본 논문에서는 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 사용하여 무선 인터넷의 문제와 요구들을 캐싱(Caching), 압축(Distillation) 및 클러스터(Clustering)를 통하여 해결하려고 한다. 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터에서 고려되어야 하는 것은 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성(Cooperative Caching), Hot Spot에 대한 처리 등이다. 본 연구자들은 기존 연구에서 시스템적인 확장성과 단순한 구조물 가지는 CD-A라는 구조를 제안하였으나 캐시간 협동성이 없다는 단점을 가진다. 이의 개선된 구조로 해쉬를 이용하여 사용자의 요청을 처리하는(캐시간 협동성을 가지는) 구조를 생각해 볼 수 있으나 이 역시 Hot Spot을 처리할 수 없다는 단정을 가진다. 이에 본 논문에서는 시스템적인 확장성, 단순한 구조, 캐시간 협동성, Hot Spot을 처리할 수 있는 공유 스토리지 기반의 무선 인터넷 프록시 서버 클러스터를 제안한다. 제안된 방법은 하나의 캐시 디렉토리를 공유하는 방법으로 기존구조의 장점과 캐시간 협동성 및 Hot Spot을 처리할 수 있다는 장점을 가진다. 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고 실험 결과 Hot Spot 상황에서 제안된 방법이 높은 성능 향상을 가짐을 확인하였다.
본 논문은 차원이 큰 행렬 연산 때문에 많은 계산 시간을 필요로 하는 ET 영상 복원 응용의 속도를 개선하기 위하여 3 대의 PC로 구성된 클러스터를 구축하고 복원 과정 중 가장 많은 시간을 차지하는 자코비언 행렬 계산에 대해 병렬 계산 기법을 제시한다. 각 노드는 리눅스 운영체제, MPI, 산술 계산 라이브러리 등을 탑재하여 C 언어로 옹용이 작성될 수 있으며 자코비언 행렬은 각 계산 루프의 데이터 독립성이 강하므로 병렬 계산의 장점을 최대화 할 수 있다. 구현된 클러스터 자코비언 프로그램은 주어진 인자를 분석하여 MPI 프리미티브에 의해 각각의 노드에 분배시키고 각 노드들로 하여금 자신의 계산 라이브러리를 이용하여 계산하게 한 다음 이 부분 결과를 모아 최종적인 자코비언 행렬을 생성한다. 이 프로그램을 클러스터에서 수행시키고 그 수행시간을 측정한 결과 기존의 자코비언 프로그램에 비해 최대 40% 까지 수행시간을 단축시킬 수 있었으며 추후 행렬의 차원이 증가할 경우 클러스터 컴퓨팅에 의한 성능 개선을 기할 수 있다.
이 논문은 산업클러스터의 개념과 요건을 밝히고 이러한 요건에 비추어 산업클러스터의 범위를 구체화 하는데 목적을 두고 있다. 나아가 산업클러스터와 관련된 용어들을 전반적으로 비교 검토하여 그것들의 의미를 명확히 하고 그 차이를 규명하려 한다. 필자는 M. Porter의 클러스터 개념이 전문화된 산업집적지를 설명하는 가장 간명하고 적실한 개념으로서, 산업지구와 신산업지구, 유연적 생산집적지를 포괄하는 광의적 개념이라고 파악한다. 하지만 그것이 집적과 동일한 의미나 범주를 갖는다고는 보지 않는바, 클러스터 현상은 집적 중에서 산업집적에 해당하며 산업집적 중에서 동종 혹은 연관 산업의 집적과 연계를 의미하는 것이다. 한편으로 필자는 이 특징적인 산업집적 현상에 대해 클러스터 보다는 산업클러스터라는 용어가 적실하다고 판단한다. 클러스터라는 용어는 그 개념에 비해 지나치게 포괄적이어서 오해와 오용의 소지가 적지 않은 것이다. 클러스터는 산업클러스터 이외에 정치 행정클러스터, 예술클러스터, 과학연구클러스터 등을 포함할 수 있다. 더하여 본 연구는 산업클러스터와 비산업클러스터 사이에 준산업클러스터 개념을 도입하여 산업클러스터의 범주를 보다 구체화하려 하였으며 이러한 관점에서 다양한 산업클러스터 사례들을 분석하였다.
본 연구는 멕시코의 산업 클러스터 발전에 대하여 멕시코 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터(electric-electronics cluster)의 사례를 살펴보았다. 타마울리스파스 주(州)의 전기-전자 클러스터는 멕시코의 무역 자유화 이후에 증가한 다국적 기업 중심의 클러스터라고 할 수 있다. 연구 결과로서 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터는 초기 형성 단계이며 다국적 기업의 공장인 마킬라 공장의 실제적인 수요가 관련 교육 및 인력 양성 등 클러스터 형성과 발전의 주요한 동인이 되고 있다. 지역 멕시칸 납품업체를 포함하는 일부 지역 경제 주체에 대해서는 클러스터에서 그 연계가 아직 강하지 않다. 본 연구에서는 타마울리파스 주(州)의 전기-전자 클러스터의 발전 방안에 대한 연구 결과도 제시된다.
