• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제9권4호
• /
• pp.38-43
• /
• 2017

Sensor Networks (WSNs) can be defined as a self-configured and infrastructure-less wireless networks to monitor physical or environmental conditions, such as temperature, sound, vibration, pressure, motion or pollutants and to cooperatively pass their data through the network to a main location or base-station where the data can be observed and analyzed. Typically a wireless sensor network contains hundreds of thousands of sensor nodes. The sensor nodes can communicate among themselves using radio signals. A wireless sensor node is equipped with sensing and computing devices, radio transceivers and power components. The individual nodes in a wireless sensor network (WSN) are inherently resource constrained: they have limited processing speed, storage capacity, communication bandwidth and limited-battery power. At present time, most of the research on WSNs has concentrated on the design of energy- and computationally efficient algorithms and protocols In order to extend the network life-time, in this paper we are looking into a routing protocol, especially LEACH and LEACH-related protocol. LEACH protocol is a representative routing protocol and improves overall network energy efficiency by allowing all nodes to be selected to the cluster head evenly once in a periodic manner. In LEACH, in case of movement of sensor nodes, there is a problem that the data transmission success rate decreases. In order to overcome LEACH's nodes movements, LEACH-Mobile protocol had proposed. But energy consumption increased because it consumes more energy to recognize which nodes moves and re-transfer data. In this paper we propose the new routing protocol considering nodes' mobility. In order to simulate the proposed protocol, we make a scenario, nodes' movements randomly and compared with the LEACH-Mobile protocol.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.543-550
• /
• 2009

이 연구는 기업 이러닝 시장구조를 규명하고 수요자와 공급자 측면에서의 기업 이러닝 문제점을 분석함으로써 기업 이러닝의 발전방안을 도출하는데 목적이 있다. 연구의 범위는 정부부처의 지원을 받고 있는 기업 이러닝 중에서도 노동부 직업능력개발 사업의 지원을 받고 있는 기업 이러닝에 한하여 실시하였다. 이는 총52명의 기업 이러닝 관계자 FGI를 통해 진행되었다. 연구결과, 정부의 직업능력개발사업내 기업 이러닝 시장은 크게 정부(노동부), 기업 이러닝 수요자인 기업, 기업 이러닝을 전문적으로 운영하는 훈련기관으로 구분될 수 있다. 직업능력개발사업 지원금 지원상의 문제점과 기업이러닝 소외계층, 기업 이러닝 훈련과정의 직종 편중, 기업 이러닝 전문업체 소수의 독과점, 콘텐츠 개발사의 역량미달 등이 문제점으로 제기되었다. 이에, 가치사슬별 역량강화를 통한 파트너쉽 확산, 시장의 자율성 확보, 기업 이러닝 담당 정부 관계자들의 전문성 강화, 정부의 직업능력개발사업 지원 절차 개선, 기업 이러닝 소외계층을 위한 지원책마련 등이 개선점으로 도출되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권1호
• /
• pp.204-226
• /
• 2018

Big data processing applications have been migrated into cloud gradually, due to the advantages of cloud computing. Hadoop Distributed File System (HDFS) is one of the fundamental support systems for big data processing on MapReduce-like frameworks, such as Hadoop and Spark. Since HDFS is not aware of the co-location of virtual machines in the cloud, the default scheme of block allocation in HDFS does not fit well in the cloud environments behaving in two aspects: data reliability loss and performance degradation. In this paper, we present a novel location-aware data block allocation strategy (LDBAS). LDBAS jointly optimizes data reliability and performance for upper-layer applications by allocating data blocks according to the locations and different processing capacities of virtual nodes in the cloud. We apply LDBAS to two stages of data allocation of HDFS in the cloud (the initial data allocation and data recovery), and design the corresponding algorithms. Finally, we implement LDBAS into an actual Hadoop cluster and evaluate the performance with the benchmark suite BigDataBench. The experimental results show that LDBAS can guarantee the designed data reliability while reducing the job execution time of the I/O-intensive applications in Hadoop by 8.9% on average and up to 11.2% compared with the original Hadoop in the cloud.

