본 논문에서는 객체 지향 분산 가상 컴퓨팅 환경인 DOVE에 대하여 기술한다. DOVE는 독립적인 분산 객체들이 메소드 호출을 통하여 서로 상호 작용하는 분산 객체 모델을 기반으로 설계되었으며, 다수의 이기종 머신들로 구성된 분산 환경을 하나의 논리적인 단일 가상 컴퓨터로 사용자에게 제공함으로써 원격지에 있는 분산 객체들이 하나의 가상 컴퓨터에 존재하는 것처럼 사용할 수 있도록 한다. 또한, 병렬성, 이기종 환경, 객체 그룹, 단일한 네임 서비스, 그리고 오류 허용 등의 지원을 통하여 병렬 프로그램 개발을 위한 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 병렬성은 다양한 메소드 호출, 객체 그룹을 통한 다중 메소드 호출, 다중 쓰레드 구조 그리고 여러 동기화 구조를 사용함으로써 효과적으로 지원되며, 자동화된 데이타 변환 코드 생성, IDL 컴파일러를 통한 stub와 skeleton 객체 생성 그리고 객체 관리자를 통한 객체 라이프 관리와 네임 서비스를 통하여 이기종 간 호환성 문제를 해결하였으며 투명성 있고 사용이 용이한 프로그래밍 환경을 제공한다. 자치성 있는 분산 객체와 다중 레이어 구조 그리고 분산화된 네임 서비스와 객체 관리 구조를 사용함으로써 확장성과 보수성이 향상되었으며, 비동기방식의 사건 및 예외 처리 통한 오류 탐지 및 확인 기능을 제공한다.
센서 네트워크와 같이 각 프로세스의 관심사에 따라 여러 개의 멀티캐스트 그룹들로 나누어질 수 있는 시스템에서 모든 프로세스들이 하나의 대규모 그룹에서 발생하는 모든 이벤트에 관심이 있다고 전제하는 경우, 각각의 프로세스에 대해 매우 높은 그룹 통신 프로토콜의 오버헤드를 발생시킬 수 있다. 특히, 센서 혹은 P2P 네트워크에서 그룹 통신의 멀티캐스트를 위해 가쉽 기반의 통신을 사용할 때, 메시지 전달 순서 보장과 중복 그룹에 대한 지원이 매우 필요한 속성인데, 이와 관련된 요구조건들을 만족하는 가쉽 통신 프로토콜 개발에 대한 연구가 거의 없다. 따라서, 본 논문에서는 지역 뷰와 서브그룹의 대표자에 기반하고 중복 그룹의 특성을 최대한 활용한 매우 확장적인 새로운 가쉽 기반 인과적 메시지 순서 보장 멀티캐스트 프로토콜을 제안한다. 본 논문의 프로토콜은 중복된 그룹 간의 메시지에 대한 상호 의존적 속성을 대표자들도 포함된 해당 그룹 내의 모든 멤버들에 의해 보장한다. 그리하여, 지역 뷰에만 의존하여 완전히 분산화된 방법으로 메시지 전달의 속성을 보장하는 확률적인 프로토콜보다 매우 엄격하고, 대표자 그룹의 계층적 멤버리스트로써 원자적 속성을 보장하는 가쉽 기반의 프로토콜과 비교하면 매우 확장적이다. 또한, 그룹의 멤버리스트를 포함한 모든 메시지는 가쉽 기반 통신을 사용함으로써 멀티캐스트 본래의 확장성을 향상시킬 수 있는 하이브리드한 방법이다.
최근 인터넷 사용자의 기하급수적 증가에 따라 저렴한 가격의 고성능 대용량 클러스터 웹 서버 시스템에 관심이 증대되고 있다. 클러스터 웹 서버 시스템은 저렴한 비용. 높은 확장성과 가용성 등의 장점과 더불어 대규모 사용자에 대한 성능의 극대화를 목적으로 연구 개발되고 있으며, 최근에는 성능 향상을 위한 내용 기반의 부하 분산 기법에 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 웹 서버 상에서 사용자의 접근 빈도와 파일의 크기를 고려하여 각 서버 노드에 부하를 균등하게 할당하는 새로운 내용 기반의 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 각 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 그 빈도와 전송된 파일의 크기를 고려한 누적 히스토그램을 생성한다. 사용자 요청은 (해시 값-서버 노드) 매핑에 의한 히스토그램 변환 과정을 통하여 각 서버 노드에 균등하게 할당된다. 제안된 기법은 누적 히스토그램을 주기적으로 갱신함으로써 동적으로 클러스터 웹 서버 시스템의 부하를 고르게 분산시킬 수 있으며, 또한 서버 노드의 캐시를 활용함으로써 전체 클러스터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안된 기법은 전통적인 라운드 로빈 방법보다는 월등히 우수함을 보이고, 기존의 내용 기반 WARD 방법보다는 약 $10\%$ 정도의 우수한 성능을 나타낸다.
