애드혹 네트워크는 에너지 측면에서는 지속적으로 공급할 수 있는 에너지원이 노드에 연결 될 수 없기 때문에 모든 노드들이 제한된 에너지로만 동작해야하는 제약이 있다. 이러한 문제에 대해 제한된 에너지로부터 가능한 긴 네트워크 유지 시간을 이끌어 내고자 하는 많은 연구들이 진행되어 왔으며 PSR (Power-aware Source Routing), HPSR (Hirachical Power-aware Source Routing) 등의 에너지를 고려한 네트워크 라우팅 기법들이 나타나게 되었다. 이들 기법은 패킷 전달시 마다 에너지 소비 면에서 최적 또는 그와 유사한 경로 하나를 설정하여 사용함으로써 개별 경로 규모면에서는 매우 효과적이나 트래픽 부하가 한 경로에만 집중됨으로써 다수 노드의 고른 에너지 소모가 바람직한 네트워크 규모면에서는 특정 노드의 빠른 에너지 고갈을 유도해 효율성이 떨어진다. 본 논문에서 제시하는 MPSR(Multi-path Power-aware Source Routing)은 동시간 다중 경로 사용의 개념을 도입함으로써 최대네트워크 유지 시간을 위한 에너지 고려 라우팅 기법을 제안한다.
햅틱 협업을 위한 네트워크는 기본적으로 지연, 지터, 손실의 제약을 가진다. 햅틱은 정보의 속도에 민감하므로 네트워크 환경에서 협업을 이루어내기에 많은 제약이 있다. 특히 협업의 품질을 감소시키는 네트워크 지연을 보상하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 물체의 좌표 전송을 기반으로 한 햅틱 협업이 높은 수준의 지연시간을 지닌 네트워크에서 발생할 수 있는 문제를 정의하고 그 원인을 파악하여 안정적인 협업을 유지하기 위하여 네트워크 지연 문제를 보상할 수 있는 기법을 제시한다. 네트워크 지연에 의해서 물체를 밀 때 더 많은 힘을 사용되는 현상과 클라이언트들이 물체를 들어올릴 때 물체가 진동하는 현상이 발생된다. 이 문제를 해결하기 위해 물체의 강도를 변경하는 방법을 제안한다. 지연 시간의 수준이 증가하여도 지연 문제가 발생하지 않게 함과 동시에 최대한 원래 물체 강도를 유지하기 위해서 클라이언트가 물체에 발생시키고자 하는 힘과 서버에서 물체에 발생시키는 힘을 같도록 만드는 수식을 유도한다. 이 수식을 이용하여 지연의 크기에 관계없이 클라이언트가 물체의 위치를 제어할 수 있다. 지연 보상 기법을 통해 햅틱 미디어의 품질을 유지하면서 지연에 의한 문제를 해결하는 방안을 제시하며, 실제 실험을 통하여 결과를 확인한다.
무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 계층적 라우팅 프로토콜들은 모든 노드들의 수명을 균등하게 유지하여, 센서 네트워크의 수명을 최대로 연장하는 것을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 임계값 기반의 클러스터 헤드 교체 전략을 보인다. 이라우팅 프로토콜은 센서 노드가 클러스터 헤드의 역할을 수행하지 않으면서 최대한 오랜 시간 동안 네트워크에 참여하기 위해 필요한 에너지의 양을 임계값으로 정의하고, 한 번 클러스터 헤드로 선출된 노드는 이 값에 도달할 때 까지 클러스터 헤드의 역할을 유지하여 빈번한 헤드 교체를 방지하도록 함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율은 물론 네트워크의 균형이 최대한 유지되도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 대표적 계층적 라우팅 프로토콜인 LEACH와 네트워크의 균형 및 에너지 소모 정도를 비교하여 본 논문이 제시하는 알고리즘의 효용성을 입증한다.
