클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
적응관리는 불확실성이 존재하는 상황에서 자연자원을 관리하는 최적의 관리방법들 중의 하나이다. 여러 가지 한계에도 불구하고, 자연자원 관리에 대한 정책 및 계획수립에 있어 적응관리방법 활용의 필요성은 국제적으로 증가하고 있다. 그러나 우리나라의 자연자원 관리분야에서는 적응관리의 활용사례가 매우 드물다. 본 연구에서는 적응관리의 정의, 절차, 장애요인들과 적용시 고려할 점에 대한 고찰 및 적응관리방법에서 필수적인 요소인 생태모델에 대하여 리뷰하였다. 또한, 적응관리의 도입이 권장되는 바다숲, 연안습지 및 수산자원관리분야에 적응관리방법을 적용할 경우 고려해야 할 사항들에 대하여도 고찰하였다.
최근 들어 폭발적으로 증가하고 있는 다양한 형태의 멀티미디어 서비스들은 서로 다른 대역폭과, 다양한 QoS의 보장을 요구한다. 따라서, 한정된 대역폭을 가지는 네트워크의 특성으로 인해 효율적인 대역폭 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크상에서 서로 다른 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하면서 동시에 우선순위가 높은 서비스의 QoS를 보장할 수 있는 적응적 대역폭 관리 방법을 제안하였다. 네트워크 자원의 효율적인 관리를 위해 제안된 적응적 대역폭 관리기법은 현재 네트워크 상태를 기반으로 하는 온라인 기법으로 적용되어 서로 상충되는 네트워크의 성능 메트릭간의 적절한 균형을 이루도록 설계되었다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 대역폭 관리를 위해 제안된 기존의 타 기법들과의 비교, 분석을 수행하여 제안된 방법이 다양한 네트워크 트래픽 상황에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 그리드 서비스 환경에서 효율적인 자원 관리를 위한 프레임워크를 개발한다. 자원 관리는 그리드 서비스의 핵심이며, 자원의 가변적 특성에 적응적으로 대처하기 위한 프레임워크인 GridRMF(Grid Resource Management Framework)를 모델링하고 개발한다. GridRMF는 그리드 자원의 참여 의도에 따라 계층적으로 관리한다. 계층적 자원 관리는 가상 조직 관리를 위한 VMS(Virtual organization Management System)와 메타데이타 관리를 위한 RMS(Resource Management System)로 관리 도메인을 구분한다. VMS는 최적 가상 조직 선택 전략에 의해 자원을 중개하며, LRM(Local Resource Manager) 자동 회복 전략에 의해 가상 조직의 결함에 대처한다. RMS는 자원 상태 모니터링 정보를 적응적 성능 기반 작업 할당 알고리즘에 적용하여 부하균등화와 결함에 대처한다.
최근 인터넷의 급성장을 기반으로 유비쿼터스 환경이 도래하면서 다양한 환경요소를 가진 자원들이 네트 워크 상에 공존하다. 이러한 환경에서 적절한 보안 서비스를 제공하기 위해서는 자원의 환경정보를 제공하는 컨텍스트(Context)를 기반으로 적절한 보안정책을 결정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 제공되는 상황정보를 통해 사용자의 선호도, 디바이스의 성능, 서비스의 가치 등 다양한 자원의 환경요소를 획득하여 MAUT와 간결한 휴리스틱스를 이용하여 자원에 적절한 보안 등급을 적응적으로 결정하는 알고리즘을 제안하고, 이를 바탕으로 유비쿼터스 환경에 적합한 보안정책 관리 모델을 제안한다.
인도어 무선 통신 시스템에서 무선 네트워크의 신뢰성 보장을 위하여, 갑작스런 네트워크 결함 문제의 발생을 신속하게 해결해야 한다. 본 논문에서는, 사용자들에게 끊김없는 연결성 제공을 위하여 적응적 자원관리 (ARM: Adaptive Resource Management) 기법을 제안한다. 시스템 용량 및 사용자 공평성을 동시에 고려하여, ARM 기법에서는 적응적으로 힐링 서브채널 세트를 결정하고, non-convex 최적화 문제를 기반으로 서브채널과 파워를 반복적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 평균 셀 용량과 사용자 공평성 관점에서 제안하는 기법의 우수성을 증명한다.
기하급수적인 인터넷 사용자의 증가는 네트워크 인프라의 발전속도를 능가하고 있다. 홈페이지를 관리하는 관리자가 네트워크의 대역폭을 늘린다거나 고성능의 서버를 도입하는 등 성능을 향상시키려는 노력을 하지 않는다면 사용자들이 웹에 접속하여 서비스를 받는데 걸리는 시간은 점차 늘어나게 된다. 최근의 사용자들은 정보를 얻기 위해 기다리기보다는 다른 홈페이지로 이동하므로 기업의 홈페이지도 보기 좋고 화려한 것에서 빠르게 접속할 수 있고 간결한 것으로 바뀌고 있다. 또한 더 적은 서버 자원과 네트워크 자원을 사용하는 알고리즘을 도입하여 사용자들을 만족시키려는 노력을 계속하고 있다. 본 논문은 강한 일관성을 유지하면서 서버의 자원을 적게 사용할 수 있는 발전된 적응적 리스 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 성능을 측정한다.
시스템의 구조는 확장 또는 부하 균형을 위해 재구성 및 재구조화가 필요하다. 이러한 상황에서, 다수의 새로운 시스템이 기존의 시스템에 추가되며 이전의 시스템이 담당하고 있던 역할의 일부분이 새로 추가된 시스템으로 분산된다. 이러한 자원 관리는 몇 가지 문제를 야기시키는데, 가장 큰 문제점은 일부 시스템 또는 전체 시스템의 재구조화를 위해 일정기간 동안 서비스 제공이 중단된다는 점이다. 이 논문에서는 동적인 자원관리가 요구되는 변화하는 환경에서 자동적으로 새로운 시스템을 추가하고 적응적으로 시스템의 부하를 재조정할 수 있는 이동 컴퓨팅 모델을 제안한다.
최근 데이터 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하는데 반해, 사용가능한 자원은 한정되어 있기 때문에 효율적인 자원 관리가 네트워크 성능을 증가시키기 위한 중요한 요소가 되고 있다. 특히 무선 네트워크에 있어서 제한된 자원의 효율적 활용을 통해 더 많은 수요를 수용함으로써 소비자의 만족도를 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 진화게임을 이용한 적응적 전력제어를 통한 효율적인 자원 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 네트워크의 채널 상황에 따라 적응적 분산방식으로 전송전력 수준을 조정하여 현재 네트워크 상황에 유연하게 대응함으로서 효율적인 네트워크 관리를 수행한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 전력제어 기법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 다양한 네트워크 환경 하에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
본 연구는 멀티미디어 객체 스트림 전송 프로토콜을 위한 QoS지원 기법과 관리에 관한 연구를 수행하였다. 자원관리자는 시스템 자원정보를 QoS관리자에게 제공한다. QoS 및 시스템 자원의 2차원 정보를 가진 QoS 관리자는 자원 관리자와 서로 같은 시간 영역으로 강력하게 유기적으로 결합되어 효과적인 QoS관리를 수행한다. 그러므로 연결 수락에 대한 빠른 판단이 가능하고, 성능 변동(performance fluctuation)들을 실시간으로 감지하고 대응할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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