 UMPC(Ultra Mobile PC)와 같은 이동 컴퓨팅 시스템에서 하드디스크를 대체할 대용량 저장 매체로서 주목 받고 있다. 플래시 메모리에 기반한 저장 장치는 일반적으로 랜덤 읽기 성능이나 순차 읽기, 순차 쓰기 성능이 매우 좋은데 비해, 덮어쓰기가 불가능한 플래시 메모리의 물리적인 제약으로 인하여 소량의 랜덤 쓰기 성능은 떨어진다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 특징을 갖는 SSD(Solid State Disk) 아키텍처를 제안하였다. 첫 번째로 비휘발성 이면서도 SRAM과 동일한 인터페이스로 덮어쓰기가 가능한 작은 크기의 FRAM(Ferroelectric RAM)을 NAND 플래시 메모리와 함께 사용하여 소량 쓰기 오버헤드를 최소화하였다. 두 번째, 호스트 쓰기 요청들도 소량 랜덤 쓰기와 대량 순차 쓰기로 분류하여 각각에 대해 최적의 쓰기 버퍼 관리 방법을 적용하였다. 평가 보드 상에서 SSD 프로토타입을 구현하고 PC 사용 환경의 워크로드에 기반한 벤치마크를 이용하여 성능을 평가해 본 결과 랜덤 패턴을 보이는 워크로드에서는 하드디스크나 기존의 상용 SSD들에 비해 처리율(throughput) 측면에서 3배 이상의 성능을 보였다.
LAMS(learning activity management system)[1]는 웹 검색, 채팅, 포럼, 그룹화와 보드와 같은 학습활동을 효과적으로 설계하고 관리할 수 있는 유용한 도구 중의 하나이다. 비록 LAMS가 e-러닝 콘텐츠를 편리하게 제작할 수 있는 방법을 지원하기 위해 지속적으로 갱신되고 있지만, 플래시, 자바, 비쥬얼 C++ 등과 같은 외부 도구에 의해 만들어진 외부 교육용 콘텐츠(EEC: External Educational Contents)와 통신하기 위한 방법을 아직 제공하고 있지 않다. 웹 환경에서 작동되는 LAMS에서 교육용 콘텐츠로 사용되고 있는 비디오와 동적 콘텐츠 등과 같은 임의의 EEC를 LAMS DB에서 일관성 있게 관리해야 하나, 아직까지 EEC 정보를 LAMS DB에 저장하기 위한 기능 뿐만 아니라 LAMS DB로부터 EEC에 관한 정보를 접근할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 LAMS와 EEC와 통신할 수 있는 메카니즘을 제안한다. 특히 이 기법은 LAMS에서 불가능한 다양한 외부 교육용 학습 자료를 편리하게 관리할 수 있고, 또한 평가와 같은 목적으로 만들어진 외부 교육용 콘텐츠를 교육적으로 활용하여 다양한 통계 자료 생성을 가능하게 한다. 따라서 제안된 통신 메카니즘을 통하여 LAMS를 이용하는 교수자가 보다 더 다양한 교육용 콘텐츠를 제작 관리할 수 있다.
본 연구는 실재 시스템 환경에서 문헌 분류를 위해 범주화 기법을 적용할 경우, 범주화 성능이 어느 정도이며, 적정한 문헌범주화 성능의 달성을 위하여 분류기 학습에 필요한 범주당 가장 이상적인 학습문헌집합의 규모는 무엇인가를 파악하기 위하여 kNN 분류기를 사용하여 실험하였다. 실험문헌집단으로15만 여건의 실제 서비스되는 데이터베이스에서 2,556건 이상의 문헌을 가진 8개 범주를 선정하였다. 이들을 대상으로 범주당 학습문헌수 20개(Tr-20)에서 2,000개(Tr-2000)까지 단계별로 증가시키며 8개 학습문헌집합 규모를 갖도록 하위문헌집단을 구성한 후, 학습문헌집합 규모에 따른 하위문헌집단 간 범주화 성능을 비교하였다. 8개 하위문헌집단의 거시평균 성능은 $F_1$ 값 30%로 선행연구에서 발견된 kNN 분류기의 일반적인 성능에 미치지 못하는 낮은 성능을 보였다. 실험을 수행한 8개 대상문헌집단 중 학습문헌수가 100개인 Tr-100 문헌집단이 $F_1$값 31%로 비용대 효과면에서 분류기 학습에 필요한 최적정의 실험문헌집합수로 판단되었다. 또한, 실험문헌집단에 부여된 주제범주 정확도를 수작업 재분류를 통하여 확인한 후, 이들의 범주별 범주화 성능과 관련성을 기반으로 위 결론의 신빙성을 높였다.
