본 연구에서는 수심이 변화하는 지형에서 지진해일 전파를 수치모의하기 위해 기존의 분산보정기법을 개선하였다. 이를 위해 바닥경사를 고려한 지배방정식을 유도하고 기존의 분산보정기법에 새로운 항을 도입하여 수정기법을 제안하고 적용성을 검토해보았다. 수치모의 결과 새로운 수정기법이 기존의 분산보정기법에 비해 수심이 변화하는 지형에서 분산을 좀 더 정확하게 고려할 수 있는 것으로 나타났다.
기존의 객체지향 시스템이 갖는 한계와 통신의 대중화로 인해 분산 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 분산 시스템이 갖는 여러 가지 특성에 기반하여 새로운 소프트웨어 공학적인 접근이 필요하다. 이에 대한 노력의 일환으로 본 논문에서는 분산 시스템을 이루는 분산 객체들의 통합테스트기법을 제안한다. 분산되어져 있는 여러 객체들을 통합하여 하나의 분산 시스템이 수행된다. 따라서 객체들을 통합할 때 발생하는 오류가 분산 시스템 테스트에서는 특히 고려되어져야 한다. 본 논문에서는 각 분산 객체들 사이의 인터페이스를 테스트 대상으로 보고, UML기반의 개발 산출물인 순서도.협력도.전개도가 갖는 정보들을 이용하는 새로운 테스트 기법을 제안한다. 또한 제안한 기법을 적용한 사례연구를 통해, 본 논문에서 제안한 통합 테스트기법으로 실제 통합에서 발생하는 오류가 테스트될 수 있다는 사실을 보인다. 나아가 본 논문의 통합 테스트기법에서 분산 객체를 콤포넌트로 확장한다면, 콤포넌트 기반 시스템을 위한 통합테스트도 가능하게 할 수 있는 효과도 있다.
현재 분산객체 시스템 아키텍쳐의 표준으로 제정된 CORBA 명세에는 부하분산에 대한 기술 표준이 정의되어 있지 않다. CORBA 시스템의 부하분산 기능의 부재는 특정서버 객체에 대한 과부하 및 클러스터 내 특정서버의 과부하를 초래한다. 기존에 제안된 CORBA 부하분산 기법들은 ORB 호환성 저해, 코드수정 필요성, 주기적인 부하보고에 따른 네트워크 부하가중 등의 문제점들을 가졌다. 본 논문은 기존 부하분산 기법들의 문제점을 해결하기 위해 인터셉터를 이용한 CORBA의 부하분산 아키텍쳐 및 구현기법을 제안한다. 제안된 CORBA 부하분산 아키텍쳐는 인터셉터의 이용으로 CORBA 시스템의 호환성을 유지하며 CORBA의 수행방식을 바꾸어 부하분산기능을 가진다. 제안된 시스템에서 서버의 부하보고는 CORBA의 이벤트 서비스를 이용하여 구현하여 기존 부하분산 기법의 주기적 부하보고의 문제점을 해결하였으며 부하분산시스템 자체의 부하분산 및 고장 감내성을 제공하는 장점을 가진다.
분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.
최근 IT 분야에서 인터넷을 기반으로 IT 자원들을 서비스 형태로 제공하는 클라우드 컴퓨팅에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 효율적인 클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해서는, 막대한 양의 데이터를 수많은 서버들에 분산 처장하고 관리하기 위한 분산 데이터 처장 기법 빛 분산 병렬 처리 기법에 대한 연구가 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 분산 병렬 처리 기법에 대해 살펴보고, 이를 비교 분석한다. 마지막으로 Hadoop 기반 클러스터를 구축하고 이를 통해서 대규모 데이터를 위한 분산 병렬 처리 기법에 대한 성능평가를 수행한다.
인터넷 사용에 따른 수많은 정보의 요청을 처리하기 위해 웹 서버 클러스터 기법에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 웹 서버 클러스터 기법은 사용자들의 많은 요청을 하나의 서버에서 처리하지 않고 다수의 서버가 처리한다. 따라서 클러스터를 구성하는 다수의 서버가 클라이언트의 요청을 적절하게 분배하여, 웹 서버가 응답해야 할 부하를 분담해야 한다. 특히 금융 웹 서비스와 같은 특정 시간에 부하가 집중되는 환경에서 최소한의 클라이언트의 요청에 대한 서비스를 제공해야 한다. 이번 연구에서 DNS 기반 부하 분산 기법 및 디스패쳐 기반 부하 분산 기법을 이용한 경험적 동적 부한 분산 기법 적용을 통해 각 기법의 약점을 줄이고 부하가 급격히 증가한 시점에 전체 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않는 기법에 대하여 논한다. 혼합 기법을 사용하기 위해 웹서버 및 디스패처의 부하 정보를 수집하고 실험을 통해 얻은 한계치를 결정한다. 그리고 이 한계치를 이용하여 부하 분산 기법을 변경함으로써 최소한의 서비스를 제공할 수 있다. 실험을 통해 제시된 부하 분산 기법이 높은 부하 상태를 보이는 시점에서 최소한의 서비스를 사용자에게 제공하여 최악의 경우를 막을 수 있음을 보인다.
