미래의 PCS 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 우리는 이동망내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 국소성과 원격 이동 호스트들에 의한 국부 이동 호스트들의 위치 질의 선호도를 고려한 적응적 분산 위치 관리 알고리즘을 제안하고, 그것의 성능을 분석적 모델로 평가한다.
미래의 PCS(Personal Communication Service) 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 이 논문에서, 우리는 n 위치 정보 데이터베이스들 중에 k개에 이동 단말의 위치를 저장하는 적응적 분산 동적 위치 관리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 이동망 내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 지역성과 원격 이동 단말들로부터 로컬 이동 단말의 위치 질의 선호도에 따라 사본인자, k를 적응적으로 선택한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석적 모델과 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가 결과, 호 이동율에 관계없이 제안한 알고리즘의 성능이 Krishnamurthi의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 알 수 있었다.
최근 이동체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 이용되는 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 아키텍처로서 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처가 제안되었다. GALIS는 비균등 2-단계 그리드를 사용하여 노드들의 부하 분산 및 색인을 수행한다. 하지만 비균등 2-단계 그리드의 분할 알고리즘은 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우 불필요한 노드를 생성하는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동체의 다양한 분포에 대하여 더욱 효율적인 노드 분할 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시한 노드 분할 알고리즘은 이동체의 현재 위치에 따른 공간적 분포를 고려하기 때문에 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우에도 불필요한 노드를 생성하지 않고 효율적인 부하 분산을 수행할 수 있으며, 분산 시스템에서 중요시되는 균형 있는 부하 분산을 수행할 수 있다. 또한, 가상 노드 분할 시뮬레이터를 구현하여 다양한 이동체 데이타 분포 형태에 대해 실험하였으며, 이러한 실험을 통하여 기존의 알고리즘보다 더욱 효율적으로 노드를 분할하는 것을 검증하였다.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 단일 서버 구조로서 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 대용량 이동객체의 위치정보를 분산된 서버에서 효율적으로 관리하기 위하여 분산 그리드 기법을 설계한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제시한다.
최근 모바일 기기 및 무선 통신의 발달로 인하여 다양한 위치 기반 서비스에 대한 연구가 증대되고 있으며, 이러한 위치 기반 서비스의 대표적 질의인 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 기존 연구들은 질의 처리 성능의 향상을 위해, 공간 네트워크 상의 POI와 노드 사이의 거리를 미리 계산하는 pre-computation 기법을 사용한다. 그러나 이러한 pre-computation 기법들은 검색 대상이 되는 POI의 변경을 효과적으로 처리하지 못하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 기존 pre-computation 기법들의 단점을 극복하고, 대용량 이동객체의 위치정보를 효율적으로 관리하기 위하여 S-GRID를 이용한 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 제안하는 분산 그리드 기법을 위한 k-최근접 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, S-GRID 및 분산 그리드 기법의 k-최근접 질의처리 알고리즘의 성능 평가를 통해, 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
이동 호스트들의 위치 정보를 관리하는 것은 이동 컴퓨터 시스템에서 중요한 문제이다. 이동 호스트가 이동할 때 위치 수정과 위치 탐색간에는 상반관계가 존재한다. 본 논문에서는 위치 서버를 이용한 간단한 quorum 기반 분산 동적 위치 관리 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이동 호스트들의 위치 정보가 모든 위치 레지스터가 아닌 위치 레지스터들의 부분집합에서 효율적으로 관리되기 때문에 위치 수정 비용과 위치 탐색 비용이 감소된다. 그리고 위치 레지스터들의 부분집합은 동적으로 변하고, 각 위치 서버의 부하는 이동 호스트에 대한 질의율을 고려하므로 균등해진다. 제안된 알고리즘의 성능은 위치 수정비용과 위치 탐색비용의 전체비용으로 평가되었고, Prakash의 알고리즘과 비교되었다.Abstract Managing location information of mobile hosts is an important issue in mobile computing systems. There is a trade-off between location update and search, when a mobile host moves. This paper proposes a simple quorum-based distributed dynamic location management method using location registers. The cost of location updates and searches is reduced by our method because the location information of mobile hosts is managed efficiently in a subset of location registers instead of in all location registers. In our method, the subset of location registers is dynamically changed, and the load of each location register is balanced by considering query rate for mobile hosts. The performance of proposed algorithm is evaluated in terms of the total cost of a location update and a location search, and is compared with Prakash's algorithm.
