외국의 하드웨어 제조업체들이 가상화 스토리지 기술을 발표하고 IT업계에선 가상화 스토리지 사업이 핫이슈(Hot Issue)로 떠오르고 있다. 가상화 스토리지 솔루션은 별도의 물리적인 저장공간이 필요없이 순간적인 데이터 복제가 가능한 하드웨어 디스크 및 소프트웨어를 가리킨다. 가상화 스토리지 솔루션을 이용하면 신속하게 데이터를 복제가 가능하다. 또한 데이터를 복제하기 위한 별도의 물리적인 저장공간이 필요없는 특정을 갖고 있다. 가상화 스토리지 솔루션의 핵심은 스냅샷(Snap shot) 기술이다. 이를 통해 복제에 걸리는 시간을 몇 초에서 몇 분 내 끝낼 수 있으며, 1 테라바이트를 이전의 방법으로 복제하기 위해서는 수 시간이 필요하지만 스냅샷 기술을 사용하면 불과 몇 분 안에 이를 끝낼 수 있다. 가상화 스토리지 솔루션은 저장장치 관련 비용을 절감할 수 있는 방안으로 연구되고 있다.
재밍 환경에서의 maximum likelihood(ML) 기반의 모노펄스 기법은 공분산 행렬의 역행렬을 이용하여 재머 신호를 억제시킨다. 재머 억제를 위해서는 재머 성분에 대한 충분한 횟수의 스냅샷(snapshot)이 필요하며, 높은 PRF 환경에서는 이것이 가능하지 않아 실시간 추적에 한계가 있다. 또한, JNR(Jammer to Noise Ratio)이 낮은 경우에는 재머의 스냅샷 수가 충분하더라도 정확한 재머 억제가 이루어지지 않아, 표적 방향 추정의 정확도가 감소한다. 본 논문에서는 재밍 환경에서 스냅샷이 적은 경우에도 ML 기반의 모노펄스 성능이 우수한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공분산 행렬의 잡음 부공간을 이용하는 모노펄스 방법으로, 이의 유도 과정을 보이고, 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 성능이 개선된 것을 보인다.
최근 전자 상거래 인프라의 발전으로 인해, 온라인 상에서 주식의 매매가 이루어지는 전자 주식 매매 시스템(Electronic Stock Trading Systems: 약칭 ESTS)의 사용이 확산되고 있다. ESTS 상에서는 다양한 기밀 등급을 가진 정보가 서로 다른 신뢰 등급을 갖는 사용자에 의해 공유된다. 특정 정보가 허가된 사용자에 의해서만 접근되도록 보장하기 위해서는, 트랜잭션의 동시성 제어 과정에서의 다등급 보안 데이타베이스 시스템의 사용이 반드시 필요하다. 한편 ESTS 상에서는 분석적인 성향의 트랜잭션과, 매매 체결을 목적으로 하는 실시간 트랜잭션이 동시에 수행되므로, 기존에 고안된 여러 보안 동시성 제어 기법들이 적용되는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 ESTS 환경에서의 보안 동시성 제어를 위한 프로토콜인 보안 단일 스냅샷(Secure One Snapshot: 약칭 SOS) 프로토콜을 제안한다. SOS는 운용 데이터베이스 외에 하나의 스냅샷을 추가로 유지하여 비밀 경로의 생성 가능성을 차단함과 동시에 실시간 동시성 제어 알고리즘이 용이하게 적용될 수 있는 유열성을 제공한다. 또한 SOS는 완화된 정확성 기준을 사용함으로써 데이타의 신선도를 유지하기 위해 관리되는 큐의 길이를 감소시킬 수 있는 방법도 제시한다. 본 논문에서는, SOS의 동작 과정을 예를 통해 소개하고, 프로토콜의 정확성에 대한 분석을 제공한다.
