군은 4차 산업혁명으로 AI, 클라우드 컴퓨팅, 드론봇 운용 등 혁신적인 변화를 추진하고 있다. 이러한 변화는 하급 제대의 모든 전투원에 이르기까지 IoT 기반의 네트워킹이 발생함으로써 정보교환 요구량이 급격히 증가할 것으로 예상된다. 따라서 지상망, 정지위성 및 저궤도 소형통신 위성 등 다양한 기반체계를 통해 효율적인 정보유통을 보장해야 하며, 이를 통해 유통되는 정보교환요구량을 적절히 분산시켜야 할 필요성이 제기된다. 본 연구에서는 정보유통 시 QoS (Quality of Service)와 밀접히 관련된 DSCP에 11개 우선순위를 재정의하고, 군집 분석을 통해 식별된 국방 "정보교환요구목록"의 군집 그룹과 1:1로 매핑하는 연구를 수행하였다. 연구의 목적은, 중요한 정보교환요구 목록들이 우선순위를 갖고 라우팅이 되도록 QoS 정책을 재수립함으로써, 제한된 대역폭을 갖는 다계층 통합망(지상망, 정지위성망, 저궤도 소형통신위성망) 내에서 효율적인 정보유통을 보장하기 위한 것이다. 본 논문에서는 군집 분석을 통해 분류된 정보교환요구목록이 DSCP에 얼마나 잘 할당되었는가를 M&S를 통해 평가하였으며, 제안하는 DSCP 재분류를 통해, 대역폭이 제한된 네트워크 환경에서 보다 효율적으로 정보가 유통되는 것을 확인하였다.
데이터센터 네트워크에서의 병목현상 문제를 해결하기 위해 경로의 다양성을 제공하는 네트워크 구조들이 제안되고 있다. 이렇게 제공되는 다중 경로들을 활용함에 있어 TCP의 성능에 미치는 영향을 고려해야 하는데 이는 같은 플로우 내의 패킷들이 다중 경로를 통해 전송될 경우 패킷 순서 바뀜으로 인해 TCP성능이 저하될 수 있기 때문이다. 지금까지 제안된 대부분의 방식들은 패킷의 순서 바뀜을 막기 위해 사용가능한 경로들 중 하나를 선택하여 플로우를 할당함으로써 부하를 분산한다. 본 연구에서는 경로의 다양성을 제공하는 대표적인 토포로지인 Fat-Tree에서 패킷 단위의 분산방식으로 다중 경로를 이용할 때 패킷 순서 바뀜이 TCP성능에 큰 영향을 미칠 만큼 심하지 않음을 주장한다. 다양한 패턴의 트래픽을 이용한 모의실험 결과는 Fat-Tree와 같은 토포로지에서 큰 비용을 들이지 않고 TCP의 성능문제를 해결할 가능성을 암시한다.
본 논문에서는 WDM(wavelength division multiplexing) 수동 성형망(passive star network) 환경에서 TDM(time d division multiplexing) 방법을 기반으로 한 타임슬롯 스케률링시의 최적파장수와 파장조정시간{tuning time)과의 관계에 대해 분석한다. 여기서는 각 노드들이 한 개 씩의 파장조정 송신기(tunable transmitter)와 파장고정 수신기(fixed receiver)를 갖추고 있고, 전송 트래픽은 비균등(nonuniform)이며, 각 노드들은 자신을 제외한 나머지 모든 노드들로 패킷을 전솜함을 가정한다. 기존의 스케률링 방법[7, 8, etc.]에서는 주어진 파장수를 전부 이용하였으나, 본 논문에 서는 부하균형(load balancing)을 포함한 순서 스케줄링(list scheduing) 사용시 프레임 길이를 최소로 하는 '최적 파 장수'가 이용 가능한 파장수 이하의 범위에서 존재함을 실험을 통해 보이고, 파장조정시간과의 관계를 분석한다. 또한 각 노드의 송신기(transmitter)와 수신기(receiver) 수의 증가에 의한 프레임 길이 단축 가능성에 대해 분석한다.
