본 논문에서는 그동안 연구 및 개발해온 분산객체그룹 프레임워크로부터 새로운 분산서비스들을 추가한 확장 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 확장 분산객체그룹 프레임워크는 기존 프레임워크의 구성요소들과 이들에 의해 제공되는 서비스들은 그대로 유지하고, 분산 프로그램 개발 툴(Distributed Programming Developing Tool, DPD-Tool), 모바일 프락시 및 컨텍스트 제공자 구성요소들을 새롭게 추가하였다. 각 구성요소의 제공 서비스를 살펴보면, DPD-Tool은 분산객체그룹 프레임워크의 지원을 받아 클라이언트, 서버 프로그램 개발자 및 분산응용 관리자 GUI를 통해 쉽고 편리하게 분산 프로그램을 개발할 수 있는 도구이다. 모바일 프락시는 분산응용 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 컨텍스트 제공자는 하드웨어 기기 및 센서들로부터의 상황인식 및 추론 기술을 제공한다. 또한, 본 확장 프레임워크는 분산자원의 특성에 따라 다양한 속성정보를 통합 관리하기 위한 정보저장소 기술을 포함하며, 기존서비스 뿐만 아니라 새롭게 추가한 분산서비스들의 지원을 통해 분산응용의 수행성을 보장하도록 한다. 결론적으로 본 연구에서는 다양한 분산서비스에 맞추어 상황별로 적응 지원이 가능하며, 분산 프로그램을 용이하게 개발할 수 있는 도구를 함께 제공하고 있는 통합 프레임워크를 제시한다..
분산처리 시스템을 위한 소프트웨어 개발 방법 및 이를 지원하는 프레임워크의 개발은 분산처리 시스템을 위한 좋은 소프트웨어의 개발을 위해 매우 필요한 일이라 할 수 있다. 즉, 분산처리 시스템을 위한 신뢰성 있고 적합성과 확장성을 가진 소프트웨어의 개발은 매우 중요한 일이다. 자치적 분산처리 시스템(Autonomous Decentralized Systems)은 온라인 확장성과 온라인 유지보수성 및 fault tolerance기능을 가진 분산처리 시스템이다. 이 논문에서는 자치적 분산처리 시스템을 위한 객체지향 소프트웨어 개발을 지원하는 프레임워크에 대하여 논한다. 이 프레임워크는 객체지향 요구 분석과 객체지향 설계, 구현, 프로세서에 타스크(task)의 할당, 검증 및 유지보수로 구성되어 있으며, 온라인 확장성과 온라인 변경성(modifiability)을 지원한다. 자치적 분산처리 애플리케이션 소프트웨어 개발을 지원하는 프레임워크는 객체지향 computation 모델을 근간으로 하고 있다. 이 논문에서는 프레임워크외에도 자치적 분산처리 소프트웨어 개발을 위한 CASE(Computer Aided Software Engineering) 환경에 대하여서도 논한다.
본 논문에서는 분산응용 개발 및 관리에 대한 사용자의 요구사항을 만족시킬 수 있는 분산서비스 맞춤형 소프트웨어 아키텍쳐인 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 분산객체그룹은 응용을 구성하는 분산객체들을 하나의 논리적인 그룹으로 관리하며, 분산객체그룹 프레임워크는 분산응용의 개발자 관점에서 응용의 범위를 효율적으로 정의할 수 있을 뿐 아니라, 프레임워크의 지원 분산서비스를 응용과 독립적으로 적용할 수 있다. 프레임워크의 컴포넌트로 그룹관리자와 보안모듈, 모바일프락시, 컨텍스트제공자 및 DPD-Tool을 포함하며, 실시간 서비스를 위한 실시간관리자, 스케쥴러를 갖는다. 본 프레임워크는 분산서비스 지원 컴포넌트들의 상호작용으로 적응성(adaptability), 확장성(scalability), 보안성(security), 이동성(mobility) 및 신뢰성(reliability)을 제공하며, 분산응용을 개발 시 필요한 분산서비스를 모듈 단위로 선택하여 실제 응용 수행 시 선택한 분산서비스를 통해 그 수행성이 보장되도록 한다.