• 융합보안논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.17-23
• /
• 2013

클러스터링은 상호 의존적 구성에 필요한 구조적인 기술이다. 클러스터링은 가변적 업무부하를 처리하거나, 서비스 연속성을 저해하는 고장 발생 시 운영이 계속되도록 여러대의 컴퓨터시스템 기능을 서로 연결하는 메커니즘이다. 고 가용성 클러스터링 기능은 가능한 오랜시간 서버 시스템이 작동하는데 중점을 둔다. 이 클러스터 는 멀티플 시스템에서 실행되는 노드와 서비스를 중복하여 가지고 있어서 서로가 서로를 추적할 수 있다. Active-Standby 상태의 두 시스템이 있을 경우 활성 서버에 장애가 발생했을 때 모든 서비스가 대기 서버에서 구동돼 서비스가 이루어진다. 이 기능을 절체 또는 스위치오버(switchover)라 한다. 고가용성 클러스터링 기능은 가능한 오랜시간 서버 시스템이 작동하는데 중점을 둔다. 이 클러스터는 멀티플 시스템 에서 실행되는 노드와 서비스를 중복하여 가지고 있어서 서로가 서로를 추적할 수 있다. 한 노드가 장애 발생 시 둘째 노드가 몇초 이내에 고장 난 노드 임무를 수행한다. 고가용성 클러스터링 구조는 효율성 여부가 측정되어야 한다. 시스템 성능은 인프라시스템의 performance, latency, 응답시간(response Time), CPU 부하율(CPU utilization), CPU상의 시스템 프로세스(system process)수로 대표된다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제11C권7호
• /
• pp.923-930
• /
• 2004

무선 센서네트워크는 광범위하게 설치되어 있는 유무선 네트워크 인프라에 다양한 센서 디바이스를 결합하여 감지된 환경데이터를 응용 서비스와 연결하여 상황인지를 가능케 하는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술이다. 하지만 자원이 제한된 노드를 이용해서 역동적인 애드 혹 네트워크를 유지하며 네트워크의 생존시간을 최대화하기 위해서는 네트워크 계층에서 효율적인 에너지 사용 방법을 필요로 한다. 집단화(Clustering)를 통한 데이터의 병합과 전송은 센서 네트워크의 구조와 데이터 특성에 비추어 에너지 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 싱크로부터의 거리 정보를 이용해 분산된 방법으로 집단을 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 집단 구성에 따르는 추가적인 비용을 최소화하면서 전체 네트워크 노드간의 에너지 소모를 균등하게 유지할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 기존의 센서네트워크를 위해 제안된 확률적 집단 구성과 비교해 에너지 사용에 보다 효율적이었으며 이를 통해 네트워크의 생존시간을 늘릴 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.541-549
• /
• 2015

지속적으로 축적되는 BGP 아카이브 파일은 데이터의 규모로 인해 관리와 분석 방법에 대한 기술적인 어려움에 처해 있다. 최근 오픈소스 분산 컴퓨팅 기반인 하둡 (Hadoop)의 발전에 힘입어 대량의 데이터를 효율적으로 다루는 것이 가능해졌다. 본 논문에서는 대량의 BGP 아카이브 데이터로부터 민첩한 분석 방법을 제공하고 저가의 컴퓨터를 이용하여 성능 확장이 가능한 하둡 기반의 BGP 분석 아키텍쳐 (BGPdoop)를 제안한다. BGPdoop은 여러 지점에서 수집하여 오랜 기간 축적된 대량의 BGP 아카이브 데이터의 효율적인 관리와 분석을 위하여 데이터의 구조와 접근 방법을 정의하고, 유연하고 민첩한 질의 기반의 BGP 분석 방법을 제시한다. 20대 노드로 구성된 테스트베드를 이용한 규모확장성 실험에서 4대 노드 대비 5배의 단위 시간당 증가된 처리량을 확인했다. 또한 하이브 (Hive) 질의를 이용한 BGP 라우팅의 포렌식 분석 사례를 통해 본 논문의 제안방법에 대한 타당성을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권5호
• /
• pp.94-103
• /
• 2008

