오늘날 발달된 분산 컴퓨팅 환경 하에서는 성능, 보안, 이질성 등 시스템의 여러 분산 특성이 이슈화되며 이러한 분산 특성을 잘 고려하여 다루지 않는다면 심각한 문제를 야기시킨다. 지금까지 각 분산 이슈의 특성에 집중된 해결방법이 있었으나, 너무 구현 세부적이거나 근원적인 소프트웨어 설계방법의 관점이 아닌 경우가 많았다. 이에 반해 아키텍처 기반의 개발방법들은 소프트웨어의 여러 비기능적 특성에 근원적인 접근을 돕지만 절차가 명료하지 못한 문제를 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 절차 중심의 방법을 기본으로 하여 시스템의 비기능적 특성으로의 근원적인 접근을 돕기 위해 스타일, 패턴과 같은 소프트웨어 아키텍처의 요소를 이용하는 방안을 기술한다.
분산 프로그래밍은 분산된 통신에 대한 언어 지원에 의해서 크게 단순화될 수 있다. 많은 웹 브라우저는 현재 분산 객체의 많은 형태를 제공하고 있으며 분산 객체의 형태와 개수는 계속 흥미롭고 혁신적인 방법으로 바뀌고 있다. 분산 객체 모델의 전형적인 모델인, CORBA IDL과 Java RMI는 분산처리 환경에 대하여 서로 다른 접근 방법을 제공하고 있다. CORBA의 접근방법은 Java RMI에 의해 생성된 어플리케이션을 제공하지 않지만 다중 프로그래밍 언어를 지원한다. RMI와 CORBA사이의 객체 번역 시스템은 두개의 다른 분산 프로그래밍 환경에서 분산 객체의 정보처리 상호운용을 고려하여 디자인되어 구현되었다. 이 제안된 시스템은 분산 객체에서의 중요한 속성인 바인딩, 상속성, 다형성, 객체 패싱과 콜백을 고려하였다. 우리가 제안한 번역 시스템은 Windows/NT(version4.0)와 Java Development Kit(version 1.1.6)을 사용하여 구현되었다.
분산맵은 텍스트 영역이 주변과의 색상 혹은 밝기 변화가 심하다는 특징을 이용하는 방법으로 특히 잦은 포맷 변환에 의하여 해상도가 낮거나 일정하지 않은 웹 이미지의 텍스트 영역을 추출하는 데 적용할 수 있다. 그러나 이전의 분산맵을 적용한 방법들은 입력 영상 전역에 고정된 마스크를 한 번만 적용하는 광역 분산맵을 사용하므로 텍스트 크기가 매우 작거나 큰 경우, 획의 색상에 gradation효과가 있는 경우, 각도, 위치, 색상 등이 복잡한 경우 텍스트 추출 성능이 안정 적이지 못하다. 본 논문은 2단계 분산맵을 사용하여 Web 이미지에서 텍스트 영역을 안정적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 광역 및 지역 분산맵이 각 단계에서 적용되며 서로 계층적 관계를 가진다. 1단계는 텍스트 영역 추출 재현율을 높일 수 있도록, 충분히 큰 글자 혹은 작은 글자도 추출할 수 있는 일정한 마스크 크기를 가진 광역의 수직 및 수평 색 분산맵을 적용하여 유사 텍스트 영역을 추출한다. 2단계에서는 1단계의 각 연결요소영역에 새로운 마스크 크기를 가진 명암 분산맵을 적용하여 최종적인 텍스트 영역을 추출한다. 2단계 분산맵 적용에 의하여 1단계에서 구한 유사 텍스트 영역에 남아 있는 배경 부분이 많이 사라지게 되어 추출 정확률이 높아진다. 제안한 방법을 400개의 Web 이미지에 적용한 결과 배경이 복잡해도 비교적 안정적으로 텍스트 영역을 추출하는 것을 확인할 수 있었다.
분산 공유메모리 시스템(DSM)의 성능 향상을 위해 일관성 모델의 측면에서 많은여구가 진행되었다. 분산 공유메모리 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 요인은 거짓 공유 문제와 별도의 통신비용 문제를 들 수 있는데 , 동기화 연산에 의한 일관성 유지 방법, 흠-기반 접근방법 등의 보다 완화된 메모리 모델로서, 이러한 문제점을 해결하려는 연구가 진행되어 왔고, 어느 정도 타당한 결과를 보았다. 본 논문에서는 동기화 연산에 의한 일관성 모델을 기초로 동적 흠-기반 접근 방법을 제안하며, 이것은 흠에서의 이점 및 부하를 여러 프로세서에게 분산시켜 시스템 전반의 성능 향상을 가져온다.
