클러스터는 부하 분산 스케줄링의 방법에 따라서 그 시스템의 성능이 달라진다. 본 논문에서는 클러스터의 한 종류인 LVS에서 제시되었던 RR, WRR, LC, WLC의 부하 분산 스케줄링을 이용하여 시스템의 각종 부하를 처리하는 방법과 클러스터의 각 서버의 성능을 측정하여 부하 분산을 결정하는 ALBM(Adaptive Load Balancing Mechanism) 방식을 비교하였다. 이 성능 평가를 하기 위하여 여러 실험 환경 설정을 하여 다양한 실험을 통하여 비교 분석 하였다. 실험을 통하여 ALMB 이 기존의 여러 스케줄링 방식에 비하여 전체적으로 좋은 성능 결과를 낳았으며 클러스터 서버간의 안정적인 부하 분산이 되는 결과를 얻었다.
기존 웹 서비스에서 구현하고 있는 n-Tier 분산 아키텍쳐에 대한 시맨틱 웹 서비스를 제공하기 위해 변화되는 내용을 살펴본다. 시맨틱 웹에서는 사람만이 알아보고 분석할 수 있는 형태의 데이터가 아닌 컴퓨터가 이해할 수 있도록 데이터를 표현하게 된다. 컴퓨터가 이해하기 위한 데이터는 단순히 RDBMS에 대한 질의로 이루어지는 것이 아니라 온톨로지에 의한 표현이 필요하게 된다. 기존의 웹은 대부분 데이터를 저장하기 위해 RDBMS를 이용하고 있으며 온톨로지 표현은 이러한 데이터를 기반으로 적성된다면 시맨틱 웹 구성에 많은 도움이 된다. 또 다른 기존의 웹과 시맨틱 웹의 차이점으로 들 수 있는 것은 에이전트가 활용된다는 점이며 이러한 에이전트의 등장으로 인해 각 에이전트의 통신, 지식의 공유와 같은 여러 가지 다른 요소가 고려되어야 한다. 이 논문에서는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 에이전트 간의 통신 방법과 지식 표현을 위한 방법에 중점을 두어 시맨틱 웹 분산 아키텍쳐를 제안한다.
본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.
최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 수중 환경에서 분산 소나 시스템의 최적 정보 융합에 관한 알고리즘을 제시하였다. 기존의 방법은 Bayesian 법칙을 이용하여 local 소나와 퓨전 센터의 문턱치를 적절히 조절하여 분산 소나 시스템을 최적화했다. 그러나, 이러한 최적화 과정에서 소나의 개수를 늘려감에 따라 P/sub F/(false alarm probability)가 단조 증가하는 현상이 발생하였고 이러한 단점을 보완하기 위해 P/sub F/를 작은 간에 제한시키고 Bayesian 법칙과 Neyman-Pearson 법칙을 함께 적용하여 분산 소나 시스템을 최적화시킨다. 그러나, 이러한 조건 하에 시스템을 최적화시키는 것은 N-P hard 문제에 의해 계산 부하가 매우 크므로 unate 함수와 SQP(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 계산 부하를 감소시켰다.
모델약물로 acetaminophen을 사용하여 우리나라에 자원이 풍부한 키토산을 약물전달체계에 응용하려고 시도하였다. 키토산 분산체는 단순혼합물과는 다른 형태였으며 용출지연을 나타냈다. 요출거동의 차이는 약물의 물성보다는 polycation인 키토산의 막형성능과 pH에 좌우되었으며 polyanion인 polyacrvlate을 첨가한경우는 막형성능은 저조했으나 겔형성이 뛰어나 키토산 단독보다 용출이 지연되었다 키토산의 아미노기와 shiff's base를 형성하는 수종의 aldellyde는 키토산분산막과 chitosan-polyacrylate분산막을 강하게 경화시켜 용출을 저하시켰다. 특히 가교제의 농도와 양, 막과 반응하는 시간과 방법에 따라 막의 물리적특성 및 용출거동이 큰영향을 받았다.
본 논문은 새로운 눈동자 추출 기법을 제안한다. 제시된 눈동자 추출기법은 분산과 분산차 그리고 템플릿의 수렴에 의한 방법을 사용하였다. 여기서 사용된 템플릿은 원이며 눈동자가 위치할 것으로 여겨지는 눈 영역을 수렴하면서 탐색한다. 수렴과 탐색은 지정한 반지름으로 수렴하기 전까지 반복해서 행해진다. 이때, 최적해로 선택되는 크기와 위치 값은 분산의 차가 가장 클 때의 템플릿으로부터 얻어진다.
최근 각광받고 있는 웹에서의 전자상거래 구축 시 필수요소인 데이터베이스에 대한 접근 방법과 다수의 클라이언트가 하나의 데이터베이스 서버로의 접근 시 발생할 수 있는 접속 과부하 문제를 해결하기 위해 분산객체 기술인 CORBA를 이용하여 3계층 방식의 분산 DBMS를 구현하였다. 즉, 웹 상에서 전자상거래 시스템을 운용할 때 2단계 방식의 클라이언트/서버를 사용함에 따라 나타나는 여러 문제를 해결하고, 서버의 시스템 부하를 줄이기 위해 CORBA를 이용하여 3계층 방식으로 구현하였으며, 웹을 통해 고객이 주문한 상품을 서버의 구현객체 호출을 통해 분산된 데이터베이스 서버에 저장되게 하였다.
본 논문에서는 웹 기반의 분산 소프트웨어 개발 환경에서 원시 코드 중심의 버전뿐란 아니라 원시 코드 이전 단계의 UML 기반의 소프트웨어 개발 환경에서 발생하는 다양한 설계 객체들을 일정한 형태로 구축하여 효율적으로 관리하는 방법론을 제시하였다. 또한, 웹을 기반으로 한 분산 소프트웨어 개발 과정에서 분산 개발 팀들 간의 설계 정보를 공유한 수 있는 웹 저장소 인터페이스를 개발하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅과 같이 서비스 지향적인 환경에서 에이전트 기술은 효과적인 시스템 구축 방법이다. 그러나 오늘날과 같이 이기종 분산 시스템에서 에이전트 시스템을 구축하기 위해선 분산 시스템의 투명성을 제공하는 분산 객체 기술이 필요하며 이에 CORSA를 기반으로 하는 에이전트 서비스 계층을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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