본 논문에서는 인터넷 네트워크 구조 및 트래픽 특성을 고려하여 수정 계층적 네트워크 모델을 설계하고, 이를 기반으로 확장성, 데이타 손실율, 전송지연특성 그리고 자원효율성 등을 향상시킨 EDCBT(Enhanced Dispersed Core-Based Tree) 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제시한다. EDCBT는 양방향성 분산공유트리방식으로, 기존의 방식들과는 달리 도메인 내부의 트리관리와 도메인간 트리관리 모두를 통합처리할 수 있는 구조로 설계되어 있다. 도메인 내부에서는 코어 라우터를 중심으로 CBT 형태의 멀티캐스트 트리를 구성하고, 이렇게 형성된 각 도메인간의 트리구성은 경계라우터들간의 상호작용을 통해 이루어지게 된다. EDCBT의 주요 특징으로서 지역망간 트리전환이라는 새로운 개념을 도입하였는데, 이를 통해 통신의 품질과 네트워크 이용율을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 최종적으로 제안 프로토콜의 성능평가 및 코어 라우터의 위치에 따른 효과등을 종단간 전송지연 및 데이타 손실율, 망처리율과 같은 대표적인 평가기준에 따라 네트워크 모의실험용 소프트웨어인 MIL3사의 OPNet을 이용하여 검증한다.
멀티캐스트 환경에서 그룹키 관리는 그룹 통신에서 기밀성과 같은 정보보호서비스를 제공하기 위하여 그룹 내 모든 구성원들이 한 개의 동일한 비밀키를 공유한 후 이를 기반으로 그룹 내 메시지의 암복호화를 수행함으로서 그룹 통신 내용을 보호하는 기술이다. 지금까지의 그룹키 관리 연구에서는 완전 정규 트리를 기반으로 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려하지 않은 상태에서 그룹키 관리 메커니즘이 개발되어 왔지만 본 연구에서는 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려한 상태에서 관리 메커니즘의 효율성을 높이는 메커니즘을 개발하였으며 또한 완전 정규 트리 보다 더욱 유연한 구조를 갖는 가변트리라는 새로운 트리구조를 정의 및 분석하여 제안된 가변트리 모델이 완전 정규트리 모델보다 그룹키 관리에서 더욱 효율적인 키트리 모델임을 제시하였다. 특히 그룹 통신에서 탈퇴비율이 50%를 넘는 경우 트리의 차수들이 2 또는 3인 경우에 최적화가 이루어짐을 증명하였다.
본 논문에서는 온라인 학습을 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. CoNLL-X에서 1위를 차지한 그래프 기반 의존구문분석 방법을 한국어에 맞게 변형하고, 한국어의 교착어적 특성을 고려해 한국어에 적합한 자질 집합을 제시하였다. 특히 의존트리의 에지(edge)를 단어와 단어간의 의존관계가 아닌 부분트리(partial tree)와 부분트리의 의존관계로 바라보기 위해 부분트리가 공유하고 있는 기능어 정보를 추가 자질로 사용하였다. 또한 한국어의 지배소 후위(head-final) 언어 특성과 투사성(projectivity)을 이용하여 Eisner(1996) 알고리즘을 사용하지 않고도 O($n^3$)의 CYK알고리즘을 사용할 수 있었고, 이를 이용해 최적의 전역해(global optimum)를 찾을 수 있었다. 각 자질을 위한 최적의 가중치 벡터는 온라인 학습방법 중 하나인 Collins(2002)의 averaged perceptron 알고리즘을 사용함으로써 빠르게 모델을 학습할 수 있었다. 제안 모델을 국어정보베이스(KIBS) 말뭉치에 적용한 결과 어절 단위 정확률 88.42%의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 병렬 데이터베이스 아키텍처로 널리 사용되고 있는 공유 데이터베이스 시스템에 대하여 각 구성요소에 대한 고장을 고려한 신뢰도 모델을 모델링 한다. 각 구성요소인 데이터베이스, 메모리, 프로세서, 버스는 개별적으로 고장이 날 수 있으며, 복구 모델을 이용하여 복구 될 수 있다. 시스템이 동작하는 한 복구가 가능하며, 데이터베이스가 고장 나거나, 시스템 구성요소인 프로세서, 메모리, 버스가 하나라도 고장 나면 전체 시스템이 다운되는 것으로 가정한다. 이러한 고장 및 복구조건을 고려한 시스템의 신뢰도 분석을 페트리 네트의 확장 모델이며 모델링 기능이 풍부한 마르코프 reward 모델을 이용하여 수행한다. Stochastic Reward Net(SRN)이 갖고 있는 variable cardinality, enabling 함수, 시간천이 우선순위 등의 기능을 이용하여 신뢰도 모델을 개발한다.
