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.
MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.
네트웍 기반의 컴퓨터 보안이 컴퓨터 보안분야의 중요한 문제점으로 인식이 된 이래 네트웍 기반의 침입탐지 방법 중 클러스터링(Clustering)을 이용한 비정상 탐지기법(Anomaly detection)을 사용하는 시도들이 있었다. 네트웍 데이터 같은 대량의 데이터의 처리에 클러스터링을 통한 방법이 효과적인 결과를 나타내었음이 다수의 논문에서 제기되어왔으나 이 모델에서의 클러스터링 방법은 네트웍 정보로부터 추출한 정보들을 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들 크게 두 집단으로 나누는 방법을 택했었는데 침입탐지율에서 만족할만한 결과를 얻지 못했었다. 본 논문에서 제안하고자 하는 모델에서는 이를 좀 더 세분화하여 네트웍 서비스(Network service)별로 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들을 가지게되는 방법을 적용하여 기존 모델에서의 침입탐지율 결과의 개선을 도모해 보고자한다.
본 논문에서는 OpenNebula 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하고 클러스터 노드에 설치되는 하이퍼바이저로 Xen을 이용하여 클라우드 컴퓨팅 기반 컴퓨터 교육 시스템을 구축하였다. 전체 시스템은 Front-End 1대와 클러스터 노드 2대로 구성되며, 시스템 사용자는 원격 접속을 이용하여 가상 머신에 접근이 가능하다. 관리자는 Web를 통해 클러스터 노드와 가상 머신을 관리할 수 있으며, 컴퓨터 실습수업의 형태에 따라 각기 다른 OS와 응용 소프트웨어가 설치된 가상머신을 생성하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
전산유체역학분야의 고속 연산을 위해서 병렬처리가 보편화되고 있으며 이러한 병렬해석은 주로 클러스터에서 저렴한 비용으로 수행되고 있다. 전산유체역학을 위한 클러스터 컴퓨터에서의 해석프로그램의 성능은 클러스터에 사용되는 프로세서의 성능뿐만 아니라 클러스터 내부의 통신 장비의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 클러스터 컴퓨터의 구축에 널리 사용되고 있는 Myrinet2000, Gigabit Ethernet, Fast Ethernet 등의 네트웍 장치에 대해서 Netpipe, Linpack, NAS NPB, 그리고 MPINS2D Navier-Stokes 해석프로그램을 사용하여 성능을 비교하였다. 이를 통해서 향후 전산유체역학을 위한 클러스터 구축시 최대의 가격대 성능비를 얻을 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘과 클러스터들 사이의 중첩성을 이용한 위성영상의 분류 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 클러스터의 크기에 따라 큰 클러스터에는 많은 소속정도를 작은 클러스터에는 적은 소속정도를 부여함으로 크기가 다른 클러스터가 존재하는 데이터 집합에 대해서도 분류의 효율성을 높였다. 클러스터들간의 중첩성을 이용한 평가를 통해 위성영상에 있어서 중첩되지 않은 화소는 각각의 분류항목에 포함시키고, 중첩된 화소들은 최대우도 분류를 수행한 후 각 화소에 대한 우도와 퍼지 클러스터링의 소속도를 비교 분석하여 최종 분류항목을 결정함으로서 분류를 효율적으로 할 수 있다.
최근 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 다수의 노드를 이용한 클러스터를 사용한다. 이러한 클러스터를 효율적으로 관리하기 위해 모니터링 툴을 사용하고 있다. 하지만, 기존의 모니터링 툴은 클러스터를 구성하는 노드의 가용성과 오버헤드, 데이터 수집/전송 방식에 중심을 둔 모니터링 툴이기 때문에 클라우드 클러스터의 세부 정보까지 모니터링 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 구축할 수 있는 플랫폼인 Hadoop을 위한 모니터링 툴을 제안한다.
애드 혹 네트워크는 Access Point 나 기지국과 같은 기반 구조 없이 이동 노드들로만 구성되는 자율적이고 독립적인 네트워크이다. 각각의 노드들은 이동성을 가지기 때문에 이들로 이루어진 네트워크는 다양한 형태를 이루게 되며, 이들은 무선 자원과 에너지 상의 제약을 가지기 때문에 클러스터 형성과 유지 및 관리를 통해 네트워크의 안정성을 향상시키는 알고리즘이 필요하다. 애드 혹 네트워크 환경의 클러스터링 기법에서 클러스터 헤드는 호스트의 기능을 수행함과 동시에 라우팅 기능을 담당하는 라우터의 역할까지 수행한다. 따라서 클러스터 헤드의 에너지 고갈이나 부재는 클러스터를 붕괴시키고, 전체 네트워크의 통신을 어렵게 하며, 나아가서는 네트워크의 수명을 단축시킨다. 결국 클러스터 헤드의 효율적인 관리는 전반적인 네트워크의 성능을 결정짓는 핵심이라고 볼 수 있다. 때문에 본 논문에서는 무선 애드 혹 네트워크 환경에서 2-Level 트리 기반의 클러스터 라우팅 프로토콜을 제시한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드와 이웃 노드들의 유지 및 관리를 통해 전체적인 네트워크의 throughput 을 향상 시키는 클러스터 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 목적에 맞게 동작하는지 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 계층적 클러스터링을 위한 매개변수에 민감하지 않은 효과적인 데이터 분할 방안을 제안한다. 먼저, 선행 실험을 통하여 기존 방안이 매개 변수에 민감하다는 것을 보인다. 본 논문에 제안하는 방안은 주어진 데이터를 최적의 초기 부분 클러스터의 크기를 결정할 수 있는 측정 함수를 제안하고 제안된 측정 함수를 이용해서 주어진 데이터를 최적의 초기 부분 클러스터들로 분할한다. 또한, 분할된 초기 부분 클러스터들을 병합해서 질이 좋은 최종 클러스터들을 생성한다. 실험을 통하여 제안하는 방안이 기존 방안보다 매개 변수에 민감하지 않는다는 것을 보인다.
이 논문에서는 NTFS 파일시스템에서 여러 개의 클러스터에 걸쳐서 슬랙 영역에 데이터 숨기기를 수행하는 데이터 숨기기 방법의 강인성을 조사하기 위하여 디스크 조각모음 실험을 수행할 때 필요한 방법을 제안한다. 디스크 조각모음의 실행으로 클러스터의 위치가 변동되기 위해서는 여러 클러스터에 걸친 디스크 조각의 단편화가 일어날 수 있도록 파일을 생성하고 삭제하는 작업을 수행한다. 그 후에 용량이 큰 파일을 복사하여 여러 클러스터에 걸친 단편화된 파일을 작위적으로 생성한다. 단편화된 파일만을 남기고 그 이외의 다른 파일들을 삭제한 후에 디스크조각 모음을 수행한다. 이 실험에 필요한 준비과정과 실험과정을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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