현재까지 대부분의 클러스터들은 웹 서비스를 지원하지 않고 있다. 하지만 웹 서비스를 사용하면 서비스 사이의 상호 의존성을 최소한으로 줄일 수 있다 그리고 프로토콜에 얽매이지 않기 때문에 코드 재활용 성 및 확장성이 높아진다는 장정이 있다. 또한 서비스간에는 개발 언어에 상관없이 서비스 개발이 가능하며 이렇게 개발된 서비스간의 통합 역시 용이하기 때문에 클러스터를 구축하는 비용을 줄일 수 있다. 더욱이 클러스터를 윈도우 환경으로 구축할 경우에는 다양한 GUI 도구들과 않은 어플리케이션을 사용할 수 있어서 리눅스를 기반으로 클러스터를 구축할 때 보다 좀 더 쉽게 클러스터를 구축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 윈도우 환경의 컴퓨터들을 서로 연결하여 클러스터를 만들고 웹 서비스를 통하여 작업을 스케쥴링할 수 있는 클러스터 작업 스케쥴러를 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계한 클러스터 작업 스케쥴러는 크게 SchedulingClient ClusterJobScheduler와 ResourceManager 3 부분으로 나누어진다. SchedulingClient는 사용자의 작업 정보를 입력받는 사용자용 어플리케이션이고 ClusterJobScheduler는 사용자의 작업 정보를 큐에 저장하고, 스궤쥴링하며, 작업의 결과를 사용자에게 전달하는 웹 서비스 어플리케이션이다. 그리고 ResourceManager는 클러스터를 구성하는 컴퓨터를 관리하는 기능을 한다.
본 논문에서는 클러스터의 개수를 다양하게 설정하여 누적된 변화율이 가장 작은 변화율을 가진 클러스터 개수를 동적으로 설정하는 방법을 제안하여 백내장 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 백내장 추출 방법은 애견 안구 영상에서 관심 영역을 ROI 영역으로 설정한다. 설정된 ROI 영역에 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에서 FCM 알고리즘을 적용하여 클러스터 소속 행렬의 중심 값의 변화율이 가장 적은 개수를 최적의 클러스터 개수로 설정하여 ROI 영역을 양자화 한다. 양자화된 ROI 영역에서 침식 및 팽창 기법을 적용하고 ROI 영역의 면적을 기준으로 1/5보다 적은 면적을 가진 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 ROI 영역에서 ROI 면적의 3/5이상인 영역을 가진 안구 객체를 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 효율성을 분석하기 위해서 애견 안구 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 FCM을 적용하여 ROI 영역을 양자화 하는 처리 시간보다 제안된 클러스터 수 설정 기반 FCM을 적용한 양자화 방법이 처리 시간이 적게 소요되고 객체들을 정확히 분류하는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
고성능 프로세서와 초고속 네트워크 등의 하드웨어 기술이 발전하게 됨에 따라 최근 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 대형 컴퓨터를 사용하는 대신에 여러 개의 프로세싱 노드들을 클러스터링 기술을 사용하여 고속의 네트워크로 묶는 클러스터 시스템을 많이 활용하고 있다. 클러스터 시스템의 응용 분야는 병렬 처리를 비롯하여 멀티미디어나 대용량 데이터 베이스와 같은 입출력 중심적인 분야까지 넓어지게 되었다. 본 고에서는 클러스터 시스템을 구축하기 위하여 필요한 전반적인 클러스터 컴퓨팅 기술에 대하여 설명하였다.
본 논문에서는 멀티클러스터 기반 협업 엣지 네트워크 모델과 지능형 협업 엣지 자원 할당을 위한 정책 생성기 모델을 제안한다. 최근 K8s 기반 클러스터 엣지 시스템 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 이런 클러스터 기반 엣지 시스템을 네트워크를 통해 멀티클러스터 기반 엣지 시스템으로 구성하는 모델을 제시하고 이 네트워크 모델에서 협업으로 엣지 자원을 할당 할 수 있는 지능형 자원 할당 정책 생성기 구조 및 방법 등을 제안한다.
본 논문에서는 클러스터 기반 엣지 모델에서 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 지능형 엣지 자원 할당 정책 모델을 제안한다. 최근 쿠버네틱스 기반 클러스터 엣지 시스템 개발 연구 다양한 방향에서 진행 중이다. 따라서, 본 논문에서는 클러스터-엣지 모델 구조를 소개하고 이 모델에서 컴퓨팅 자원을 가진 워커에 컴퓨팅 오프로딩 서비스를 효율적으로 사용할 수 있는 최적의 지능형 클러스터-엣지 컴퓨팅 자원 정책을 생성하는 구조 및 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.
컴퓨터와 네트워크의 성능이 나날이 발전해감에 따라, 여러 대의 컴퓨팅 자원들을 통합하여 하나의 시스템처럼 사용하고자 하는 클러스터에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 리눅스 기반의 컴퓨터 자원들을 하나의 클러스터로 구성하여 컴퓨팅 파워의 성능을 평가 하였다. 향후 대규모 그리드 환경에서의 효과적인 성능평가 수행을 위한 방법을 제시 하였다.
본 논문은 다수의 Raspberry Pi를 네트워크로 연결하여 병렬처리를 하는 시스템을 구축한다. 컴퓨터 클러스터를 구축하는 비용은 상당히 고가이며 유지비용 또한 만만치 않아 개인이 컴퓨터 클러스터를 보유하는 것에는 한계점이 있다. 이를 해결하기 위해 교육용 및 연구용으로 쓰이는 값싼 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이를 여러 대 연결하여 분산 및 병렬 처리를 할 수 있는 컴퓨터 클러스터를 구축하고 성능을 확인하였다. 그 성능을 측정하여 라즈베리파이가 컴퓨터 클러스터로 활용할 수 있음을 보였다.
클러스터 VOD 시스템에서 한정된 자원을 사용하여 많은 사용자에게 안정적인 QoS를 제공하기 위해서는 클러스터 노드들 간의 효율적인 부하 분산이 필요하다. 본 연구에서는 효율적인 부하 분산 방법으로 윈도우즈 환경에서 클러스터 각 노드의 정보를 WMI를 이용하여 부하 분배 서버가 필요할 때마다 원격 질의를 통해 네트워크의 오버헤드를 줄이면서 각 클러스터 노드의 장애 상황을 파악하고 복구하는 방법에 대해 연구한다.
컨테이너 기반 애플리케이션 개발의 증가와 마이크로서비스 아키텍처의 보급으로 컨테이너 클러스터 내 워크로드 간 안전한 통신이 중요해지고 있다. 또한, 최근에는 단일 클러스터 환경이 아닌 멀티 클라우드 등의 도입과 함께 다중 클러스터 환경이 점차 증가하면서 서로 다른 클러스터의 서비스 간 통신에 대한 보안 역시 강조되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 다중 클러스터 환경에서의 서비스 간 상호 인증 및 통신 암호화를 구현하고자 한다. 특히, 서비스 간 상호 인증이 가능한 mTLS (Mutual TLS)를 SPIFFE/ SPIRE 를 이용하여 구현하고, 이를 다시 확장하여 단일 클러스터 뿐만 아니라 다중 클러스터에서도 동일한 상호 인증 체계 및 통신 암호화를 사용할 수 있도록 하므로 컨테이너 환경 전반에 걸친 보안성과 신뢰성을 향상시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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