OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.
OS-level 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로서, 가상 머신을 대체할 수 있는 기술이다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point)와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 RoW(Redirect-on-Write), CoW(Copy-on-Write) 등의 스냅숏 기능을 제공하는 특정 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 어플리케이션의 특징에 따라 적절한 파일 시스템을 사용해야한다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너 이미지의 레이어구조를 사용할 수 있는 파일 시스템들의 특징을 설명하고 이에 따른 쓰기 작업의 성능 평가를 진행한다.
타겟 오브젝트의 복잡도가 높아질수록 디자인 파일의 사이즈도 커질 것이다. 이러한 큰 파일은 클라우드 시스템 같은 거대한 병렬 저장 시스템에 저장되고 수많은 디자이너들이 동시에 이 파일에 접속하여 디자인 작업을 수행하게 될 것이다. 이러한 경우 필연적으로 각 사용자가 정해진 파일 내 위치에서만 작업하도록 하는 제어 장치가 필요하게 될 것이다. 이 제어 장치에는 두 가지 접근 방법이 가능하다. 하나는 Role-Based Access Control(RBAC) 등의 전통적인 접근 제어 방법이고 다른 하나는 암호화 방법이다. 본 논문은 두 번째 방법을 택하되 파일이 각 레이어에 따라 다르게 암호화 되어 각 사용자가 자신의 레이어에서만 작업을 할 수 있도록 하는 기법을 제안하고 있다. 파일의 각 레이어의 키 역시 그 레이어를 접근할 수 있는 사용자만 복호화할 수 있는 형태로 암호화되어 저장된다. 본 논문은 이러한 목표를 이루기 위한 파일 포맷을 제시하며 그 파일을 다룰 수 있는 API 함수를 제시하고 설명한다.
기존의 Embedded Tester는 Log 처리를 위해 TCP와 공유 파일 시스템을 이용한 Server - Client간 1-N 구조로 처리 되었다. 이러한 방식은 구현 난이도에 따른 시간적 손실과 예외처리에 따른 Tester의 리소스 낭비가 발생한다. 이에 메시징 시스템을 이용하여 분산처리가 가능한 Log 처리 메시지 레이어를 구현하고 기존의 TCP, 공유 파일 시스템 전송방식과 비교하였다. 비교 결과 메시지 레이어를 이용한 전송이 TCP 보다 더 높은 전송 대역폭을 보였다. CPU 사용량에서 메시지 레이어가 TCP 보다 낮은 효율을 보였으나 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 메시지 레이어를 이용한 Log 처리가 더 높은 효율을 보임을 알 수 있었다.
본 논문은 다양한 모션캡처 하드웨어 장비에 독립적인 응용 프로그램을 작성할 수 있도록 단일화된 추상 레이어를 설계하고 구현하였다. 설계한 추상레이어의 기능을 테스트하고 검증하기 위하여 광학식 모션캡처 시스템과 기계식 모션 캡처 시스템을 각각 AOA 파일과 BVH 파일을 이용하여 에뮬레이션 하였다. 응용 프로그램에서 추상레이어 함수의 호출에 의해 광학식 및 기계식 모션캡처 시스템을 각각 구동하고 시간에 따른 프레임 데이터를 Direct3D를 이용하여 애니메이션 하였다.
ARM 아키텍처를 사용하는 임베디드 시스템에서 int8, fp16, fp32 데이터를 조합하여 c/c++로 작성된 mixed precision CNN 을 실행시키기 위한 프레임워크 구성으로, 네트워크의 레이어마다 다른 정밀도를 사용하여 네트워크 경량화 및 추론 정확도 향상을 위한 최적의 설정을 탐색하는 실험 및 분석이 가능토록 하는 것을 목적으로 한다. 주요 구성은 network forwarding 중 레이어의 입력이 레이어에 설정된 정밀도와 다를 경우 실행되는 양자화/반양자화를 c/c++로 바인딩된 tensorflow 의 quantization 모듈을 사용하여 진행하고 ARM 시스템에서 c/c++의 fp16 을 사용하기 위해 fp16 를 컴파일이 가능한 ARM compiler 를 사용하는 프레임워크를 제안한다.
