최근 Social, Mobile, IoT 등에 기반한 비즈니스 데이터의 폭증과 함께 이를 저장하고 처리하기 위한 Big Data 플랫폼, 분산 스토리지 기술 등이 사용되고 있다. 최근 제안된 분산 스토리지들은 클라우드 기반 기술과 Scale-Out 아키텍처를 적용하여 데이터의 증가에 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 분산 스토리지의 노드가 수백 대 이상으로 증가하는 경우 수작업을 통한 관리방법으로는 운영관리는 불가능하며 자동화된 운영관리와 모니터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 GlusterFS 분산 스토리지를 대상으로 네트워크, 서버, 디스크, 스토리지 서비스 등 시스템 상태를 구간별로 모니터링할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 분산 스토리지 전체 인프라에 대한 모니터링과 스토리지 서비스 수준을 모니터링 할 수 있도록 하였다.
상호 인지란 상호 작업 이해, 참여자 관계 설정 등 결합이라는 구현 기술을 말한다. 인지의 구현 방법에는 파일 공유, 윈도우 복사, 윈도우 오버레이, 또는 윈도우 공유 등이 있는 데 본 연구에서는 윈도우 오버레이 기능에 세션 제어, 발언권 제어 등을 추가한 윈도우 공유 방법을 기술한다. 본 논문에서는 오류 상호 인지 및 제어 기능이 있는 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 소프트웨어 구조에 대하여 기술한다. 그 구조로는 분산 복제형 구조(CARV)이다. 분산 복제형 구조는 중앙 집중형 구조(CACV)와 복제형 구조(RARV) 두개의 장점을 취합한 형태이지만 복제형 구조처럼 완전한 대칭적인 구조를 가지고 있지는 않다.
본 논문에서는 음성과 자연언어의 통합처리를 위한 효과적인 병렬 계산 모델을 제안한다. 음소모델은 continuous HMM에 기반을 둔 문맥종속형 음소를 사용하며, 언어모델은 knowledge-based approach를 사용한다. 또한 계층구조의 지식베이스상에서 다수의 가설을 처리하기 위해 memory-based parsing기술을 사용하였다. 본 연구의 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 Transputer 시스템을 이용하여 구현되었다. 실험을 통하여 음성인식 과정에서 발생하는 speech-specific problem의 해를 제공하고 음성인식 시스템의 병렬화를 통하여 실시간 음성인식의 가능성을 보여준다.
IPTV는 단순한 케이블 TV 대체를 넘어서서 다양한 양방향 서비스가 가능하게 되는 서비스이다. 증가되고 있는 서비스를 위해 IPTV 시스템을 하나의 서버가 모든 일을 처리하는 구조에서 점차 분산된 구조로 가야한다. 미디어 전달 방식을 중앙 집중 서버에서 분산된 릴레이와 피어를 사용하는 구조로 변경되어야 하며 IPTV 네트워크 제어 방식도 분산된 구조로 변경하여야 한다. 본 논문은 이러한 P2P 기술을 기반으로 한 실시간 IPTV 시스템 구조에 대한 논문으로 RELOAD를 이용하여 채널 검색을 하는 분산 채널 관리 계층과 트리 구조로 미디어 전송을 하는 분산 미디어 전송 계층으로 구성된 순수 P2P기반 IPTV 구조에 대해 제안한다. 또한 실제 시스템 구현을 통해 P2P IPTV 구조의 성능을 검증한다.
최근 항공기 운용 장비는 시스템 수 및 무게, 전력 소비량 플랫폼 중복성을 줄이기 위해 기존 연합형(Federated) 구조에서 멀티코어를 이용한 모듈형(Integrated Modular) 구조로 변화하고 있다. 이러한 변화로 다수의 기능을 하나의 모듈에 통합함에 따라 디스플레이 장치를 통해 조종사에게 제공해야할 정보량이 증가하게 되었으며, 이로 인해 시스템 운용주기 내에 처리해야할 그래픽양이 증가하게 되었다. 본 논문에서는 멀티코어 시스템을 운용하기 위한 AMP(Asymmetric Multi-Processing) 방식의 파티셔닝 운용 시스템(Partition Operating System)에서 항공기 시스템의 운용주기 내에 보다 많은 그래픽을 처리하기 위해 단일코어로 처리되는 기존의 그래픽스 렌더링 엔진 구조를 멀티코어로 분산하여 처리할 수 있는 그래픽스 렌더링 엔진 분산처리방안을 제시한다.
