최근에는 대량의 데이터를 저장 및 관리하기 위해서 3차 저장장치를 이용한 계층적 스토리지 시스템을 이용하고 있다. 이러한 계층적 스토리지 시스템에서는 모든 데이터에 같은 방식으로 저장장치들 간의 데이터를 이동하고 있는데, 이는 시스템에서의 데이터 이동이 빈번하게 일어나는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 계층적 스토리지 시스템에서의 데이터 특성을 이용한 데이터 이동 기법을 제안한다. 이를 위해서 데이터를 일반 데이터, QoS 데이터 그리고 아카이브 데이터로 분류하고 각 데이터 타입에 따른 데이터 이동을 관리한다. 성능평가를 통해 데이터 특성을 고려한 데이터 이동 방법과 기존의 이동 방법을 비교 분석하여, 본 논문에서 제안한 이동 방법의 우수함을 보인다.
컴퓨터통신의 중요성이 부각되고 있는 가운데 이동 컴퓨팅 환경에서 데이터를 전송함에 있어서 손실 없이 할 수 있도록 해야한다. 외부 에이전트가 이동 노드로 전송하는 데이터를 이동 노드의 이동성에 의해 이동 노드로 전달되지 못하는 경우가 발생한다면 실시간 데이터는 연속적으로 데이터를 받지 못하여 끊김 현상이 발생하게 된다. 이동 노드는 이동한 새로운 외부 에이전트에 등록을 하고 인터넷 호스트로부터 데이터를 받을 수 있는 환경이 구축되기 전까지 데이터통신이 불가능하다. 그러므로 기존의 기법으로는 실시간 데이터 통신을 할 경우 이동 노드의 이동성을 지원할 수는 있지만 효과적이지는 않다. 이에 대한 해결책으로 외부 에이전트가 유선망과 무선망을 연계하고 이동 노드가 이동하며 실시간 데이터 통신을 하는 경우, 외부 에이전트는 홈에이전트와 인터넷 호스트에게 이동하게 될 외부에이전트의 정보를 보내서 홈에이전트는 이동노드에 대한 정보만을 갱신하여 효과적으로 성능을 개선할 수 있고, 인터넷 호스트는 바로 이동할 에이전트에게 데이터를 보내어 빠르고 연속적인 데이터를 보낼 수 있도록 하는 기법을 제안한다.
본 논문에서는 유무선 통합망 이동 IP상에서 실시간 데이터 전송의 향상을 위한 핸드오프 기법을 소개한다. 즉, 외부 에이전트에서 이동노드로 전송되는 PDU가 이동 노드의 이동성에 의해 이동 노드로 전달되지 못하는 경우가 발생한다면 실시간 데이터는 이동 노드로 전달되지 못하고 잃어버리게 된다. 이동 노드는 이동한 새로운 외부 에이전트에 등록을 하고 인터넷 호스트로부터 데이터를 받을 수 있는 환경이 구축되기 전까지 데이터 통신이 불가능하다. 그러므로 기존의 기법으로는 실시간 데이터 통신을 할 경우 이동 노드의 이동성을 지원할 수 없다. 이에 대한 해결책으로 외부 에이전트가 유선망과 무선망을 연계하고 이동노드가 이동하며 실시간 데이터 통신을 하는 경우, 이동 노드가 현재 등록된 외부 에이전트에게 이동하게 될 외부 에이전트를 알려주는 능동적 방법에 의해 이동 노드의 이동성을 지원하며 실시간 데이터 통신이 가능할 수 있도록 하는 핸드 오프 기법을 제안한다.
GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.
이동적응망(MANET: Mobile Ad-hoc Network)은 네트워크 하부 구조를 필요로 하지 않은 무선 단말들로 구성된 네트워크이다. 이러한 특성은 네트워크 단절 가능성을 높게 하기 때문에 이동단말들의 데이터 액세스률이 낮아지게 된다는 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위하여 이동 노드들은 데이터의 중복사본을 갖는다. 이동 노드가 갖는 중복사본은 데이터 일관성을 유지하기 위하여 별도의 중복관리 기법이 필요하다. 하지만 MANET을 구성하는 이동 노드들은 일반적으로 제한된 전력을 가지고 있고 단절될 가능성이 높기 때문에 중복 사본의 일관성 보장은 어려운 문제로 지적되고 있다. 기존에 제안된 MANET에서의 데이터 중복관리 기법은 데이터 액세스 빈도수를 계산하여 액세스률을 높이는 방법에 주안점을 두고 있고 갱신 데이터의 일관성 보장은 그 어려움 때문에 주로 판독 연산만 고려하였다. 갱신 트랜잭션을 지원하는 경우 대부분 높은 통신비용을 이유로 데이터 일관성을 보장하지 않는다. 또한 이동 노드가 다수의 서버를 통해서 갱신 연산을 실행하기 때문에 통신 오버헤드로 인하여 전력소모가 크다. 본 논문에서는 주사본 노드를 통하여 갱신을 가능하게 함으로써 데이터 일관성을 유지할 수 있는 데이터 중복 기법을 제안한다. 제안된 기법은 이동 노드들의 에너지 특성을 고려하여 더 않은 에너지를 가진 노드에게 갱신 전파 및 일관성 유지를 의뢰함으로써 상대적으로 낮은 에너지를 갖는 이동 노드의 에너지 효율을 고려하였다.
