본 논문에서는 서버를 사용하지 않고 각 노드에 연결된 지역 디스크들을 이용하여 분산 RAID 저장 장치를 구성하는 분산 환경의 클러스터 컴퓨터를 위한 분할된 결함허용정보 저장 기법을 제안한다. 클러스터 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 동시에 분산 RAID에 저장하는 방법은 분산 RAID의 병렬성을 이용할 수 있고, 각 노드의 결함허용정보를 순차적으로 저장하는 기법은 분산 환경에서 네트워크에 병목 현상을 방지할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 분산 RAID를 저장 장치로 사용하는 클러스터 컴퓨터에서 이들 두 가지 기법을 결합함으로써 통신 부하가 큰 응용에서 노드들에 대한 결함허용정보 저장 비용을 줄이고 클러스터의 가용성을 높일 수 있도록 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 본 연구에서는 16노드의 클러스터 시스템에서 MIP와 Linpack HPC 벤치마크 프로그램을 이용한 성능 평가를 수행하였다. 벤치마크 결과는 분할된 결함허용정보 저장 기법이 기존의 기법들에 비하여 분산 RAID를 사용한 클러스터 컴퓨터에서 비교적 우수한 성능을 나타낼 수 있으며, 클러스터의 단일 노드 결함이 발생되었을 경우에 빠른 회복을 수행하는 결함허용정보저장 기법을 설계하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 TCP/IP프로토콜을 사용하는 LAN환경에서 PC들을 사용한 PC클러스터에 관해 연구하였다. LAN환경의 PC들은 안정된 사용환경을 확보할 수 있고, 특정한 사용 시간에 따라 작업을 배치할 수 있는 특징을 갖는다. 또한 별도의 전용의 클러스터를 설치하기 위한 하드웨어가 필요로 하지 않는 장점도 갖는다. 특히 PC실험 실습실의 PC들은 주로 주간 시간대(오전9시~오후6시)에만 실험실습 수업에 사용이 되고, 야간 시간대(오후6시~익일 오전9시)에는 사용되지 않는 유휴 시간을 갖는다. 이러한 사용되지 않는 유휴 시간대의 PC들을 CPU지향적인 복잡한 작업들을 연산하기 위해 사용할 수 있으며, 별도의 클러스터 시스템을 구성하기 위한 하드웨어(클러스터를 위한 컴퓨터들, 스위치장비, 케이블링 등)를 구입할 필요가 없기 때문에 저가격의 고성능을 요구하는 PC클러스터를 쉽게 구성할 수 있다. 공동실험실습실의 PC들마다 유휴기간을 Time table에 예약하고 이에 따라 작업을 배치하고 연산결과를 수집한다. 장기간의 연산작업이 필요로 하는 대규모 연산에 사용함으로써 상당한 경제적 효과를 얻을 수 있다. 또한 동일 실습실의 PC들은 대개 동일한 성능의 동일한 하드웨어와 운영체제를 사용하는 PC들로 구성되기 때문에 Homogeneous node로 구성된 PC 클러스터를 구축하기가 용이하다.
가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원의 추상화를 통해 다수의 운영 체제나 응용 프로그램이 물리적 서버의 자원을 공유하게 함으로써 소요비용을 절감하고 자원을 통합 관리할 수 있는 기술이다. 그러나 가상화 기반 클러스터에서는 클러스터를 이루는 물리적 서버들이 균형적으로 자원을 활용하지 못하고 특정 서버로 자원 활용률이 집중되는 현상(hotspot)이 발생 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Live migration 기술을 이용하여 가상화 클러스터의 자원 효율을 높이는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 hotspot의 원인이 되는 자원의 우선순위를 기반으로 가장 적합한 대상을 선정하여 가상머신을 이동시켜 클러스터의 자원 활용률의 균형을 도모하고 추가적인 hotspot의 발생을 최소화고 불필요한 Live migration을 방지하여 migration시에 발생하는 로드를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 서로 다른 크기의 클러스터에 대해서 효과적으로 데이터를 분류할 수 있는 내부클러스터를 이용한 개선된 FCM 알고리즘을 제안하였다. 내부클러스터는 평균내부거리 안쪽에 속하는 데이터 집합으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 그러므로 이를 이용한 개선된 FCM 알고리즘은 기존의 FCM 알고리즘이 클러스터 크기가 다를 경우 퍼지분할과 중심탐색을 제대로 하지 못하는 문제점을 개선한 수 있다. 실험을 통하여 개선된 FCM 알고리즘이 분류 엔트로피에 의해 기존의 FCM 알고리즘 보다 더 좋은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.
