검사점 저장 기법을 사용하여 주기적으로 클러스터 노드들의 프로세스 수행 정보를 전역 저장 장치에 저장하는 분산 클러스터 시스템에서 결함 허용 성능을 유지하는 데 드는 비용을 줄이고 전체 프로세스의 수행 성능을 증가시키기 위해서는 검사점 정보를 저장할 때에 네트워크로 전달되는 부하를 각 노드에 최대한 적절하게 분산하여 데이터 저장 시간을 줄임으로써 검사점 정보를 저장하는 동안 전체 클러스터 시스템의 프로세스가 지연되는 시간을 줄이도록 하여야 한다. 이를 위하여 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간을 사용하는. 클러스터 시스템에서는 여러가지 검사점 저장 기법을 사용하며, 검사점 정보의 저장 기법에 따라서 저장 성능과 결함 회복 성능이 달라진다. 본 연구에서는 분할된 검사점 저장 기법을 개선하여 검사점 데이터를 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간에 저장할 때에 그룹별로 분할되는 분할 그룹 크기를 검사점 정보가 저장될 때의 네트워크의 트래픽에 따라서 동적으로 결정하여 네트워크를 통한 분산 RAID에 저장함으로써 네트워크 병목현상을 최소화하는 다중 분할된 검사점 저장 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 성능을 분석하기 위하여 최대 512개의 가상 노드로 구성된 클러스터 시스템을 대상으로 하여 MPI 와 Linpack HPC 벤치마크를 통한 성능 평가를 수행하였으며, 성능 평가 결과는 검사점 정보의 크기와 클러스터의 크기가 증가할수록 제안된 기법이 검사점 정보의 저장과 결함 회복 능력에 대하여 기존의 검사점 저장 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다.
현재, Zigbee환경에서 센서 노드는 자원 제약적인 특성 때문에 효율성을 높이기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.[1] 계층적 구조를 가지는 클러스터링 기법은 정보의 중복 전달 방지와 네트워크 확장 용이성을 제공한다.[2] 그러나 클러스터 헤더 선출 시 오버헤드 발생하며 잘못된 클러스터 헤더 선출은 자원을 효율적으로 사용할 수 없다는 한계가 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 기법에서 노드의 위치나 에너지 정보를 싱크노드에서 알고 있는 중앙 처리식을 활용하여 거리와 노드의 밀도를 기반으로 하는 클러스터 헤더의 선출기법을 제안하고자 한다.
효율적인 에너지 관리는 제한된 자원을 가지는 센서 네트워크에서 매우 중요한 요소이며, 클러스터 기법은 그러한 관점에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 클러스터 헤더의 에너지 사용이 집중되는 문제가 발생할 수 있으며, 클러스터 헤더가 전 영역에 골고루 분포되지 않고 특정 영역에 집중되는 경우, 클러스터 멤버의 전송 거리가 크거나 매우 불균등한 상태가 될 수 있다. 전송거리는 에너지 소모의 문제와 직결될 수 있다. 특정 노드의 에너지가 빨리 고갈되는 것은 센서 네트워크 생존 기간을 줄이고, 전체 센서 네트워크의 효율이 저하되므로 센서 노드들의 균등한 에너지 소모는 매우 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 센서 클러스터 기법에서 클러스터 헤더와 센서 노드가 에너지를 균등하게 사용하기 위한 요소들을 분석하고, 클러스터 헤더가 센서 네트워크 전역에 골고루 분포하는 균등분포 클러스터링을 제안한다. 제안하는 클러스터 기법은 멀티홉 라우팅을 사용하여 원거리 전송으로 인한 센서 노드의 에너지 소모를 줄인다. 기존 연구에서 멀티홉 클러스터 기법은 클러스터 구성과 라우팅 경로 설정의 2단계 과정을 통해서 멀티홉 클러스터 경로를 설정하는 반면, 제안하는 방식은 클러스터 헤더를 선출하는 과정에서 클러스터 라우팅 경로를 설정하여 제어 메시지 과정을 최소화한다.
본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC 들을 연산에 활용하는 PC Cluster 시스템에 대해 연구하였다. 특히, PC 실습실에 있는 PC 들의 유휴시간(Idle time)대를 이용하여 Cluster 연산에 사용함으로써 별도의 전용 클러스터 시스템을 설치하기 위한 하드웨어 및 설치 공간이 필요로 하지 않는다는 장점을 갖는다. PC 실습실의 PC 들은 주간에는 주로 교육 및 실습에 사용되며 오후 6시부터 오전 9시까지의 실습에 사용되지 않는 유휴시간을 CPU-Intensive 한 작업들을 병렬로 수행하는 PC Cluster로 구성하여 저가격의 고성능 시스템을 구축할 수 있다. 그리고 특정 연산을 전담하는 노드들을 지정하고 이 노드들의 연산 결과를 인접한 다른 노드들에게 전달함으로써 연속적인 다음 연산을 적용할 수 있도록 파이프라인(Pipeline) 형태로 구성한다. 파이프라인 형태의 PC Cluster 에서 연산을 겹침(Overlapped)으로서 처리량(Throughput)을 높일 수 있다. LAN으로 연결된 PC 실습실의 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 된다. 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하균등화 기법이나 스케줄링 기법이 필요로 하지 않는다.