센서 네트워크를 구성하는 각 노드는 크기가 작고, 배터리 용량도 제한되어 있기 때문에 오랜 시간 노드가 활동하기 위해서는 노드의 에너지 소모를 줄이는 것이 중요하다. 센서 노드들의 에너지 소비 감소를 위해서 센서 네트워크에서는 에너지 효율적인 라우팅을 통해 에너지를 소비를 줄이는 방법이 연구되었다. 그 중에서 클러스터링 기법은 센서 노드가 클러스터를 형성하고, 그 주체가 되는 클러스터 헤드와 통신함으로써 전체적인 센서 노드의 에너지 소비를 줄이고, 센서 노드의 에너지 소모를 분산하는 기법이다. 그러나 클러스터 생성 후 클러스터 내에서 센서 노드들이 직접 클러스터 헤드와 통신한다거나, 플러딩을 하는 방식으로 통신했을 때, 각각의 센서 노드들은 에너지 소비를 낭비한다. 이때 중요시 생각해야 할 것은 클러스터를 형성한 후, 클러스터 내에서 라우팅을 어떻게 하느냐가 클러스터 내에 있는 센서 노드들의 에너지 소비 분배를 효율적으로 할 수 있게 하는 가이다. 이에 본 논문은 초기 랜덤하게 뿌려진 센서 노들이 클러스터 헤드를 선정한 후, 클러스터 헤드로부터 클러스터를 형성하면서 생기는 정보를 바탕으로 클러스터 헤드로의 효율적인 라우팅 프로토콜을 하는 방법을 제안한다.
K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Hadoop 클러스터의 노드 정보와 작업 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 새로운 모니터를 제안한다. 이 모니터는 Hadoop클러스터의 노드 정보와 작업 정보를 수집하는 Agent, 수집된 정보를 분석하고 데이터베이스에 저장하는 Collector로 구성된다. 또한 Collector를 Hadoop 클러스터에 참여하지 않은 새로운 노드에 위치시킴으로써 분석과정에서 발생하는 오버헤드로 인한 Hadoop의 작업지연을 제거한다. 제안한 모니터를 구현하고 실험적 클러스터에 적용함으로써, dead 노드의 발생을 실시간으로 파악할 수 있었다. 또한, Hadoop의 작업수행 과정에서 비효율적인 과정을 발견하고 개선함으로써 작업수행시간을 단축시킬 수 있었다.
본 논문은 이동 애드혹 네트워크에서 이동 에이전트를 이용하여 동적으로 클러스터링을 구성하는 기법에 관한 것이다. 기존에 제안된 이동 애드혹 네트워크에서의 클러스터링 기법은 클러스터의 크기가 고정되어 있기 때문에 네트워크의 상태나 노드들의 이동성에 따라 클러스터 재구성의 오버헤드가 발생하였다. 본 제안 기법에서는 네트워크의 상태에 따라 클러스터 크기의 최대 임계치와 최소 임계치를 설정하고 이에 따라 이동 에이전트를 이용하여 클러스터를 병합 흑은 분할하면서 클러스터의 크기를 임계치 내에서 일정하게 유지시킴으로써, 클러스터 재구성의 오버헤드라 클러스터 내부의 경로 탐색의 오버헤드를 줄일 수 있다.
기존의 클러스터 평가 지표(cluster validation index)는 클러스터의 개수가 커질수록 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소하는 경향을 보인다. 최근에 이러한 단점을 보완하는 새로운 클러스터 평가 지표가 본 논문 저자중의 하나에 의해 제안되었으나, over-clustering의 단점 을 지니고 있다. 본 논문에서는, 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소 및 over-clustering을 방지할 수 있는 새로운 클러스터 평가 지표를 제안하고, 여러 가지 예제를 통하여 새롭게 제안된 평가 지표의 타당성을 보인다.
본 연구에서는 정보검색시스템의 모델로 문서 클러스터를 이용한 재순위화 모델을 제시한다. 이 방법은 검색단계와 분석단계로 이루어지는데, 검색단계에서는 역화일기법을 이용해서 질의어를 포함하는 문서들을 검색하여 질의어-문서 유사도에 따라 순위를 결정한다. 분석단계에서는 이미 구축된 문서 클러스터를 이용해서 검색되어진 문서들의 분석을 통해 질의어-클러스터 유사도를 계산한다. 질의어-문서 유사도와 질의어-클러스터 유사도를 결합하고, 이 유사도에 기반해서 문서들을 재순위화한다. 이때 이용하는 클러스터는 정적 클러스터이고, 질의어에 따라 서로 다른 클러스터를 생성하는 동적인 뷰를 제공한다. 재순위화 모델은 역화일 기법과 클러스터 분석기법이 가지는 장점을 결합하여 질의어 뿐만 아니라 문서에 포함된 모든 단어들을 분석함으로써 문서의 문맥을 고려할 수 있다. 제안하는 모델은 역화일 기법을 이용한 검색 결과에 비해서 우수한 성능 향상을 나타내고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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