다단계 버스 네트워크 기반의 분산공유메모리 환경에서 효율적인 동적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 버디특성으로부터 생기는 잉여경로들을 활용하여 네트워크 상의 스위치들의 트래픽을 동적으로 분산시키고, 동적 라우팅이 선택될 확률을 높이기 위해 기존의 최적 경로결정 알고리즘을 개선한 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 라우팅 알고리즘의 성능과 다단계 버스 네트워크에서의 잉여경로들을 고려하지 않는 기존의 라우팅 알고리즘들의 성능을 비교하여 우리가 제안한 동적 라우팅 알고리즘이 기존의 라우팅 알고리즘들보다 평균 대기 작업수와 평균 응답시간 면에서 효율적으로 동작한다는 것을 보인다.
이 논문에서는 Manabe[2]에 의해 제안된 그룹상호배제를 위한 쿼럼(Quorum)기반의 알고리즘을 바탕으로 암호 기법을 이용한 보다 안전한 분산 알고리즘에 대하여 논한다. 그룹 상호배제는 하나의 리소스를 같은 그룹 내의 모든 프로세스에 의해서 공유되도록 할 수 있는 상호배제의 일반화이다[1][4]. 하지만, 다른 그룹의 프로세스들은 상호 배타적인 방법으로 하나의 리소스를 사용하도록 요청된다. 즉, 다른 그룹의 프로세스들은 이미 임계영역에 있는 프로세스가 그 리소스에 대한 사용이 끝난 후 임계영역에 들어갈 수 있다. 분산 컴퓨팅 분야에서 계속적으로 제안된 알고리즘은 실제 개방된 인터넷상에서 각 프로세스들 간의 안전한 통신이 이루어져야 함에도 불구하고 프로세스들 간의 상호배제에만 초점을 맞춤으로서 안전성을 전혀 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 분산알고리즘에 암호학적 기법을 적용한 안전한 분산 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다. 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.
본 연구에서는 선박 간 정보 교환에 기반한 분산지역탐색 알고리즘과 분산확률탐색 알고리즘의 성능을 비교, 분석하고자 한다. 분산알고리즘은 선박 간 정보 교환을 기반으로 하여 최적의 피항 경로를 탐색할 수 있는 방법이다. 분산지역탐색알고리즘은 이웃 선박 중 비용 감소가 최대가 되는 선박만이 다음 예상 위치를 바꿀 수 있도록 해당 선박이 우선권을 가진다. 분산확률탐색알고리즘은 일정 확률로 최적이 아닌 값을 탐색할 수 있도록 하여 새로운 값을 탐색할 수 있도록 한다. 선박 간 충돌 피항 실험은 원형 기반 선박 충돌 피항 모델을 활용하였다. 실험 방법은 원형에 기반하여 원의 중심에서 같은 거리에 떨어진 선박을 2척부터 50척까지 증가시키면서 분산 지역 탐색알고리즘과 분산확률탐색알고리즘을 시뮬레이션 하였다. 실험 평가 방법은 각 알고리즘의 계산 소요 시간, 항행 거리, 메시지 교환 횟수를 비교 분석하였다. 실험 결과 DSSA는 DLSA에 비해 계산시간은 25%, 항행 거리는 88%, 메시지 교환 횟수는 84%를 기록하였다.
분산 시스템에서의 대표적인 코디네이터 선출 알고리즘으로 Bully 와 Invitation 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 기존의 코디네이터 선굴 알고리즘의 단점을 보안하여, fail이 존재하는 네트워크상에서 사용 가능한 안정성 있는 효과적인 코디네이터 선출 알고리즘을 제안하고, 실제 분산 시스템상의 실험을 통하여 기존의 코디네이터 알고리즘들과의 선출과 합병에 걸리는 시간을 측정하고 비교한다.
폭우선생성트리 등의 문제를 해결하는데 필요한 정보가 네트워크상의 프로세서에 분산되어 있는 상황에서, 그들 정보를 교환하면서 그 문제를 해결하는 알고리즘을 분산알고리즘(Distributed Algorithm)이라고 한다. 폭우선생성트리가 이미 구성되어 있는 비동기식 네트워크상에서 네트워크 형상이 변할 경우, 이로인해 구성되어 있던 폭우선생성트리를 갱신해야 하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 경우 폭우선생성트리를 효율적으로 갱신하는 메시지 복잡도와 이상시간복잡도 모두 O($p{\surd}q$ + q + a + n')인 분산알고리즘을 제안한다. 여기서, a는 추가 링크의 수, n'는 네트워크의 토폴로지가 변한후의 네트워크상에 존재하는 노드수를 각각 나타낸다. 그리고, p는 삭제 또는 추가 링크를 가진 이중연결성분에 속하는 전체 노드 수를 나타내며, q는 삭제 또는 추가 링크를 가진 이중연결성분에 속하는 전체 링크수를 나타낸다.
분산 트리거 계수 문제는 외부로부터 트리거를 수신하는 n개의 노드로 구성된 분산 시스템에서 수신한 전체 트리거 수의 합이 w에 이르렀을 때 이를 사용자에게 알려주는 문제로 무선 센서 네트워크를 포함한 다양한 분산 시스템 환경에서 모니터링과 전역 스냅샷을 위해 사용된다. 이 논문에서는 분산 트리거 계수 문제를 위한 간단하고 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 차수가 $\sqrt{n}$이고 높이가 2인 트리 구조를 기반으로 동작하며, 남은 트리거 수에 따라 세 단계의 서로 다른 방식으로 동작한다. 제안 알고리즘에서 수신한 전체 트리거 수의 합이 w에 이르렀을 때 이를 사용자에게 알려주지 않을 확률이 0임을 증명하였고, 실험을 통해 제안 알고리즘이 CoinRand에 비해 더 작은 메시지 복잡도를 가지며 노드 수가 많지 않을 때는 MaxRcv 또한 더 작음을 보여주었다.
본 논문에서는 MPI를 이용하여 분산 공유 메모리 시스템을 구현한다. 또한 사이클이 없는 방향성 그래프를 기반으로 한 분산 락 알고리즘을 기반으로 네트윅 환경에 적당한 알고리즘을 제안하고 구현하다. 사용된 MPI 는 분산 메모리 시스템의 메시지교환의 표준이므로 MPI 가 구현되어 있는 대부분의 분산 메모리 시스템에서 활용이 가능하여 높은 이식성을 가진다.
대규모 분산시스템에서 실행되는 전역적인 스냅샷 알고리즘의 메시지 통신 비용을 낮추기 위해, 일관성 유지에 필요한 최소 프로세스만 스냅샷 갱신에 참여하는 분산 스냅샷 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘들과는 다르게 수신 메시지에 대해서만 스냅샷 갱신을 요청하고, 스냅샷 설정 중 송신되는 메시지의 수신 프로세스에 대한 알고리즘 참여도 제한한다.
본 논문에서는 대표적인 데이터 마이닝 기법 중 하나인 연관 규칙 마이닝에 대해 PC 성능의 급속한 발전으로 인한 PC 클러스터 시스템의 이종화의 필연성을 효과적으로 대처할 수 있는 부하 분산 알고리즘을 제안한다. 제안한 부하 분산 기법은 실행 전 성능을 미리 측정할 필요가 없이 실행 중에 성능을 측정할 수 있는 동적 부하 분산 알고리즘으로써 노드들 사이에 성능 정보의 교환 비용밖에 요구되지 않는다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 이종의 클러스터 시스템의 효율성을 극대화함을 보여준다. 또한 본 논문에서는 부하 분산 알고리즘의 성능을 분석할 수 있는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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