이동 IP 지원 환경에서 이동 노드가 방문중인 외부 에이전트를 떠나 새로운 외부 에이전트로 이동하면, 새로운 외부 에이전트에서의 이동 노드는 등록이 완료될 때까지 위치 식별이 어렵게 된다. 따라서 이 동안에 발생하는 이동 노드를 목적지로 하는 데이터그램은 이동 노드에서 전달되지 못하고 유실된다. 본 논문에서는 이러한 이동 노드가 외부 에이전트를 변경하는 중에 발생하는 데이터그램이 유실되지 않도록, 이전의 외부 에이전트가 새로운 외부 에이전트로 해당 데이터그램을 터널링하는 메커니즘에 대해 기술한다. 이 메커니즘은 이동 노드가 등록 과정에서 자신의 변경된 위치를 이전의 외부 에이전트에게 알려주어, 이전의 외부 에이전트가 홈 에이전트로부터 터널링되는 데이터그램을 새로운 외부 에이전트를 통해 이동 노드에게 전달할 수 있도록 한다. 이러한 방법은 인접 외부 에이전트간의 등록과 터널링에 걸리는 시간이 짧으므로, 유실되는 데이터그램의 수를 최소화하고 추가적인 메시지와 확장 필드의 사용을 요구하지 않는다.
컴퓨터 통신을 이용한 작업이나 화상회의 등과 같은 멀티미디어 데이터 전송의 사용이 최근에 많이 사용하고 있다. 그에 비해 현재의 네트워크 환경은 많은 데이터 손실을 가져오며, 데이터 전송 속도 또한 느리다. 게다가 데이터 수신을 원하는 호스트가 이동 중일 때, 이동하는 동안에 많은 데이터 손실을 가오게 된다. 본 연구는 이동환경에서의 단점인 빠르고 끊김이 없는 전송을 위해서 지역적인 핸드오프 기법을 제안하기 위해서 가상의 이동성 에이전트를(Virtual Mobility Agent)를 두어서 이동노드가 인근지역으로 이동했을 때 홈에이전트에게 자신의 위치정보를 전송하지 않음으로써 이로 인해 발생되는 데이터 지연을 줄이고자 한다.
모바일 컴퓨팅의 급속한 발전과 무선 통신의 유용성은 모바일 사용자들에게 사용자나 데이터의 위치에 상관없이 데이터 접근을 용이하게 제공해 주고있다. 기존 기법인 정적중복배치(SRA)는 서버상에서 중복 데이터 사용을 위해 현재 사용되고 있으며 이동 호스트가 셀에 이동하고 나서 복제서버에 데이터를 복제하는 방법이다. 이 기법은 복제 작업이 간단하고 쉽게 재배치 할 수 있다. 그러나 이동한 셀에 이동사용자가 존재하지 않을 경우에는 데이터 일관성 문제로 인하여 데이터가 삭제된다. 그리고 이동호스트가 복제된 셀로부터 이동하게 되면 경로를 통한 데이터의 접근도 어렵게 된다. 따라서 이 논문에서는 데이터 공유와 효율적 중복데이터 관리를 위해 데이터 일관성 유지 메커니즘을 기반으로 한 새로운 재배치 전략인 일관성 기반 사용자 선택 중복배치(USRAC)를 제안하며 이동사용자의 이동율, 이동 호스트의 접근율 그리고 이동사용자와 이동 호스트의 셀 수에 따른 접근 비용에 대해 기존방법과 비교 분석한다.
본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.
이 논문에서는 시간지원 데이터의 시간적 특성을 고려해서 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리해서 저장하는 과거 현재 미래 저장 구조를 제안하였으며, 과거 현재 미래 저장 구조를 기반으로 하는 데이터 이동 기법 두 가지를 제안하였다. 이 논문에서 제안한 과거 현재-미래 저장 구조에서는 데이터 이동 프로세서가 데이터를 이동하기 위한 시기를 결정하는 방법을 제안하였다. 이 논문에서 제안한 데이터 이동 기법 두 가지 중에서, 시간단위에 의한 이동 기법에서는 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였고 데이터의 유효성을 검사하고 이동하는 과정을 보였다. 그리고 LST-GET에 의한 이동 기법에서는LST와GET를 정의하였고 LST와GET를 기준으로 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 모의 실험을통해서 기존의 저장 구조와 과거-현재 미래 저장 구조에 대해서 사용자 질의에 대한 성능을 비교하였고, 두 가지 데이터 이동 기법의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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