다양한 환경에 배치될 수 있고, 예상치 못한 상황에 자주 접할 수 있는 지능형 서비스 로봇의 경우에는 처할 수 있는 환경과 상황을 모두 예측하여 로봇 내부에 필요한 기능을 모두 가지고 있기 어렵다. 로봇에게 환경에 맞는 필요한 기능만 내부에 가지고 있을 수 있게 하고, 필요에 따라 새로운 기능을 획득할 수 있도록 지원해 주기 위한 기반 기술인 컴포넌트 저장소가 본 논문의 주제이다. 이 저장소를 실제 로봇 플랫폼에 적용 실험 해 온 결과, 로봇이 일일이 외부 저장소들을 접근함에 따라 필요한 컴포넌트의 검색 및 획득의 성능이 저하된다는 문제와, 가용한 컴포넌트 저장소가 늘어감에 따라 확장성, 공유성 문제가 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 분산된 컴포넌트 저장소들을 컴포넌트의 기능적인 측면에 따라 논리적인 그룹으로 묶은 셀 기반의 진화적인 컴포넌트 저장소를 개발하였다. 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 셀 기반의 저장소를 이용하여 로봇이 분산된 저장소를 일일이 물리적으로 접근하는 것이 아니라 논리적으로 투명하게 접근을 할 수 있도록 지원한다. 또한, 로봇 컴포넌트/애플리케이션 개발자들이 자신의 접근 가능한 저장소를 변경하면 전체 저장소 시스템에 반영되어 다른 개발자들이나 로봇이 사용할 수 있게 해 주는 컴포넌트의 투명한 공유를 지원한다.
본류대를 따라 저장대가 주기적으로 존재하는 다중저장대모형을 개발하고 자연하천의 혼합거동을 해석하였다. 개발된 모형 및 하나의 저장대를 갖는 기존의 저장대모형을 비교하기 위하여 모형실험 결과를 이용하였다. 본 모형을 이용하여 구한 농도분포는 모형실험에서 수집된 시간에 따른 농도분포를 잘 재현하는 반면, 연속적인 저장대를 갖는 기존모형은 불연속적인 저장대 구조로 인해 발생하는 농도분포의 부차적인 융기부분을 정확히 재현하지 못하는 것으로 나타났다. 본 모형의 현장 적용성을 검토하기 위하여 새로운 모형을 미국 미네소타주에 위치한 Shingobee River에 적용하고 혼합거동을 해석한 결과 새로운 저장대 모형은 저장대가 존재하는 자연하천에서의 분산거동을 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.
유비쿼터스 네트워크 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해로 인한 문제를 해결하기 위해 다양한 콘텐츠나 대용량 데이터의 안전한 보안 관리 문제가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 기존 다항식 기반을 이용한 Ito, Saito, Nishizeki 할당 방식은 분산된 비밀정보를 복원하기 위해 Share 모두가 필요하게 된다. 반면, 본 제안 방식의 경우, 임계치 이상의 Share가 모아지면 비밀정보를 복원할 수 있다. 또한, 데이터를 분산 복원하는 분산 DBMS 운영상의 효과 특히, 데이터베이스(DB) 서버 및 Share 선택의 규칙성이 있고 조합적 구조인 Combinatorial Design상의 파라메터 t,v,k를 이용함으로써 구현상의 유연성(flexibility)을 갖는다. 본 논문에서는 Share의 할당 문제를 해결하고자 비밀분산 방식을 이용하여 데이터를 분산저장관리 할 때 Share의 할당을 위해 t-(v,k,1) 디자인이 갖는 행렬구조를 적용시킴으로써 새롭게 Share 할당법을 구성하고 데이터 분산저장관리에의 응용에 대해 검토한다.
정보의 단순한 연결뿐만 아니라 의미적인 연결 관계를 표현하는 시맨틱 웹에서 RDF와 RDFS만으로는 정보간의 다양한 의미적 관계를 나타내기가 힘들다. 따라서 정보간의 의미적 관계를 보다 명확하게 필요로 하는 분산 환경에서는 시맨틱 웹 언어의 표준으로 인식되고 있는 OWL로 표현된 시맨틱 웹 데이터를 위한 저장 구조가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경을 고려하여 OWL이 표현하는 다양한 의미적 관계를 이용한 질의 처리를 지원하는 저장 구조를 제안한다. 그리고 OWL에 정의된 클래스 간의 계층 관계를 이용한 질의의 효율적인 처리를 위한 인덱스 구조와 처리 전략을 제안한다.