홈 게이트웨이는 홈 네트워크의 지속적인 서비스를 제공해야 한다. 그러나 유비쿼터스 홈 네트워크 영역 확산될수록 홈 게이트웨이의 전력 소비는 기하급수적으로 증가한다. 이에 본 논문에서는 홈 게이트웨이가 지속적인 서비스를 유지하면서도 사용자 트래픽이 없는 구간에 저전력 모드로 전환되도록 제어한다. 이를 위해 기존의 유휴 시간 패턴을 고려하여 다음 유휴 시간을 예측하였다. 네트워크 활용 패턴의 유사성을 상세하고 가변적으로 반영하기 위하여, 요일별 생활 패턴을 프로파일링하여 적용하였다. 유휴 시간의 특성을 전체 평균과 요일별 생활 패턴으로 각각 프로파일링한 데이터를 실제값과 비교한 결과, 전체 평균 적용한 경우 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.43%에서 최대 4%로 나타났다. 이에 반해, 요일별 패턴을 적용한 경우, 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.06%에서 최대 2%로 나타났다. 이로서 네트워크 활용 패턴을 적용하는 방식이 더 효율적임을 알 수 있다.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
고성능 PC 클러스터 시스템을 구축하기 위해서는 네트워크 접근 시간을 최소화하는 것이 중요하다. SCI 기반 PC 클러스터 시스템에서는 각 노드에 네트워크 캐쉬를 유지함으로써 네트워크 접근 시간을 줄이는 것이 가능하다. 본 논문에서는 공유 메모리를 PCI 버스상에 위치시킴으로써 네트워크 캐쉬지원을 가능하게 하였으며, 이에 기반한 Network Cache Coherenet NUMA(NCC-NUMA) 시스템을 제안하고, 핵심 모듈인 NCC-NUMA 카드를 개발하였다. NCC-NUMA 카드는 각 노드의 PCI 슬롯(slot)에 plug-in되는 형태이며, 공유메모리, 네트워크 캐쉬, 공유메모리 제어 모듈 및 네트워크 제어 모듈을 포함한다. 공유메모리와 네트워크 캐쉬 사이의 일관성은 IEEE SCI 표준에 의해 유지된다. NCC-NUMA 시스템의 성능 측정을 위해 SPLASH-2 벤치마크를 수행하였으며, NCC-NUMA 시스템이 네트워크 캐쉬를 활용하지 않는 NUMA 기반 클러스터 시스템에 비해서 최대 56%의 성능향상을 보임을 알 수 있었다.
IEEE 802.15.4는 전송된 프레임의 초기 충돌을 피하기 위해 대부분의 다른 무선 네트워크 프로토콜들처럼 프레임을 전송하기 전 임의의 시간을 지연하는 CA(Collision A voidance) 알고리즘을 사용한다. IEEE 802.15.4의 CA 방식은 현재의 네트워크 상황에 관계없이 고정된 초기 백오프 선택 구간에서 임의의 백오프 지연 시간을 선택하기 때문에, 긴 시간 동안 높은 통신 부하를 유지하는 네트워크에서는 현재 상황에 알맞은 백오프 지연 시간을 선택하기까지 여러 번의 백오프 지연 과정을 반복하게 된다. 본 논문에서는 네트워크의 혼잡 상황에 따른 충돌 확률을 고려하여 초기 백오프 지연 시간을 적응적으로 선택할 수 있는 ACA(Adaptive Collision Avoidance) 알고리즘을 제안한다. ACA 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 수학적 모델을 제시하며, ns-2를 이용한 시뮬레이션을 통해 모델의 정확성을 검증하고 네트워크 혼잡 상황에 따른 최적의 초기 백오프 지연 시간을 제시한다. 분석 결과, ACA알고리즘을 사용할 때 표준에 비해 처리량이 최대 41% 이상 증가하고 평균 서비스 지연 시간은 기존보다 더욱 짧게 나타났다.
