가격 대 성능비가 좋다는 장점으로 인해 많이 사용되고 있는 클러스터 병렬 컴퓨터 시스템에서는 여러 노드에 산재해 있는 자원들을 사용자들이 투명하게 사용할 수 있도록 지원하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 클러스터 시스템에서 단일 디스크 입출력 공간을 지원하는 효율적인 디스크 공유 기법을 제안한다. 응용 수준이 아닌 운영 체제 내의 블록 장치 드라이버 수준에서 디스크 공유를 지원함으로써 사용자들은 로컬 및 원격 디스크를 구분할 필요 없이 클러스터 시스템 내의 모든 디스크들을 마치 로컬 디스크 인 것처럼 투명하게 사용할 수 있다. 기반 운영체제로는 리눅스를 사용하였으며, 실험 결과 단일 디스크 입출력 공간을 성공적으로 지원함과 동시에 비교적 단순한 전역 캐쉬 일관성 정책을 사용했음에도 성능 면에서 NFS에 비해 읽기 성능은 유사, 쓰기 성능은 월등히 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 논문이 기여하는 바는 블록 장치 드라이버 수준에서 단일 디스크 입출력 공간을 지원하는 기법을 제안함으로써 블록 장치 드라이버에 비해 비교적 구현이 쉬운 기타 입출력 장치 드라이버에 대해서도 유사한 방식으로 단일 입출력 공간을 지원할 수 있도록 도움을 줄 수 있다는 점이다.
오늘날 인터넷의 대중화로 부하가 많은 웹서비스를 제공하는 시스템들은 클러스터기반으로 이동하는 추세이다. 그러나, 기존의 서버 시스템들은 특정 목적을 위한 전용 클러스터 구조로 각 서비스를 위한 클러스터 자원을 각각 보유하고 있으므로 자원의 이용이 효율적이지 못한 문제를 가진다. 본 연구에서는 클러스터상의 자원을 공유하여 부하에 따라 처리 자원을 동적으로 재구성하는 응용서비스 플랫폼을 제안하였다. 제안된 응용서비스 플랫폼은 특정 응용서비스를 제공하는 전위응용서버와 전위응용서버 고부하시 작업을 분담, 처리하는 후위서버군을 기반으로 전위응용서버에서 응용서비스 요청을 처리 또는 분배하는 서비스관리자와 후위서버에서 응용서비스에 대한 요청을 처리하는 작업처리자, 그리고 부하에 따라 후위서버에 작업처리자를 생성 및 제거하는 부하관리자로 구성된다. 클러스터된 후위서버군의 효율적인 관리를 위해 PVM을 이용하였다. 구현된 시스템은 기존의 단일서버 시스템에 비해 안정적인 동작을 보이며, 필요한 자원을 동적으로 할당, 시스템을 재구성함으로써 부하의 변화에 보다 능동적으로 대처할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 현재의 Mobile IPv6 메커니즘을 개선한 방식으로서 이동단말의 정보 공유를 통한 주소 중복 검사 생략과 2 계층에서의 이벤트를 이용한 예상된 핸드오프 기법 그리고 패킷 지연을 줄이기 위해 터널링 기법을 이용하는 방법과 효과적인 자원예약을 위해 2 계층에서의 이벤트를 이용한 anticipated-reservation 메커니즘을 제안한다. 제안한 핸드오프 메커니즘은 기존의 방식에 비해 핸드오프 시 데이터 수신 지연을 줄이고 터널링 되는 시간을 단축함으로써 라우터 간의 데이터 트래픽 양을 줄인다. 또한 anticipated-reservation 메커니즘은 자원예약을 수행하기 위해 자원을 미리 예약한다. 제안한 이동통신망에서의 핸드오프 메커니즘은 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였고 anticipated-reservation 메커니즘은 새로운 에이전트의 도입과 메시지 흐름을 이용하여 타당성을 입증하였다.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.
장거리 무선 표준 LPWAN 표준의 비 대역망 기술인 Lora는 내부 단말 인증 및 무결성 검증에 ABP, OTTA 방식과 AES-128 기반 암호 알고리즘(공유키)을 사용한다. Lora는 최근 펌웨어 변조 취약점과 공유키 방식의 암호 알고리즘 구조상 MITM 공격 등에 방어가 어려운 문제가 존재한다. 본 연구는 Lora 네트워크에 안전성 강화를 위해 블록체인을 합의 알고리즘(PBFT)을 적용한다. GPS 모듈을 활용하여 노드 그룹을 검색하는 방식으로 인증과 PBFT의 블록체인 생성과정을 수행한다. 성능분석 결과, 새로운 Lora 신뢰 네트워크를 구축하고 합의 알고리즘의 지연 시간이 개선했음을 증명하였다. 본 연구는 4차 산업 융합연구로써 향후 Lora 장치의 보안 기술 개선에 도움이 되고자 한다.
