분산 가상 환경(Distributed Virtual Environment, DVE)시스템의 규모가 커지면서 확장성(scalability)이 중요한 이슈가 되고 있다. 시스템의 확장성을 높이기 위해 제안된 다중 서버 DVE 시스템에서 사용자들의 집단적인 움직임 특성은 서버간 작업부하의 불균형을 초래한다. 이는 전체 시스템의 효용을 떨어뜨리고 다중 서버의 효과를 감소시킨다. 결과적으로 시스템의 확장성이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 로드 밸런싱 기법은 크게 로컬 기법과 글로벌 기법으로 구분할 수 있다. 로컬 기법은 적은 비용을 갖지만 작업부하의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우 성능이 낮다. 글로벌 기법은 좋은 성능을 보여주는 반면, 서버의 수가 증가하면 비용이 크게 증가한다. 본 논문은 서버들의 작업부하분포에 동적으로 적응(adaptation)하는, 대규모 다중 서버 DVE 시스템을 위한 확장성 있는 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 과부하된 서버는 그 주변 서버들의 작업부하가 적을 경우 로컬 확산 (Local Diffusion) 로드 밸런싱을 수행하고, 그렇지 않을 경우 제한적 글로벌 (Limited Scope Global)로드 밸런싱을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 효율(efficiency)의 측면에서 기존의 로컬 기법과 글로벌 기법보다 각각 14%, 3%가 우수함을 보인다. 또한, 제안하는 기법은 서버의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 추세가 기존 기법들보다 완만함을 보인다.
도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.
대규모 가상환경의 핵심은 사용자 PC의 성능에 영향을 받는 확장성에 있다. 기존의 접근 방식은 대규모 환경을 지원하기 위해 멀티캐스트를 주로 사용하였다. 그러나 멀티캐스트는 현재 멀티캐스트 하드웨어가 지원할 수 있는 그룹의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 PC 클라이언트와 인터넷과 같은 대규모 네트워크 기반의 확장성 높은 가상환경 모델을 제시한다. 멀티캐스트 네트워크와 PC 클라이언트 사이에 위치하는 관심영역 관리자(AOIM)는 멀티캐스트 그룹과 함께 다중 필터링을 수행하여 정보의 흐름을 최적화한다. 또한, 관심영역 관리자는 사용자의 관심 패턴에 따라 관심영역(AOI)으로부터 PC 클라이언트로의 데이터 전송량을 조절한다. 관심영역은 정보의 정확도에 따라 세 단계로 구분되며, 각 단계의 구분은 네트워크 현황에 따라 적응적으로 수축 또는 확장될 수 있어 PC 클라이언트는 최적화된 가상환경 상태정보를 제공받는다. 결론적으로, 제안된 모델은 다양한 컴퓨팅 환경의 PC 클라이언트에게 정확한 최우선 관심영역 정보를 제공한다.
인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.
대규모 데이터를 저장하기 위하여 수십 페타 규모를 지원하는 스토리지 기술이 활용되고 있으나, 관리 가능한 파일 메타데이터 개수와 처리 성능이 엑사 규모에 적용하기에는 현저히 부족하다. 본 논문에서는 엑사 규모 분산 파일 시스템을 개발하기 위한 기술 중에서 메타데이터 확장성을 지원하기 위한 현존 기술의 한계를 분석하고, 엑사 규모 스토리지에서 해결해야 하는 메타데이터 처리 기술들을 논의한다.
네트워크를 통한 시스템 침해사고가 증가하고 있고, 이러한 침해사고는 대부분 시스템에 존재하는 취약성을 이용한 공격이므로 관련 패치의 설치는 매우 중요하다. 그래서 최근 자동화된 패치 관리 시스템의 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 패치 관리의 대상이 되는 기업, 공공 기관 등과 같이 대규모 네트워크를 구축하고 있는 그룹은 그 규모와 구조가 유동적일 수 있다. 그러므로 다양한 환경에서도 무리 없이 패치 분배 서비스를 지원하기 위해서는 패치 관리 대상 그룹의 확장성을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 확장성을 고려한 계층적 패치 분배 시스템의 프레임워크를 제시한다.
