분산 해시 테이블은 {Key-Value} 형태의 해시 테이블을 시스템 내 노드들이 나누어 가지는 분산 시스템이다. 분산 해시 테이블 중 Kademlia는 Binary Tree 구조를 통해 노드 확장성을 가지고 XOR Metric을 이용하여 빠른 노드 탐색으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 노드 탐색 시 실제 상황을 배제하고 논리적인 거리만을 고려하여 라우팅 경로를 설정한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 노드 탐색 시 노드 간의 대역폭과 물리적 거리를 고려하여 라우팅 테이블을 생성하는 Kademlia의 효율적인 노드 탐색 기법을 제안한다. 기존의 Kademlia와 유사한 수치의 Lookup Success Ratio와 Lookup Overhead Rates를 보이지만, End-to-End Delay가 감소한 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
분산 해시 테이블 (Distributed Hash Table) 을 사용한 P2P 시스템에서는 해시함수를 사용하며 파일과 노드의 ID를 정의하고 파일의 ID와 매핑 (mapping) 되는 ID를 가진 노드에 파일을 저장함으로써 시스템 전체에 파일을 완전히 분산시킨다. 이러한 시스템에서는 파일을 찾을 때 해시된 파일 ID로 찾기 때문에 정확한 매치 (exact match) 만 가능하다. 하지만 현재 P2P 파일 공유 시스템에서는 파일의 전체 이름을 정확히 알지 못하더라도 부분적인 키워드로 파일을 검색할 수 있도록 하는 키워드 검색 (keyword search) 이 요구된다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블을 기반으로 하는 P2P 시스템에서 키워드 검색이 가능하도록 하는 방안을 제안한다.
본 논문에서는 분산해시테이블 기반의 구조적 P2P 오버레이 네트워크에서 효율적인 컨텐트의 공유와 검색을 위한 라우팅 기법을 제안한다. 기존의 익명성을 기반으로 하는 P2P 시스템과는 달리, 본 논문에서 제안하는 기법은 사회적 관계에 기반한 라우팅 테이블의 생성과 라우팅 알고리즘을 설계하고 이를 평가한다. 본 논문의 중요성은 사회적 관계에 기반한 분산 환경에서의 컨텐트 공유를 통해, 무임승차의 문제를 완화하고 악성 피어에 의한 네트워크 공격 위험을 줄일 수 있다는 점에 있다.
P2P 시스템의 주요 이슈는 자원 (resource) 을 효율적으로 저장하고 찾는 것이다. 자원 탐색 프로토콜은 초기의 Napster, Gnutella와 같은 형태에서 발전하여, 현재는 분산 해시 테이블 (Distributed Hash Table을 사용한 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 분산 해시 테이블을 사용한 P2P 프로토콜인 Magic Square를 제안한다. Magic Square에 참여하는 칵 노드는 양방향 스킬리스트로 구성된 지역 라우팅 테이블과 임의의 노드로 구성된 전역 라우팅 테이블을 가진다. 지역 라우팅 테이블은 각 노드의 능력을 고려하여 구성된다. 스킵리스트를 사용하였기 때문에 탐색과 노드의 추가라 삭제 과정이 간단하며. P2P 네트워크가 자주 바뀌어도 큰 영향을 받지 않는다.
본 논문에서는 P2P 기술 중 분산 해시 테이블 기술을 이용하여 수많은 노드들의 하드디스크 자원이 하나의 커다란 논리적 저장 공간으로 보이게 하는 저장 장치 가상화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 윈도우즈 디바이스 레벨에서 개발되어 인트라넷 환경에 적합한 구조로 되어 있다. 제안된 시스템은 사용자 편의성을 위해 윈도우즈 탐색기에서 하나의 하드디스크로 인식되게 개발되어 별도의 클라이언트 프로그램이 필요 없으며, 외부 네트워크에서의 접근을 차단하여 보안성을 증대시키고 있다.
