공유디스크 모델을 사용하는 다중 서버 DBMS에서는 서버 프로세스들이 서로 독립된 메모리를 가지므로, 특정 서버 프로세스가 데이터베이스를 수정하더라도 다른 서버 프로세스들의 버퍼에는 수정된 내용이 반영되지 않는다. 따라서, 다른 서버 프로세스들이 수정되기 전 내용에 대하여 데이터 처리 요청을 수행하면 문제가 발생한다. 본 논문에서는 큰 단위의 로크(여기서는 볼륨 로크)를 사용하는 DBMS에서 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법에서는 서버 프로세스가 트랜잭션을 커밋할 때 수정한 페이지의 식별자와 타임스탬프를 일관성 볼륨에 저장하고, 이 정보를 통하여 다른 서버 프로세스가 로크를 획득하는 시점에 일관성 볼륨에서 다른 프로세스가 먼저 수정하였는지 여부를 확인하여 해당 페이지를 버퍼에서 무효화시켜 디스크에서 최신의 버전을 새로 읽어 들인다. 이 방법은 매우 작은 크기의 일관성 볼륨만을 사용하고, 액세스하는 데이터의 양이 적어서 성능이 매우 빠르다.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
데이터베이스 시스템은 전통적으로 트랜잭션의 동시 접근 시 발생할 수 있는 문제들을 해결하고 동시성 향상을 위해 다양한 연구를 진행해 왔다. 다중 버전 기반의 동시성 제어 기법은 데이터 레코드에 대한 여러 버전을 전용 공간에 유지하고 이것을 통해 트랜잭션들의 동시 접근 시 블로킹 없이 원하는 데이터를 읽고 쓸 수 있게 된다. 그러나 데이터 레코드가 포함된 데이터 블록에 대해 여러 개의 트랜잭션이 동시에 데이터를 덮어쓰기 했을 경우 다수의 버전이 생성된다. 그래서 트랜잭션 별로 적합한 데이터 버전을 찾기 위해 버전들이 저장되어 있는 전용공간을 랜덤하게 검색해 데이터 블록을 찾아내야 하므로 많은 시간이 소모된다. 따라서 다중 버전 읽기의 부하를 줄이기 위해 차세대 저장 매체로 부상하고 있는 플래시 메모리를 이용할 경우 랜덤 읽기에 의한 데이터베이스 시스템의 성능저하를 줄일 수 있다. 플래시 메모리는 디스크와 달리 기계적인 파트가 존재하지 않기 때문에 저장된 모든 블록에 대해 빠른 랜덤 읽기를 가능하게 한다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 다중 버전 기반의 동시성 기법에 적용했을 경우의 성능 평가를 통해 하드 디스크에 비해 3.5배 이상의 높은 성능을 보임을 증명한다.
본 논문에서는 NP-Complete 부류에 속하는 다중 디스크 데이터 배치 문제를 해결하기 위한 병렬 유전자 알고리즘을 제안한다. 이 문제는 디스크 입출력 처리의 병렬성이 극대화되도록 Binary Cartesian Product File의 데이터 블록들을 디스크어레이에 배치하는 방식을 찾는 것이다. 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었던 DAGA 방식은 순차 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)으로서, 이전에 제안되었던 다른 방식에 비해 디스크 수에 대한 제약을 없애면서도 우수한 결과를 제공함을 보여 주었으나 시뮬레이션 시간이 너무 커서 큰 용량의 데이터 구성에 대한 시뮬레이션을 어렵게 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 DAGA의 시뮬레이션 시간 단축을 위한 방식으로서, 2차원 토러스(2-Dimension Torus) 기반 병렬 유전자 알고리즘(ParaDAGA)을 제안한다. ParaDAGA는 분산 객체 모형을 기반으로 설계되었으며, 단일 프로세서 시스템에서 구현된 병렬처리 컴퓨터 시뮬레이터에서 수행되도록 구현하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여, ParaDAGA의 시뮬레이션 변수 값이 결과에 주는 영향을 분석하였고, ParaDAGA 방식이 DAGA 방식에 비해 우수한 결과를 제공할 수 있는지를 실험하였다. 실험 결과는 ParaDAGA 방식이 순차 알고리즘인 DAGA보다 알고리즘 수행 시간 뿐 아니라, 찾아낸 결과도 우수함을 보여준다.