본 논문에서는 주어진 3차원 메쉬의 분할에 $\kappa$-평균군집화 기법을 적용한다. 국부적인 최적의 수렴을 피하고 계산시간을 빠르게 하기 위하여 먼저 주어진 메쉬에 대한 첨예정점들을 인지과학적 측면에서 각각 국부적 전역적 기하 특성을 반영하는 곡률과 볼록성을 분석하여 추출한다. 다음에 추출된 첨예정점들은 그들간의 유클리디언 거리대신 측지거리에 기반한 $\kappa$-평균군집화 기법의 반복 수렴으로 $\kappa$ 개의 군집으로 분할된다. $\kappa$-평균군집화의 효과성에 매우 중요한 요인은 적절한 $\kappa$의 초기값을 부여하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 $\kappa$의 초기값으로 합리적인 군집 개수를 자동으로 계산한다. 최종적으로 첨예정점들에 속하지 않는 메쉬의 나머지 정점들은 측지거리로 가장 가까이 존재하는 $\kappa$개의 군집에 병합함으로써 메쉬분할이 완성된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.189-198
• /
• 2009

비구조화 P2P 시스템은 오늘날 인터넷에서 가장 널리 사용되지만, 파일의 배치는 임의로 이루어지며, Peer와 컨텐츠간에는 어떤 상관관계도 존재하지 않는다. 또한 보낸 모든 질의가 원하는 데이터를 찾았는지에 대한 보장도 없다. 본 논문에서는 비구조화된 P2P시스템에서 군집형 계층 클러스터링을 사용하여 노드들을 클러스터화함으로써 검색을 향상시키는 방법을 제시한다. 제안한 기법과 k-means를 사용한 기법간에 노드 클러스터링을 위한 지연시간을 비교하였다. 또한 제안한 알고리즘, k-means 클러스터링, 클러스터링을 사용하지 않은 방법간에 한 네트워크 토폴로지에서 데이터를 찾기 위한 지연시간에 대해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법의 지연시간이 다른 방법들보다 짧았음을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.115-131
• /
• 2008

일상 생활에서 널리 사용 중인 핸드폰, PDA 등 소형 이동장치들의 밀집된 영역들을 구하는 것은 매우 중요한 문제들 중의 하나로서, 군대의 집결, 차량 이동의 모니터링 등 다양한 분야에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 대량의 이동객체 데이터베이스 상에서 밀집 영역 탐색을 연속적으로 수행하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동객체들이 전원 절약 등의 이유로 자신들의 위치를 주기적으로 서버에 보고하는 대신, 기대되는 위치로부터 멀리 떨어지게 되는 경우에만 새로운 위치를 보고하는 환경을 가정한다. 이러한 경우 서버에서 관리되는 이동객체 위치는 정확하게 지정할 수 없고 확률적으로 표시되는데, 대량의 이동객체에 대해 확률적인 분포를 고려하여 밀집 영역을 찾기 위해서는 커다란 비용이 요구된다. 본 논문에서는 근접한 위치에 있는 이동객체들을 하나의 그룹으로 묶고, 동일한 그룹에 속한 이동객체들은 동일하게 취급함으로써 계산의 복잡도를 줄인다. 최종 결과에서 밀집 영역 판단이 모호해지는 경우에만 개별 이동객체들이 자세히 조사된다. 여러 데이터 집합들을 대상으로 다양한 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 우수성을 보이고, 민감성 및 확장성 분석 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권5호
• /
• pp.539-547
• /
• 2001

클러스터 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 Myrinet과 같은 고성능 통신망 인터페이스가 필수적이다. 그러나 Myrinet에서 동작하는 저수준 통신 계층들은 각기 고유한 통신 방식을 사용하므로 호환성이 떨어진다. 따라서 MPI와 같은 통신 프로그래밍 표준을 효율적으로 구현하여 응용프로그램 수준에서 고성능과 호환성을 동시에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 VMMC 통신 계층을 기반으로 MPI를 구현하였다. VMMC의 직접 저장 방식은 MPI의 Send/Recv 방식을 지원하기에 적합하지 않지만 본 논문에서는 두 가지 통신 방식을 변화하기 위한 송수신 큐 구조를 설계하고 늦은 위치 갱신, 선택적 무복사 전송 등의 최적화 기법을 적용함으로써 높은 전송성능을 얻는다. MPI-VMMC의 최대 전송 대역폭은 90.7Mbytes/sec이며 이는 VMMC 통신 계층의 최대 전송 성능의 95%에 달한다.