정보의 바다라고 널리 알려진 인터넷은 클라이언트-서버 커뮤니케이션 모델을 기반으로 하여 패킷의 송/수신자가 정해져 있는 단방향 통신을 사용하고 있다. 하지만, 실제사람들 사이의 맨투맨 커뮤니케이션에서는 송신과 수신이 정해져 있는 경우보다 대화에 참여하는 모든 사람들이 송/수신의 역할을 동시에 수행하는 양방향의 형태가 대부분이며, 이러한 불일치는 인터넷을 통해 제공되는 서비스의 가능성을 제한하는 요소가 되고 있다. 이에 따라, 각각의 단말이 송신과 수신의 역할을 동시에 수행할 수 있는 양방향 통신이 가능한 P2P 커뮤니케이션 방법이 고안되었고, 현재, 이러한 P2P를 이용한 다양한 서비스 모델이 제안되고 있다. 본 고에서는 이러한 P2P 네트워크의 구현 기술 중 하나인 분산 해시 테이블을 바탕으로 한 연구의 동향과 그 응용 현황에 대해서 살펴 보고자 한다.
유비쿼터스 환경에서는 다양한 서비스를 구매하기 위한 지불 시스템이 필요하며, 빈번한 거래에 지불 처리 비용을 최소화하는 소액 지불 시스템이 요구되고 있다. 또한 장치가 계속적으로 온라인임을 보장할 수 없기 때문에 그 중 일부가 오프라인인 경우에도 사용할 수 있는 지불 시스템이 요구된다. 이러한 상황을 해결하기 위해 다른 시스템은 중앙의 브로커를 사용하는데, 대부분의 소액 지불 시스템의 문제는 브로커에 부하가 집중된다는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 위한 분산 해시 테이블 기반의 Peer-to-Peer 소액 지불 시스템을 이용해 온라인이 아니어도 지불할 수 있고, 브로커의 부하를 최소화하는 지불 시스템을 제안한다.
현대 사회에서 무선 인터넷의 활용 분야가 날로 확대되어 가고 있으나 낮은 대역폭, 단말기 해상도의 다양성 등의 여러 가지 근본적인 문제들을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무선인터넷 프록시 서버를 사용하며, 데이터에 대한 압축과 캐싱 방법을 사용한다. 캐싱 관점에서 해시의 사용은 캐시의 히트율(Hit ratio)을 높이며, 캐시간 협동성(Cooperative Caching)도 가지게 한다. 그러나 기존의 해시기반 스케줄링 알고리즘에서 사용자의 요청이 균등하게 분배되지 못하고 일부 서버로 몰리는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 해시 테이블을 이용한 라운드로빈 방식과 캐시 이용률을 이용한 스케줄링 방식을 제안하여, 캐시간 협동성과 사용자의 요청을 고르게 분포 시키도륵 하였다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고, 실험결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 무선 인터넷 프록시 서버의 성능이 향상됨을 확인하였다.
피어-투-피어(P2P) 시스템은 참여하는 사용자가 소유하고 있는 리소스를 서로 간에 공유하여 많은 이득을 얻을 수 있게 해준다. 그러나 사용자들이 악의적인 행동을 하거나 오프라인일 때, P2P 시스템이나 응용 프로그램들은 정상적인 서비스를 제공하는데 문제가 발생 할 수 있다. 소액 지불 시스템을 이용하여 서비스 제공에 대해 보상을 해준다면 이러한 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있다. 지금까지 대부분의 소액 지불 시스템은 중앙 집중화 된 브로커를 사용하는데, 브로커에 많은 부하를 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 예를 들어, 코인의 소유자가 오프라인인 경우 브로커가 소유자를 대신하여 지불 정보를 처리하는데 이는 브로커의 부하를 증가시키는 주요 원인이며 P2P 시스템 특성상 매우 빈번하게 발생 할 수밖에 없다. 본 논문에서 제안하는 DPay는 P2P 환경을 위한 소액 지불 시스템으로, 분산 해시 테이블을 이용하여 모든 암호화된 지불 정보를 안전하게 기록하고 다운타임 프로토콜을 사용하지 않음으로써 브로커의 부하를 획기적으로 감소시켜 시스템의 확장성을 크게 향상 시킨 시스템이다. 또한 실시간 중복 결제 검출 방법을 제안하고, DPay와 기존 지불 시스템 간의 비교와 실험 결과를 제시한다. 실험결과 DPay는 브로커의 부하가 기존 시스템 대비 평균 30%로 줄어든 것으로 나타났으며, 실시간 중복 결제 검출과 보다 안전한 지불 정보 기록을 가능하게 하여 다양한 P2P 시스템에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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