XML 메시지 중계기에서의 주요 이슈들 중 하나는 XML 스트림에 대한 다중 연속 XPath질의를 효율적으로 처리하는 방안이다. 본 연구는 이 문제를 효과적으로 해결하기 위한 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템에서는 XPath 질의집합을 XP-table이라는 새로운 영역 기반 데이터 구조로 변환한다. XP-table은 대상 질의들의 공통적인 선택조건들을 공유하며, 실행시간 질의 수행 전에 구축된다. XML 스트림은 XP-table과의 효율적 매칭을 위해 스트림 릴레이션(SR)으로 실행시간에 변환된다. 제안된 시스템에서는 XML의 구조적 특성을 반영한 XP-table과 SR 간의 효과적인 매칭 전략이 제시된다. 또한, YFilter나 LazyDFA와 같은 기존 방법론과의 비교를 포함한 일련의 실험들을 통해, 제안 시스템이 질의 처리의 실행시간 부하를 줄임으로써 시간 효율성이 중요한 스트림 환경에서의 안정적 데이타 처리 능력을 보여준다.
최근 XML 문서 필터링에 기반한 출판-구독(publish-subscribe) 시스템이 많은 관심을 받고 있다. 전형적인 출판-구독 시스템에서, 구독자들은 XPath 언어로 명세된 프로파일로 자신들의 관심을 표현하고, 새로운 내용들은 사용자 프로파일에 대하여 매칭 여부를 판단하여 관심을 가지고 있는 사용자들에게만 배달된다. 구독자의 수와 그들의 프로파일이 증가할수록, 시스템의 확장성이 출판-구독 시스템의 중요한 성공 요소가 된다. 이 논문에서는 FiST 시스템을 확장한 세그먼트 기반의 XML 문서 필터링 시스템인 SFiST 시스템을 제안한다. SFiST 시스템은 XML 문서 필터링에서 중복된 처리를 없애기 위해서 가지형 패턴의 사용자 프로파일에서 세그먼트를 추출하여 해시 기반의 세그먼트 테이블에 저장하고 유지한다. 이 세그먼트는 사용자 프로파일을 터스 시퀀스 형태로 표현하는데 이용되고, 효율적인 필터링을 위한 컴팩트 시퀀스 인덱스에도 사용된다. 실험을 통하여 세그먼트 기반의 SFiST 시스템이 이전의 연구인 FiST 시스템보다 좋은 성능을 가지고 있음을 보였다.
최근 추천시스템과 데이터 분석 분야에서 고차원 형태의 텐서를 이용하는 연구가 증가하고 있다. 이는 고차원의 데이터인 텐서 분석을 통해 더 많은 잠재 요소와 잠재 패턴을 추출가능하기 때문이다. 그러나 고차원 형태인 텐서는 크기가 방대하고 계산이 복잡하기 때문에 텐서 분해를 통해 분석해야한다. 기존 텐서 도구들인 rTensor, pyTensor와 MATLAB은 단일 시스템에서 작동하기 때문에 방대한 양의 데이터를 처리하기 어렵다. 하둡을 이용한 텐서 분해 도구들도 있지만 처리 시간이 오래 걸린다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 기반의 빅데이터 시스템인 아파치 스파크를 기반으로 하는 텐서 분해 도구인 S-PARAFAC을 제안한다. S-PARAFAC은 텐서 분해 방법 중 PARAFAC 분해에 초점을 맞춰 아파치 스파크에 적합하게 변형하여 텐서 분해를 빠르게 분산 처리가능 하도록 하였다. 본 논문에서는 하둡을 기반의 텐서 분해 도구와 S-PARAFAC의 성능을 비교하여 약 4~25배 정도의 좋은 성능을 보였다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 논리볼륨 관리자를 위한 효율적이고 유연한 매핑기법을 설계하고 구현한다. 더불어 매핑 테이블 기반 매핑 방법에서 유연한 매핑을 돕기 위한 자유공간 관리기법을 설계하고 구현한다. 이 논문의 매핑기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 또한 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 매핑 관리자로서 의미가 있음을 보인다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. SAN을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록, 대부분의 SAN 운영체제들은 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 자유공간 관리자는 논리볼륨의 자유공간들에 대한 정보를 유지관리 하면서 디스크 할당요구에 적절히 디스크를 할당해주는 역할을 한다. 이때 얼마나 단편화를 최소화하면서 효과적으로 자유공간에 대한 정보를 관리하는가는 전체 볼륨관리자의 성능을 결정하는 중요한 요인이 된다. 이 논문에서는 유연한 매핑을 돕기 위해 자유공간 관리 기법을 설계하고 구현한다. 이 논문의 자유공간 관리기법은 논리블록에 대한 물리블록 할당 외에도 스냅샷과 재구성을 위한 공간할당 및 해제를 효과적으로 처리한다.