무선 센서 노드는 한정된 자원을 가지기 때문에 에너지 효율성을 높이는 것이 필수적이다. 이를 위해서 통신 메시지를 감소시킬 수 있는 클러스터 기반 라우팅 기법이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 클러스터 헤더가 임의로 선정되기 때문에 헤더 노드의 위치가 편중될 수 있어 비효율적이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 홉(hop) 수 기반의 대표 경로를 생성하여, 분산된 클러스터 헤더를 선정하여 클러스터를 구성하고, 클러스터 헤더간 멀티 홉(multihop)을 구성하는 라우팅 프로토콜을 설계한다. 대표 경로를 통해 클러스터 헤더의 위치 및 영역이 균일하게 분포되도록 선출하고, 싱크 노드의 방향을 인식함으로써 우회하지 않는 효율적인 경로를 구성한다.
병렬처리시스템이 설계와 구축에서 가장 중요한 관점 중의 하나는 비용 대비 성능이다. 본 연구에서는 라즈베리파이 4를 클러스터 방식으로 연결하여 병렬처리 시스템을 구축하였을 때, 클러스터의 병렬처리 성능이 다른 병렬처리 시스템과 유사한 확장성과 병렬처리 성능을 보여주는지를 HPL 벤치마크를 통하여 검증하였다. 실험 결과 라즈베리파이 기반의 병렬처리 시스템이 클러스터의 크기에 따른 병렬 확장성이 있고, 다른 병렬처리 시스템들과 유사한 처리 성능을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통하여 라즈베리파이와 같은 저가의 처리장치로도 충분한 크기의 클러스터를 구성할 경우 높은 성능을 기대할 수 있음을 알 수 있다.
본 연구는 광역적 산업클러스터의 관점에서 영남지역 기계금속산업클러스터의 형성과정과 연계 구조를 설명하고자 하였다. 그간의 국내외 연구들에서 광역적 산업클러스터에 대한 이론적, 경험적 연구가 미흡한 실정이었다면, 이론적인 분석과 함께 영남지역 기계금속산업클러스터를 대상으로 구체적인 사례연구를 시도한 것이다. 이를 위해 먼저 광역적 산업클러스터의 형성과정 및 구조에 관한 모델을 이론적으로 검토하였다. 광역적 산업클러스터의 형성과정은 외연확산형과 연계 심화형 그리고 복합형으로 구분될 수 있는 것으로 사료된다. 그리고 광역적 산업클러스터의 내부 구조는 다양하며, 흔히 광역클러스터와 그 하위에 존재하는 개별 산업클러스터가 중층적 (혹은 다층적) 구조를 형성하고 있는 것으로 분석되었다. 남지역에서 광역적 산업클러스터가 형성된 과정을 살펴보면 거시적 관점에서 개별 산업도시(산업클러스터)들이 점차 연계를 심화한 계심화형으로 분류할 수 있다. 그러나 부산이나 대구 대도시권에서 발생한 제조업 교외화 과정에서 산업클러스터의 외연 확산이 있었으며, 그러한 점에서 보다 엄격히 말한다면 연계심화형에 부분적으로 외연확산형이 혼합된 복합형이라고 할 것이다. 영남지역의 광역적 기계금속산업클러스터는 공간적 차원에서 중층적 구조를 가지고 있는 것으로 확인 되었다. 영남지역 대부분을 포함하는 광역 클러스터가 작동하는 한편으로, 그 하위에는 포항, 울산, 창원, 거제 등 개별 산업클러스터들이 독자적 단위로 존립하고 있는 것이다.
