셀의 용량은 자신과 이웃셀에 걸리는 부하에 따라 변한다. 그러나 대부분 호수락제어 알고리즘들은 이런 셀의 부하를 고려하지 않았다. 그래서 비대칭 트래픽이 존재하는 광대역 부호분할 다중접속 시스템에서의 동적 호수락제어 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 채널의 환경에 따라 신규호와 핸드오프호의 호수락제어 경계값을 조절함으로써 막힘확률과 끊김확률을 제어하도록 한다. 호의 클래스마다 서비스의 질을 보장할 수 있으며 신규호와 핸드오프호간에 우선순위를 보장할 수 있다. 게다가 제안한 알고리즘은 시스템의 전송량을 감소시키지 않으면서 서비스 품질값을 최적화할 수 있다.
클러스터 시스템을 계산능력과 메모리 크기에 있어서 바람직한 확장성을 제공한다. 또한 고속의 컴퓨터 네트워크 기술의 발달로 인해 클러스터 시스템은 값비싼 MPPs (Massively Parallel Processors)와 비교하여 경쟁력을 얻고 있다. 부적당한 작업 스케줄링은 시스템의 기능을 충분히 이용할수 없고, 병렬처리 프로그램에서 프로그램 실행 전에 각 태스크의 부하를 예측하기 어려우며, 태스크들은 다양한 형태로 서로 의존적이다. 동적 부하균등 알고리즘에서는 실행시간에 각 프로세서의 부하를 평가한 후, 각 태스크를 적절한 크기로 분할하고 그것들을 각 프로세서의 수행능력에 비례하여 클러스터 시스템에 할당한다. 그러나, 프로세싱 노드간의 통신비용이 높으면, 모든 노드들이 부하분산에 참여하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 부하분산에 참여하는 프로세서를 통신비용과 평균 부하로부터의 편차를 고려하여 제한하였다. 기존의 부하균등 방식과 제안된 동적 알고리즘을 비교하기 위하여, 통신비용, 노드 수, 그리고 부하의 범위와 같은 파라메터를 사용하여 다양한 모델의 클러스터 시스템에 관한 시뮬레이션을 수행하였다.
다중 조인 연산의 파이프라인 방식 처리에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 라운드-로빈 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 적응적으로 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인의 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 자료 불균형을 대비한 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프 라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
최근 무선 센서 네트워크 환경에서 대용량 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 증가하면서 통신 대역폭 및 한정적인 에너지의 한계를 극복하기 위한 대안으로 데이터 분할 및 다중 경로 기법들이 제안되었다. 기존 기법들은 데이터 전송 시에 발생하는 부하의 분산을 통해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 증명하였지만, 데이터의 효율적인 분할과 악의적인 공격에 의한 보안성 문제에 대해서 고려하지 않았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비트평면 분할 기반의 보안성 있는 비-중첩 다중경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 비트평면 단위로 분할하여 다중 경로로 전송함으로써 기존의 키 기반의 암호화 기법을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 향상 시켰다. 또한 경로 상 노드들의 잔여 에너지를 고려하여 데이터 전송을 수행함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율성을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 노드의 생존율이 평균 50% 이상 향상되었고, 데이터가 노출되더라도 해당 패킷을 가지고 본래 이미지를 복구하는 것이 불가능하기 때문에 높은 보안성을 제공한다.
본 연구에서는 분산 메모리시스템에서의 압력 방정식의 병렬해법을 위하여 MPI(Message Passing Interface)와 하이브리드 병렬기법을 사용하였다. 두 모델은 영역분할 기법을 활용하며, 하이브리드 기법은 성능이 양호한 두 가지 영역분할에 대해 수행하였다. 두 병렬기법의 성능을 비교하기 위해서 다양한 문제 크기에 대해 최대 96개의 쓰레드를 사용하여 속도향상을 측정하였다. 병렬 성능은 캐쉬 메모리에 따른 문제의 크기 및 MPI 통신, OpenMP 지시어의 부하에 대해 영향을 받음을 확인하였다. 문제의 크기가 작은 경우에는 쓰레드가 증가할수록 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 상대적으로 크기 때문에 병렬 성능이 좋지 않으며, MPI 통신 부하보다는 OpenMP 지시어 부하가 상대적으로 크므로 MPI 병렬 기법의 병렬 성능이 더 우수하다. 문제의 크기가 큰 경우에는 캐쉬 메모리의 활용도가 높고 MPI 통신 및 OpenMP 지시어 부하에 대한 비율이 낮아 병렬 성능이 좋으며, OpenMP 지시어보다 MPI 통신에 의한 부하가 더 지배적이어서 하이브리드 병렬 성능이 MPI 병렬 성능보다 더 양호하다.