네트워크 및 정보통신기기가 발전함에 따라 웹이 우리 일상에 미치는 영향력은 점점 더 증가하고 있다. 또한 웹 공간에서 생성되는 정보도 각 시대를 반영하는 중요한 기록물로서 그 중요성이 나날이 커지고 있다. 이에 따라 웹 정보들을 아카이빙 할 수 있는 표준화된 방법이 요구되고 있으며, 그중 한 가지가 자동화된 수집도구를 사용하여 주기적으로 수집하는 스냅샷 전략이다. 하지만 스냅샷 전략은 주기적으로 웹 콘텐츠를 수집하기 때문에 동일한 웹 콘텐츠가 중복 수집되는 문제가 있다. 또한 웹 환경에서 구현되는 복잡한 기술로 인하여 의미 없는 웹 콘텐츠가 수집될 가능성도 배제할 수 없는 실정이다. 본 논문에서는 공공기관 홈페이지 웹 콘텐츠를 스냅샷 전략으로 수집한 사례 분석을 통해서 원격 수집할 때 발생할 수 있는 콘텐츠 중복 문제들을 살펴보고, 기술 측면에 해결책을 제시하고자 한다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 더불어 논리볼륨 관리자는 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 이러한 기능을 지원하기 위해 수식 기반의 매핑 방법보다 테이블 기반의 매핑 방법이 제안되고 있다. 그러나 이 방법은 관리해야 할 데이타 양이 저장장치 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없어 성능 저하의 요인이 되었다. 이 논문에서는 기존의 수식 기반의 매핑 방법을 이용하면서 스냅샷과 온라인 재구성 기능과 같은 동적인 환경을 효과적으로 지원할 수 있는 혼합 매핑 방법을 설계하고 구현한다. 제안하는 방법의 스냅샷과 재구성은 되도록이면 정상 입출력 연산에 영향을 주지 않기 위해서 별도의 예약된 공간에서 수행된다. 마지막으로, 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 우수함을 보인다.
최근 들어, 사용자가 주변 환경 및 요구 정보의 변화를 의식하지 않고 작업 환경과 수행하는 일에 집중하도록 배려하는 인간 중심 컴퓨팅 환경에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서 미들웨어는 사용자에게 RFID센서로부터 들어오는 대량의 정보에 대한 처리 부하를 줄이기 위하여 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 데이터 웨어하우징이나 데이터마이닝에 필요한 확률, 통계 정보에 대한 요청, 또는 반복적이면서 동일한 데이터에 대한 요청을 처리할 수 없다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존의 미들웨어에서 문제가 되었던 과거 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해, 사용자가 빈번하게 요구하는 데이터들을 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS에서 관리하는 센서미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자가 요구하는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 과거 스트림 정보를 사용한 서비스 요청을 위해, 미들웨어에서 필터링된 과거 스트림 데이터를 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 그리고 디스크 데이터베이스에 저장된 스트림 데이터 중에서 사용자에 대한 높은 재사용 빈도를 가지는 데이터들을 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에 저장하고 이를 관리한다. 또한, 본 시스템은 메모리 데이터베이스에 저장된 스냅샷 데이터의 높은 데이터 재사용성과 신속한 서비스를 유지하기 위해서 주기적인 메모리 데이터베이스 관리 정책을 수행한다. 본 논문은 기존의 미들웨어에서의 스트림 데이터에 대한 반복적인 요청, 또는 과거 스트림 데이터를 이용한 정책 결정 서비스 요청에 대한 서비스를 제공할 수 없는 문제들을 해결하였다. 그리고 메모리에 저장된 데이터에 대한 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서 사용자에게 지속적으로 다양하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
유럽핵물리입자연구소, CERN은 대형강입자가속기(LHC)가 작동할 때 얻을 수 있는 순간의 장면을 스냅샷으로 남기기 위해 충분한 민감도와 동작 범위를 가진 탐지기가 필요했다. 이렇게 개발된 방사선 탐지기술은 유럽우주국 ESA에 의해 우주로 날아갔다. 그리고 이제는 역사적인 예술품을 분석하고, 위조품을 발견하는 데 사용되고 있다.
분산 트리거 계수 문제는 외부로부터 트리거를 수신하는 n개의 노드로 구성된 분산 시스템에서 수신한 전체 트리거 수의 합이 w에 이르렀을 때 이를 사용자에게 알려주는 문제로 무선 센서 네트워크를 포함한 다양한 분산 시스템 환경에서 모니터링과 전역 스냅샷을 위해 사용된다. 이 논문에서는 분산 트리거 계수 문제를 위한 간단하고 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 차수가 $\sqrt{n}$이고 높이가 2인 트리 구조를 기반으로 동작하며, 남은 트리거 수에 따라 세 단계의 서로 다른 방식으로 동작한다. 제안 알고리즘에서 수신한 전체 트리거 수의 합이 w에 이르렀을 때 이를 사용자에게 알려주지 않을 확률이 0임을 증명하였고, 실험을 통해 제안 알고리즘이 CoinRand에 비해 더 작은 메시지 복잡도를 가지며 노드 수가 많지 않을 때는 MaxRcv 또한 더 작음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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