적대적이고 급변하는 애드혹 네트워크에서 각 노드들은 항상 적대적인 공격자들로부터 위조나 변조의 공격을 받을 수 있어서 통신 내용과 경로의 보안성이 필요하다. AnonDSR 기법은 보안성을 유지하면서 익명성을 효율적으로 보장하는 것으로 알려져 있지만 기존 기법에 비해 암호키를 설립하는 추가적인 절차를 수행하므로 통신 수행시간이 길어지는 문제가 발생한다. 제안 기법에서는 암호키 설립 단계와 통신경로를 설정하는 단계를 동시 수행하고 데이터 전송시에는 공유키로 암호화를 추가적으로 수행해서 보안 강도를 높인다. 결과적으로 제안기법은 AnonDSR 에 비해 매번 통신 수행시간이 최대 31% 향상되고 보안성도 강화된다.
홈 네트워크내에서 Always-on 기기 특성으로 인하여 불필요한 에너지를 소비하는 경우가 전체 소모전력량의 60%이상을 차지한다. 그러므로 이러한 에너지 소비를 줄일 수 있는 방안에 대한 연구의 필요성이 점차 증대되고 있으며, 본고에서 연구한 Ethement 기반의 트래픽량에 의한 대기모드 전환 알고리즘은 에너지 절감에 매우 유용한 연구기술이라 할 수 있다. 이에, 본고에서는 idle time때의 네트워크 에너지 소비를 절감하기 위한 대기전력 지원형 Green Ethernet Gateway시스템설계 및 구현방안과 시스템 대기모드상태를 최대한 연장하여 energy efficient효과를 향상시키기 위한 Proxying 기반 control policy를 제안한다. 일반적으로 홈네트워크의 네트워크 연결은 ethemet을 중심으로 이루어지며, 대부분 게이트웨이를 기반으로 그 연결이 구성된다. 그러나 홈네트워크의 일반적인 동작시간이 8시간 내외인데도 불구하고, 네트워크 연결을 위해서 full Power 상태를 유지해야하는 기존의 energy unaware기반의 게이트웨이 구조로는 에너지측면에서 막대한 에너지 낭비를 초래한다. 이에 본고에서는 게이트웨이에서의 에너지 절감을 위한 트래픽량 기반의 대기모드 지원형 시스템을 구현하고 실제 홈네트워크 적용을 통한 에너지 절약효과를 실험한다. 또한 활성모드, 대기모드간 전환을 효과적으로 하기 위한 layer 2,3 Packe기반의 지능형 Proxying 알고리즘을 이용한 control policy를 제안한다.
검사점 저장 기법을 사용하여 주기적으로 클러스터 노드들의 프로세스 수행 정보를 전역 저장 장치에 저장하는 분산 클러스터 시스템에서 결함 허용 성능을 유지하는 데 드는 비용을 줄이고 전체 프로세스의 수행 성능을 증가시키기 위해서는 검사점 정보를 저장할 때에 네트워크로 전달되는 부하를 각 노드에 최대한 적절하게 분산하여 데이터 저장 시간을 줄임으로써 검사점 정보를 저장하는 동안 전체 클러스터 시스템의 프로세스가 지연되는 시간을 줄이도록 하여야 한다. 이를 위하여 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간을 사용하는. 클러스터 시스템에서는 여러가지 검사점 저장 기법을 사용하며, 검사점 정보의 저장 기법에 따라서 저장 성능과 결함 회복 성능이 달라진다. 본 연구에서는 분할된 검사점 저장 기법을 개선하여 검사점 데이터를 분산 RAID 기반의 단일 입출력 공간에 저장할 때에 그룹별로 분할되는 분할 그룹 크기를 검사점 정보가 저장될 때의 네트워크의 트래픽에 따라서 동적으로 결정하여 네트워크를 통한 분산 RAID에 저장함으로써 네트워크 병목현상을 최소화하는 다중 분할된 검사점 저장 구조를 제안하였다. 제안된 구조의 성능을 분석하기 위하여 최대 512개의 가상 노드로 구성된 클러스터 시스템을 대상으로 하여 MPI 와 Linpack HPC 벤치마크를 통한 성능 평가를 수행하였으며, 성능 평가 결과는 검사점 정보의 크기와 클러스터의 크기가 증가할수록 제안된 기법이 검사점 정보의 저장과 결함 회복 능력에 대하여 기존의 검사점 저장 기법에 비하여 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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