분산 응용 시스템의 컴퓨팅 환경이 유비쿼터스 네트워크 환경으로 바뀌면서 기존의 개방성 및 이질성과 같은 특성 외에 적응성이 중요한 이슈로 부각되었다. 적응성을 지원하기 위해 분산 응용 시스템은 컴포넌트를 동적으로 찾아 추가하거나 교체하고 이들 간의 상호작용을 지원해야한다. 최근 이 같은 적응적 상호작용을 위한 역할기반 분산 시스템 모델이 제안되었다. 역할기반 분산 시스템 모델은 응용을 추상적인 역할들로 이루어진 조직으로 보고, 조직을 구성하는 역할과 실제 행위를 수행하는 행위자를 분리한다. 실행 시 응용은 행위자를 역할에 바인딩하고, 행위자는 수행할 역할 업무를 동적으로 응용으로부터 제공받아 실행함으로써 적응성을 높여주는 모델이다. 하지만 이런 역할기반의 분산 시스템 모델을 위한 실행환경의 구축에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 역할기반 분산 시스템 모델의 실행환경으로 응용 프레임워크를 제안한다. 응용 프레임워크는 응용에 필요한 역할들로 이루어진 조직을 구성하고 관리하는 조직 프레임워크와 행위자의 역할 수행과 역할 프로세스 관리를 수행하는 행위자 프레임워크로 나누어진다. 행위자 프레임워크에 대해서는 이전 연구에서 제안하고 있고, 본 논문에서는 이와 결합되는 조직 프레임워크를 구현하기 위해 조직 프레임워크의 요구사항을 분석하고 설계한다.
방대한 양의 분산 멀티미디어 자원에 대한 액세스를 제공하는 하이퍼미디어 기능을 사용한 IPTV의 성공은 영상 정보 관리 시스템의 구성요소로써 IPTV의 영상 정보 검색의 효율성 제고 및 성능향상을 제공한다. 그러나 본 논문에서는 현존하는 하이퍼미디어 시스템에 거의 없는 필요한 모든 기능을 제공하는 방법을 보였다. 개방형 분산 멀티미디어 자원 통합 모델의 모든 기능을 제공해주기 위하여 개방형 분산 하이퍼미디어 시스템 타입의 IPTV 정보 계층 구조와 양질의 서비스 계층을 통하여 융통성 있고 확장 가능한 분산 멀티미디어 정보 시스템이 개발될 수 있는 범위 내의 모듈러 프레임워크(modular framework)로써 행동하도록 설계되었다. 개방형 분산 하이퍼미디어 프레임워크 모델은 QoS 제공을 위하여 이질적인 분산 멀티미디어 자원 통합의 하이퍼미디어 프레임워크 모델을 하이퍼미디어 세션과 함께 제시함으로써 넓게 분산되어 있는 자원에 대하여 투명하게 접근할 수 있는 방법을 제시하였다.
방대한 양의 분산 멀티미디어 자원에 대한 엑세스를 제공하는 하이퍼미디어 기능을 사용한 WWW의 성공은 정보관리 시스템의 구성요소로써 하이퍼미디어 항해자의 실행 가능성에 대한 확고한 증거를 제공한다. 그러나 논 논문에서는 현존하는 하이퍼미디어 시스템에 거의 없는 필요한 모든 기능을 제공하는 방법을 보였다. 개방형 분산 멀티미디어 자원 통합 모델의모든 기능을 제공해 주기 위하여 개방형 분산 하이퍼미디어 계층의 프리젠테이션 계층과 양질의 서비스 계층을 통하여 융통성 있고 확장 가능한 분산 멀티미디어 정보 시스템이 개발될 수 있는 범위 내의 모듈러 프레임워크(modular framework)로써 행동하도록 설계되었다. 개방형 분산 하이퍼 미디어 프레임 워크 모델은 QoS(Quality of Service)제공을 위하여 이질적인 분산 멀티미디어 자원 통합의 하이퍼미디어 프레임워크 모델을 하이퍼미디어 세션과 함께 제시함으로써 넓게 분산되어 있는 자원에 대하여 투명하게 접근할 수 있는 방법을 제시하였다.
