온칩(on-chip) 캐쉬는 외부 메모리로의 접근을 감소시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 내장형 시스템에 맞추어 설계된 2-레벨 캐쉬 메모리 구조를 제안하고자 한다. 레벨1(L1) 캐쉬의 구성으로 작은 크기, 직접사상(direct-mapped) 그리고 바로쓰기(write-through)를 채용한다. 대조적으로 레벨2(L2) 캐쉬는 일반적인 캐쉬 크기와 집합연관(Set-associativity) 그리고 나중쓰기(write-back) 정책을 채용한다. 결과적으로 L1캐쉬는 한 사이클 이내에 접근될 수 있고 L2캐쉬는 전체 캐쉬의 미스율(global miss rate)을 낮추는데 효과적이다. 두 캐쉬 계층간 바로쓰기(write-thorough) 정책에서 오는 빈번한 L2 캐쉬 접근으로 인한 에너지 소비를 줄이기 위해 본 연구에서는 One-way 접근 기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 2-레벨 캐쉬 메모리 구조는 평균적으로 26%의 성능향상과 43%의 에너지 소비 그리고 77%의 에너지-지연 곱에서 이득을 보여주었다.
Network mobility (NEMO) has been studied extensively due to its potential applications in military and public transportation. NEMO Basic Support Protocol (NBSP) [1], the current NEMO standard based on mobile IPv6, can be readily deployed using the existing mobile IPv6 infrastructure. However, for Nested network mobility, multi-level tunnel and too many Binding Update packets results in substantial performance overhead, generally known as route sub-optimality, especially in the bottleneck root mobile router (root-MR) and Access Router. In this paper, we propose a route optimization mechanism for nested network mobility management to reduce the overhead of root-MR. In this system, Mobile Router (MR) has a cache that stores Mobile Network Nodes' (MNN) information, Correspondent Nodes' (CN) information for every MNN,and the attachments information with its subnet MRs. Home Agent performs Binding Update with CNs responsible for MRs. Through this mechanism, the number of tunnel is limited between CN and MR and the overhead of root-MR is reduced obviously.
VOD 서비스 시스템에서의 시간 지연을 줄이기 위하여 캐싱 기능을 갖는 프록시 서버를 이용한 DAVIC VOD 서비스 제공 방식을 제안한다. 프록시 서버는 서비스 제공자와 사용자 사이에 위치하며 서비스 제공자가 보유한 일부 프로그램을 캐싱하여 사용자에게 제공한다. 프록시 서버를 사용하면 서비스 제공자와 네트워크의 부하를 줄일 수있다. 프록시 서버의 동작은 요구된 프로그램이 자신의 디스크에 있는 경우와 없는 경우로 구분된다. 첫번째 경우 프록시 서버가 서비스를 제공하고 두번째 경우는 서비스 제공자로 부터 프로그램을 수신하여 사용자에게 제공하고 동시에 자신의 디스크에 저장하여 캐싱한다. 프록시 서버의 저장공간이 부족하면 캐시 대치 알고리즘을 수행한다. 캐시 대치 알고리즘으로 잘 알려진 LRU. LFU, FIFO중에서 제안한 프록시 서버에 가장 효과적인 방식이 LFU 방법을 이용하는 것이 3개중 가장 효과적임을 시뮬레이션을 이용하여 보였다.
본 연구에서는 가압경수로 주요 기기의 고정밀 열수력 해석을 위한 CUPID(Component Unstructured Program for Interfacial Dynamics) 코드의 압력장 해석을 위한 이중공액구배법(Bi-Conjugate Gradient) 알고리즘의 병렬화를 SMP(Symmetric Multi Processing) 시스템에서 고찰한다. 비압축성 후향계단 유동문제의 병렬해석을 다양한 격자 조밀도를 가지는 격자들에 대하여 세 가지 대표적인 병렬 기법(MPI, OpenMP, 하이브리드)을 적용하여 병렬성능 비교를 수행하였다. 병렬처리 성능은 해석 문제의 크기뿐만 아니라 캐쉬 메모리 크기에도 영향을 받으므로, 전체 계산량이 매우 적거나 개별 쓰레드에 사용되는 메모리가 캐쉬 메모리보다 매우 큰 경우에는 병렬화에 의한 성능 향상이 낮음을 확인하였다. 또한, 문제 크기에 상관없이 MPI 기법이 OpenMP보다 성능이 우수했으며, 상대적으로 적은 쓰레드를 사용한 경우엔 하이브리드 기법이 가장 우수한 성능을 보였다.
분산 객체 복제 시스템에서 노드들이 공유하는 객체는 동일 내용을 복수 노드에 위치시키는 것이 효율적이다. 노드들은 시스템에 접근시 접근 정보를 자신의 지역 캐시에 저장해 두었다가 필요시에 인출해서 사용한다. 그러나 시간이 지나감에 따라 다른 노드들에 의해서 데이터의 갱신이 이루어지기 때문에 일관성 문제가 발생한다. 따라서 시스템의 일관성 유지를 통해 성능 및 가용성을 높이기 위해서는 객체를 효율적으로 관리하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 공유 메모리 환경에서 일관성 유지를 위해 객체 관리시 기존의 중복 기법에서 사용하는 일관성 비용 외에 부가 비용이 없이도 제한적으로 병렬 수행의 효과를 얻으며, 또한 중복 기법에서 가장 큰 오버헤드로 알려진 일관성 유지비용을 최소화시키기 위하여 이 비용을 결정하는 가장 핵심적인 요소인 객체 복제본의 수와 위치 그리고 각 객체 사이의 상관도를 고려하여 객체를 효율적으로 관리하고, 전체 수행 시간을 개선시키는 적응적 중복 객체 관리 메커니즘을 연구한다.