신뢰 컴퓨팅(Trusted Computing)은 하드웨어를 통해 컴퓨터 사용자가 제어할 수 있는 범위 이상에서 보안성을 제공하고, 컴퓨팅 장치에 대한 신뢰를 보장하는 기술을 말한다. 신뢰 컴퓨팅에서 규정한 TPM(Trusted Platform Module)이라는 전용 보안칩은 신뢰성 있는 데이터 저장 및 신뢰성 있는 플랫폼 상태 보고를 가능하게 하는 핵심 장치이다. 데이터 실링은 데이터를 암호화할 때 특정한 플랫폼의 상태와 연관시켜 기존의 암호화를 통한 기밀성 보호를 한층 더 강화한 강력한 보안 기법이다. 데이터 실링에는 이진 해쉬 값 기반의 플랫폼 구성 상태를 직접 활용하는 방식과 플랫폼의 제공 성질(property)을 실링에 활용하는 방식이 있다. 본 논문에서는 Dijkstra가 제안한 최소 전제조건 개념을 이용한 새로운 성질 기반의 데이터 실링 및 해제 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 실링 할 때와 동일한 성질에서 실링 해제를 가능하게 하여 정상적 시스템 업데이트 시 실링 해제가 가능하도록 한다. 그러면서 기존 성질 기반 실링 방식의 문제점인 제3자 신뢰 기관의 비현실성 및 플랫폼의 프라이버시 노출 문제를 해결하였다. 본 논문은 제안 프로토콜의 보안성을 분석적으로 제시하였으며, Strasser가 개발한 소프트웨어 TPM 에뮬레이터 환경에서 프로토콜을 구현하여 그 동작성을 실험적으로 입증하였다. 제안 기법은 데스크탑 PC는 물론 무선 이동 네트워크 상의 PDA나 스마트 폰 플랫폼에도 적용 가능하다.
현대사회는 인간 활동 범위의 다양함과 영역확대에 따른 급속한 도시화로 자연환경의 파괴와 천연자원의 고갈이라는 문제에 봉착되었다. 이러한 상황에서 국토의 효율적인 관리와 이용 계획을 위해서 광범위한 토지이용에 따른 변화를 신속하고 정화하게 탐지할 수 있는 변화탐지기술이 요구되었다. 본 연구에서는 원격탐사 영상의 변화탐지를 실시하기 위해 지형공간정보 시스템이 갖고 있는 공간분석기법을 적용하여 새로운 변화탐지 알고리즘과 검색, 질의 및 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어를 제작하였다. 이 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스를 기본으로 하여 파일변환, 그리드연산, 통계계산, 디스플레이, 검색 등의 기능이 포함되어 있다. 본 연구의 수행 결과 다중시기의 위성영상에 대한 변화탐지를 동시에 수행할 수 있었으며, 네 시기에 대한 통합된 변화영상을 제작할 수 있었다. 또한 사용자가 토지피복에 대한 년도별 변천 내용을 질의하고 검색할 수 있게 함으로써 특정지역의 토지피복에 대한 변천 정보를 획득할 수 있었다. 마지막으로 변화탐지 수행을 위한 개개 응용프로그램의 각 모듈을 윈도우 기반의 Visual Basic으로 통합함으로써 사용자 편의 제공과 자동화를 가져올 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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