일반적으로 고객 관리를 위한 고객 데이터는 운영 시스템 환경 여건상 다양한 분산 데이터베이스 시스템에 저장되어 있다. 이와 같이 분산 저장된 데이터들로부터 고객들의 향후 경향이나 추세 분석 등 의사 결정에 필요한 데이터로 활용하고자 할 때는 데이터베이스에 저장된 대량의 데이터가 고객 분석에 적합한 형태로 구성되어 서비스되어야 한다. 이에 적절한 구조가 데이터 웨어하우스 구조이며, 데이터 웨어하우스는 분산 저장된 각각의 소스들로부터 발생된 변경 정보들을 실시간으로 데이터 웨어하우스에 반영되어야한다. 이렇게 함으로써 정확한 의사 결정을 수행할 수 있게 된다. 이에 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 고객 관리를 정확하고 효과적으로 이루어질 수 있도록 기본 소스에서 발생된 데이터 변경을 웨어하우스에 실시간으로 전달하여 정확한 데이터를 유지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 제시된 방법의 실험 평가 결과를 간략하게 도시하여 나타내었다.
계층적인 Mobile IPv6 구조에서 실시간 서비스의 확대와 노드의 이동성 증가에 따라 Mobility Anchor Point(MAP)의 부하가 늘어나는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 IETF(internet Engineering Task Force)의 중요한 마이크로 이동성 프로토콜인 HMIPv6의 기본동작을 설명하고 MAP에서 발생할 수 있는 부하를 하위에 있는 라우터에게 분산시키기 위하여 Passive Approach와 Active Approach 두 가지 방법을 제안하였다. Passive Approach는 MAP가 분산 시점을 결정하여 하위의 라우터에게 부하를 분산해주는 방법이고 Active Approach는 임의의 MAP하위에 있는 라우터가 스스로 분산 시점을 결정하여 MAP로 동작하여 MAP에서 발생할 수 있는 부하를 줄이는 방법이다.
분산 컴퓨팅 기술의 발전과 네트워크의 고성능화는 대용량의 멀티미디어 데이터를 송.수신 하여 처리 할 수 있게 되었다. 그러나, 실시간 및 이기종간의 데이터 전송에는 네트워크 전송지연과 프로그램 구현의 어려움 등과 같이 극복해야 하는 문제점들이 많다. 본 논문은 객체지향형 분산처리 환경 하에서 OMG가 제시한 멀티미디어 서비스 설계에 RTP(Real-time Transport protocol)통신 프로토콜을 사용하여 오디오나 비디오 등과 같은 실시간 멀티미디어 데이터 처리에 필요한 효율적인 소프트웨어 기반 구조를 설계하였고, 이를 이용한 인터넷 폰 시스템인 Telegent(Telephone Agent: Telegent)를 분산 객체 환경에 맞게 설계하고 구현한 내용을 기술한다.
소셜 네트워크와 웹 2.0의 등장은 거대한 데이터 홍수를 초래하였다. 이 와 관련된 다양한 기술들이 연구 개발되고 있으며 특히 동시에 요구되는 data를 처리하기위한 여러 기술이 등장하였다. 본 연구에서는 다양한 BigData 분산처리 기술들중에 가장 각광 받고 있는 Hadoop이라는 기술을 연구 분석할 것이다. 국내에 아직 많은 사용자가 없어 그 존재감이 많이 없다가 요즘 들어 상승하고 있는 추세이며 이러한 Hadoop의 흐름속에 data의 분산과 병렬처리에서 발생되는 문제점을 분석하고 이를 해결할수 있는 모델을 제시하여 새로운 모델의 하둡으로 기본적인 핵심기술인 federation을 쉽게 할 수 있고 향후 이 구조의 기능과 상세모델을 연구하고 구현하여 제안된 연구 구조의 우수성을 입증하고자 한다.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 단일 서버 구조로서 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 대용량 이동객체의 위치정보를 분산된 서버에서 효율적으로 관리하기 위하여 분산 그리드 기법을 설계한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제시한다.
정보통신부에서는 기술 혁신을 통해 로봇 시스템 보급과 실용화를 앞당기기 위하여 URC 로봇 프로젝트를 진행하고 있다. 본고에서는 URC 로봇의 응용 소프트웨어를 위한 표준 시스템 소프트웨어 구조로 개발 중인 RSCA를 소개한다. RSCA는 로봇 응용 소프트웨어에게 표준화된 운영 환경을 제공하고, 이들의 개발을 용이하게 하는 프레임워크도 제공한다. 구체적으로 RSCA의 운영 환경은 실시간 운영체제, 분산 미들웨어, 배치 미들웨어의 3 계층으로 정의된 구조를 갖는다. 여기서 실시간 운영체제는 다양한 하드웨어 디바이스 위에서 로봇 응용을 신뢰성 있고 안정적으로 처리하는 동시에 탄력적이고 유연성 있게 구동하기 위하여 필요한 기본적인 추상화 계층을 제공한다. 분산 미들웨어는 URC 로봇의 분산 노드들의 다양한 이기종성을 숨기고 분산 응용의 부분들이 유연하게 상호 작용할 수 있도록 분산성을 감추는 추상화 계층을 제공한다. 마지막으로 배치 미들웨어는 로봇 응용의 재구성성을 지원하며 분산 컴포넌트 기반 응용 프로그램의 배치를 지원한다. 이는 응용의 다운로드와 설치 및 제거, 응용의 생성과 소멸, 시작과 정지를 포괄하는 응용 컴포넌트들의 재구성 과정을 지원하는 계층이다. 현재 RSCA 표준과 구조를 만족시키는 프로토타입이 구현되었으며, URC 로봇에 적용 중이다.