클라우드 컴퓨팅은 대규모의 분산 시스템을 기반으로 페타바이트급 이상의 처리가 가능해진 최근에 각광받고 있는 기술이다. 대부분 비 대칭 분산 구조로 객체기반 클러스터 파일 시스템으로 이루어져있다. 이런 환경에서 효율성과 신뢰성 등을 고려하여 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 특정한 상황에서 병목현상과 메타 데이터 서버간의 부하분산을 처리함으로써, 한 특징인 효율적인 측면에서 향상이 가능한 기법을 제안하였다.
TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델은 실시간 분산 처리 모델로써 설계 단계에서 명시된 주기를 가지고 분산된 노드들 사이에 메시지가 전달되며 이 메시지를 통해 각 노드들에게 주어진 작업이 수행되는 구조를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 TMO 모델을 TMO Tele Operation 모델을 이용하여 기존의 분산 처리 모델(HPJava, MPI 등)과 비교하여 TMO 모델의 성능의 장, 단점 및 더 좋은 실시간 분산 처리 모델을 제시하기 위한 성능평가 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 고속 저지연 네트워크로 연결된 다수의 분산 메모리 공여 노드를 통해 분산 통합 메모리 서비스를 제공하는 메모리 가상화 시스템에서, 대용량 메모리와 다수의 호스트 채널 어댑터(HCA)를 장착한 공여 노드의 프로세서, 물리 메모리, 그리고 HCA의 연결구조와 정보로부터 토폴로지 구조를 추출하고, 프로세서 중심으로 자원 연관성 정보를 나타내는 토폴로지 맵을 생성한다. 토폴로지 맵을 기반으로 공여 메모리의 초기화, 등록, 할당 및 메모리 데이터 전송 등을 수행하는 공여 메모리 관리 메커니즘을 제안한다. 이를 통해 대용량 분산 통합 메모리를 이용하는 빅데이터 처리 환경에서 참조 데이터 대한 메모리의 응답 시간 및 접근 지연 시간을 최소화시킬 수 있다.
최근 데이터의 급증으로 인해 병렬 분산 처리 파일시스템의 사용이 증가되었으나 물리 자원 요구와 그에 따른 관리 자원 소모로 인해 가상화 환경에서의 병렬 분산 처리 파일 시스템이 활발히 연구되고 있다. 이의 성능 분석을 위해서는 프로파일러의 역할이 중요한데 현재 사용되고 있는 프로파일러들은 시스템 및 관리 프로파일러로써 가상화 환경에 적합하지 않아 가상화 환경에 적합하며 기존 프로파일러의 단점을 보완하는 새로운 프로파일러의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존 프로파일러의 장단점을 분석하고 기존 프로파일러들의 단점을 보완하는 가상화 환경에 적합한 새로운 프로파일러의 구조를 제안한다.
분산 컴퓨팅 환경에서 지식을 공유하기 위한 자동적인 정보 교환을 위해서는 정보의 내용이 무엇이지 나타나 있어야 하며, 정보 교환 시스템들 간의 정보의 구조에 대한 암묵적인 합의가 있어야 한다. 본 논문에서는 분산되어 있는 가상 교육 시스템들이 자동적으로 강의 컨텐츠 정보를 교환할 수 있는 구조를 위해 XML Schema를 이용하여 설계한다. 이러한 설계는 강의 컨텐츠의 재사용과 확장성 및 처리 프로세스를 통한 자동 변환의 편리함을 제공해야 웹에서 강의 컨텐츠를 공유하여 학습자와 교수자에게 양질의 학습자료를 빠른 시일에 제공할 수 있으며 이것은 더 나은 학습 결과와 ROI(Return Of Investment)를 기대할 수 있다. 또한 XML 문법의 XML Schema를 사용함으로써 XML의 장점은 모두 이용할 수 있다. 즉, 세계 각 대학이나 연구소 및 기업에 분산되어 있는 여러 데이터소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있어서 궁극적으로 최고의 WBT의 효과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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