최근 인터넷을 통한 네트워크 응용들의 확산은 unicast에서 multicast로 넓혀가고 있는 추세이다. 그러나 공개키 쌍을 사용하는 PKI 키 관리 및 인증기법에 반해 그룹 키 관리 및 인증기법에 대한 연구는 아직 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 동일한 보안등급을 갖는 다중 사용자들이 보다 안전하게 키를 공유하고 인증할 수 있도록 하는 그룹 키 분산 기법에서, 즉, 그룹키를 관리함에 있어서 필요한 정보보호에 대한 고찰 및 그룹 키 관리에서의 주요 처리인 join/leave 함수 처리, 다양한 그룹키 분산 기법에 관하여 연구하고 보다 안전한 키 관리 및 객체가 갖는 장점들을 포함하는 안전한 그룹 키 분산기법에 관하여 논하도록 한다.
정보의 양이 늘어나고 그 크기가 커짐에 따라 많은 분야에서 대규모 분산 파일 시스템을 제안하고 사용하고 있다. 현재 제안된 분산 파일 시스템은 대부분 확장가능하며 장애에 견딜 수 있고 신뢰성이 있는 시스템을 기본으로 하여 구성되었다. 따라서 분산 파일 시스템은 장애에 효과적으로 견질 수 있고 높은 신뢰성을 보장하기 위해서 데이터의 복제를 만들어 서로 다른 스토리지에 배치한다. 본 논문에서는 대규모 분산 파일 시스템의 복제 배치 기법에 관하여 비교 분석 하였다. 먼저 분산 파일 시스템의 동작 구조를 확인하고 분산 파일 시스템에서 보편적으로 중요시 되는 특성을 파악하였다. 그리고 복제 배치 기법이 효과적인 분산 파일 시스템 구성 시 고려해야 할 것들을 부하 분산, 디스크 분산, 장애 분산으로 나누었다. 이 세 가지 요소를 기준으로 하여 분산 파일 시스템인 GFS, HDFS, Ceph, MooseFS의 복제 배치 기법을 분석하고 각각의 특성 파악하였다.
동해를 전파하는 지진해일은 다른 지역에서 발생하는 지진해일과 비교하였을 때 상대적으로 파장이 짧고, 파장에 비해 먼거리를 전파한다. 따라서 지진해일이 전파할 시 물리적인 분산효과가 매우 중요하다. 그러므로 동해에서 발생하는 지진해일을 수치모의 할 때는 분산효과가 충분히 고려될 수 있는 선형 Boussinesq 방정식을 사용한다. 그러나 이를 직접 풀 경우에는 상당히 많은 시간이 소비되며 효율적이지 못하다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 기존의 연구에서는 leap-frog 기법을 사용하여 선형 천수방정식을 차분할 때 발생하는 수치분산항을 선형 Boussinesq 방정식의 분산항과 같은 형태를 가질 수 있도록 분산보정계수를 사용하여 수치모의를 수행하였다. 하지만 이때 사용된 지배방정식은 수심이 일정하다는 가정을 이용하여 유도된 것이므로, 실제 경사가 있는 지형을 통과할 때의 수치모의 결과는 정확하다고 할 수 없다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위하여 바닥 지형이 1차원으로 변한다는 가정으로 새로운 지배방정식을 유도하였으며, 수심변화로 인해 새로 발생하는 항을 기존의 분산보정기법에 추가하였다. 또한 수심이 변화는 지형을 통과하는 지진해일의 분산효과가 충분히 고려되는지 확인하기 위하여 Gaussian hump를 이용하여 가상 지진해일을 원형 천퇴지형에 통과시키는 수치모의를 수행하였다. 결과의 비교를 위한 정확해가 없으므로, 비선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 푸는 FUNWAVE를 이용하여 동일한 조건으로 수치모의를 수행하였다. 수치모의 시 중심선에 4개의 가상 gage를 설치하였으며, 이를 통해 각각의 수치모의 실험에 대한 자유수면 변위를 관찰하여 비교하였다. 수치모의 결과에 대한 비교를 통하여 기존의 분산보정기법에 비해 본 연구에서 제안한 새로운 수치기법이 분산효과를 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났으며, 비교적으로 실제 지형에 적용하였을 때 정확도 향상의 가능성이 높다고 판단하였다.
유기용매를 사용한 나노분산체의 경우, 유기용매를 완전하게 제거 것은 극히 어렵다. 이는 유기용매와 유기고분자와의 일부 반응되는 경우가 발생되어 전기적 물성에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 친환경적인 분산기법으로 물리적 분산기법을 제안하는 바이다. 양호한 분산체를 얻기위해 균질한 상태인 마이크로적 분산기법과 층상실리케이트인 층간사이에 고분자인 에폭시분자가 삽입되어 박리가 양호하게 일어나게 하는 나노적인 분산기법을 통시에 적용하여 분산이 훌륭하게 일어나는 경우를 개발하였다. 마이크로적인 분산을 위해 사용된 Homogenizer의 적용속도와 적용시간에서 원형인 Organoclay_10A Powder의 d-spacing이 262%, 263%로 증가되는 결과를 얻었다. 또한 DSC의 유리천이온도 분석에서도 적용시간의 증가에 따라 유리천이온도가 되어 원형에폭시수지에 비하여 $9^{\circ}C$상승된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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