방송통신 프로토콜은 메시지들의 순서가 바뀌거나 메시지 손실이 발생하는 문제점을 갖는 비신뢰 통신 프로토콜이다. 아메바 시스템에서 사용하는 순차적 기반 방송통신 프로토콜은 신뢰성 있고 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지할 수 있는 통신 방법중의 하나이다. 비록 아메바 시스템에서는 순차기의 고장이 발생하였을 경우 선출알고리즘을 사용하여 대처하지만, 대부분의 순차기기반 방송통신 프로토콜들은 단일 노드 고장이라는 한가지 단점을 가지고 있다. 이 단점은 순차기 고장으로 인해 전체 시스템에서의 방송통신을 사용할 수 없는 매우 치명적인 현상이 발생한다. 본 논문에서는 전송되는 모든 메시지들의 순서를 일정하게 유지하면서 순차기의 작업량을 줄이는 고장감내 방송통신 프로토콜 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 다수의 순차기를 사용하고 손실된 메시지를 재전송하기 위한 논리적 노드인 기록노드를 사용한다. 또한 순차기노드의 고장을 검출하기 위하여 순차기들간의 논리적 리스트를 구성한다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위하여 시뮬레이션 하였고 실제 유닉스를 기반으로 하는 랜에서 실험했다. 시뮬레이션결과, 제안된 알고리즘은 기존의 순차기기반 알고리즘보다 빠르고, 고장감내 성격을 갖고 있음을 알 수있다.
파장분할다중방식의 패킷 전송을 하는 광상호연결망에서 노드들 사이에 송수신하는 패킷의 수가 임의로 주어지는 일반적인 교통량의 스케쥴링은 NP-complete 문제이며, 이 경우에 대하여 리스트 스케쥴링이 좋은 성능을 보임이 알려져 있다. 리스트 스케쥴링은 각 시간 단위에 배치할 송신자를 고려하는 순서에 따라서 스케쥴 결과가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 송신자를 고려하는 순서를 다양하게 시도하여 효율적인 스케쥴을 구하는 방법을 제시한다. 다양한 순서를 탐색하는 방법으로서 유전자 알고리즘을 이용한다.
결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
저렴한 비용으로 기존의 클라이언트 서버 시스템을 대체할 수 있는 P2P 시스템에서 서로 공유하고자 하는 파일의 리스트를 얼마나 빠르고 효과적으로 검색하느냐는 시스템 성능을 좌우하는 중요한 항목 중 하나이다. 그러나 기존의 P2P 시스템에서의 검색 기법들은 목적 파일들에 대한 검색 시간의 단축과 키워드 검색이라는 두 가지 설계 목표 중 어느 한 쪽에만 치중하여 설계됨으로써 종합적인 검색 기능이 요구되는 실제 시스템에 적용되기에는 매우 불완전하다. 본 논문에서는 P2P 시스템에 참여하여 파일을 공유하고자 하는 노드들의 모든 공유파일 목록을 하나의 전역 디렉토리로 구성하고 이를 이진 값의 순서대로 저장함으로써 높은 검색 속도로 키워드 검색 기능을 제공하는 다중 노드 전역 디렉토리 기반 색인 순차 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 높은 겅색 속도와 키워드 검색을 지원함으로써 P2P 시스템의 검색 속도 성능 개선과 사용자 편의성을 제공한다.