그룹 통신을 기반으로 하는 이동 애드혹 네트워크(mobile ad hoc network (MANET)) 응용들에서는 안전한 멀티캐스트 데이터의 전송을 위하여 그룹 키를 이용한 데이터의 암호화를 주로 사용한다. 그러나 동적인 그룹 멤버쉽으로 인하여 각 그룹 멤버가 가입 또는 탈퇴할 때마다 그룹 키를 갱신하기 위한 키 분배 방식이 요구된다. 유선 망에서 사용되는 그룹 키 분배 방식은 크게 naive 방식과 트리 기반 방식으로 나눌 수 있다. Naive 방식은 유니캐스트를 기반으로 동작하므로 대규모 그룹 통신에는 적합하지 않다. 반면 트리 기반 방식은 그룹 크기에 대한 확장성을 가지나 그룹 키 분배를 위한 신뢰성 있는 멀티캐스트 기법을 필요로 한다. 신뢰성 있는 멀티캐스트 기법은 이동 노드로부터 많은 자원을 요구하기 때문에, 트 리 기반 방식은 소규모 MANET 환경에는 적합하지 않다고 할 수 있다. 본 논문에서는 소규모 그룹 환경에서 naive 방식을 기반으로 하는 새로운 그룹 키 분배 프로토콜인 PROMPT(PROxy-based key Management ProTocol)를 제안하였다. PROMPT는 무선 채널의 특성을 이용한 소스 노드로부터의 first-hop grouping과 프락시(proxy) 노드로부터의 last-hop grouping을 통하여 일반 naive 방식의 메시지 오버헤드를 줄였다.
특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.
본 논문은 건설사업 프로세스를 모델링하고 자동화시키기 위해 개발된 핵심 기술을 제시한다. 비즈니스 프로세스 리엔지니어링 (Business Process Reengineering: BPR)과 비즈니스 프로세스 자동화 (Business Process Automation: BPA)는 건설사업관리에서 중요한 요소기술로 인식되어 왔다. 그러나 기존은 BPR 기법은 어떤 프로젝트를 조달하는 데 있어서 수천 개의 비즈니스 프로세스를 식별(identify), 문서화(document), 구현(implement), 실행(execute), 그리고 유지관리(maintain)하기위해 많은 노력이 필요하다. 그에 더해서 기존의 전사적 자원관리 시스템 (Enterprise Resource Planning: ERP)에 사용되어온 BPA 기술은 건설사업 프로세스 관리를 위한 효율적인 확장성 (혹은 범위성)을 제공하는 데 적합하지 않다. 워크플로와 객체기술(object technology)이 응용은 건설업계에 확장성이 있는 기업용 응용프로그램을 구축하는데 매우 효율적일 것이다. 본 논문은 건설사업 프로세스 자동화를 위한 기술들 및 방법론을 다음의 내용을 포함하여 제시한다. 1) 자동화된 건설관리 단위업무들이 캡슐화된 소프트웨어 부품으로 개발되는 방법. 2) 프로세스 모델링이 자동화된 건설관리 단위업무들을 마우스로 드래그-앤-드롭 (Dragging-and-Dropping)만하면 되도록 모델링 절차가 용이하게 된 방법. 3) 사업 요청들(business requests)을 발의하고 이러한 요철등에 상응하는프로세스 인스턴스(process instances: 프로세스 수행단계에서 실행된 프로세스)를 생성하는 방법, 그리고 4) 비즈니스 프로세스 인스턴스가 실시간 시뮬레이션 엔진(real-time simulation engine)을 기반으로 하는 워크플로 기술을 사용하여 실행되는 방법. 본 논문은 의도적으로 단순화한 건설장비 예약 및 취소 프로세스를 사례로 사용하여 어떻게 건설 사업 프로세스 자동화가 달성되었는지를 제시한다.
센서 네트워크의 특성상 설치 후, 사람이 직접 초소형의 센서 노드들을 일일이 관리할 수 없기 때문에, 센서 노드를 직접 설치하기 이전에 시뮬레이션을 통해 각 센서노드들의 네트워크 환경을 미리 확인하고 점검하는 작업은 매우 중요하다 센서네트워크 통신 프로토콜이나 어플리케이션은 데이터의 송수신 타이밍이 매우 중요하다. 하드웨어의 동작타이밍을 정확히 모델링 하여 시간에 데이터를 처리 송수신하는 사이클이 정확한 시뮬레이션이 요구된다. 이를 위해 잘 알려진 방법은 명령어 수준의 시뮬레이션 방법이다. 본 연구에서는 Telos형 센서노드를 위한 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터인 TeloSIM을 구현했다. Telos는 중앙처리장치인 MSP430과 라디오모듈인 CC2420를 사용하며 최근 가장 많이 쓰이고 있는 센서노드이다. MSP430은 센서노드에서 사용되고 있는 중앙처리장치 가운데 가장 적은 에너지를 소모하며, CC2420은 Zigbee를 지원하기 때문이다. 하지만 현재까지 개발된 명령어 수준의 센서네트워크 시뮬레이터는 대부분 Atmega128을 지원하는 시뮬레이터이거나 CC2420을 지원하지 못하는 시뮬레이터들이다. 따라서 본 논문에서는 소개하는 TeloSIM은 Telos를 이용하여 센서네트워크를 연구하는 개발자에게 도움을 줄 수 있다. TeloSIM은 명령어 수준의 시뮬레이터로 사이클이 정확한 장점을 갖고 있고 하드웨어를 정확히 모델링 하여 운영체제나 특정 기능 구현에 상관없이 하드웨어를 직접 이용하는 것과 동일하게 사용할 수 있으며, 다수의 센서노드를 동시에 시뮬레이션 할 수 있다. 그리고 GUI 도구를 제공하여 사용자가 시뮬레이션 결과를 쉽게 볼 수 있도록 하였다.