인터넷에서 트래픽의 폭발적인 증가로 인하여 데이터 흐름에 대한 서비스품질(QoS) 보장과 트래픽 엔지니어링 문제가 매우 중요하게 되었다 MPLS는 출발지와 목적지 사이에 다중의 경로를 사용하는 데 자유롭기 때문에 기존의 IP 라우팅보다 이러한 문제를 해결하는데 장점을 갖고 있다 특히 제한기반 최소 거리(CSPF) 알고리즘과 MPLS의 explicit 결로는 위의 문제를 해결하도록 해주었다. 그러나, CSPF 알고리즘은 QoS 제한 이내의 최소 거리 경로를 찾기 때문에 QoS가 만족되는 다른 경로를 찾을 수 없으며, 트래픽이 몰리는 정체가 발생하였을 경우 최선형(best-effort) 트래픽 데이터는 잃게 된다. 본 논문에서는 MPLS 망에서 트래픽을 분산시키는 라우팅을 통해 네트워크 자원을 최적으로 사용하는 방안을 제시한다
유비쿼터스 분야에서는 다양한 형태의 P2P 시스템을 분산환경을 위하여 연구하고 있다. 분산해쉬테이블(DHT)기반의 P2P 시스템은 부하조절을 통한 효율적 기법으로 제시되고 있는 반면 이동성과 근거리 기반의 자원 활용을 보장하지는 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위하여 이동상황에서의 근거리 기반 P2P 시스템 (MLH-Net)을 제안한다. 이는 이동성에 기반하여 두 개의 계층으로 이루어져 있다. 상위 계층의 경우 super node를 통한 전체적인 관리를 담당하며, 하위 계층의 경우 일반 노드의 망으로 구성되어 있다. 제시하는 방법을 종래의 JXTA 및 Chord 와 비교 실험 한 결과 node의 발견 시 메시지 이동 hop은 JXTA 대비 13% 및 Chord 대비 69% 감소되었으며, 네트워크 거리의 경우도 각각 17% 및 83% 감소되는 효과를 확인 하였다.
본 논문에서는 GIS 관련 연산을 실시간에 효율적으로 처리하기 위한 분산공유메모리 기반 병렬처리 시스템을 제안한다. 본 논문의 분산공유메모리 시스템은 메시지전달 방식의 분산메모리 MIMD 컴퓨터 상에 소프트웨어 기반 분산공유메모리 모듈을 탑재함으로써 구현되었다. 또한 GIS 연산의 기본이 되는 공간 객체를 공유의 기본 단위로 설정하고, GIS 데이타의 특성을 반영하여 읽기전용 공유데이타 타입을 추가하였으며, 네트워크 오버헤드를 줄이기 위하여 복수의 객체를 한번에 읽어오는 bulk access가 가능하도록 하였다. 본 시스템에서는 GIS 데이타의 효율적인 분배를 위하여 부하균등화 기법으로 guided self scheduling을 사용하였다. 실험결과 본 시스템은 네트워크 캐쉬의 효율적인 활용을 통하여 소프트웨어 기반 분산메모리 시스템의 오버헤드에도 불구하고 MPI 기반 메시지전달 방식에 비하여 향상된 성능을 얻을 수 있었다.Abstract In this paper, we propose a distributed shared memory(DSM) based parallel processing system to process GIS related computations efficiently in real time. The system is based on a software DSM module implemented on top of a distributed MIMD computer. In the DSM system, spatial object, which is a fundamental structure to represent GIS data, is used as a basic unit for sharing, and a read-only shared data type is added to reflect the characteristics of GIS data. In addition, a bulk access to multiple shared data is made possible to reduce the network overhead. A guided self scheduling method is devised for efficient load balancing in distributing GIS data to parallel processors. The experimental results show that the DSM system performs better than an MPI based message-passing system through the efficient utilization of network cache in spite of the system's software overhead.
MPLS(Multiprotocol Label Switching) 망에서 LSP(Lable Switched Path)의 수와 레이블 수를 줄이는 것은 망의 자원 관리 측면에서 매우 중요하며, MTP(Multipoint-to-Point) LSP는 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 트래픽 엔지니어링을 고려할 때, MTP LSP는 트래픽 부하의 균형을 통한 망의 가용성과 링크 사용율을 높이는 경로를 선택하여야 한다. 또한 링크 단절시의 재 경로 설정이 요구되므로 빠른 경로 결정 방법이 요구된다. 본 논문은 Diffserv를 지원하는 MPLS 망에서, Diffserv의 PHB(Per Hop Behavior)와 다중경로 MTP LSP간의 매핑을 통한 트래픽 엔지니어링을 제안한다. 제안하는 트래픽 엔지니어링은 서비스 특성에 따라 계층적인 MTP LSP의 다중 경로를 결정한다. Monte-Carlo 방법을 사용한 빠른 트래픽 부하 균형 해를 구함으로써, 망 형태 정보가 빈번히 변하는 대규모 망에서 신속한 재 경로 결정을 할 수 있다. 제안하는 MTP LSP의 경로 결정 방법은 알고리즘의 수행 정도에 따라 최적의 경로 결정에 접근한다. 경로 결정의 시간 복잡도는 O(Cn²logn)으로 기존의 다중 경로 결정 방법과 동일한 시간 복잡도를 가지며, 선형 프로그래밍 접근보다 빠른 수행 시간을 갖는다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 망의 형태정보와 요구하는 트래픽 부하 균형에 따라 효과적으로 제어될 수 있음을 보이며, 또한 제안하는 트래픽 엔지니어링의 호 차단율과 대역폭 차단율을 비교함으로써 망의 가용성이 기존의 다중경로 설정보다 높음을 보인다.