미래 이동 통신 시스템에서 중요한 기술적인 문제 중의 하나는 사용자와 단말기의 위치 관리 기술과 핸드오프 기술을 포함하는 이동성 관리 기술이다 본 논문에서는 IMT-2000 환경에 적합한 계층적 분산 동적 위치 관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 위치 레지스터들로 클러스터를 구성하고, 그 클러스터들을 계층구조로 형성한다. 각 계층별 협동하는 다른 위치 관리 정책을 사용할 뿐만 아니라 다른 셀의 이동 단말기로부터의 국부 이동 단말기의 위치 질의 빈도를 고려한 위치 갱신 알고리즘을 사용한다. 그리고 분석적 모델을 통하여 제안하는 방법의 성능을 평가한다.
최근 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 관리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID)가 제안되었다[1]. 그러나 DS-GRID는 균일 크기의 그리드 셀을 이용하기 때문에, 실제 응용에서 빈번히 발생하는 이동 객체의 쏠림 현상을 효율적으로 관리하지 못하는 단점을 지닌다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이동객체의 밀도에 따라 그리드 셀을 동적으로 분할하는 동적 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 이를 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 이동객체의 쏠림 현상이 발생하였을 경우, 제안하는 동적 분산 그리드 기법이 검색 및 업데이트 성능 측면에서 DS-GRID 보다 우수함을 입증한다.
인터넷 서비스 품질의 향상을 위해 고성능 서버의 증설 및 트래픽 분산 등 서비스 대역의 확장으로 인터넷 접속 장치인 서버 및 가입자망의 접속 속도는 급속히 향상되었으나, 인터넷의 접속 품질과 속도에 대한 만족도는 기대에 못 미치고 있다. 이러한 문제는 인터넷 접속장치의 증설로는 증가하는 트래픽을 수용하는 데에는 한계가 있고, 사용자측 노드에서 CP(Content Provider) 서버를 이르는 미들마일(Middel-mile) 구간이 개선되지 못하는데 원인이 있다. 본 논문에서는 지역적으로 분산된 멀티 사이트 인터넷 환경에서 각 클라이언트의 위치에 따라 클러스터링된 서버들의 로드 밸런싱을 유지하면서 서버와 사용자 측 노드를 최소화하여 사용자에게 효율적인 서버를 선택하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에는 효율적인 서버를 선택하기 위해 네트워크 상태 감시자(NSP)와 컨텐츠 서버 관리자를 두어 각 서버의 상태와 각 분산된 네트워크의 상태를 파악할 수 있도록 하였으며, 서버 선택 알고리즘과 알고리즘을 실현하기 위한 서비스 구조를 제시하였다. 또한, 효율적인 서비스 서버를 선택하기 위한 인자들과 측정방법을 나타내었으며, 제안된 서비스 구조에서 실험을 통하여 타당성을 확인하였다.
많은 사람들이 위치 기반 서비스를 사용하면서 위치 기반 서비스에서 사용되는 GPS 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있다. 사용자들에게 필요한 정보를 제공하기위해서는 이러한 대량의 GPS 데이터를 처리하여 POI를 추출하고 분석하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 POI를 추출하고 관리 분석하기 위해 MapReduce 환경을 구축하고 DBSCAN 클러스터링 방법을 이용한다. 또한 분산 환경에서 DBSCAN 알고리즘을 수행하기 위해 K-Means를 이용한 데이터 분할 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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