분산 공유메모리 시스템(DSM)의 성능 향상을 위해 일관성 모델의 측면에서 많은 연구가 진행되었다. 분산 공유메모리 시스템의 성능을 저하시키는 가장 큰 요인은 거짓공유 문제와 별도의 통신비용 문제를 들 수 있는데, 동기화 연산에 의한 일관성 유지 방법, 홈-기반 접근방법 등의 보다 완화된 메모리 모델로서 이러한 문제점을 해결하려는 연구가 진행되어 왔고, 어느 정도 타당한 결과를 보였다. 본 논문에서는 동기화 연산에 의한 일관성 모델을 기초로 동적 홈-기반 접근방법을 제안하며, 이것은 홈에서의 이점 및 부하를 여러 프로세서에게 분산시켜 시스템 전반의 성능향상을 가져온다.
본 논문에서는 여러 가지 분산통합 검색 방법 중 학습을 이용한 분산통합 검색 시스템을 설계한다. 분산통합 검색시스템의 여러 가지 이슈 중 결과통합 문제에 주안점을 두었으며, 설계목적은 다양한 학습방법을 적용한 검색 결과 통합 실험을 위함이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 확장성을 고려한 모듈화를 통한 설계를 적용하여 다양한 실험과 향후 컬렉션 선택모듈, 질의변환 모들도 삽입이 가능하도록 설계하였다.
영상분할에 사용되는 문턱치 처리 방법들 중 Otsu 방법은 클래스 내 분산(within-class variance)을 이용하여 최적의 문턱치를 자동으로 추정한다. 이때, Otsu 방법은 각 클래스(class)의 통계적 분포를 표현함에 있어 분산을 사용하며, 이러한 분산은 평균으로부터 해당 자료까지의 거리 제곱으로 표현된다. 그 결과, Otsu 방법의 최적 문턱치는 분산의 크기에 큰 영향을 받으며, 분산들 중 크기가 큰 쪽으로 편향되는 문제점을 보인다. 이에 본 논문은 분산을 표준편차로 변경함으로써 이러한 현상을 감소시켰으며, 보다 정확한 문턱치를 추정할 수 있었다. 본 논문은 기존의 클래스 분산(class variance)을 클래스 표준편차(class standard deviation)로 대체하였으며, 문턱치 선택 기준으로서 클래스 내 표준편차(within-class standard deviation)을 제안하였다. 타당성을 검증하기 위해 두 개의 정규분포 히스토그램(histogram) 및 음영이 있는 영상들에 대해 모의실험을 수행하였으며, 제안된 방법을 Otsu 방법 및 기존의 방법들과 비교하였다. 또한, 객관적 성능평가(Misclassification Error)를 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.
진정한 의미의 다운사이징을 구현하기 위해서는 필요한 분산데이타베이스의 구현은 현재 여러가지 기술적인 문제점들을 안고 있다. 따라서 동시성 제어(concurrency control)와 갱신 (update propagation), 복구(recovery), 질의어 처리(query processing), 카달로그 관리(catalog management)등과 같은 분산 환경에서의 데이타베이스에 관련된 기술적인 문제점들을 해결하기 위해서는 어떠한 최적의 방법들을 개발해야만 한다. 이러한 방법들의 개발은 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 통한 대안들의 선택과 운용에 의해 가능할 것이다. 분산 환경하에서 사용되어질 수 있는 관계형 데이타베이스의 데이타관리 분류체계를 availability, expression, currency의 관점에서 Basic table과 view로 구분하여 정립해 보았다. Basic table은 current update가 필수적이므로 availability와 expression의 관점에서 분류하였고, view는 physical file의 존재성 유무와 시간적 실행의 차이를 기준으로 분류하였다. 그리고 이러한 분류기준에 따른 특성들을 분산데이타베이스 구축에 이용하는 방법들에 대해 이야기 하였다. 다시 말해 non-current materialized view 뿐만 아니라 current materialized view를 동시에 지원하는 하나의 distributed view update architecture를 개발하는 것에 대해 하나의 방법으로 제시하였다. 즉 immediate update와 deferred update는 current view를 이용하고 periodical update는 non-current view를 이용하여 100%의 distributed data resources를 관리 할 수 있는 효율적인 distributed system를 개발하는 것을 제시하였다. 본 논문은 데이타베이스론의 입장에서 아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.
분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.
분산 파일시스템은 네트워크를 통해 여러 대의 서버들이 하나의 파일 시스템을 구성하여 높은 확장성과 고 가용성을 지원한다. 분산 파일 시스템에서는 신뢰성과 고성능이 중요하며 대부분의 분산 파일시스템은 이를 위해 데이터 복제에 의존한다. 그러나 이 방법은 저장 공간의 오버헤드를 증가시키는 단점을 가진다. 이 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 대표적인 분산 파일 시스템인 HDFS에 분산 RAID에서의 erasure code로 데이터 복제본을 대체하는 방법으로 가용성과 신뢰성을 유지하면서 저장 공간을 절약하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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