가변 길이 정보 메시지는 컴퓨터 네트워크 시스템을 통하여 효율적인 정보 제공을 하기 위하여 개발된 통신 프로토콜 표준이다. 이러한 가변 길이 정보 메시지는 정보 수신자의 정보 요구 수준 및 정보 수신자의 정보 접근 수준에 따라 정보의 상세함을 가변적으로 조절 할 수 있도록 설계된 메시지이다. 정보 메시지 최적화 기술은 정보 메시지를 다양한 데이터 압축 기술을 사용하여, 메시지 전체의 물리적인 사이즈를 줄이려고 노력하였다. 정보 메시지 최적화에서는 정보의 정확성을 최우선으로 고려하고 있어, 최적화 전/후가 동일한 비손실 압축 기법을 응용하여 사용하고 있다. 하지만, 이러한 비손실 압축 기법만을 사용하면, 압축효율성이 현저하게 떨어져, 제한된 대역폭을 갖는 무선 네트워크 환경에서의 효율적인 전송이 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 가변 길이 정보 메시지를 대상으로, 메시지 필드 단위로 정보의 최적화를 수행하여 메시지의 길이를 물리적으로 좀 더 효과적으로 최적화하도록 시도하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 최적화 방법의 효율성을 보이기 위하여, 가변 길이 정보 메시지에 대한 최적화 실험을 수행하였다.
본 논문은 Inter-Local Mobility Anchor 환경에서의 경로 최적화 기법을 Proxy Mobile IPv6 환경에서 캐쉬 정보를 활용하여 삼각 라우팅 문제를 해결하기 위해 경로 최적화 수행 시 빠른 처리 속도와 안정성을 가지는 방법에 대해 연구하였다. 기존의 경로 최적화 방법 중 inter-Local Mobility Anchor 환경에서 Liebsch의 방법은 모든 경우를 확인하기에 어떤 상황에서도 동일한 시그널링 코스트가 사용되지만 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트가 많고, Dutta의 방법은 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트는 효과적으로 감소시켰으나 Mobile Access Gateway 사이의 프록시 바인딩 과정이 없음으로 인하여 발생할 수 있는 문제점을 간과하였다. 본 논문에서는 Inter-Local Mobility Anchor 환경에서도 시그널링 비용은 증가시키지 않으면서 Local Mobility Anchor와 Mobile Access Gateway로부터 메시지를 받을 경우 응답 메시지를 전송하여 신뢰성을 향상시킨 경로 최적화 방법을 캐쉬 정보를 활용하는 방안에 관하여 연구하였다.
본 논문은 캐쉬 정보를 활용하여 Proxy Mobile IPv6 환경에서 삼각 라우팅 문제를 해결하기 위해 경로 최적화를 수행할 때 빠른 처리 속도와 안정성을 가지는 방법에 대해 연구하였다. 기존의 경로 최적화 방법 중 Liebsch의 방법은 모든 경우를 확인하기에 어떤 상황에서도 동일한 시그널링 코스트가 사용되지만 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트가 많고, Dutta의 방법은 경로 최적화를 위한 프록시 바인딩의 시그널링 코스트는 효과적으로 감소시켰으나 Mobile Access Gateway 사이의 프록시 바인딩 과정이 없음으로 인하여 발생할 수 있는 문제점을 간과하였다. 본 논문에서는 시그널링 비용은 증가시키지 않으면서 Local Mobility Anchor와 Mobile Access Gateway로부터 메시지를 받을 경우 응답 메시지를 전송하여 신뢰성을 향상시킨 경로 최적화 방법을 캐쉬 정보를 활용하는 방안에 관하여 연구하였다.
본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.
모바일 클라우드 컴퓨팅에서 이동 노드는 이동 중에도 끊김없이 서비스를 요청하고 받을 수 있어야 한다. PMIPv6에서 이동 노드가 통신하고자 하는 상대 노드가 동일한 PMIPv6 도메인에 있는 또 다른 이동 노드인 경우에는, 두 이동 노드 간의 패킷이 각 노드가 접속해 있는 Mobile Access Gateway와 Local Mobility Anchor를 통과하여 전송되기 때문에 패킷 전송비용이 증가하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 몇 가지 경로 최적화 기법이 제안되었다. 그러나 제안된 기법들은 최적화된 경로를 결정하기 위해 많은 시그널 메시지가 필요하다. 본 논문은 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용한 경로 최적화 핸드오버 기법을 제안한다. 이동 노드의 핸드오버가 임박할 경우 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용하여 경로 최적화에 필요한 컨텍스트 메시지를 이동 노드가 접속할 MAG에 미리 전송한다. MAG는 컨텍스트 메시지를 활용해 최적화된 경로를 미리 성립함으로서 추가적인 경로 최적화 절차를 수행하지 않는다. 제안된 기법은 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용하여 경로 최적화에 필요한 컨텍스트 메시지를 전송함으로서 시그널 메시지를 줄일 수 있다. 제안된 기법의 효율성을 보여주기 위해 수학적 성능 평가를 수행하였으며, 이를 통해 제안된 기법이 기존의 경로 최적화 기법보다 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
동기/비동기 방식을 통한 메시지 송수신은 근래에 들어 많은 분야의 기업 환경에서 실시간 메시지 전송을 위해 널리 사용되고 있는 실정이다. 특히 JMS(Java Message Service) 메시지 플랫폼은 가장 많이 활용되고 있는 메시지 송수신 미들웨어로서 내부 및 외부의 정보시스템 통합을 위한 기반기술로 각광받고 있다. JMS는 실시간/배치 작업 지원, 안정성 보장 및 분산 환경 지원 등 매우 효율적인 기능을 지원하는 반면에, JMS가 갖는 신뢰성 보장 기능과 메시지 단위의 송수신 특징은 인터넷과 같은 분산된 환경에서 논리적으로 매우 거리가 먼 두 시스템간의 대용량 메시지 송수신을 위해 활용할 경우에는 일반 단위 트랜잭션 처리와는 다른 고려요소가 필요하다. 특히 송수신할 단위 메시지 크기는 총 메시지 송수신시간을 좌우하는 매우 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 JMS 메시지 플랫폼의 환경에 따른 최적화된 단위 메시지 크기를 산출하는 기법과 이를 실현할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이는 JMS 응용 시스템으로서 대용량 메시지 전송을 위한 JMS 기반의 메시지 송수신 시스템 개발 시 최적화된 단위 메시지 크기를 산출하여 적용함으로써 총 메시지 송수신시간을 최소화 할 수 있도록 한다. 마지막으로 이를 실제 환경에서 테스트하고 기존의 JMS 처리 방식과 비교 평가함으로써 본 논문에서 제안하는 기법과 구현 시스템에 대한 검증을 수행하였다.
