3차원 분산가상환경의 확장성에 대한 연구는 전역적인 공간분할을 통한 관심영역(AOI)의 설정에 초점을 맞추어왔으며 참여자들의 밀집화로 인한 AOI 내의 혼잡성에 대한 부분은 거의 다루어지지 않았다고 할 수 있다. 실제적으로 AOI의 혼잡성은 네트워크 대역폭 또는 렌더링시간 등 시스템 자원을 고갈시키고 참여자간 정상적인 상호작용의 수행을 어렵게 하여 시스템의 확장성과 밀접한 관련이 있는 현상임을 수행환경에서 확인할 수 있다. 본 연구에서는 AOI의 혼잡성을 확장가능한 DVE에서 해결되어야 할 문제점으로 정의하고 이에 대한 효과적인 제어메커니즘으로 혼잡도 측정 및 조절 모델을 제시하고자 한다. 제안된 모델은 궁극적으로 AOI 내에서 참여자 집단의 고밀도화로 인한 시스템 자원의 고갈방지와 안정적인 상호작용성의 유지를 목표로 하고 있다. 제안된 모델의 성능평가를 위하여 AOI 혼잡도에 동적으로 반응하는 자원비용모델을 정의하여 기존 모델과의 비교 실험을 수행하였다.
최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.
최근 인터넷 사용자 수의 증가에 따른 백본망의 트레픽 증가와 다양한 어플리케이션의 등장으로 많은 대역폭을 요구 하게 되었고 그에 따른 고속의 백본 네트워크가 필요하게 되었다. 이러한 요구를 수용하기 위한 차세대 인터넷으로 고려되고 있는 MPLS(MultiProtocol Label Switching)와 사용자 서비스를 위해 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위한 멀티캐스트 기술이 요구된다. 그러나 기존의 IP Multicast 기술은 품질 보장 서비스를 지원하는데 한계가 있기 때문에, 고품질 멀티 캐스트 서비스를 위하여 QoS및 Traffic Engineering을 보장하는 MPLS 기술을 확장하는 노력이 이루어지고 있다. 그리고 MPLS 환경에서 멀티캐스트 서비스 제공은 MPLS 레이블 수의 부족과 멀티캐스트 고유의 속성인 확장성 문제가 발생하게된다. 이를 위한 개선책으로 LDP에 멀티캐스트 필드를 추가하여 중간노드에서 동일한 LSP 멀티캐스트 패킷에 동일한 레이블을 할당하는 Label Aggregation 알고리즘을 제안하였다.
디렉토리 기반의 캐쉬 일관성 유지 기법은 대규모 공유메모리 다중처리기에서 캐쉬 일관성 문제를 해결하기 위한 방법이다. 이제까지 기존 기법들은 디렉토리기 위해서 많은 메모리 요구와 긴 무효화 시간, 네트웍 통신량의 집중, 그리고 낮은 확장성 등의 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하면서 확장성을 가진 새로운 디렉토리 기반의 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안하였다. 이 기법에서는 새롭게 제안한 수 평형 이진 트리를 사용하였다. 수 평형 이진 트리는 디렉토리에 있는 노드 수에 따라모양이 일정하고, 최대 깊이가[log$_2$n]이며, 같은 노드 개수를 가진 이진 트리 중에서 가장 작은 단말 노드 수는 가지는 특성이 있다 이러한 특성은 캐쉬 디렉 토리의 메모리량, 무효화 시간 및 네트웍 통신량을 최소로 해 주고, 다중처리기의 높은 확정성을 보장해 준다.
본 논문은 가변형 공유 버퍼 ATM 스위치의 구조 및 VLSI 구현에 관한 연구이다. 본 논문에서 설계한 단일 칩 공유 버퍼 ATM 스위치는 4ns접근속도의 가변형 파이프라인 방식 공유 버퍼를 내장하고 기존의 공유 버퍼 ATM 스위치들이 가지는 메모리 사이클 시간 제한을 해결한다. 내장 버퍼의 가변성을 이용하여 유연한 스위칭 성능을 지원하고 버퍼 메모리 제어와 주소 큐 제어의 독립성을 이용하여 포트 사이즈의 가변성을 제공한다. 제안된 ATM 스위치는 스위치 사이즈와 버퍼 사이즈의 가변성을 이용하여 복잡한 회로의 재설계 없이 용량 및 성능을 재구성할 수 있다. 0.6um CMOS 기술의 설계된 칩은 동작 주파수 800MHz, 640Mbps/port, 4 ${\times}$ 4 Switch Size를 지원한다.