모바일 P2P 네트워크에서 사용자 요청을 효과적으로 처리하기 위해 캐시 공유 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크에서 피어의 연결성에 기반을 둔 클러스터를 구축하여 캐시를 공유하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연결성이 오랫동안 유지될 수 있는 피어들을 하나의 클러스터로 구성하여 캐시를 공유한다. 클러스터 내부에 있는 피어들의 캐시를 하나로 사용함으로써 데이터의 중복을 감소시키고 캐시 공간을 효율적으로 사용한다. 또한, 캐시 공간을 데이터 캐시와 임시 캐시 두 부분으로 분할하여 사용한다. 임시 캐시를 활용하여 클러스터의 토폴로지가 변경되거나 캐시 데이터 교체 시, 지연시간을 감소시킬 수 있다. 일반적인 기법은 협력적 캐시 처리 절차를 통해 질의가 전달되지만 통신비용을 줄이기 위해 1-홉 피어 캐시확인과 클러스터 헤더로 가는 경로에 있는 피어의 캐시를 확인한다. 성능 평가 결과 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 캐시 적중률도 높고 지연시간을 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.
센서 네트워크 환경에서 기존에 제안된 많은 라우팅 기법들 중에서 대표적인 LEACH 기법은 클러스터링 기반의 연구방법이다. 이는 많은 센서들로 구성된 센서 네트워크 그룹을 효과적으로 관리하기 위해서 제안된 기법이다. 하지만 이때 클러스터 단위의 그룹을 관리하기 위한 클러스터 헤더에 대한 에너지 잔류량을 고려하지 못한 단점으로 인해 데이터 전송 도중 클러스터 그룹이 파괴되는 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 클러스터 그룹에 대한 관리를 수행하는 새로운 클러스터링 기법에 대해서 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 클러스터 그룹의 연결지향성도 향상되었고 데이터 전송과 처리에 있어서 지연 시간도 감소함을 실험 결과를 통해 알 수 있었다.
센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 계산 능력, 제한된 양의 에너지, 제한된 기억 능력을 지닌다. 이에 따라 센서 네트워크 설계 시 가장 중요하게 고려할 사항은 에너지 효율성이다. 어떻게 무선 센서 네트워크의 수명을 연장시킬 것인가는 최근 널리 논의되고 있는 사항인데, 에너지 소모, 규모 가변성 및 부하의 분배 측면에서 가장 효율적인 접근 방법 중 하나는 클러스터링 기법이다. 이 기법에서는 클러스터 헤드라 불리는 데이터를 모아 목적지로 보내는 역할의 노드를 주기적으로 변경할 필요가 있는데, 그 이유는 저에너지 소모 및 부하의 분배를 위해서이다. 이 논문에서는 에너지에 기반한 클러스터 헤드 선정 기법과 에너지 소모를 줄이는 위치 예상에 기반한 클러스터 이주 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 네트워크의 수명 측면에서 기존 기법에 비해 약 3배 가량 개선됨을 보였다.
산업 현장과 공공 기관에서 생성 및 수집되는 데이터의 크기가 빠르게 증가하고 있다. 기존의 데이터 처리 서버는 스케일업 방식으로 성능을 높여 증가하는 데이터를 처리하였다. 그러나 데이터의 생성 속도가 폭증하는 빅데이터 시대에는 기존 방식의 서버로는 데이터 처리에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 스케일 아웃 방식으로 데이터를 분산 처리하는 분산 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 그러나 분산 클러스터 컴퓨팅 시스템은 데이터를 분산 처리하기 때문에 네트워크 대역폭을 비효율적으로 사용할 경우 클러스터 전체의 성능을 하락시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 대역폭을 고려하여 하둡 클러스터에서 데이터 전송 시 데이터를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 대역폭과 압축 알고리즘의 특징을 고려하여 최적의 압축 전송 기법을 선정 후 전송한다. 실험 결과는 제안 기법을 사용할 경우 데이터 전송 시간과 크기를 감소시킨 것을 보여준다.
iBASE/Cluster는 한국전자통신연구원에서 개발한 객체 지향 멀티미디어 DBMS인 바다-IV를 기반으로 공유 디스크 기반의 클러스터 환경에서 무정지 DBMS 서비스를 지원하기 위하여 확장된 DBMS 이다. 본 논문에서는 이를 위하여 수행된 바다-IV 의 확장에 대해 기술한다. 기술된 내용은 공유 디스크 자원 접근을 동기화 하기 위한 동시성 제어 기법 및 버퍼 관리 기법, 그리고 특정 노드에 고장 발생 시 회복 기법 등에 대한 확장을 포함한다. 또한 확장된 DBMS가 LVS(Linux Virtual Server) 기반의 클러스터에서 자동적인 고장의 감지 및 이전(fail-over)을 수행하기 위한 연동 구조를 다루고 동작 시나리오를 통하여 구현된 시스템의 흐름을 보인다.
본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC들을 사용하여 PC Cluster를 구성한 후 이를 사용한 내용기반의 화상 정보 검색(CBIR) 시스템에 관한 연구를 수행하였다. LAN 상의 유휴 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 되며 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하 균등화 기법이나 스케쥴링 기법이 필요로 하지 않는 특징을 갖는다. 내용기반의 화상 정보 검색은 화상 데이터의 대용량 특징으로 인해 화상 특징 추출 및 유사도 계산을 위해 많은 연산을 필요로 한다. 특히 다양한 내용기반의 정보 검색 서비스를 지원하기 위해 다중 특징(Multiple Features)을 동시에 추출하고자 할 때 연산시간은 급격히 증가한다. 따라서 이러한 내용 기반의 화상 정보 검색 시스템을 구현하기 위해 저비용의 고성능의 PC Cluster를 사용하여 전체 연산시간을 단축하고 실시간 정보검색이 가능하도록 하는 연구를 수행 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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