VLSI 기술과 네트워크 기술의 비약적인 발달로 인해 자원의 공유를 위한 분산 컴퓨팅 환경의 구축이 보편화되어 가고 있다. 그러나, 네트워크에 연결된 수많은 컴퓨터들의 사용 추이를 살펴볼 때, 사용자의 유형과 시간대에 따라 그러한 컴퓨터들이 유휴 상태에 놓여 있는 경우가 적지 않다는 사실을 알 수 있다. 유휴 상태의 컴퓨터 자원을 최대한 활용할 수 있다면, 결과적으로 막대한 예산의 재투자 없이도 강력한 총체적 컴퓨팅 파워를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 기존의 분산 컴퓨팅 환경을 토대로 워크스테이션 풀(pool)을 구축함으로써, 유휴 상태의 컴퓨터들을 최대한 활용할 수 있도록 하기 위해 개발한 Java Distributed Batch-processing System (JDBS)에 대해 기술한다. JDBS 시스템은 CPU-intensive한 독립된 작업들을 배치 형태로 처리하는 분산 배치 처리 시스템으로서, 자바로 구현되었기 때문에 풀에 참여할 수 있는 기종이 다양할 뿐만 아니라 JDBS와 유사한 기존의 시스템들에 비해 시스템의 구축이 훨씬 용이하다. 그 밖에도 복수 클러스터 구조와 지능형 전략을 사용함으로써 규모 확장성과 안정성을 향상시켰으며, 풀로의 가입과 탈퇴, 작업의 제출, 제출된 작업의 모니터링을 쉽게 할 수 있도록 하기 위해 그래픽 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터(Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 고려되어야 하는 것은 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성(Cooperative Caching), Hot Spot에 대한 처리 등이다. 본 연구자들은 기존 연구에서 시스템적인 확장성과 단순한 구조를 가지는 CD-A라는 구조를 제안하였으나 캐시간 협동성이 없다는 단점을 가진다. 이의 개선된 구조로 해쉬를 이용하여 사용자의 요청을 처리하는(캐시간 협동성을 가지는) 구조를 생각해 볼 수 있으나 이 역시 Hot Spot(과부하) 을 처리할 수 없다는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성, Hot Spot(과부하)을 처리할 수 있는 공유 캐시 디렉토리 기반의 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 제안한다. 제안된 방법은 하나의 캐시 디렉토리를 공유하는 방법으로 기존 구조의 장점과 캐시간 협동성 및 Hot Spot(과부하)을 처리할 수 있다는 장점을 가진다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 Hot Spot(과부하) 상황에서 제안된 방법이 높은 성능 향상을 가짐을 확인하였다.
근래에 들어 풍부한 지식베이스를 구축하기 위한 대용량 RDFS 추론에 대한 관심이 높아지면서 기존의 단일 머신으로는 대용량 데이터의 추론 성능을 향상시키기에 한계가 있다. 그래서 분산 환경에서 의 RDFS 추론 엔진 개발이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 분산 환경 엔진은 실시간 처리가 불가능 하며 구현이 어렵고 반복 작업에 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 병렬 그래프 구조 를 사용한 인-메모리 분산 추론 엔진 구축 방법을 제안한다. 트리플 형태의 온톨로지는 기본적으로 그래프 구조를 가지고 있으므로 그래프 구조 기반의 추론 엔진을 설계하는 것이 직관적이다. 또한 그래프 구조를 활용하는 오퍼레이터를 활용하여 RDFS 추론 규칙을 구현함으로써 기존의 데이터 관점과 달리 그래프 구조의 관점에서 설계할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추론 엔진을 평가하기 위해 LUBM1000(1억 3천 3백만 트리플, 17.9GB), LUBM3000(4억 1천 3백만 트리플, 54.3GB)에 대해 추론 속도를 실험을 하였으며 실 험결과, 비-인메모리 분산 추론 엔진보다 약 10배 정도 빠른 추론 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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