공유메모리 다중프로세서 시스템은 전체적인 시스템 이용률을 높이기 위하여 병렬 작업시 시분할(time-sharing), 공간분할(space-sharing), 갱스케줄링과 같은 프로세서 자원 공유 기법을 사용한다. 최근에는 주어진 작업의 병렬 코드 부분의 실행을 위해서 시스템 작업부하를 기준으로 프로세서의 수를 동적으로 조절하는 루프단계 프로세스 제어(LLPC)할당 기법이 제안되었다. 이 기법은 작업에 가능한 많은 프로세서를 할당하기 때문에, 나중에 도착하는 작업의 병렬부분을 수행해야 할 프로세서를 남겨 두지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 작업부하량, 작업수행예상시간, 프로세스의 수를 퍼지화하여 시스템의 부하량에 따른 퍼지규칙으로 새로운 프로세서 할당 기법인 FPA(Fuzzy-based Processor Allocation)를 제안한다. 또한, 시스템의 과부하 없이 각 작업에 대한 최대한의 병렬 가능성을 제공함으로써 기존의 할당 기법에 비해 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 마이컴(ATmega-2560) 기반의 디지털 통신 방식을 이용한 새로운 부하분담(Load-sharing) 알고리즘(Algorithm)을 제안한다. 기존의 아날로그 방식과 달리 고속 통신과 디지털 제어를 수행하고 실시간 제어를 위한 시분할 토큰버스 방식을 적용함으로서 효율적인 부하분담 및 리던던시(Redundancy)를 구현하였다. 또한 자동 ID 설정 알고리즘을 적용함으로서 시스템 비용을 낮추었으며, 제어기의 전압 및 전류 적분값을 공유하는 새로운 알고리즘으로 시스템의 속응성을 향상시켰다. 제작된 병렬 시스템은 각 모듈마다 독립된 제어기가 구성되어 있으며, 마스터(Master) 모듈의 지령치에 따라 슬레이브(Slave) 모듈이 부하분담을 수행한다. 본 논문에서는 PSIM을 통한 시뮬레이션과 시작품 제작을 통해 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
검사점 저장 기법을 사용하여 주기적으로 클러스터 노드들의 프로세스 수행 정보를 전역 저장 장치에 저장하는 분산 클러스터 시스템에서 결함 허용 성능을 유지하는 데 드는 비용을 줄이고 전체 프로세스의 수행 성능을 증가시키기 위해서는 검사점 정보를 저장할 때에 네트워크로 전달되는 부하를 각 노드에 최대한 적절하게 분산하여 데이터 저장 시간을 줄임으로써 검사점 정보를 저장하는 동안 전체 클러스터 시스템의 프로세스가 지연되는 시간을 줄이도록 하여야 한다. 이를 위하여 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간을 사용하는. 클러스터 시스템에서는 여러가지 검사점 저장 기법을 사용하며, 검사점 정보의 저장 기법에 따라서 저장 성능과 결함 회복 성능이 달라진다. 본 연구에서는 분할된 검사점 저장 기법을 개선하여 검사점 데이터를 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간에 저장할 때에 그룹별로 분할되는 분할 그룹 크기를 검사점 정보가 저장될 때의 네트워크의 트래픽에 따라서 동적으로 결정하여 네트워크를 통한 분산 RAID에 저장함으로써 네트워크 병목현상을 최소화하는 다중 분할된 검사점 저장 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 성능을 분석하기 위하여 최대 512개의 가상 노드로 구성된 클러스터 시스템을 대상으로 하여 MPI 와 Linpack HPC 벤치마크를 통한 성능 평가를 수행하였으며, 성능 평가 결과는 검사점 정보의 크기와 클러스터의 크기가 증가할수록 제안된 기법이 검사점 정보의 저장과 결함 회복 능력에 대하여 기존의 검사점 저장 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 네트워크에서의 부하분산을 고려한 QoS 라우팅을 제안한다. 이를 위해 경로설정을 위한 비용 산정 방식을 선계산 방식의 경로계산에서 제안하고 선계산된 다중경로들 중에서 경로를 선택하는 방안을 제안한다. 제안한 비용산정 방식은 도메인으로 분할된 대규모 네트워크의 QoS 라우팅에서 선계산 방식으로 경로를 설정하고, 이들 경로들의 예약 가능성을 높이기 위해 자원 예약 측면에서 가장 좋은 K개의 경로들을 부하분산을 고려하여 계산한다. 또한 이러한 다중 경로들 중에서 비용산정에 근거한 경로선택확률 에 따라 경로를 선택한다. 그리고 제안한 QoS 라우팅 방식을 transit traffic과 intra traffic에 모두 적용하여 도메인간 라우팅과 도메인내 라우팅을 무리 없이 연계하면서 transit traffic을 우선으로 하는 방식 을 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안한 부하분산 QoS 라우팅은 전체 네트워크 자원의 최적사용 뿐만 아니라 자원의 부하 분산을 가능하게 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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