The Internet is a very successful modern technology and is considered to be one of the most important means of communication. Despite that success, fundamental architectural and business limitations exist in the Internet's design. Among these limitations, we focus on a specific issue, the lack of manageability, in this paper. Although it is generally understood that management is a significant and important part of network and service design, it has not been considered as an integral part in their design phase. We address this problem with our future Internet management architecture called highly manageable network and service architecture for new generation (HiMang), which is a novel architecture that aims at integrating management capabilities into network and service design. HiMang is highly manageable in the sense that it is autonomous, scalable, robust, and evolutionary while reducing the complexity of network management. Unlike any other management framework, HiMang provides management support for the revolutionary networks of the future while maintaining backward compatibility for existing networks.
The inter-domain routing scalability issue is a major challenge facing the Internet. Recent wide deployments of multihoming and traffic engineering urge for solutions to this issue. So far, tunnel-based proposals and compact routing schemes have been suggested. An implicit assumption in the routing community is that structured address labels are crucial for routing scalability. This paper first systematically examines the properties of identifiers and address labels and their functional differences. It develops a simple Internet routing model and shows that a binary relation T defined on the address label set A determines the cardinality of the compact label set L. Furthermore, it is shown that routing schemes based on flat address labels are not scalable. This implies that routing scalability and routing stability are inherently related and must be considered together when a routing scheme is evaluated. Furthermore, a metric is defined to measure the efficiency of the address label coding. Simulations show that given a 3000-autonomous system (AS) topology, the required length of address labels in compact routing schemes is only 9.12 bits while the required length is 10.64 bits for the Internet protocol (IP) upper bound case. Simulations also show that the ${\alpha}$ values of the compact routing and IP routing schemes are 0.80 and 0.95, respectively, for a 3000-AS topology. This indicates that a compact routing scheme with necessary routing stability is desirable. It is also seen that using provider allocated IP addresses in multihomed stub ASs does not significantly reduce the global routing size of an IP routing system.
IoT 시대를 맞아 모바일 기기의 급격한 성능 향상에 힘입어 폭발적으로 증가하는 멀티미디어 빅데이터의 빠른 처리가 요구되고 있다. 하지만, 이런 환경의 대격변 속에서도 이미지 검색 연구 분야에서는 정확도 향상에 주로 초점을 맞춘 나머지, 고해상도 멀티미디어 데이터 Query에 대한 빠른 처리 측면에서는 제대로 대응하지 못하고 있다. 이에 우리는 이미지 검색만을 분산화한 선행연구와 달리 MapReduce 기반 분산 이미지 특징점 추출 기법을 활용하여 정확도는 유지하면서 빠른 응답시간을 확보하며, BIRCH 인덱싱을 기반으로 메모리 확장성까지 해결한 새로운 분산 이미지 검색 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안하는 분산 이미지 검색 알고리즘의 정확도, 처리시간, 확장성에 대한 실험을 통해 뛰어난 성능을 확인한다.
본 논문에서는 최적의 성능을 갖는 병렬프로그램 개발을 위한 도구로 이식성, 확장성, 효율성을 고려한 성능가시화 프레임워크의 설계 및 구현을 제시한다. 본 프레임워크는 독립적으로 개발 가능한 인스트루멘테이션 층, 인터페이스 층 그리고 가시화 층으로 이루어진 계층구조를 갖도록 설계되었다. 인스트루멘테이션 층은 사건(event) 포획을 위한 라이브러리인 ECL(Event Capture Library)로 구성되며, 인터페이스 층은 인스트루멘테이션 층과 가시화 층 간에 문제중심의 인터페이스를 제공하기 위해 개발된 EDL/JPAL(Event Description Language/Jave Problem-oriented trace Access Library)로 구성되었다. 또한 가시화 층은 뷰와 필터의 추가, 수정 및 custom 뷰 그룹의 구성이 용이하도록 plug and play 스타일로 설계되었다. 이렇게 구현된 성능 가시화 프레임워크는 독립된 도구로서 뿐만 아니라 프로그래밍, 디버깅 그리고 성능분석이 통합된 병렬프로그램 개발환경의 핵심도구로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 Montgomery 알고리즘을 기반으로 시스톨릭 어레이 구조를 이용한 효율적인 Radix-4 모듈러 곱셈기 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘을 이용하여 모듈러 곱셈을 위한 반복의 수가 감소되었으며, 따라서 n-비트의 모듈러 곱셈을 수행하기 위하여 (3/2)n+2 클럭이 소요된다. 그러나 하드웨어의 이용도를 감안할 때 두 개의 곱셈에 대한 중첩(interleaving) 연산이 가능하며, 가장 빠른 시기에 새로운 곱셈을 시작한다면 하나의 모듈러 곱셈을 수행하기 위하여 평균 n/2 클럭이 필요하다. 제안된 구조는 시스톨릭 어레이 구조의 잇점으로 규칙성과 확장성을 갖기 때문에 효율적인 VLSI 구조로 설계하기가 용이하다. 기존의 다른 구조들과 비교하여 볼 때 제안된 구조는 상대적으로 적은 하드웨어들을 사용하여 높은 수행 속도를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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