분산 네트워크의 노드들은 그룹 동작을 위해 기본적으로 장치들 간의 시각 동기를 요구한다. 정밀한 시각 동기는 분산 네트워크에서 다양한 응용의 확장을 가져다 줄 뿐만 아니라 보다 정확한 정보를 제공한다. IEEE 1588은 근거리 네트워크 내에서 노드들 간에 정밀한 시각 동기를 제공하기 위한 표준이다. 본 논문에서는 IEEE 1588을 지그비(Zigbee) 네트워크로 확장하기 위한 PTP 게이트웨이를 설계 및 구현한다. PTP 게이트웨이는 이더넷 기반의 IEEE 1588을 지그비 네트워크로 확장할 수 있으며, 이더넷을 통해 연결된 둘 이상의 지그비 네트워크에서 IEEE 1588 프로토콜을 이용하여 동일한 참조 시각을 공유할 수 있다. 또한, 본 논문에서는 PTP 게이트웨이를 이용한 IEEE 1588 기반의 시각 동기 기법에 대한 실험과 성능평가를 언급한다. 성능평가 결과, 이더넷을 경유한 두 지그비 네트워크에서 노드들 간에 약 300 나노초의 표준편차를 이루었다.
그리드 환경에서는 원격의 이질적인 자원들을 서로 공유하며 상호 접근이 가능하도록 하여 사용자의 작업을 처리 할 수 있는 메커니즘을 제공한다. 하지만 각 노드들은 그리드에 자유롭게 참여 및 탈퇴가 가능하다는 점에서 P2P 네트워크 구조와 매우 유사하기 때문에 기존의 병렬처리 컴퓨터에서의 부하 균형문제와는 다른 특징을 갖게 된다. 본 논문에서는 동적인 자원 구성의 특징을 갖는 그리드 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 부하 균형 문제를 정의하고 이를 해결하기 위해 조정 노드(coordinating node)라고 불리는 부하 탐지 모듈을 설계 및 구현한다. 본 논문에서 제안된 조정 노드는 동적으로 변화하는 그리드 자원들의 상태를 실시간으에 탐지하게 되며 각 노드들이 네트워크에 새롭게 참여/탈퇴하여 네트워크 위상이 변화하는 경우에도 부하 균형을 달성 하게 된다.
본 논문은 공유 메모리 시스템에서 계층적 태스크 그래프(Hierarchical Task Graph, HTG)의 복합 노드 태스크들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 태스크 스케쥴링 기법을 소개한다. 함수 병렬성 추출을 위해 제안된 기법은 별도의 전역 스케쥴러가 필요 없이 프로세서 스스로가 스케쥴링 기능을 행하는 자동 스케쥴링이다. 제안된 스케쥴링 기법을 단일처리기 시스템을 비롯한 여러 플랫폼에 적용하기 위해 자바 스레드를 이용하여 구현하였으며, 기존의 비트 벡터 방법과 성능을 비교 분석하였다. 실험 파라메터 값을 이용한 실험 결과, 제안된 스케쥴링 기법은 수행 시간 측면에서 효율적이며 양호한 부하 균형을 유지하였다. 또한, 제안된 기법은 기존의 방법에 비해 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.
최근 기업 간 또는 기관 사이의 데이터 공유는 업무 협력을 위해서 필요한 사안이 되고 있다. 이 과정에서 기업이 데이터베이스를 계열회사에 공개했을 때 민감한 정보가 유출되는 문제점이 발행할 수도 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 민감한 정보를 데이터베이스로부터 숨기는 일이 필요하게 되었다. 민감한 정보를 숨기는 이전 연구들은 결과 데이터베이스의 품질을 유지하기 위해 다른 휴리스틱 알고리즘을 적용했다. 그러나 민감한 정보를 숨기는 과정에서 변경되는 항목집합에 대한 영향을 평가하거나 숨겨지는 항목을 최소화하는 연구들은 미흡하였다. 본 논문에서는 민감한 빈발 항목집합을 숨기기 위하여 FP-Tree(Frequent Pattern Tree)기반의 확장 빈발 패턴트리(Extended Frequent Pattern Tree, eFP-Tree)를 제안한다. eFP-Tree의 노드 구성은 기존과는 다르게 빈발 항목집합 생성단계에서 트랜잭션 정보와 민감 정보, 경계 정보를 모두 구성하며, 숨기는 과정에서 비민감한 빈발 항목집합의 영향을 최소화하기 위하여 경계를 사용하였다. 본 논문의 예시 트랜잭션 데이터베이스에 eFP-Tree를 적용한 결과, 손실 항목을 평균 10%이하로 최소화하여 기존 방법들에 비해 효과적임을 증명하였고, 데이터베이스의 품질을 최적으로 유지할 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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