애드 혹 네트웍(Ad Hoc Networks)은 유선 기반 망을 배제한 완전한 모바일 네트웍이다. 이동성이 큰 애드 혹 네트웍 노드간에는 경로 설정을 위해서 주기적으로 라우팅 패킷이 전송된다. 라우팅 방법은 소스 전송 요구에 따른 요구 기반 라우팅과 주기적으로 라우팅 테이블을 갱신하는 테이블 기반 라우팅으로 나누어진다. 또한, 이 두가지 방법을 혼합한 라우팅을 사용할 수 있는데, 기존의 연구에서 동등한 노드의 자원과 역할을 가정하기 때문에, 실제 네트웍에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 클러스터를 이용한 라우팅 방법을 제안한다. 단순한 클러스터를 이용한 노드 관리는 클러스터 구성에 따른 관리 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 클러스터 구성 노드의 적정 수준을 유지하고, 전파 자원이 충분한 글러스터 선출 방법을 제안함으로써, 네트웍 전체의 관리 오버헤드를 줄일 수 있다. 시뮬레이션은 NS2 [12]를 이용하여, 시뮬레이션 시간동안 노드가 잔여 전력에 따라 클러스터 멤버의 수와 Hello Packet 의 주기를 변화 시킴으로써 노드의 생존성을 보장하고, 최적을 클러스터 구성할 수 있는 노드 수를 측정하였다.
클러스터링 알고리즘에서 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 효율적인 고속 탐색 알고리즘을 소개한다. 제안하는 방법은 클러스터링 적합도의 척도로 사용되는 클러스터 타당성 평가기준을 토대로 한다. 데이터 집합에 클러스터링 프로세스를 진행하여 최적의 클러스터 형상에 도달하게 되면 클러스터 타당성 평가기준은 최대 혹은 최소값을 가질 것으로 기대한다. 본 논문에서는 최적의 클러스터 개수를 찾기 위한 고속의 비소모적 탐색 방법을 설계하고 실제 클러스터링과 접목한다. 제안하는 알고리즘은 k-means++ 클러스터링 알고리즘에 적용하였고, 클러스터 타당성 평가기준으로써 CB 및 PBM 타당성 평가기준 방법을 사용하였다. 몇몇의 가상 데이터 집합과 실제 데이터 집합에 실험한 결과, 제안하는 방법은 정확도의 손실 없이 계산 효율을 획기적으로 증가시킴을 보여주었다.
WSN 분야의 대표적인 알고리즘의 하나인 LEACH는 시스템 수명동안 모든 노드들이 균일한 횟수로 클러스터 헤더가 되는 것을 보장한다. 하지만 각 라운드별로 일정한 클러스터 헤더 수를 보장하지 못하여 클러스터 헤더가 선출되지 못하는 경우가 발생하거나 적은 수로 선출되는 경우가 발생한다. 클러스터 헤더가 적게 선출될 경우 클러스터 헤더에 높은 부하가 걸린다. 또한 선출된 클러스터 헤더의 위치에 따라 센서 노드가 소속되지 않은 클러스터가 발생할 경우도 있다. 이에 본 논문에서는 관심 영역을 일정한 섹터로 나누어 각 섹터마다 클러스터 헤더를 무작위로 하나씩 선출하는 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 시 각 센서 노드는 가장 가까운 클러스터 헤더에 소속되어 클러스터 구성은 섹터와는 무관하게 진행된다. 이 알고리즘은 매 라운드마다 일정한 수의 클러스터 헤더를 보장하며 소속된 센서 노드가 없는 헤더가 발생하지 않도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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