P2P(Peer to Peer)는 오늘날 가장 주목 받는 파일 공유 시스템으로 현재 네트워크 트래픽의 50% 가량을 점유하고 있을 정도로 많은 콘텐츠의 유통경로가 되고 있다. 이처럼 P2P는 가장 큰 콘텐츠 유통 경로로 활용되기도 하지만 콘텐츠의 가장 큰 불법 유통 경로로 활용되기도 하며 최근에 들어 음악산업뿐만 아니라 영상산업 전반으로 불법 유통을 야기시키고 있으나 현재 이를 방지하면서 P2P의 장점을 최대한 살릴 수 있는 DRM(Digital Right Management)이 적용된 P2P 모델이 제시되지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 DRM 기능들을 변형하여 기존에 P2P 모델에 적합한 형태로 적용함으로써 기존의 P2P 모델구조를 변형시키지 않고 P2P의 높은 확장성(Scalability)과 분산 처리 성능을 지원할 수 있는 콘텐츠 보호를 위한 DRM이 적용된 P2P 모델을 제안한다.
파일 시스템에서 하나의 쓰기 연산은 여러 데이터를 수정할 수 있지만, 이러한 파일 시스템의 변경들은 원자적으로 디스크에 써지지 않는다. 따라서 파일 시스템의 일관성을 위해 기존의 저널링 기법은 시스템 성능을 저하시키는 대신 충돌 일관성을 보장한다. 비휘발성 메모리를 저널 공간으로 사용하면 비휘발성 메모리의 낮은 지연 시간과 바이트 수준 접근성으로 성능 저하를 완화시킬 수 있다고 알려졌다. 그러나 비휘발성 메모리를 고려한 저널링 기법 중에서 확장성을 제공하는 것은 없다. 본 논문에서는 확장적 저널링을 위해 비휘발성 메모리상의 저널 공간을 여러 영역으로 분할하여 한 영역에 집중된 연산을 분산시킨다. 또한, 저널 영역별로 입출력 쓰레드를 두어 저장 장치에 데이터 쓰기 연산을 가속화한다. 제안된 기법을 JFS에 적용하여 고성능 저장장치를 탑재한 멀티코어 서버에서 이를 평가한다. 평가 결과는 제안된 기법이 기존의 NVM 기반 저널링 파일 시스템의 기법보다 성능이 우수함을 보여준다.
성능과 하드웨어 복잡도 사이에 높은 확장성과 유연성을 갖는 확장 가능형 ECC 구조를 제안한다. 구조적 확장성을 위해 유한체 연산을 32 비트 워드 단위로 병렬 처리하는 처리요소의 1차원 배열을 기반으로 모듈러 연산회로를 구현하였으며, 사용되는 처리요소의 개수를 1~8개 범위에서 결정하여 회로를 합성할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈과 몽고메리 역원 연산의 확장 가능형 알고리듬을 적용하였다. 180-nm CMOS 공정으로 확장 가능형 ECC 프로세서 (sECCP)를 구현한 결과, NPE=1인 경우에 100 kGE와 8.8 kbit의 RAM으로 구현되었고, NPE=8인 경우에는 203 kGE와 12.8 kbit의 RAM으로 구현되었다. sECCP가 100 MHz 클록으로 동작하는 경우, NPE=1인 경우와 NPE=8인 경우의 P256R 타원곡선 상의 점 스칼라 곱셈을 각각 초당 110회, 610회 연산할 수 있는 것으로 분석되었다.
클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
최근 인터넷과 웹은 널리 사용되는 미디어로 인식되고 있으나 상대적으로 빈약한 성능과 낮은 가용도를 제공한다. 클러스터 구조는 고가용도와 고성능 그리고 확장성을 요구하는 웹 서비스나 정보시스템 같은 응용 분야에서 저 비용으로 유용하게 사용 가능하다. 본 논문에서는 고가용도 및 확장성을 제공하는 클러스터링 웹 서버를 대상으로 부하 분배기의 구조를 제안하고 문서 접근 확률과 문서 크기 정보를 이용한 부하 분배 알고리즘을 개발하여 성능을 최대화할 수 있도록 하였다. 특히 제안된 알고리즘은 각 서버 노드가 동일한 운영체제로 구성되지 않아도 되고 처리 용량이 서로 달라도 되며 기존의 알고리즘에 비해 캐쉬 적중률을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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