본 논문에서는 여러 개의 노드가 상호연결망으로 연결되어 각각의 메모리를 공유하는 CC-MUMA 시스템인 고성능 멀티미디어 서버(MX-Server)상에서 다중 스레드 프로세스의 노드 스케줄링 설계 및 구현 내용을 소개한다. 고성능 멀티미디어 서버의 컴퓨팅 서버용 운영체제인 COSMIX(cache COherent Shared Memory unIX)에서는 서버의 플랫폼에 알맞은 하드웨어 및 시스템 관련하여 CC-NUMA 시스템에 적합한 운영체제 기능을 설계하였다. 고성능 멀티미디어 서버는 최대 8개까지의 노드로 구성된 CC-NUMA 시스템으로 각 노드들은 SCI ring으로 연결된다. 이러한 CC-NUMA 구조의 시스템에서 데이터의 지역성을 고려한 노드 스케줄링 방식으로 Oracle8i와 같은 DBMS의 성능을 높이고자 한다. 고성능 멀티미디어 서버에서는 데이터의 저역성을 고려하여 한 노드에 프로세스를 바인드 하는 기능이 있으나, 그중 다중 스레드로 구성된 프로세스의 바인드 기능은 없다. Oracle 8i와 간츤 DBMS에서는 다중 스레드로 구성된 하나의 프로세스가 일정한 디스크를 점유하여 사용할 수 있으므로 이와 같은 다중 스레드의 프로세스를 해당 디스크가 있는 하나의 노드 즉 cg에 마인드 하는 기능을 구현하였다. 현재는 가용한 플랫폼이 없어서 MX Server 대신 PC 테스트베드를 이용한 CC-NUMA 시스템의 시뮬레이션 환경을 구축하여 다중 스페드의 CG 바인드 기능을 개발하고 그 시험을 완료하였다.
본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.
공유 디스크(Shared Disks: SD) 클러스터는 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로, 각 노드들은 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. SD 클러스터에서 트랜잭션 라우팅은 사용자가 요청한 트랜잭션을 실행할 노드를 결정하는 것을 의미한다. 이때, 동일한 클래스에 속하는 트랜잭션들을 가급적 동일한 노드에서 실행시킴으로써 지역 참조성을 극대화할 수 있으며, 이를 친화도 기반 라우팅이라 한다. 그러나 친화도 기반 라우팅은 트랜잭션 클래스의 부하 변화에 적절히 대처할 수 없으며, 특정 트랜잭션 클래스가 폭주할 경우 해당 노드는 과부하 상태에 빠질 수 있다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 친화도 기반 라우팅을 지원하면서 SD 클러스터를 구성하는 노드들의 부하를 동적으로 분산할 수 있는 동적 트랜잭션 라우팅 기법을 제안한다. 제안한 기법은 지역 버퍼에 대한 참조 지역성을 높이고 버퍼 무효화 오버헤드를 줄임으로써 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 특징이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 이러한 모바일 기기의 특징은 개인화 서비스를 적용하기에 최적의 시스템이다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화된 모바일 콘텐츠 추천 서비스 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 추천과 콘텐츠 푸쉬 서비스 방법을 제안한다. 협업 필터링에서는 모바일 기기 사용자 프로파일 정보로 사용자 선호 콘텐츠 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 사용자 모바일 기기로 저장된다. 푸쉬 서비스 기술을 이용한 콘텐츠 추천은 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 콘텐츠를 미리 푸쉬 해 둠으로써 사용자가 콘텐츠를 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있고 네트워크 단절 현상이 발생했을 때 푸쉬된 콘텐츠를 활용할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 상황인지 시스템의 작업 부하를 줄이고 추론 성능을 향상시키기 위하여 개선된 역전파 알고리즘을 사용하는 진보된 학습 메커니즘을 위한 새로운 프레임워크를 제안한다. 학습 메커니즘은 상황인지 시스템의 전체 성능을 좌우하는 매우 중요한 부분이지만 현재까지 사용자들의 상황 정보를 대상으로 학습 메커니즘의 개선을 통한 상황인지 시스템의 성능을 향상하려는 연구는 많이 진행되지 않았다. 역전파 알고리즘은 상황 인식 시스템의 학습 메커니즘을 위한 가장 적합한 알고리즘 중에 하나로서 제안된 프레임워크는 기존의 역전파 알고리즘을 개선하고, 시스템 캐싱을 이용하여 작업 부하를 효율적으로 관리함으로써 추론 성능을 향상시켜 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시킨다. 성능평가를 통하여 제안된 프레임워크가 상황인지 시스템의 전체 성능을 향상시키는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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