본 논문에서는 이질적인 클러스터 컴퓨팅시스템 에서 CPU와 메모리 자원을 효율적으로 사용하는 작업 부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 CPU부하 상태와 수행중인 작업의 메모리 요구량을 고려하여 작업을 동적으로 할당하는 것이다. 먼저 각 노드는 CPU와 메모리 사용량에 따라 과부하 상태가 아니면 작업을 할당받아 수행한다. 그리고 수행중인 작업의 메모리 요구량이 가용 메모리 크기를 초과하여 페이지 폴트가 발생하면 수행 중인 작업을 다른 노드로 이주시킴으로써 메모리 과부하에 따른 페이지 폴트 발생을 줄이고, 작업의 대기 시간과 수행시 간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안한 작업부하 균등화 정책이 기존의 CPU 기반정책에 비해 시스템의 성능향상 면에서 유리함을 검증한다.
범위 상위-k 질의는 질의 범위 내의 다차원 데이타 중 값 애트리뷰트를 기준으로 상위 k개의 레코드를 반환하는 질의로 공간 데이타베이스와 데이타 웨어하우스에서 분석을 위해 많이 사용되는 유용한 질의 형태이다. 이 논문에서는 계층 최대 R-트리의 선택적인 탐색을 통해 범위 상위-k 질의를 효과적으로 수행하는 기법을 제시한다. 질의 결과를 포함하지 않는 단말 노드를 접근하지 않고 질의를 수행할 수 있기 때문에 적은 노드 접근으로도 질의 수행이 가능하며, 질의 범위의 크기에 관계없이 거의 일정한 성능을 보인다. 두 개의 우선순위 큐를 사용하며 질의 수행 공간을 최소화 하며, In Sorted Node 기법을 통해 기존 R-트리와 같은 팬아웃을 보장할 수 있다.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
액티브 패킷은 기존의 IP 패킷과는 달리 목적지가 아닌 중간의 액티브 노드에서 실행되어야 할 필요가 있다. 이를 위해서는 하나의 프로그램을 수행하기 위한 액티브 패킷들이 같은 액티브 노드를 경유해야함은 물론이고 모든 패킷들이 손실 없이 도착해야 정상적인 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 하나의 액티브 프로그램을 수행하는데 필요한 액티브 패킷들이 손실 없이 같은 액티브 노드를 거쳐 실행될 수 있는 액티브 엔진을 제안한다. 제안한 액티브 엔진은 기존의 IP 망에 적용이 쉽고 송신자가 네트워크 내의 액티브 노드의 위치를 몰라도 액티브 패킷들이 같은 액티브 노드를 경유할 수 있으며 신뢰성 있는 액티브 패킷의 전송을 보장한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 기존의 전송 프로토콜들과 성능을 비교ㆍ분석한 결과, 제안하는 액티브 엔진은 전송지연이 작고 처리율이 높다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 데이터를 수집하고 스케줄링을 수행하는 방안을 제시한다. 각각의 센서 노드에서 베이스 노드로 데이터를 모으기 위해, 데이터 수집 타임 트리를 사용한다. 데이터를 베이스 노드로 전송하는 과정에서 충돌 확률을 줄이고 효율적인 에너지의 사용을 위해 타임 트리가 사용된다. 타임 트리는 베이스 노드가 루트이고, 각 센서 노드가 데이터를 전송하는 중계 노드 혹은 단말 노드가 된다. 트리내의 노드는 정해진 시간에 활성화하여 데이터를 보내고, 대기상태로 돌아가 에너지를 보존한다. 각각의 타임 트리는 서로 다른 활성 비율과 활성 시간을 갖는다. 제안 기법은 SMAC과 DMAC과 같은 다른 활성 기반의 매체 접근 프로토콜과 비교해서 더 좋은 에너지 효율과 데이터 도착율을 갖는다.
