최근 컴퓨터와 인터넷 이용의 확산, 스마트폰을 포함한 스마트 기기의 보급과 소셜 네트워크 이용의 확대, 위치 기반의 다양한 서비스 확대 등으로 처리해야 할 데이터 크기가 증가하는 추세이다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 처리가 큰 이슈로 떠오르고 있다. 그로 인해 대용량 데이터 처리를 위한 큰 규모의 분산 컴퓨팅 환경을 지원하는 프레임워크인 하둡이 개발되었으며 많은 기업에서 이를 활용하고 있는 추세이다. 하지만 대용량 데이터 중 영상, 의료, 센서 데이터 등 다차원 데이터 처리에 관한 연구는 미비한 상태이다. 기존의 다차원 데이터 처리를 위해 다양한 다차원 인덱스가 제안되었지만, 대용량 다차원 데이터 처리는 단일머신에서는 비효율적인 단점이 있다. 본 논문에서는 다차원 인덱스 기법인 그리드 파일을 하둡의 분산 병렬 처리 모델인 맵리듀스를 기반으로 생성하는 기법을 제안한다. 또한 앞서 생성된 그리드 파일을 가지고 맵리듀스를 이용한 질의처리 방법을 제안 한다. 이로 인해 단일머신에서의 그리드 파일 생성을 병렬처리 함으로써 생성 시간을 단축시키고 질의 처리 또한 맵리듀스를 이용하여 병렬 처리 함으로써 질의 시간 단축을 예상한다.
초고속 네트워크에 연동된 고성능 컴퓨터 자원들을 효과적으로 활용하려는 그리드 컴퓨팅 연구는 네트워크를 통한 기존의 단순한 정보 공유보다 정보 및 자원의 공유를 더욱 더 밀접하게 결합시키는 것을 가능하게 한다. 이상적인 그리드 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 무엇보다도 그리드 환경에 속한 자원들의 정보를 통합적으로 관리 및 서비스하는 것이 무엇보다도 그리드 정보 서비스가 중요하다. 그리드 정보서비스의 역할은 그리드 사용자가 필요한 자원 및 그에 대한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 다양한 검색 기능을 제공하는 것 이외에도, 전세계에 분산된 자원들의 최신 정보를 빠르게 서비스하도록 하여야 한다. 이를 위해서는 그리드 환경의 특성을 고려하여 효율적인 그리드 정보 서비스 아키텍쳐를 구성하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 그리드 미들웨어인 글로버스 툴킷(Globus $Toolkit^{TM}$)내에 포함된 그리드 정보 서비스를 기반으로 자원 정보의 적응형 캐슁 기법을 이용하여 그리드 정보 서비스 아키텍쳐를 재구성한다. 이를 통해 자원 정보의 일관성을 향상시키면서 기존의 그리드 정보 서비스의 빠른 응답 속도를 제공할 수 있다.
최근 신재생에너지 발전시스템 등 분산전원 시스템을 활용하는 경우가 증가함에 따라 마이크로그리드의 효율적인 제어와 안정성에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 분산전원 발전설비를 마이크로그리드에 연계하기 위해서는 계통연계 인버터가 필수적으로 요구된다. 계통연계 인버터를 구성하기 위해서는 계통전압과 인버터 출력 전류 등을 측정하기 위한 센서가 요구되며 이는 계통연계 인버터의 생산비용을 상승시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 계통연계 인버터의 경제성을 향상시키기 위해 전압센서를 사용하지 않는 새로운 인버터의 제어기법을 제안한다. 제안된 기법은 전압센서를 사용하지 않고 인버터 출력전류 정보와 외란관측기를 이용해 계통전압을 추정한다. 하지만 외란관측기로 계통전압을 추정하는 경우 관측기의 한정된 대역폭으로 인해 추정 계통 전압에는 위상 지연이 발생하며 이는 제어 성능 저하의 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 추정 계통 전압의 위상지연을 보상하기 위한 위상 보상기법이 설계된다. 제안된 기법의 안정성과 성능이 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증된다.
그리드 컴퓨팅 환경에서 자원 관리는 이기종의 자원들 사이에서 통합과 상호작용을 위해 필수적이다. 이 논문은 자원관리의 복잡한 문제들을 해결하기 위해 집중화된 브로커 기반과 분산화된 브로커 기반 모델링의 자원 관리 기법을 논하고 그리드 컴퓨팅 환경에서 분산화된 브로커 기반 자원 관리 모델링의 설계와 구현을 표현한다. 이 모델은 글로벌 자원 브로커와 로컬 자원 브로커로 이루어지고 우리는 통신의 감소와 로컬 자원 브로커를 사용한 작업 관리의 기능적인 분산을 이끌어낸다. 시뮬레이션 결과는 자원 활용도와 평균 응답 시간의 향상을 보여주고 이 모델이 사용자 요구에 즉각 응답하고 자원의 활용도를 향상시킨다는 것을 증명한다.