최근 유비쿼터스 시대에 고품질의 빠른 서비스를 제공하기 위한 에이전트 시스템의 연구가 활발히 진행 중이다. 멀티 에이전트 시스템은 플랫폼 위의 에이전트들이 서로 메시지를 전송하며 자율적이고 지능적으로 일을 처리하는 시스템이다. 에이전트간 메시지 전송을 최적화 하기 위해서는 전체 에이전트와, 네트워크 토폴로지에 대한 정보 공유가 필요하다. RIP 는 전체 네트워크 상태를 공유하는 라우팅 프로토콜로서 에이전트 메시지 전송 성능 개선에 적합한 기법이다. 하지만 RIP 라우팅 프로토콜은 여러 취약점이 있다. 에이전트 메시지 전송 성능 개선을 위한 에이전트의 운용은 위같은 문제를 해결하고 효과적인 메시지 전송을 가능하게 할 것이다.
인터넷이 발전함에 따라 네트워크 시스템의 토폴로지 설계에 관한 여러 가지 문제들에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 네트워크의 토폴로지 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 연결 케이블로 이루어져 있다. 근래에 이런 네트워크 시스템들은 사용자들로부터의 요구사항이 많아지고 있기에 주로 광케이블로 구축하는 경우가 점차 늘어나고 있다지만, 광케이블의 비판 비용을 고려하면 네트워크의 구조가 스패닝 트리(spanning tree)로 구축되어 지는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 네트워크 토폴로지 설계 문제들은 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도 등과 같은 설계 기준들을 최적으로 만족하는 토폴로지를 탐색하는 것으로 정의될 수 있다. 최근에 유전자 알고리즘(GA)은 네트워크 최적화 문제, 조합 최적화 문제, 다목적 최적화 문제 등과 같은 관련된 분야에서 많은 연구들이 이루어지고 있으며 또한, 많은 실세계의 문제를 위한 최적화 기술로서 그 잠재력을 매우 주목 받고 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, 광케이블로 구성되어 지는 광대역통신 네트워크의 2목적 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위한 GA를 제안한다. 또한, 후보 네트워크 토폴로지 구조를 염색체(chromosome)로 표현하기 위해 Prtifer수(PN_와 클러스터 스트링으로 구성되어지는 새로운 엔코딩 방법도 제안한다. 마지막으로 수치예를 통해 제안한 GA의 성능을 평가할 것이다.
본 논문은 확률접근 기반의 네트워크 자원할당 방식에서 네트워크의 대표적인 서비스 품질 척도인 대기시간과 블러킹 확률이 특정 임계값을 넘지 않으면서 최소화가 되도록 접근 확률을 최적화하는 방법에 대하여 연구하였고 그에 따른 성능분석을 하였다. 확률 접근에 의한 제어 방식은 시스템에서 서비스 받고 있는 메시지의 수, 시스템에서 대기하고 있는 메시지의 수, 문턱 값, 컷오프 값 등의 시스템 상태에 따라 접근확률을 다르게 하여 자원의 할당을 동적으로 제어하는 방식이다. 접근 확률을 최적화하는 문제는 무한개의 균형 방정식을 포함하는 문제로서 Neuts의 행렬기하기법(matrix geometric method)을 통하여 유한개의 균형 방정식을 가지는 최적화 문제로 변환하였다. 또한 유한개의 균형방정식은 비선형 최적화 문제로 모델링이 되는데 이것을 다시 변수 치환 기법을 이용하여 설형 최적화 문제로 변환하여 최적의 접근 확률을 구하였다. 수치해석을 통하여 주어진 조건하에 최적의 접근 확률을 구한후 트래픽의 대기시간, 블러킹 확률 및 시스템 최대 이용률을 구하였고 버퍼의 문턱 값을 제어하여 시스템의 이용률이 증가하는 것을 보였다.
CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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