교착이란 일반적으로 병행과 자원공유 모듈에 의한 서브 시스템에서 발생한다. 사이폰과 트랩은 패트리 넷의 교착 상태를 잘 나타낸다. 사이폰은 많은 연구자들에게 교착을 감지하고 방지하는데 사용되어진 개념이다. 그러나 모든 사이폰 서브넷을 감지하는데는 많은 시간과 노력이 필요하다. 추이적 행렬은 플레이스와 트랜지션간의 관계를 표현하므로 추이적 행렬과의 관계를 분석하여 모든 사이폰 서브 넷을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 성능을 사례를 들어 검증한다.
연구목적: 본 연구는 해양 환경에서 응급환자 발생시 환자의 상태, 처치내역, 이송정보 등을 해양경찰청 및 유관기관과 공유하여 적정이송병원으로 신속하게 이송함으로써 응급환자의 생존율을 향상시키기 위한 정보공유 방안에 관한 연구를 진행하였다. 연구방법: 본 연구에서는 LoRa 통신 방식을 활용하여 전자 트리아지 태그가 스마트폰 앱에서 분류된 응급환자 정보를 수신하여 저장하고 송신하며, 송신된 응급환자 정보는 LoRa 수신기와 함께 하이브리드 트리아지 시스템을 통해 실시간 수집할 수 있도록 구현하였다. 연구결과: 하이브리드 트리아지 시스템을 통해 거리에 따라 응급환자 정보를 수신하거나 지연된 수신을 확인할 수 있었다. 거리가 가까운 경우 대부분의 데이터가 수신되었고, 비교적 거리가 먼 경우 데이터가 수신되지 못하는 것을 확인 하였다. 결론: 대량 재난 환경에서 인터넷 통신이 불가능할 경우 LoRa 통신 등 자가망을 이용하여 재난 현장의 사상자 정보를 신속하고 정확하게 파악하여 적절한 재난 대응을 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 다만, 통신 방식의 특성에 따은 한계점 또한 인식하였다. 향후 다양한 통신방식에 대한 연구를 통해 인터넷 통신이 불가능한 상황에서 응급환자 정보를 수집하고 적절한 병원으로 이송할 수 있도록 하는 추가 연구가 요구된다.
여러 개의 작업이 동시에 작동 할 때 서로 다른 작업에서 특정한 로봇이나 장치를 사용하기 위하여 상대방의 작업이 끝나기를 기다리는 상태를 교착상태라 하며 생산공정에서는 효율성과 경제성 제고에 가장 중요한 문제 중 하나다. 지금까지 이러한 교착상태 확인은 도달성(reachability)기법이나 서브넷(Subnet)으로 분리하여 분석하는 기법 등이 가장 많이 사용 되었으나, 분석에 필요한 시간과 노력, 복잡성과 효율성에 있어서 효과적이지 못한 단점을 가지고 있다. 본 연구는 페트리넷(Petri Net)에서 모든 플레이스(Place) 간의 관계를 나타내는 추이(Transitive)행렬을 이용하여 교착상태가 나타날 가능성이 있는 자원공유 플레이스(Place)를 분석하여 교착상태를 검증하는 정책을 제시한다. 이를 위하여 교착상태를 확인할 수 있는 자원공유 플레이스의 관계를 정의하고, FMS(Flexible Manufacturing System) 모델을 이용하여 제안한 알고리즘의 성과를 검증한다.