XML 문서의 검색을 위한 질의 언어인 XQuery는 다양한 데이터 소스로부터 가져온 고유한 구조를 가진 질의 결과로 구성할 수 있도록 설계되어 XML질의 언어의 표준이 되었다. XQuery를 이용해 특별히, 분산 환경에서 다중 XML문서 를 대상으로 하는 통합 질의의 경우, 질의 처리 계획을 결정하는 것은 처리 효율과 직결된다. 따라서 질의 처리 계획을 결정하는 요소 중 하나인 조인 처리 방법의 연구는 중요하다. 그러나 통합 질의에서 조인구조를 기준으로 단일 XML문서에 대한 질의 처리방법을 결정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 분산환경에서 다중 XML문서를 대상으로 하는 조인을 포함한 다양한 통합 질의를 대상으로 실험을 통해 병렬처리 방법과 순차처리 방법 그리고 두 가지 처리방법을 조합한 하이브리드 방법을 적용하여 처리 시간을 비교 분석하고, 다중 문서에 대한 효율적인 조인방법과 순서를 모색한다.
하드웨어와 통신 기술의 발달로 가능하게 된 분산처리 시스템은 수행 방식이 비결 정적이고 복잡하기 때문에 소프테웨어의 디자인이 비분산처리 시스템에 비해 복잡하고 또한 까다롭다. 따라서 하드웨어에 비해 상대적으로 뒤져있는 분산처리 시스템 소프 트웨어 개발을 위한 디자인 방법에 관한 연구에 대한 필요성이 높아지고 있다. 한편 객체향 시스템과 분산처리 시스템은 상호 유사한 점이 있어, 분산처리 시스템 개발에 객체지향 기술의 적용은 자연스럽게 이루어질 수가 있다. 본고에서는 분산에서는 분산처리 시스템 설계를 위한 객체지향 기술의 적용에 대하여 소개하고 있다. 제안된 설계방법은 다양한 그래픽 모델, 즉, 자료구조도, 상태전이도 그리고 패트리 네트의 정보를 조합하여 객체와 행위 그리고 이들 간의 관계에 대한 정보를 추출하여 분산 처리 시스템에 적합한 명세서를 산출하고자 한다. 지식베이스를 정보저장소로 이용 하여정보의 저장, 검색 뿐만 아니라, 정보의 오류 연구를 검증할 수가 있다. 본 방법의 최종 결과인 객체모델은 디자인 명세서로서 분산처리프로그램 개발에 사용된다.
전자상거래 사용자의 급격한 증가는 이를 지원하는 시스템의 효율을 높이기 위한 다양한 연구를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 계층적 구조의 다중에이전트 및 시스템의 설계를 통해 고객의 특성으로 인해 발생하는 시스템의 로드를 효과적으로 분산시킬 수 있는 전자상거래시스템을 설계하고, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 제안한 시스템은 혼합적 추론 기법을 이용한 다중에이전트를 계층적 구조의 메인 서버와 로컬서버에 기능별로 분산시켜 시스템에 미치는 로드를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 계층적 다중에이전트 기반의 전자상거래 시스템은 로드의 증가로 인한 발생하는 시스템 사용자의 응답 속도의 저하를 감소시킬 수 있어 전자상거래 시스템의 효용성을 놀일 수 있을 것으로 기대된다.
클러스터링 분야에서는 대규모 계산 및 처리, 저장 등의 작업을 하기 위해 다양한 정책과 효율적인 전략들이 기술적 사상으로써 적용되는 대표적인 분야 중 하나이다. 그 중에서도 대규모 처리(Load)시 처리자원으로의 효율적인 자원 분배(Balancing)를 하는 LoadBalancing에 관한 연구는 지속적으로 이루어지고 있다. 효율적인 로드밸런싱 기법에는 경제적인 계산 비용이 소요되는 서버풀내의 각 처리 서버들에 대한 연결 정보를 Queue에 넣고 FCFS 스케줄링 알고리즘등을 활용하는 방법들이 널리 쓰이고 있다. 그러나, 이 방법의 경우, 서버풀의 추가 및 삭제와 같은 변동상황 발생시 이를 처리하는데 많은 비용이 소요된다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 클러스터링 처리 환경에서 이중 구조 큐 순환을 이용한 서버풀 및 이에 속하는 각각의 처리서버에 대한에 부하 분산 기법을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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