드브르젼 그래프(dBG: de Bruijn graph)는 병렬 계산을 위한 구조나 인터커넥션 네트워크 설계에 사용되고 있다. dBG 지향 라우팅 알고리즘은 고장포용(fault tolerance) 라우팅과 최단 경로 라우팅에 포함되어 연구되고 있지만, 아직까지 dBG에서 고장 노드를 포함하지 않는 최단 경로(FFSP) 프로토콜에 대한 연구는 없는 실정이다. 네트워크는 계속하여 그 크기가 커지기 때문에 현실적으로 네트워크 장애는 피할 수 없는 일이 생기게 된다. 더욱이, 그러한 네트워크 장애에 대비하여 보통의 라우팅 알고리즘은 긴 지체 시간과 낮은 처리량 그리고 높은 트래픽을 발생시키게 된다. 본 논문은 양방향 드브르젼 그래프(BdBG)에 기반을 두고 네트워크 장애가 존재하는 상태에서의 두 가지 라우팅 알고리즘에 대하여 제안한다. 첫 번째는 알고리즘은 네트워크에 연결된 상태로 네트워크의 결함 노드가 존재할 경우에도 항상 최단거리 경로로 도달하게 하는 알고리즘이다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에 비해 최단 거리 경로를 찾아내는 성능을 높인 알고리즘이다. 두 알고리즘의 성능 평가 항목으로 경로 길이 측정과 이산 집합(Discrete Set: DS)의 크기를 정의하여 다른 알고리즘과 성능 평가를 비교하였으며, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘들은 dBG 기반을 둔 실제 네트워크를 위한 라우팅에 적합하다는 결론을 얻었다.
최근 빅데이터 분석은 기업과 전문가뿐만 아니라 개인이나 비전문가들도 큰 관심을 갖는 분야로 발전하였다. 그에 따라 현재 공개된 데이터 또는 직접 수집한 이터를 분석하여 마케팅, 사회적 문제 해결 등에 활용되고 있다. 국내에서도 다양한 기업들과 개인이 빅데이터 분석에 도전하고 있지만 빅데이터 공개의 제한과 수집의 어려움으로 분석 초기 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 공유를 방해하는 개인정보, 빅트래픽 등의 요소들에 대한 기존 연구와 사례들을 살펴보고 정책기반의 해결책이 아닌 시스템을 통해서 빅데이터 공유 제한 문제를 해결 할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 이용해 빅데이터를 공개 및 사용 할 때 발생하는 문제점들을 해소하고 공유와 분석 활성화를 도울 수 있는 방안에 대해 기술한다. 클라이언트-서버 모델은 SPARK를 활용해 빠른 분석과 사용자 요청을 처리하며 Server Agent와 Client Agent로 구분해 데이터 제공자가 데이터를 공개할 때 서버 측의 프로세스와 데이터 사용자가 데이터를 사용하기 위한 클라이언트 측의 프로세스로 구분하여 설명한다. 특히, 빅데이터 공유, 분산 빅데이터 처리, 빅트래픽 문제에 초점을 맞추어 클라이언트-서버 모델의 세부 모듈을 구성하고 각 모듈의 설계 방법에 대해 제시하고자 한다. 클라이언트-서버 모델을 통해서 빅데이터 공유문제를 해결하고 자유로운 공유 환경을 구성하여 안전하게 빅데이터를 공개하고 쉽게 빅데이터를 찾는 이상적인 공유 서비스를 제공할 수 있다.
차량 네트워킹 아키텍처의 주요 트렌드 중 하나는 차량 이더넷의 도입이다. 이더넷은 이미 차량 어플리케이션에서 이용되고 있으며 (예를 들어, 비디오 카메라와 같은 고속 데이터 전송 소스의 연결), IEEE에서 진행중인 표준화(IEEE802.3bw - 100BASE-T1, IEEE P802.3bp - 1000BASE-T1)로 인해 나중에 훨씬 광범위하게 채택될 것으로 예상된다. 이러한 어플리케이션은 단순히 지점 간 연결에 한정되지 않지만, 전체적인 전기/전자 아키텍처에 영향을 미칠 수 있다. 이더넷을 통해 IP 기반의 트래픽은 추가적인 구성요소(차량용 방화벽 또는 IDS)와 함께 현재까지 잘 확립된 IP 보안 프로토콜(예를 들어, IPSec, TLS)을 통해 보안을 구현할 수 있을 것으로 보고있다. 리소스 제한이 있는 디바이스 상에서 안전 및 실시간 어플리케이션의 경우에, 복잡하고 높은 성능이 요구되는 TLS 또는 IPsec을 사용하는 IP 기반 통신은 선호하는 기술은 아니다. 예를 들어, 이 어플리케이션은 IEEE와 같이 현재 표준화되어[13] 있는 Layer 2 기반 통신 프로토콜로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문은 보안에 대한 최신 통신 개념을 반영하고 향후 이더넷 스위치 기반 EE-아키텍처에 대한 구조적인 도전과 잠재적인 솔루션을 식별한다. 또한 차량 이더넷에 관한 지속적인 보안 관련 표준화 활동에 대한 개요와 통찰력을 제공한다. 또한, 예를 들어 IEEE 802.1AE MACsec 또는 802.1X 포트 기반 네트워크 액세스 제어와 같이 기존에 적용되지 않은 차량 이더넷 보안 메커니즘을 적용 가능성을 고려하고, 차량 어플리케이션에 대한 적합성을 평가한다.
병원 무선망에서 호 수락 방식과 보다 적은 범위 셀 환경에서 QoS를 보장하기 위해 통합된 페이징과 루프 정보 관리 캐시를 사용하는 Cellular IP 특성을 가진 Cellular-IP/PRC 네트워크를 제안한다. 제안한 호 수락 방식은, 이동 노드의 홈 기지국 용량이 충분하고, 인접 셀 이동 노드가 홈 기지국에서 호가 수락되었다고 가정할 경우 받을 간섭의 증가량을 고려해 통화 품질이 보장될 때, 홈 기지국은 새로운 호를 이동 노드의 송신 전력 예측에 기반을 둔 호 수락 방식이다. 병원 무선망 내의 페이징과 라우터를 관리하기 위해 사용되었던 PC(Paging Cache)와 RC(Routing Cache)를 하나의 PRC(Paging Router Cache)로 통합 관리하고, 모든 노드 내에 구성하여 운용토록 하고, 이동 노드의 핸드오프 및 로밍 상태를 효율적으로 관리 할 수 있도록 이동 노드에 핸드오프 상태 머신을 추가하며, 노드에서 관련 기능을 수행하도록 연구한다. 시스템 환경에서 통화량에 영향을 주는 인자를 분석하고 각 링크 통화권 및 불균형 정도를 예측하여, 하향링크에 의해 통화권이 제한되었는지를 판단하여 호를 수락 또는 차단하는 알고리즘 이용 총 송수신 전력을 기반으로 제안한 알고리즘을 응용해서 QoS에서 가장 밀접하고 중요한 호 차단 확률과 호 탈락 확률, GoS(Grade of Service), 셀 용량의 효율을 예측 처리하여 QoS 성능 개선을 나타낸다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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