본 논문에서는 이동 컴퓨팅 시스템 간 분산응용 프로그래밍을 위한 Smart Message(SM) 메커니즘을 이용하여, 애드혹 네트워크와 유선망과의 유동적 연결 방법을 제안한다. 네트워크연동 아키텍처에 응용되는 기술들은 애드혹 네트워크, Mobile-IP, Smart Message 아키텍처 등이 있다. 애드혹 네트워크는 라우팅 장비 없이 각각의 무선 노드들로써 구성되는 네트워크로서 각 노드들은 각기 라우팅 기능과 호스트 기능을 수행한다. Mobile-IP는 무선노드들이 유선망과의 연결을 위한 IP의 확장 프로토콜이다. 본 논문은 애드혹 네트워크 내의 일부 이동 노드가 유선망의 에이전트에 접속 할 수 없을 시에, 해당 유선망의 에이전트에 접속할 수 있는 애드혹 네트워크에 소속된 노드를 대표 노드로 지정하여, 그 대표노드를 통해 유선망에 접속하는 방안을 제시한다. 애드혹 네트워크상의 분산 애플리케이션 개발을 위한 프로그래밍 아키텍처인 SM은 본 논문에서 제안하고자 하는 유연한 라우팅을 구현하기 위해 응용된다. 또한 대표노드를 통한 간접적 접속 방안의 장단점을 전송오버헤드, 네트워킹 비용 등의 관점에서 분석하고, 최적의 유무선 네트워크 연동에 관련된 프로토타입 구현을 위한 방향을 제시한다.
본 논문에서는 비등방성 센서 네트워크에서 노드 간 연결 정보만을 이용하여 일반노드의 위치를 찾는 다중 홉 Range-free 측위 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측위 알고리즘에서 일반노드는 자신과 앵커노드 쌍이 이루는 최단경로의 측정 홉 수와 기대 홉 수를 비교하여 최단경로의 우회 정도를 측정하고, 우회 정도에 따라 자신으로부터 앵커노드까지의 거리를 추정한다. 일반노드는 이러한 과정을 네트워크의 모든 앵커노드 쌍에 대하여 반복하며, 획득한 거리 정보를 사용하여 위치를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 Range-free 알고리즘에 비해 적은 수의 앵커노드를 필요로 하며, 적은 통신 오버헤드를 갖는다. 마지막으로 성능평가를 위하여 MATLAB 시뮬레이션을 수행하였으며, 기존의 Range-free 측위 알고리즘에 비해 향상된 위치정확도를 보였다.
수많은 경량의 센서 노드들이 무선통신으로 연결되어 사람이 접근하기 어려운 환경에서도 응용서비스를 수행하는 센서 네트?에 대한 관심이 고조되고 있다. 노드의 다량성과 사랑의 접근불가성으로 인해 센서 네트?은 무인 운용이 가능하도록 설계되고 배치되어야 하며 이를 위한 적응형 소프트웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다 본 논문은 소프트웨어 아키텍쳐 기술 언어를 사용하여 노드 장애나 환경 변화에 동적으로 대처하여 스스로를 재구성하는 센서 네트?의 적응형 소프트웨어 설계를 제시한다.
이동 컴퓨팅 환경이란 사용자가 어떤 장소로 이동하더라도 동일한 환경에서 네트워크 서비스를 끊임없이 제공받을 수 있는 환경을 말하며, Mobile-IP는 이러한 환경이 가지는 특성들을 고려한 네트워크 프로토콜이다. 그러나 이 프로토콜도 이동 노드의 빈번한 핸드오프시 위치 등록과정에서 반드시 홈 에이전트를 거쳐야 하므로, 네트워크 자원과 서비스 지연을 초래하는 단점을 가진다. 본 논문의 제안 기법은 Mobile-IP 환경에 이동 예측기법을 이용하여, 이동 노드의 움직임을 추적하여 이동 방향을 예측하고 이동노드가 핸드오프를 수행하기 전에 사전 등록(pre-registration) 과정을 두어 문제점이었던 등록과정의 지연과 패킷의 손실의 지연을 줄이고자 한다.
Adhoc망은 기존 유선 및 무선망과 같이 안정된(고정된) 하부구조를 필요로 하지 않는 무선 단말들의 그룹으로 구성된 네트워크이다. 현재 라우팅을 위해 제시된 ondemand 방식의 라우팅 프로토콜은 이동성에 따른 신뢰도를 높이기 위해 flooding을 수행하는데, 이동성이 커질 경우 경로발견과 이를 유지하기 위한 오버 헤드가 크다. 따라서 본 논문에서는 각 노드의 다양한 이동성향이 설정된 노드간의 경로유지에 영향을 적게 미치도록 하고 오버헤드가 적은 경로설정을 위한 Nhop기반의 효율적인 flooding 기법을 제안하고 노드 이동성에 따른 최적의 N값을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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