분산 객체 컴퓨팅 환경이 대두되고 있는 오늘날, 네트워크 상에 분산되어 있는 객체들을 효율적으로 관리할 수 있는 기능이 필요하게 되었다. OMG(Objective Request Broker Architecture)에서는 개체를 바인딩하기 위한 두 가지 형태의 객체 참조, 즉 일시적 객체참조(Transient Object Reference)와 영구적 객체참조(Persistent Object Reference)가 있으며 영구적 객체 참조를 바인딩하기 위해서 ORB는 구현저장소를 제공해야 한다. 이를 위해 CORBA 스펙에서는 구현저장소의 개념만을 정의되어 있을 뿐 인터페이스는 아직 정의되어 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 구현저장소의 도움만을 받아 구현객체를 바인딩 할 수 있도록 하기 위한 구현저장소의 인터페이스를 설계하였다.
클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 모든 인프라 자원(소프트웨어, 서버, 스토리지, 네트워크 등)을 서비스화(as a Service)하여, 언제, 어디서든, 장치에 독립적으로 네트워크를 통해 사용하고, 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅으로써, 대표적인 서비스 업체로는 구글과 아마존이 있다. 최근 아파치 재단에서는 구글의 GFS와 동일 또는 유사한 시스템을 만들기 위해 HDFS 오픈소스 프로젝트를 진행하고 있다. HDFS는 빈번한 하드웨어 고장에도 원본 데이터를 복구할 수 있는 가용성을 보장하기 위해 파일 데이터를 블록 단위로 나누어, 다시 datanode에 복제하여 저장한다. 이 기법은 복제가 많아 질수록 가용성은 높아지나 스토리지가 증가한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 행렬의 특성을 이용한 새로운 분산 저장 기법을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 스마트 객체에 부착되는 RFID 태그에는 스마트 객체를 유일하게 식별하기 위한 식별자 만이 저장되고 객체의 상세 정보는 별도의 정보 서버에 분산 저장 및 관리가 된다. 이와 같이 분산되어 있는 정보를 사용하기 위해서는 사용자가 일일이 정보 서버의 위치를 알아 내고, 각 정보 서버로부터 필요한 정보를 얻어 와야 하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 여러 정보 서버에 분산 저장되어 있는 다양한 종류의 객체 정보를 실시간으로 통합하여 사용자에게 제공하고, 또한 객체 정보의 유형 및 특성에 따라 카탈로그 검색, 소유권 변화, 포함 관계 변화, 추적 등의 스마트 객체에 특화된 질의 기능을 제공하기 위한 스마트 객체 정보 통합을 위한 미들웨어의 설계 내용을 소개한다.
Jini 서비스는 개발자에게 분산시스템을 쉽게 개발할 수 있는 하부구조를 제공한다. Jini 서비스 중 하나인 Javaspace는 자바환경의 분산컴퓨팅 모델로서 Java 객체를 저장하고 저장된 객체에 접근할 수 있는 공간을 말한다. 이러한 Javaspace 서비스는 객체를 공유하는 방법으로 매우 유용하게 사용되고 있지만, 보안성이 취약하여 객체정보에 대한 접근 보안이 요구되는 분산시스템의 개발에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 Javaspace의 취약한 보안성을 강화시켜 안전한 Javaspace 서비스를 제공하는 SecureJS 시스템에 대하여 설명한다.
분산된 공간 데이터를 효과적으로 저장. 관리하고 공유하기 위하여 분산 공간 데이터베이스 시스템의 필요성이 대두되었다. 분산 공간 데이터베이스 시스템은 많은 변화가 있는 환경이기 때문에 최적화된 질의 플랜을 작성하기가 어렵고 또한 고비용의 공간 연산 비용을 고려해야 하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 질의 실행 시간이 변화된 분산 데이터베이스 환경을 고려하여 질의를 수행하며 공간 조인을 병렬적으로 수행하는 동적 콜렉터를 제안한다. 동적 콜렉터는 분산 데이터베이스 환경의 변화에 적응할 수 있으며 분산 공간 조인을 효율적으로 처리할 수 있다.
대용량 무선 인터넷 프록시 캐시 서버 클러스터에서는 성능 및 저장 공간의 확장성이 중요하게 되었다. 여기에서 성능의 확장성은 캐시 서버를 추가함에 따라 클러스터 성능이 선형적으로 증가함을 의미하고 저장 공간의 확장성은 캐시 데이터가 서버들에게 분할 저장되어 있어서 캐시 서버의 수에 상관없이 캐시 데이터를 저장하는 클러스터안의 공간의 합은 일정함을 의미한다. 대용량 서버 클러스터에서 많이 사용되는 라운드로빈 기반 부하분산 방법은 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터가 모든 서버에 저장되어야 하므로 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 해싱기반 부하분산 방법은 모든 요청 URL 데이터가 서버들에 분할 저장되어 있어서 저장 공간의 확장성을 가진다. 그러나 그 방법은 사용자의 요청 패턴 불균형 또는 특정서버로의 요청 집중(Hot-Spot) 시에 성능 확장성이 없다. 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 부하분산기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 과부하 상태의 캐시 서버에 할당된 요청들을 찾아서 다른 캐시서버로 동적으로 재할당한다. 제안된 방법을 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법과는 달리 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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