유비쿼터스 프로파일은 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화를 위해 CC/PP를 확장한 프로파일로서, 프로파일을 구성하는 정보들은 네트워크에 분산되어 존재하며, 생성 시 게이트웨이의 프로파일 관리 저장소에서 통합되게 된다. 이와 같이 프로파일들이 네트워크에 분산되어 존재하기 때문에 통합 및 관리에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 효율적인 유비쿼터스 프로파일들을 통합 운영할 수 있는 프레임워크를 설계한다. 제안한 프레임워크는 프로파일 운영 아키텍쳐와 프로파일 처리 기능을 중심으로 설계하였으며, 통합 및 관리를 할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 프레임워크는 운영되는 장소에 따라 클라이언트 프레임워크(CF), 유비쿼터스 프레임워크(UF), 저장소 프레임워크(RF)로 구분되며, 특성에 맞는 기능을 가지고 있다. 제안된 프레임워크는 프로파일 생성, 전송, 통합 관리 기능을 가지고 있어, 유비쿼터스 프로파일 운용 시스템 구축에 효율적이다.
최근 GPU를 비롯한 하드웨어의 성능이 급격이 증가하면서 인공지능, 딥러닝 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 데이터가 더욱 방대해 지면서 대용량 데이터를 처리하고 위한 딥러닝 분산 프레임워크에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 분산 환경에서 딥러닝 고속 처리를 위한 분산 프레임워크를 비교 분석하였다. 특히 최근 주목받고 있는 인메모리 기반 분산 프레임워크인 Spark, SparkNet, HeteroSpark의 특징을 비교 분석하였다.
현재 IoT(Internet of Things) 기술은 전 세계적으로 작은 소모성 장치부터 대형 산업 시스템까지 일상생활의 넓은 영역에서 많은 영향을 미치고 있다. 일상생활의 측면 중 오락, 스포츠, 의료, 자동차, 주거, 산업설비 등 다양한 분야에서 다뤄지고 있다. 이러한 시장의 흐름상 다양한 IoT 프레임워크들은 애플리케이션 구현의 단순화와 빠른 데이터 처리에 중점을 둔다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 분산 프레임워크를 구현하기 위해 삼성 SmartThings와 구글 Weave 두 가지 IoT 프레임워크를 구현되어진 아키텍처를 중심으로 조사한다.
본 논문은 분산 시스템 기반에서 경량급 프레임워크의 간단한 개발 주기를 지원하며 분산 처리가 가능한 IPO(Input-Process-Output) 모델 기반의 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 입력 함수, 처리 함수, 출력 함수를 가진 클래스를 개발하면 분산 시스템의 표현 계층과 중간 계층에서 하나의 응용 프로그램으로 실행되도록 지원해준다. 또한 이 기법의 특징으로 응용 프로그램 개발시 분산 시스템 의존적인 부분을 제거하며, 개발-구축-배치-검증의 개발 주기를 개발-검증 주기로 감소시킨다. 이 기법의 생산성 향상과 성능 검증하기 위해 기존의 분산 시스템과 경량급 프레임워크의 응용 프로그램을 제안 기법의 응용 프로그램과 비교 분석한다. 그 결과 상당한 코드 감소와 분산 시스템 의존적인 부분이 감소하여 개발 생산성을 향상시키고 경량급 시스템에 비해 상대적으로 안전적인 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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