서버로부터 클라이언트로의 전송 능력이 클라이언트로부터 서버로의 전송 능력보다 월등히 높다는 통신 비대칭성(communication asymmetry)이 여러 유무선 정보 시스템에서 관찰됨에 따라서, 클라이언트가 서버로 데이터에 대한 요청을 보내는 전통적인 클라이언트/서버 통신 방식과는 달리 클라이언트로부터의 직접적인 요청없이도 서버가 클라이언트에 데이터를 전송하는 "푸시(push)"기법 및 일대다(one-to-many) 푸시 기법인 "데이터 전파(data dissemination)" 기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문은 비균등 선호도 분포(non-uniform popularity distribution)를 가지는 데이터를 단일 브로드캐스트 채널에 효과적으로 전송하기 위해 연구되어온 브로드캐스트 디스크(Broadcast Disks) 기법에서 데이터에 대한 평균 지연 시간을 최소화하기 위해 각 디스크에 대한 주파수를 최적으로 설정하는 문제를 다루고 있다. 본 논문에서는 최적의 주파수 설정과 연관된 조건을 규명하기 위해서 수학적 모델링과 증명을 하였으며, 이러한 접근방식의 정확성을 입증하기 위한 시뮬레이션 결과들을 제시한다. 위한 시뮬레이션 결과들을 제시한다.
주문형 비디오 시스템에서 영화는 다중 엑세스를 지원하기 위하여 비디오 서버의 디스크 배열에 스트라이프 된다. 영화의 블록들은 비디오 서버의 디스크 배열들간의 부하 불균형을 피할 뿐만 아니라 저장 공간과 장치 대역폭을 최대로 이용하기 위하여 비디오 서버의 디스크 배열에 신중히 배치되어야 한다. 본 논문에서는 영화의 인기도를 고려한 동적 디스크 스트라이핑에 기초한 그룹교대 라운드로빈(GARR: group-alternation round-robin)이라 부르는 영화 배치 방법을 제안한다. GARR은 영화 선택 정책으로 그룹교대와 영화 배치정책으로 라운드로빈을 사용한다. 여기서 그룹교대는 인기 영화 그룹과 비인기 영화의 그룹을 교대로 디스크에 할당한다. GARR의 성능은 시뮬레이션을 통하여 평가된다.
기하급수적으로 증가하는 인터넷 트래픽(traffic)의 대처방안으로 캐시 일관성 유지, 캐싱 알고리즘 등 웹 캐싱에 대한 연구가 끊임없이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽의 양을 줄이기 위해 다중의 캐시 서버를 설계하였다. 다중의 캐시 서버는 단일 캐시 서버를 사용할 때 발생하는 웹 서버의 부하를 감소시켜 네트웍 트래픽의 양을 줄여준다. 또한 다중의 캐시는 라우터, 디스크, 메모리 같은 하드웨어의 비용을 절감할 수 있어 경제적인 측면에서도 효율적이다.
홀로그램 기록 매질의 성능이 이상적이라 가정할 때, 각다중이나 회전다중 또는 그 두 가지를 모두 사용하는 경우에 있어서, 디스크형 홀로그래픽 메모리에서의 면적 저장 밀도를 산출하여 비교하였다. 이때 면적 저장 밀도는 신호빔에 사용되는 Fourier 변환 렌즈의 f 수(초점거리/직경, $F/#_2$)와 각다중을 위한 기준빔의 입사각 범위(또는 이 각 범위에 대응하는 등가적인 f수, $F/#_1$)에 크게 의존된다. Fourier 면 홀로그램을 기록할 경우, 면적 저장밀도는 공간 광 변조기의 픽셀 크기에는 큰 영향을 받지 않지만, 영상면 홀로그램을 기록할 경우, 이 픽셀 크기에 직접적으로 영향을 받는다. 일반적으로 높은 면적 저장 밀도는 얻기 위해서는 영상면보다 Fourier 면(또는, 적어도 Fourier면 근처)에서 홀로그램을 기록하는 것이 유리하다. 또 저장 매질의 두께가 대략 $500\mu\ extrm{m}$이하일 때에는 각다중보다 회전다중 방식이 더 높은 면적 저장 밀도를 주었다. 그러나, 저장매질의 두께와 관계없이 면적 저장밀도를 더욱 높이기 위해서는, 각다중과 회전다중 방식을 복합적으로 사용할 필요가 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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