이 논문에서는 네트워크 모니터링을 위해 기존의 기법들과는 달리 네트워크 토폴로지를 기반으로 한 접근 방법을 통해 보다 효율적으로 폴링 트래픽에 대한 오버헤드를 제어하는 동적 폴링 기법을 제시하였다. 제안된 기법에서는 폴링트래픽에 대한 오버헤드를 제어하기 위해 관리 도메인의 네트워크 토폴로지 정보를 이용한다. 네트워크 토폴로지 정보를 이용하여 폴링을 위한 노드 리스트에서 각 노드들 간의 연결 관계를 표현한다면 토폴로지 순서에 의해 빠르고 정확하게 실시간 네트워크 정보를 파악할 수 있다. 따라서 이러한 방법을 통해 기존의 제안된 기법들 보다 폴링 처리율을 높임으로써 보다 효율적인 동적 폴링 기법을 제안하였으며, 다른 기법들과의 비교를 통해 제안된 기법의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 수시로 차량이 빠르게 이동하고 차량 밀도가 변화하는 그리드 형태의 도로로 구성된 도심의 VANET 환경에서 패킷 전송 성공률을 높일 수 있는 다중경로 패킷전송기법을 제안하였다. 다중경로 패킷전송기법은 이웃노드 리스트의 정보를 이용하여 목적지까지 다중경로를 정한 후 도달가능성이 높은 순서대로 1개 이상의 다중경로로 패킷을 전송하는 방법이다. 다중경로가 발생할 가능성이 높은 그리드 형태의 도로환경에서 목적지까지의 거리 및 차량 밀도를 기반으로 다중경로를 선정하고 각 경로 별로 패킷 프레임에 선호경로 및 Trace 등의 정보를 추가하여 Local Maximum에 빠질 확률을 낮추고 경로 단절로 인한 경로 복구와 그에 따른 경로 중복 및 패킷 전송지연을 방지하여 패킷 단절률을 낮추고 패킷 전송 성공률을 향상 시킬 수 있다.
차세대 무선망에서는 이동 사용자들이 언제 어디서나 원하는 임의의 망을 통해 서비스를 제공받을 것을 기대하기 때문에 복수개의 망 인터페이스를 장착한 멀티홈드 호스트에 관한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 802.16e WiMAX 망과 IEEE 802.11 WLAN 망에서 MIPv4 뿐만 아니라 MIPv6 기능도 지원하는 멀티홈드 노드의 이동성 지원 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Mobile IP 기능과 함께 핸드오버 발생시 망 선택전략에 따라 디폴트 액세스 망을 선택할 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 망 선택 기능은 노드의 이동시 수신되는 RA(Router Advertisement) 메시지와 이를 수신하는 인터페이스 정보를 인터페이스 종류에 따른 순서 리스트로 관리함으로써 이루어진다. 개발된 모델의 동작을 검증하기 위해 다양한 시뮬레이션 시나리오에 적용하였으며, 분석 결과를 제시하였다.
XML 데이터 량의 증가에 따라 DBMS를 이용한 XML 데이터의 저장 관리 기법들이 고안되었다. 하지만, 현재의 가지 패턴 질의 처리 알고리즘들은 XML 데이터를 태그 또는 임의 단위로 분할되고, 각 항목들이 특정 순서로 정렬된 역 리스트들을 입력으로 한다. 이러한 저장 기법의 불일치는 관계형 테이블에 나뉘어 저장되는 XML 데이터의 질의 처리에 이 알고리즘들의 적용을 어렵게 한다. 이 논문에서는 관계형 테이블에 저장된 XML 데이터에 대한 홀리스틱 가지 조인을 지원하기 위한 비트맵 인덱스와 이를 이용한 질의 처리 기법을 제안한다. 비트맵 인덱스는 많은 데이터베이스 시스템에서 지원하므로, 제안하는 인덱스와 가지 질의 처리 기법은 관계형 질의 처리 프레임워크에서 보다 이식이 용이하다. 제안하는 인덱스 기법은 압축을 통해 인덱스 크기를 줄이면서도 질의 처리시 압축해제가 불필요해 시간과 공간 효율적이다. 또한, 이 논문에서는 비트맵 인덱스만을 이용해 XML 노드들 간의 관계성을 식별함으로써, 가지 패턴 질의 처리를 레코드에 저장된 XML 데이터의 접근 없이 수행할 수 있는 혼합 인덱스를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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