외판원 문제는 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제에 대한 최적해를 구하거나 근사해를 구하는 다양한 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 마스터/슬래이브 모델을 이용하여 외판원 문제를 해결하는 효율적인 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 특히 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 가장 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킬 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 임의로 생성하여 동적으로 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 또한 개체들이 교환되어질 슬래이브들의 위치를 결정하는 이동 정책을 개발하고 실험하였다.
지난 수십년간 GIS(Geographic Information System) 분야에서는 소프트웨어의 비약적인 발전과 더불어 광대한 양의 공간데이터 구축이 이루어졌다. 이러한 공간데이터는 분산되어 있으며 지리정보 응용시스템의 특정 포맷으로 동일한 지역과 데이터로 중복 구축되어 비용의 낭비뿐만 아니라 신규 구축 시 필요한 시간 및 인력의 낭비를 가져오고 있다. 이를 방지하기 위하여 이기종간 분산되어 있는 공간데이터를 공유 및 관리하기 위한 메타데이터 구축이 절실히 요구되어 국제표준단체(ISO/TC 211)를 통한 메타데이터 표준이 진행되고 있으며 국내의 경우 한국전산원을 주도로 이루어지고 있다. 본 연구는 국제 표준화 동향에 발맞춰 현재 진행되고 있는 국내 메타데이터 표준의 동향을 살펴보고 이를 기반으로 생성된 국내 표준 DTD 및 XML을 이용한 실제 응용사례를 분석하였다. 본 연구를 통하여 향후 분산된 공간데이터의 관리 및 공유를 위한 메타데이터의 효율적인 구축을 할 수 있다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위해서 부호기에서 생성된 패리티비트를 사용하게 된다. 이때 오류 정정 부호로 터보 부호나 LDPC 부호가 사용되는데 복호기에서는 원 Wyner-Ziv 프레임을 모르기 때문에 오류 정정을 위한 효과적인 상관 잡음 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임과 부가정보 간의 상관 잡음을 효과적으로 모델링하기 위한 방법을 제안하고 추정한 상관 잡음 모델이 분산 동영상 부호화 시스템에 미치는 영향을 분석한다. 또한 모의실험을 위해 H.264 intraframe 부호화 방법으로 부호화된 키 프레임을 사용하였는데 부호기에서 동적으로 키 프레임 양자화 파라미터 값을 추정하기 위한 방법을 제안하고 성능을 해석한다.
본 논문에서는 자동차 환경내 안정된 VoIP 통신시스템을 위한 새로운 네트워크 지터 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 패킷간의 도착시간과 생성시간 차이를 계산하여 패킷이 겪은 현재 네트워크 환경을 추정하고, 추정된 네트워크 환경을 통해 네트워크 지터 추정에 사용될 네트워크 지터 분산 가중치를 조정한 후에, 조정된 지터 분산 가중치와 네트워크 지터의 평균과 분산을 계산하여 다음에 도착할 패킷의 네트워크 지터를 추정한다. 본 논문에서는 WiFi를 이용한 VoIP에서 수신단에 도착한 패킷에 대해 Delay와 Loss를 측정함으로써 제안된 방식의 우수성을 입증하였다.
액티브 네트워크는 프로그램을 담은 액티브 패킷을 사용하여 네트워크에 프로그램이 가능하도록 함으로써 네트워크와 서비스에 유연성을 제공하는 새로운 접근방법이다. 그러나 액티브 패킷의 실행 능력은 액티브 노드에 새로운 취약성을 생성하며, 이러한 취약성을 이용한 공격은 액티브 패킷의 이동성을 이용하여 네트워크 전역에 쉽게 전파될 수 있다. 이러한 공격을 미리 방지하기 위해서는 기존의 취약성 분석 모델보다 향상된 모델이 필요하다. 본 논문에서는 액티브 네트워크 기반에서의 취약성 분석 모델의 요구사항을 기술하고, 요구사항을 수용할 수 있는 분산 취약성 분석 모델에 대해서 기술하고자 한다. 분산 취약성 분석 모델은 네트워크에 뛰어난 확장 적응성을 제공할 것이다.
