하둡은 오픈소스 기반의 분산 데이터 처리 프레임워크로서 과학 및 상용 분야에서 널리 사용되고 있는데 최근에 대규모 데이터의 실시간 처리 및 분석을 위해 고성능 컴퓨팅(HPC) 기술을 활용하여 하둡을 고성능화하기 위한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 하둡의 기본 파일시스템 구현인 하둡 분산파일시스템(HDFS)을 고성능 병렬 분산파일시스템인 러스터 파일시스템으로 대체하여 사용할 수 있도록 하둡 파일시스템 라이브러리를 확장하여 구현하였고 하둡이 제공하는 표준 벤치마크 도구를 사용하여 성능을 분석하였다. 실험 결과 러스터 파일시스템 기반으로 하둡 맵리듀스 응용을 수행하는 경우에 2-13배의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
Recently, the research on database outsourcing has been actively done with the popularity of cloud computing. However, because users' data may contain sensitive personal information, such as health, financial and location information, the data encryption methods have attracted much interest. Existing data encryption schemes process a query without decrypting the encrypted databases in order to support user privacy protection. On the other hand, to efficiently handle the large amount of data in cloud computing, it is necessary to study the distributed index structure. However, existing index structure and query processing algorithms have a limitation that they only consider single-column query processing. In this paper, we propose a grid-based multi column indexing scheme and an encrypted query processing algorithm. In order to support multi-column query processing, the multi-dimensional index keys are generated by using a space decomposition method, i.e. grid index. To support encrypted query processing over encrypted data, we adopt the Hilbert curve when generating a index key. Finally, we prove that the proposed scheme is more efficient than existing scheme for processing the exact and range query.
사용자가 접하는 정보 시스템과 어플리케이션에 대한 관리가 중요한 문제로 대두되면서 시스템 접근과 관리를 위한 방법론이 제기되고 있다. 여러 가지 형태의 인증 기술이 사용되고 있지만, 복잡한 인증 관리 및 운용에 따른 비효율성은 유 무선 환경의 다양하고 새로운 비즈니스의 성공적인 전개를 위해서는 부적절하다. 또한 서로 다른 인증 방식을 사용하는 모바일 컴퓨팅 환경 하에서 유연하고 연속적인 서비스를 기대하기란 매우 어렵다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경하에서는 상호운용성 및 보안성이 지원되는 분산 인증 방안을 연구 개발하는 것은 매우 중요한 사안이다. 이에 따라 본 논문에서는 유선(fixed) 컴퓨팅 환경에서뿐만 아니라 이동(mobile) 컴퓨팅 환경까지 고려한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 확장 가능한 분산 인증의 관리 및 운용 방안에 대한 요구사항과 권한 메커니즘에 대해 살펴봄으로써, 향후 진정한 유비쿼터스 환경에서의 분산형 인증기법에 관한 적극적인 참여를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.
그리드 컴퓨팅은 컴퓨팅 자원을 비용편익 측면에서 가장 효율적으로 만들 수 있는 능력을 가지고 있으며, 클러스터링 등의 기술로는 해결하기 어렵거나 시간이 오래 지체되어지는 대량의 컴퓨팅 능력을 요구하는 어려운 문제들을 풀기에 더 없이 좋은 방법 중에 하나이다. 이러한 그리드 컴퓨팅을 효율적으로 수행하기 위해서 지리적으로 분산되어 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 실시간으로 상호 연결하기 위해 Grid Application이 필요하게 되었고, 이에 미국의 ANL(Argonne National Laboratory)를 주축으로 하여 여러 대학의 연구진에 의해 Globus가 만들어지게 되었다. 그러나, 이러한 Globus상에서 Grid Application을 실행시켜 일정의 Job을 네트워크를 통하여 주고받을 때, QoS가 보장되지 않는 문제점이 발견되었다. 그리하여 이러한 문제점을 해결하기 위하여 GARA(Globus Architecture for Reservation and Allocation)가 ANL에 의해서 개발 되었다. 본 논문에서는 이러한 GARA의 성능을 테스트하기 위하여 Testbed를 구축하여 GARA의 자원 예약 명령을 통해 자원을 예약을 수행하고, 그에 따른 적용 결과 및 추후 연구방향에 대하여 논하였다.
이동 컴퓨팅 환경은 무선 통신망 기술의 발전에 힘입어 사용자의 이동성을 지원할 수 있는 환경이다. 사용자들은 이동 트랜잭션을 수행함으로써 데이터베이스에 접근하고 원하는 결과를 얻는다. 이러한 이동 트랜잭션의 올바른 수행과 데이터베이스의 일관성을 유지하기 위해서는 트랜잭션들을 스케줄하기 위한 동시성 제어 기법과 캐쉬를 다루는 캐슁 기법, 그리고 고장에 견고한 시스템 구축을 위한 회복 기법이 필요하다. 이동 컴퓨팅 시스템은 기존의 분산 시스템을 기반으로 하고 있으나, 사용자의 이동성이나 무선 매체의 특성으로 인하여 기존의 분산시스템에서 사용하는 회복방법들을 그대로 사용할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 고장에 경고한 이동 컴퓨팅 시스템 구출을 위한 회복 기법을 제안하고자 하는데, 특히 이동 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 고장의 유형 가운데 서버의 고장에 대한 회복 알고리즘을 개발하고 평가 분석하다.
