SQL에 대한 수행속도를 결정하는 것은 옵티마이져가 작성한 데이터의 처리 경로이고 옵티마이져가 데이터의 처리경로를 작성하는데 가장 큰 영향을 주는 것은 사용자가 구성한 옵티마이져 요소들이다. 지금부터 데이터의 처리경로를 최적화할 수 있는 방법에 대하여 옵티마이져 요소과 관련하여 몇가지 설명하고자 한다.
무선 네트워크 기술의 발전과 이동성 지원에 대한 사용자의 요구가 증대됨에 따라 모바일 IPv6와 이를 확장한 NEMO (NEtwork Mobility) Basic Support 프로토콜이 등장하였다. 이동네트워크들이 중첩되어 구성될 경우 NBS (NEMO Basic Support) 프로토콜을 사용하는 네트워크에서는 패킷이 네트워크를 구성하는 이동라우터(MR, Mobile Router)의 홈에이전트(HA, Home Agent)를 모두 거치면서 중첩 터널링이 수행되는 핀볼라우팅 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 중첩된 이동네트워크에서 새로운 라우팅 헤더를 사용한 경로최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 새로운 IPv6 라우팅 헤더 DH (Destination-information Header)를 정의하고 이를 라우팅 헤더 타입 2를 대신하여 사용함으로써 중첩된 이동네트워크에서의 경로최적화를 구현한다. 이 기법은 기존 기법에 비하여 최적화된 경로로 통신하여 최소 32% 뛰어난 성능향상을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택되어진 교배와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건(이전 개체 중 최대값 $^*\;2$)에 만족한다면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택되어진다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
이동망지원프로토콜은 이동 라우터와 연결된 이동 노드들에게 망의 이동을 투명하게 함으로써, 위치 갱신 신호의 양을 감소시키지만, 최적화되지 않은 경로선택과 다중 헤더를 요하는 문제점이 있다. 본 논문은 중첩된 이동망내에서 망의 이동에 따른 핸드오프의 지역화와 경로 최적화 그리고 특히 핸드오프 신호비용을 감소시키기 위하여 확장된 HMIP 기법을 적용한 경로 최적화 (ROHMIP) 기법을 제시한다. ROHMIP기법에서 이동 망의 이동시 이동 라우터와 연결된 모든 이동망노드들(MNNs)을 대신하여 이동 라우터가 MAP에게 단지 자신의 바인딩 정보 갱신만을 통고한다. 따라서 이동망노드는 통신 노드에 위치갱신을 통보하지 않고 경로 최적화를 유지한다. 성능평가를 통하여 본 논문에서 제안된 기법이 전송지연, 핸드오프로 인한 지연과 신호의 양을 감소시킴을 보였다.
네트워크 단위의 이동성을 지원하는 network mobility (MEMO) 기술에서는 중첩된 네트워크 환경 (nested NEMO)에서 전달 지연 시간을 줄이는 경로를 최적화에 관현 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 대표적인 경로 최적화 방안으로는 확장 헤드를 이용하여 경로 정보를 모두 기록하는 RRH (Reverse Routing Header)와 최상위 MR에서 하부에 위치한 MR의 상태 정보를 관리하는 BHT (Bi-directional tunnel between Home agent and Top level mobile route)이 제안되어 있다. 하지만 기존의 방안들은 중첩 깊이가 증가할수록 패킷 전달을 위한 오버헤드가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 중첩된 이동 네트워크 환경에서 지역적 정보를 이용한 경로 최적화 방안 (RIRO; Regional Information-based Route Optimization)을 제안하고자 한다. RIRO 방안에서는 모든 MR들은 자신의 하부에 위치한 MR들의 위치 정보를 관리하고 라우팅 헤더를 이용하여 패킷 전달 경로를 최적화하는 방안으로 중첩된 환경에서도 패킷이 전달을 위한 오버헤더가 증가하지 않는 장점이 있다.