유투브나 트위치와 같은 개인 미디어 시대를 맞아, 개인의 미디어 컨텐츠 제작과 소비가 간편해졌다. 플랫폼 서비스를 통한 엄청난 양의 미디어 컨텐츠가 생성 소비되고 있다. 이와 관련하여 미디어 컨텐츠의 저작권에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 음원의 경우 거의 모든 미디어 컨텐츠 제작에 있어 없어서는 안 될 중요 요소이다. 본 논문에서는 뮤직 컨텐츠에 대한 저작권을 확인하기 위해 음원과 그의 시그니쳐를 블록체인과 분산저장시스템을 활용하여 저장할 수 있는 방안을 제안한다. 음원의 오디오 시그니쳐 추출 결과를 블록체인 트랜잭션 데이터로 포함할 수 있는지의 가능성을 파악한다. 실험을 통해 음원과 그의 시그니쳐를 분산저장시스템에 저장했을 때의 입출력 속도를 비교 확인한다.
본 논문에서는 최근에 발표된 스트림 인증 기법중 하나인 PCC 기법 [1]온 정보 분산 알고리즘을 이용하여 개선한 방법을 제시한다. PCC 기법에서는 수신된 스트림 데이타의 검증이 패킷의 그룹 단위로 수행되는데 이때 관련된 서명 패킷이 수신되어야만 그룹에 속한 패킷들이 검증된 수 있다는 약점을 갖는다. 본 논문에서는 PCC 기법의 서명 패킷에 정보 분산 알고리즘을 적용하여 생성되는 단편들을 그룹에 속한 전체 패킷들에 포함시켜 전송하며, 수신자가 이중 정해진 수 이상의 패킷을 수신했을 경우 서명패킷의 복원이 가능하도록 함으로써 원기법의 문제점을 해결했다. 뿐만 아니라 시뮬레이션 결과의 분석에 의하면 제안 기법은 관련 최신 기법인 SAIDA [2]보다 검증 확률이 높고, 구현 프로그램의 수행 시간을 측정한 결과 계산 시간 면에서 더 나은 성능을 보였다.
본 연구에서는 리눅스 가상 서버(LVS:Linux Virtual Server) 클러스터 시스템에서 실제 서버의 상태에 기초한 사용자의 요청을 분배하는 방법론을 연구하고자 한다. LVS 클러스터 시스템에서 사용자의 요청을 분배하는데 적용되는 기존 WLC(Weighted Least Connection) 방법론이 검토되었고, 실제 서버의 부하를 고려하여 각 서버에 요청을 할당하는 부하 분산 방법론을 제안하고자 한다. 부하 측정을 위한 실험은 가상의 부하를 생성하는 툴을 사용하여 서버에 부하를 부과하여 실행되었다. 본 연구에서 제시된 부하 분산 방법론이 기존의 WLC 방법론보다 실제 서버의 메모리 사용측면에서 효율을 기대할 수 있어 제안하고자 하며, 또한 서버 자원을 균형적으로 분배시키고 가중치의 변화에 대한 교정력(correction potentiality)이 어느 정도 개선됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 와이너 지브 부호화 구조에서 보조정보는 인트라 복호화된 키 픽처들을 이용하여 생성한다. 키 픽처의 객관적 화질은 보조정보의 성능에 많은 영향을 끼치고, 잡음이 많은 보조정보를 복호화에 이용할 경우 부호화로부터 많은 패리티 비트를 요구하게 되어 율 왜곡 성능을 저하된다. 기존의 부호화 기술은 키 픽처 부호화 시 Quantization Matrix에 따라 미리 정의된 양자화 계수를 이용한다. 본 논문에서는 미리 정의된 양자화 계수 보다 낮은 계수 값을 사용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 제안방법은 키 픽처의 객관적 화질이 높아짐에 따라 보조정보의 화질을 향상시킨다. 잡음이 적은 보조정보는 와이너 지브 복호화 시 율 왜곡 성능을 향상시킨다. 실험결과는 기존 방법에 비해 최대 0.7dB에 이르는 성능향상을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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