스마트 폰, 스마트 TV, 스마트 패드 등의 스마트 디바이스는 최근 없어서는 안 될 필수적인 기기가 되었다. 인기가 많아지고 수요가 늘어감에 따라 스마트 디바이스의 성능 또한 점차 좋아져 교육, 비즈니스 등 많은 일을 처리하기 위해 번거로운 데스크탑 PC 대신 스마트 디바이스를 선택하는 사용자들이 늘어나고 있다. 그러나 성능이 좋아졌다해도 여전히 데스크탑 PC에 비해 부족한 성능을 지닌 스마트 디바이스는 제한된 자원으로 인해 고성능을 요구하는 어플리케이션을 실행하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스의 자원 제한을 극복하기 위한 방법으로 주변 스마트 디바이스의 자원 활용 시 발생할 수 있는 문제점과 고려해야 할 사항에 대해 살펴보고, 스마트 디바이스의 특성을 적용한 작업 분배 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 검증하기 위해 안드로이드 플랫폼 내 분산 처리 시스템 서비스를 추가 후 알고리즘을 구현하였고, 스마트 디바이스에 탑재해 클러스터를 구성 후 다양한 실험을 진행했다. 실험 결과 분석을 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드 간 성능이 균일하지 않은 클러스터에서도 각 노드의 성능을 파악해 서로 다른 양의 작업을 분배함으로써 전체적인 분산 처리 성능이 효율적으로 향상된다는 것을 확인할 수 있었다.
선거는 분산 컴퓨팅에서 기본적인 문제에 해당한다. $f{\le}{\llcorner}(n-1/2){\lrcorner}$ 일때 우리는 한 노드에 연결된 최대 f링크를 가지는 네트워크에서 n개의 노드를 고려한다. 보통 지도자를 선거로 뽑거나, 최대 인식자을 찾거나, 스패닝 츄리를 구성하는 것은 메시지 복잡도가 같은 차수를 가지기 때문에 동일 문제의 범주에 속한다. 본 논문은 스패닝 츄리를 이용하여 간헐 링크 고자이 있는 비동기 완전 네트워크에서 지도자 선거 알고리즘을 위한 복잡도의 낮은 경계가 $O(n^3)$ 임을 증명한다.
Java RMI는 네트워크를 통해 연결된 분산 환경 시스템에서 원격 컴퓨터에 존재하는 메소드간에 정보를 주고받을 수 있는 어플리케이션을 개발할 수 있도록 개발된 모델이다. 본 논문에서는 Java RMI를 이용하여 원격 컴퓨터에 존재하는 객체의 메소드를 연결하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 클라이언트가 이용할 수 있는 동적 메소드 연결 인터페이스 및 구현 부분을 API 형식으로 완성하였다. 또한 동적 메소드 연결시에 서버에서 사용하는 동적 메모리 할당, 소멸 등을 위한 관리 루틴을 완성하였다.
최근 MVC 아키텍처를 따르는 많은 웹 서비스 프레임워크들이 제공되고 있다. 그러나 기존의 상용 프레임워크들의 대부분이 분산 컴퓨팅 환경(Distributed Computing Environment)을 지원하지 않거나 지원한다고 하더라도 기존 MVC 아키텍처보다 복잡한 구조를 가지고 있다. 따라서 우리는 기존 MVC모델을 한번 더 추상화 하는 방법인 VCC를 정의하였고, 분산 컴퓨팅 환경을 MVC모델에 맞게 재설계 하였다. View-Control-Client(VCC)란 MVC모델에서 클라이언트가 Control의 역할까지 담당하는 구조를 말한다. 본 논문에서 제안하는 분산 환경 VCC 아키텍처를 사용하면 좀 더 효율적으로 다수의 자원을 관리할 수 있을 뿐 만 아니라 고효율의 웹 어플리케이션 서비스 프레임워크를 제작할 수 있다.
In this study, we will employ a multi-agent for the search and extraction of data in a distributed environment. We will use an Integrator Agent in the proposed model on the Hierarchical Clustering and Association Rule Discovery(HCARD). The HCARD will address the inadequacy of other data mining tools in processing performance and efficiency when use for knowledge discovery. The Integrator Agent was developed based on CORBA architecture for search and extraction of data from heterogeneous servers in the distributed environment. Our experiment shows that the HCARD generated essential association rules which can be practically explained for decision making purposes. Shorter processing time had been noted in computing for clusters using the HCARD and implying ideal processing period than computing the rules without HCARD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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