이동 애드혹 네트워크에서 트리와 메쉬 기반의 멀티캐스트 메커니즘들은 트리의 빈번한 재구성 및 자원 사용의 비효율적인 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위하여 제안된 오버레이 멀티캐스트 메커니즘들 역시 오버레이 트리의 재구성으로 인한 과부하와 밀접한 멤버간의 비효율적인 전송, 그리고 네트워크 확장성에 대한 문제점들을 갖는다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 위치정보를 기반으로 밀접한 멤버노드들을 클러스터로 관리하여 클러스터 내에서는 브로드캐스팅을 적용하고, 멀티캐스트 소스와 클러스터 대표노드들간에는 유니캐스팅을 적용하는 오버레이 멀티캐스트 메커니즘을 제안한다.
무선 애드 혹/센서 네트워크에서 제안된 일반적인 클러스터링 기반의 계층적 토폴로지 관리 기법들은 빈번한 토폴로지 변화에 따라 자주 클러스터링을 재구성하게 되고 네트워크 관리에 필요한 오버헤드가 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 재클러스터링 문제와 부하 분산을 위하여 동적 예비 클러스터 헤드 기법을 사용하는 멀티 흡클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 이동성과 전원 레벨로 구성된 가중치 맵을 사용하여 예비 클러스터 헤드를 선출하고 멀티 홉 클러스터를 구성한다. 클러스터 헤드는 이러한 가중치 맵과 임계값을 사용하여 헤드의 역할을 예비 클러스터 헤드에게 넘겨주게 된다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 오버헤드를 줄이고 부하 분산을 제공하며, 토폴로지 변화에 무관하게 적절한 클러스터와 멤버를 관리할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 에드-혹 네트워크에서 조합가중치 클러스터링 알고리즘을 적용하여 강건하고 신뢰성 있는 클러스터 기반의 그룹 멀티캐스트 방식을 제안한다. 에드-혹 네트워크는 고정된 통신 하부 구조의 도움 없이 이동 단말기로만 구성된 무선 네트워크이다. 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인하여 에드-혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 강건하고, 간단하면서 에너지 소비를 최소화하여야 한다. WCGM(Weighted Cluster Group Multicast)방식은 조합 가중치 다중 클러스터 기반 구조를 이용하고 기존의 FGMP(Forwarding Group Multicast Protocol)방식의 장점인 제한적인 플러딩에 의한 데이터 전달방식은 유지하면서 클러스터 헤드 선출 시 조합가중치를 적용한다. 이것은 안정적이며 강건한 데이터 전달 구조를 가지기 때문에 데이터 전달 구조를 유지하기 위한 오버헤드(Overhead)와 데이터 전달을 위한 오버헤드를 모두 줄이는 효과를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크의 코어-기반 멀티캐스트 트리 라우팅 알고리즘에 가중치 클러스터링을 이용하여 효율적으로 코어-기반 멀티캐스트 트리를 유지하는 기법을 제안한다. 코어-기반 멀티캐스트 트리 라우팅에서 가장 큰 문제점은 코어 노드의 위치를 결정하는 문제이다. 코어 노드의 위치에 따라서 데이터의 전송 거리가 달라진다. 코어노드의 이동으로 인하여 멀티캐스트 트리의 재구성으로 인한 오버헤드가 전체 네트워크에 미치는 영향이 크므로 가중치 클러스터링을 이용한다. 클러스터의 헤드와 게이트웨이 노드, 클러스터 헤드의 연결 경로를 멀티캐스트 트리로 구성하여 데이터 전달과 제어 메시지의 전달 경로로 사용한다. 코어 노드의 선택은 코어 영역내의 클러스터 헤드 노드들 중에서 가중치가 가장 작은 값을 갖는 노드를 코어 노드로 선정한다. 성능평가에서 코어영역을 단계별로 증가시켰을 때 코어영역이 전송지연에 미치는 영향을 기존의 코어 기반 트리방식과 비교한 결과 전송지연과 오버헤드가 감소하였다. 이와 같이 가중치 클러스터링에 의하여 멀티캐스트 트리를 구성하고 유지함으로써 제안한 방식이 코어 노드의 위치와 이동성에 따라서 전송거리와 제어 오버헤드가 고정 CBT 방식보다 향상됨을 알 수 있었으며, 코어 노드를 선택할 때 이동성이 적고, 네트워크의 중심에 가까울수록 멀티캐스트 트리가 안정되며 전송거리도 짧아짐을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
최근 웹 검색 분야에서는 검색 질을 높이기 위한 기법들이 많이 연구되어 왔으며, 대표적인 연구로는 제한 검색, focused crawling, 웹 클러스터링 등이 있다. 그러나 제한 검색은 검색 범위를 의미적으로 관련된 사이트들로 제한할 수 없으며, focused crawling은 질의 시점에 클러스터링하기 때문에 질의 처리 시간이 오래 걸리고, 웹 클러스터링은 많은 웹 페이지들을 대상으로 클러스터링하기 위한 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 검색 범위를 특정 커뮤니티로 제한하여 검색 하는 커뮤니티 제한 검색과 커뮤니티를 구하는 방법으로 cluster crawler를 제안하여 이러한 문제점을 해결한다. 또한, 커뮤니티를 이용하여 PageRank를 2단계로 계산하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 첫 번째 과정에서 커뮤니티 단위로 지역적으로 PageRank를 계산한 후, 두 번째 과정에서 이를 바탕으로 전역적으로 PageRank론 계산한다. 제안된 방법은 Wang에 의해 제안된 방법에 비해 PageRank 근사치의 오차를 $59\%$ 정도로 줄일 수 있다.