비즈니스 프로세스는 네트워크 상황정보와 개인취향정보, 사무환경정보들을 지능적으로 취합, 상황 분석 및 관리하는 서비스지원이 필요하다. 이러한 상황정보의 규모는 시간이 지남에 따라 점점 커지는 특성을 가지고 있어 이에 유연하게 대처하기 위한 확장성이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 상황인식 메커니즘을 제공하여 복잡성을 줄이고 확장성을 갖게 되었다. 그리고 추가되거나 변경되는 상황정보를 기반으로 소프트웨어 컴포넌트를 구현하여 내부코드 변화 없이 컴포넌트의 수정으로 확장성을 확보하였다.
양자점 셀룰라 오토마타 (QCA; quantum-dot cellular automata)는 나노 규모의 크기와 낮은 전력 소비로 각광받고 있으며, CMOS 기술의 규모의 한계를 극복할 수 있는 대체 기술로 떠오르고 있다. 현재까지 QCA상에서 설계된 BCD-3초과 코드는 확장성을 고려하지 않았으며 대규모 회로 설계에는 적합하지 않았다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 확장성을 고려한 BCD-3초과 코드 회로를 설계한다. 확장이 가능한 구조를 설계하기 위해 확장된 교차부 구조를 이용하여 입력과 출력의 흐름을 제어하고, 출력되는 값들의 동기화를 위해 5입력 다수결 게이트를 이용한다. 설계한 구조에 대해 QCADesigner를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 후 그 결과에 대해 유효성을 검증한다. 제안된 구조는 기존의 URG BCD-3초과 코드변환기와 비교하여 32개의 게이트를 줄이며 빈 공간의 비율 또한 7% 감소시켰다. 또한 확장성이 고려되지 않은 기존의 QCA BCD-3초과 코드 변환기가 회로 확장 시 필요한 7개의 클럭을 1개의 클럭으로 줄였다.
대규모 분산 협동 환경에서 다수의 참여자에게 상호 작용 성능을 지원해 주기 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어는 낙관적 (optimistic) 방법과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공하고, 비관적 pessimistic) 방법과 같이 잠금(lock)이 부인될 경우가 복구가 필요없다. 본 논문에서는 소유자 예측을 위하여 객체 기반 다중 전송 그룹을 개발했다. 관심있는 객체 주변에 있는 사용자들만 그 객체 다중전송 그룹에 할당된 주소에 참여함으로써 소유권 예측을 위한 소유권 요청을 할 수 있다. 이 방식에서는 소유자는 가상 영역내의 모든 사용자 대신 이 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 현저히 감소되어 소유자는 요청 처리 시간이 줄어들고 따라서 보다 더 정확한 예측을 할 수 있다. 분석을 통하여 제안된 동시성 제어 방식이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.
소 중규모 분산 시스템에서 기결정된 메시지 순서화 속성들을 만족시키기 위한 많은 신뢰성 있는 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 그러나, 엄격한 신뢰성을 보장해야 하는 기존 알고리즘들은 대규모 시스템에 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 기존 알고리즘에 비해 합리적으로 보다 약한 신뢰성을 보장하는 동시에 확장성을 매우 향상시키기 위한 전염형 그룹통신 알고리즘들이 제안되었다. 이러한 알고리즘들은 모두 원자적 메시지 순서 전달 속성을 보장하도록 설계되었다. 그러나, 멀티미디어 시스템 및 협력 작업과 같은 분산 애플리케이션들이 보다 약한 메시지 순서 전달 속성인 인과적 순서 전달만을 요구한 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 전염형 기법의 고유한 확장성을 유지하면서, 인과적 순서 전달을 보장하는 효율적인 전염형 그룹 통신 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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