본 논문은 레이더와 같은 지상의 다수위협이 존재하는 상황에서 무인항공기의 비행경로 최적화에 관한 것이다. 레이더에 의한 피탐성, 즉 비행체에 의해 반사되는 레이더 신호강도를 최소화하면서 목적지까지의 비행시간을 최소화하는 관점에서 성능지수를 제안하였다. 1차의 시간지연 시스템으로 가정된 비행체의 경사각을 제어입력으로 고려하였으며, Sequential Quadratic Programming기법에 기반한 입력 파라미터 최적화 기법을 사용하여 궤적최적화를 수행하였다. 제안된 무인 항공기 경로계획 기법은 Voronoi 선도기법과 비교하였을 때, 생존성을 증대시키면서도 항공기의 역학적 특성을 고려한 비행경로를 제공한다.
ATM 네트워크에서 다양한 트래픽을 특성과 QoS 요구사항을 갖는 멀티미디어 서비스의 종단간 품질을 만족시키면서 망 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 가상경로(virtual path : VP) 의 적절한 배치 및 대역 할당을 통한 논리적 망의 구성, 호 접속 시의 종적 경로 설정, 그리고 그와 연계된 효율적인 동적 대역 관리가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 새로운 호가 시도될 때 논리적 망의 설계에서 설정된 가상경로의 대역으로 호의 품질 요구사항을 만족 시킬수 없거나 또는 미리 설정해 놓은 가상경로연결(VP Connection) 이 존재하지 않을 경우에 물리적 링크의 잔여용량을 기반으로 적절한 가상경로를 선택하여 용량을 재조정하기 위한 최적 관리 모델로서 MHR (Minimum Hop Route), MCR(Maximum Capacity Route), 그리고 MRCR (MaxMin Residual Capacity Route)방식을 제안하고 이에 대한 최적화 정식을 제안하였다. 제안된 각 최적화 모델에 대한 해를 노드의 수가 m인 네트워크에서 O(m2)의 복잡도로 구할 수 있는 알고리즘을 제시하고 시뮬레이션을 통해 제안된 최적화 모델이 망의 성능에 미치는 영향을 평균 호 차단률 평균 이용 링크의 수 , 그리고 노드 쌍간의 호 차단률의 분산등에 의해 망 운용의 효율성과 공평성등을 비교분석하였다.
인터넷 관련 국제 표준화 기구인 Internet Engineering Task Force(IETF)에서는 이동 환경에서의 인터넷 사용을 위한 Mobile Ipv6 프로토콜을 제안하였으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 경로 최적화를 기본 원칙으로 하는 Mobile IPv6은 최적화된 경로를 따라 이동노드로 패킷의 전달을 가능하게 하지만 이를 위해서 이동 노드들은 이동시마다 자신의 위치를 HA(Home Agent)나 CN(Correspondent Node)에게 알려야 한다. 만일 빈번하게 이동하는 노드는 그 만큼 자주 위치갱신 및 등록 작업을 수행하여야 한다. 이를 보완하기 위하여 계층적 기법들이 제안되었다. 즉, 계층적 기법들은 중간 이동성 에이전트를 두어 매크로 이동성과 마이크로 이동성을 분리하여 지역성을 이용한다. 그리나 이런 계층적 기법들은 패킷 전송에 있어서 경로 최적화를 보장하지 못한다. 따라서 CN에서 이동 노드를 향하는 모든 패킷들은 반드시 중간 이동성 에이전트를 통과하여야 한다. 이는 중간 이동성 에이전트의 패킷집중과 불필요한 패킷 지연을 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 이 중간 이동성 에이전트의 패킷 집중을 완화시키고, 패킷의 지연을 줄이기 위한 기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 계층 기법에 프로파일의 개념을 도입한다. 프로파일은 각 서브넷에서의 이동노드의 상주시간에 대한 기록을 보유하고 있으며 이 프로파일을 이용하여 중간 이동성 에이전트가 패킷 전송을 위해 기존의 패킷 전송 경로와 최적화된 경로중에서 이동노드에 적절한 위치정보를 CN들에게 알린다. 이렇게 함으로서 제안 기법은 최적화된 경로로 패킷을 전송할 수 있으므로 중간 이동성 에이전트로의 패킷 집중을 완화시키고, 이에 따르는 불필요한 패킷 지연을 완화시킬 수 있다.
동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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