IEEE 1588은 측정 및 제어 시스템에서 사용되는 네트워크의 정확한 시각 동기 표준(PTP, Precision Time Protocol)이다. Best Master Clock (BMC) 알고리즘은 PTP에서 최적의 마스터-슬레이브 계층을 선택하기 위해 사용한다. 슬레이브가 마스터와의 링크 장애 또는 현재의 시각 동기 에러가 발생하였을 때, BMC는 자동으로 다른 마스터 신호를 수신할 수 있도록 한다. 이때의 슬레이브 클럭은 마스터 신호의 장애 보상 시간 값에 따라 달라진다. 그러나 BMC 알고리즘에서는 마스터 클럭의 장애 발생에 따른 빠른 고장 복구 방안은 전혀 고려하지 않았다. 이에 본 논문에서는 네트워크 본딩 (Bonding) 기술을 적용하여 마스터 클럭의 장애에 따른 빠른 복구 방안을 제시하였다. 본 연구는 리눅스 시스템의 PTP livery 데몬(Ptpd)과 IEEE 1588의 특정 프로파일을 사용하였으며, 본딩 모드를 통해서 제어하도록 하였다. 네트워크 본딩 기술은 둘 이상의 네트워크 인터페이스 신호를 하나의 네트워크 인터페이스에 전송하기 위해 신호를 결합하는 과정에 대한 것으로, 네트워크의 이중화와 성능 향상을 제공한다. 본딩 기술은 만약 하나의 링크에서 장애가 발생하면, 본딩되어 있는 다른 링크를 통해서 즉각적으로 신호 전달이 가능하기에 네트워크의 이중화 또는 부하 분산 등에 사용한다. IEEE 1588만 적용한 것과 대비하여 IEEE 1588 기술과 네트워크 본딩 기술을 결합한 네트워크 복구 기술의 뛰어난 성능을 본 논문을 통하여 증명하였다.
무선 센서 네트워크는 재사용이 불가능한 배터리와 제한된 처리능력, 저장 공간을 갖는 다량의 소형 노드로 이루어진다. 이 네트워크에서 노드들은 광범위한 영역에 배치되게 되며 이 노드들은 또한 무선 링크를 통해 노드들 사이에 단거리 통신을 수행한다. 네트워크의 에너지 효율을 위해 동적 클러스터링 기법이 네트워크 수명, 확장, 부하 분산에 효과적인 수단이다. 이 기법은 다수의 노드에 의해 수집되는 데이터가 클러스터 헤드 노드에 의해 집성되어 재전송되는 특징이 있어 해당 노드가 공격자에 노출될 경우 네트워크의 안전을 보장할 수 없게 된다. 그러므로 이러한 클러스터링 기법의 안전한 통신을 위해 노드들 사이에 전송되는 메시지의 암호화와 클러스터 헤드 노드의 보안 유지가 중요하다. 특히, 에너지 효율을 목적으로 설계된 클러스터 기반 프로토콜에서 충분한 데이터 안정성을 보장하기 위해서는 클러스터 구조에 적합한 키 관리 및 인증 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계층 클러스터 구조를 갖는 센서 네트워크에 적합한 키 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다항식 키 풀 기반 기법에 기초하며 키 인증 절차를 통해 안정된 네트워크를 유지한다.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 주어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이며, 이는 단일홉 모드와 다중홉 모드로 분류된다. 단일홉 모드는 클러스터 내의 모든 센서 노드들이 CH(Cluster Head)와 단일홉 통신을 하는 것을 말하며, 반면 다중홉 모드는 중간 노드들의 중계를 통하여 센서 노드와 CH가 통신하는 방식을 말한다. 기존의 다중홉 클러스터링 방식에서 성능 상 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 클러스터 크기이며, 노드의 분포가 균일하다고 가정하였다. 그러나 실제 네트워크에서의 노드 분포는 균일하지 않을 수 있으므로 이러한 환경에서의 최적의 클러스터 크기 계산은 아주 어렵다. 본 논문에서는 싱크 주변의 CH에 대한 트래픽 부하를 줄이기 위하여 싱크로부터의 거리를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시키는 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 제안된 동적크기 클러스터링 방식이 기존의 고정크기 클러스터링 보다 더 나은 성능을 가짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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