MANET(Mobile Ad-hoc Network) 환경에서 P2P(peer to peer) 시스템은 중앙 집중식 서버 구조나 고정된 인프라를 활용할 수 없다는 제약 때문에 효율적인 파일 공유 및 검색을 지원하기 어렵다. 본 논문에서는 위치기반 라우팅의 위치 서비스 메커니즘을 사용하는 MANET P2P 파일 검색 프로토콜을 제안한다. 제안하는 시스템에서 참여 노드들은 응용 계층의 파일 색인 테이블과 네트워크 계층의 라우팅 테이블을 통합한 크로스 레이어 테이블을 유지한다. 참여 노드들은 이를 이용해 플러딩(flooding)을 배제한 파일 검색을 수행할 수 있으며 질의에 검색된 파일은 파일 요청 노드의 지리적인 위치를 고려해 선택되기 때문에 최적화된 라우팅 경로를 형성할 수 있다.
기존의 SSD 스토리지 테스터는 TCP와 네트워크 파일 시스템을 이용하여 서버 - 클라이언트 간 1-N 구조로 로그를 처리하였다. 이러한 방식은 CPU 사용량 증가, 예외처리의 어려움 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문은 Kafka나 RabbitMQ 같은 오픈 소스 메시징 시스템을 이용하여 비동기 분산처리가 가능한 로그 처리 메시지 레이어를 구현하고 기존 로그 전송방식과 비교하였다. 로그 시뮬레이터(Simulator) 를 구현하여 전송 대역폭과 CPU 사용량을 비교하였다. 테스트 결과 기존 전송 방법과 비교하여 메시지 레이어를 이용한 전송이 대역폭에서 높은 성능을 보였으며 CPU 사용량의 경우 큰 차이를 보이지 않았다. 메시지 레이어를 이용할 경우 기존 방식보다 더 쉽게 구현 가능하며 성능 면에서도 더 높은 효율을 보였으므로 기존 방식보다 높은 효율을 보일 것으로 기대된다.
본 논문에서는 DCGAN 기반의 크로스 레이어 보상 방법을 이용하여 소프트에러의 영향을 줄이는 얼굴인식 기법을 제안한다. JPEG 파일의 데이터 블록에서 소프트에러가 발생할 때, 이 블록들은 제대로 복호화되지 않을 수 있다. 이전 연구에서 해당 블록들은 얼굴 사진들의 평균 이미지를 이용해 대체하였으며, 인식률을 어느 정도 향상하였다. 본 논문에서는 이전 연구의 확장으로 DCGAN 기반의 보상 기법을 다룬다. 패리티 비트 검사기를 이용하는 임베디드 시스템 레이어에서 소프트에러가 발생할 때, 이 에러는 애플리케이션 레이어에서 DCGAN을 이용하여 보상된다. 얼굴 이미지의 소프트에러를 보상하기 위해서 DCGAN 구조를 이용하여 블록 데이터의 손실을 보상한다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 제안된 방식이 소프트에러로 인한 성능 악화를 효율적으로 보상한다는 것을 보인다.
현재 RDBMS는 대부분 블록기반의 스토리지를 사용하는데 오늘날 정형화 되지 않은 데이터 타입에 대한 요청이 많아지고 있어서 오브젝트 스토리지를 사용하려는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그래서 본 논문을 통해 오브젝트 스토리지를 사용하는 RDBMS 환경을 제안한다. 오브젝트 스토리지 중 오픈 소스로 많이 사용되고 있는 Swift와 Ceph를 사용하여 시스템을 구축, 두 시스템간의 파일 및 RDBMS 성능비교를 진행하였다. Swift와 Ceph는 동일한 인터페이스가 아니기에 중간에 새로운 레이어를 추가하여 POSIX 환경에서 테스트가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 Postgresql을 사용하였고 두 시스템 간의 성능측정은 파일벤치마크인 IOzone 그리고 Posgresql에서 지원하는 TPC-B 기반 pgbench를 사용, 노드 확장성과 가상 클라이언트 수를 비교표로 활용하여 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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