그리드(Grid) 컴퓨팅은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원들을 네트워크로 연동시켜 서로 공유 될 수 있도록 해주는 서비스이다. 본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 시스템을 구성하는 전체 노드를 대상으로 작업을 분배하는 메타 스케줄링 정책과 특정 한 개의 노드 내에서 작업을 분배하는 작업 스케줄링을 동시에 고려하는 하이브리드 스케줄링 기법을 제안한다. 그리드 컴퓨팅 노드로 제출된 작업을 필요 프로세서 수와 예상 작업수행 시간에 따라 구분하여 우선순위가 높은 작업은 작업 큐(Job Queue)로, 우선순위가 낮은 작업과 원거리 작업은 백필 큐(Backfill Queue)로 할당시킴으로써, 그리드 컴퓨팅 시스템의 성능을 높이는 방법을 연구한다. 다양한 실험을 통하여 제안된 기법들의 성능을 평가하며, 그리드 컴퓨팅 시스템의 이용률이 높아지고, 작업 지연시간이 감소됨을 확인한다.
최근 지역적으로 분산되어 있는 이질적인 고성능 컴퓨팅 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하는 그리드 컴퓨팅(Grid Computing)에 대한 연구가 활발하게 이루어짐에 따라, 본 논문에서는 그리드 시스템에서 클라이언트 작업들을 특성에 따라 분류하여 우선순위가 높은 작업은 예약이 가능한 큐로 분배하고 우선순위가 낮은 작업은 백필이 가능한 큐로 할당하는 다중 큐 스케줄링 기법을 제안하였고 다양한 실험을 통하여 제안된 기법들의 성능을 평가하였다. 그 결과 그리드 컴퓨팅 시스템의 이용률(Utilization)이 높아지고, 작업 지연시간(Slowdown)이 줄어드는 것을 확인하였다.
메타데이터 카탈로그 서비스는 그리드 상에 저장된 파일들에 대한 메타데이터에 대한 접근을 제공한다. 본 논문에서는 자주 사용되는 메타데이터 카탈로그 서비스 중의 하나인 AMGA의 성능을 분석하였다. DB에 대한 직접 접근에 비해 약 700%의 오버헤드가 있었으며, 이 중 가장 큰 오버헤드는 GSI/SSL을 처리하는 오버헤드로 약 350%를 차지하였다. 본 논문에서는 이 오버헤드를 줄일 수 있는 방법 중의 하나로 부하분산 기법을 제안하고, 이 기법의 성능을 측정하였다. LAN 환경의 경우 AMGA 서버의 증가에 따라 성능 향상이 가능함을 확인하였다. 그리드 상의 작업이 직접 AMGA에 접근하는 경우 데이터베이스에 직접 접근하는 것만큼의 성능 향상을 얻기 위해서는 AMGA 내부에 DB 연결 풀링 기법과 부하분산 기법을 활용하는 것이 필요함을 확인하였다.
그리드 컴퓨팅은 다양한 이기종 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 소프트웨어들에 대한 설치, 운영, 업그레이드, 유지보수 등이 요구된다. 이러한 환경에서 응용 소프트웨어(특히, 레가시 소프트웨어) 지원은 매우 어려운 작업이다. 웹 포탈 기술은 이러한 문제에 대한 효과적 대안이다. 그러나 웹 포털의 경우 다양한 사용자 인터페이스 제공이 난해하여 긴밀한 사용자와 컴퓨터간 상호작용이 요구되는 응용과학 분야 연구에 적용이 어렵다. MGrid 포탈은 BT/NT분야에서 광범위하게 사용되는 연구기법인 분자 시뮬레이션을 지원하도록 설계된 그리드 포탈 시스템으로 분자 시뮬레이션 작업들에 대한 상세한 모니터링 및 통제 기능을 지원하도록 설계되어 있다.
무선 센서 네트워크에서 위치인식 기술은 데이터 수집, 라우팅, 위치기반 서비스와 같은 기술에 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 베이즈 이론을 이용한 그리드방식의 분산형 위치 인식기술을 제안한다. 이 기법은 센서 노드들이 받은 신호세기를 바탕으로 하여 그리드를 구성해서 베이즈 이론을 이용하여 가장 큰 확률을 갖는 그리드를 자신의 위치로 인식하는 방식이다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식보다 제안된 알고리즘이 정확한 위치를 갖으며, 더욱 효율적인 연산을 수행함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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