최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.
클러스터링은 상호 의존적 구성에 필요한 구조적인 기술이다. 클러스터링은 가변적 업무부하를 처리하거나, 서비스 연속성을 저해하는 고장 발생 시 운영이 계속되도록 여러대의 컴퓨터시스템 기능을 서로 연결하는 메커니즘이다. 고 가용성 클러스터링 기능은 가능한 오랜시간 서버 시스템이 작동하는데 중점을 둔다. 이 클러스터 는 멀티플 시스템에서 실행되는 노드와 서비스를 중복하여 가지고 있어서 서로가 서로를 추적할 수 있다. Active-Standby 상태의 두 시스템이 있을 경우 활성 서버에 장애가 발생했을 때 모든 서비스가 대기 서버에서 구동돼 서비스가 이루어진다. 이 기능을 절체 또는 스위치오버(switchover)라 한다. 고가용성 클러스터링 기능은 가능한 오랜시간 서버 시스템이 작동하는데 중점을 둔다. 이 클러스터는 멀티플 시스템 에서 실행되는 노드와 서비스를 중복하여 가지고 있어서 서로가 서로를 추적할 수 있다. 한 노드가 장애 발생 시 둘째 노드가 몇초 이내에 고장 난 노드 임무를 수행한다. 고가용성 클러스터링 구조는 효율성 여부가 측정되어야 한다. 시스템 성능은 인프라시스템의 performance, latency, 응답시간(response Time), CPU 부하율(CPU utilization), CPU상의 시스템 프로세스(system process)수로 대표된다.
본 논문에서 제안한 MPEG-4 기반 대화형 MOD 서버 시스템은 데이터 공유 네트워크(DSN)를 이용한 클러스터링 서버 구조를 채택하여 클러스터링과 가상서버시스템, 데이터 공유 네트워크 기법을 적용한 복합적 구조를 가진 서버시스템을 설계 구현하였다. 본 논문이 제안한 서버 시스템은 확장이 용이하고, 각 서버 노드가 이상이 발생할 경우 타 서버에 영향을 주지 않는 독립성이 확보돼 안정성이 향상되었다. 그러나 DSN 에서 사용되는 NFS나 Samba 등은 보안에 취약하며, 네트워크 전송에 따른 오버헤드의 보완이 필요하다.
웹 2.0 환경에서 인터넷 사용자가 생성하는 정보는 폭발적인 규모로 증가하고 있다. 또한 UCC 등의 사용자 참여 서비스 및 VOD, IPTV 등의 대용량 서비스가 본격화 되고 있다. 그러나 이러한 데이타 전송량 증가 속도를 네트워크 전송 설비의 증설이 따라가지 못하고 있는 실정이다. 이를 극복하기 위해 P2P 기술을 이용하고 있지만 대부분의 P2P 기술들은 실제 물리적인 네트워크 상태를 고려하지 않고 응용 계층만을 고려하기 때문에 데이타 전송의 비효율이 발생하게 된다. 게다가 이러한 비효율을 해결하기 위한 방안들은 분산형 Pure P2P 시스템이나 구조적 P2P 시스템에 대한 연구가 대부분이고 비구조적 중앙 집중형에 대한 연구는 없는 실정이다. 본 논문에서는 물리적인 네트워크 정보와 그래프 클러스터링 기법을 적용한 계층적 클러스터링 방법을 이용하여 실제 기업에서 운영하는 중앙 집중형 P2P 시스템에서 성능을 향상 시킬 수 있는 기법을 제안한다. 그리고 이를 통해 기존의 기법들이 가지고 있는 과도한 메시지 교환, 고정된 랜드마크의 유지 등의 문제점을 보완하여 대규모 데이타의 효율적인 전송을 가능케 하는 실제적인 P2P 환경에 적합한 오버레이 네트워크 모듈을 구현하였다.
제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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