본 논문에서는 대용량 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템에서 스냅샷 생성 이후 발생하는 쓰기 연산의 성능 저하를 해결하는 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 대용량 공유 스토리지 클러스터 시스템의 스냅샷 기법은 몇 가지 심각한 성능상의 문제점을 갖는다. 첫째 스냅샷 생성 시 스냅샷 매핑 테이블을 복사하는 기간동안 대상 저장 장치에 대해 모든 호스트의 접근 및 서비스가 중지된다. 둘째 스냅샷 시점의 데이타의 유지를 위해 수행되는 Copy-on-Write(COW) 이후에 발생하는 데이타 블록의 변경은 COW의 수행 여부의 판단을 위해 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 디스크 I/O의 요구로 쓰기 연산의 성능이 저하된다. 셋째 스냅샷 삭제 수행 시에도 COW가 수행되었는지 판단하기 위한 매핑 블럭에 대한 추가적인 디스크 I/O가 요구되어 동시 수행되는 I/O 연산의 성능 저하를 가져온다. 제안한 스냅샷 기법에서는 최초 할당 비트(FAB: First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB: Snapshot Stautus Bit)를 매핑 엔트리에 도입하여 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결하였다. 스냅 샷 생성시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단 없이 데이타의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 원본 매핑 엔트리의 FAB와 SSB를 이용하여 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 동일한 방법으로 삭제 시의 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다. 원본 매핑 엔트리의 SSB를 통해 할당을 해제하는 방식으로 성능을 향상시키는 스냅샷 수행 기법에 대해 설계하고 구현한다.
컴퓨터 시스템의 성능분석을 위하여 페트리 네트 기반 모델이 널리 사용되어 왔으나, 신뢰도와 가용도 분석을 위한 페트리 네트 모델링은 폭넓은 관심을 갖지 못했다. 본 논문에서는 페트리 네트를 이용한 데이터베이스 시스템의 신뢰도 분석과 모델링 기법에 대하여 논의한다. 공유 메모리(Shared Memory), 프로세서, 버스, 데이터베이스(디스크)의 구성요소를 갖는 고장감내형(fault-tolerant) 데이터 베이스 시스템의 신뢰도 분석을 위한 페트리 네트 모델을 개발한다. 각 구성요소에 대한 고장을 고려하며, 데이터베이스 시스템이 동작중일 조건은 데이터베이스가 동작하고 컴퓨터 구성요소인 프로세서, 메모리, 버스가 동작중인 경우로 한다. 각 구성요소는 개별적으로 고장이 날 수 있으며, 시스템이 동작하는 한 복구할 수 있다. 이러한 고장 및 복구 조건을 고려한 시스템의 신뢰도 분석을 페트리 네트의 확장 모델이며 모델링 기능이 풍부한 마르코프 reward 모델을 이용하여 수행한다. Stochastic Reward Net(SRN)이 갖고 있는 variable cardinality, enabling 함수, 시간천이 우선순위 등의 기능을 이용하여 신뢰도 모델을 개발하는 기법을 제시한다.
차량 간의 콘텐츠 공유를 위해서 Content-Centric Vehicular Network (CCVN)에 관한 연구가 진행되었다. CCNV에서 단일 홉 또는 다중 홉 기반의 기본의 콘텐츠 탐색 및 전달 기법들은 낮은 콘텐츠 탐색 확률과 높은 네트워크 트래픽 오버헤드를 가진다. 본 논문은 콘텐츠 탐색 확률을 높이고 네트워크 트래픽을 줄이기 위해 RSU를 활용한 콘텐츠 탐색 및 전송 기법을 제안한다. 제안 기법에서 RSU는 통신 범위 내에 속한 차량들의 이동성 정보를 이용하여 일정시간 간격으로 커뮤니케이션 트리를 구성한다. 커뮤니케이션 트리가 구성된 이후, RSU는 콘텐츠 요청 차량의 요청에 따라 후보 차량들 중에 최소 비용으로 콘텐츠를 제공할 수 있는 차량을 최적의 콘텐츠 제공 차량으로 선택한다. 선택된 콘텐츠 제공 차량은 구성된 커뮤니케이션 트리를 통해 콘텐츠 요청 차량에게 콘텐츠를 전송한다. 시뮬레이션 결과에서는 제안 기법이 기존 기법들보다 더 나은 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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