고정된 망을 가지지 않고, 이동 호스트로만 이루어져 통신되는 망인 Ad-hoc 네트워크에서 고속으로 이동 중인 차량들 간의 긴급한 정보를 주고받아 고속도로에서의 다중 충돌사고를 미연에 방지할 수 있는 차량 통신 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 도로위의 차량들은 서로 연계성이 없기 때문에 위치추적시스템인 GPS에서 수신한 거리 값을 연계하여 클러스터를 구성한다. 클러스터를 IEEE 802.11 MAC 계층에서 구성하기 때문에 경로 설정으로 인한 과부하문제를 해소 하였다. 논문에서 제안한 액티브 네트워크 기반의 멀티 홉 라우팅 프로토콜은, Active 네트워크를 이용하여 안정된 통신이 이루어 질수 있도록 한다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지로 동작하는 다수의 센서 노드로 구성되기 때문에 효율적으로 에너지를 사용 것이 중요하다. 기존의 클러스터 기반 알고리즘은 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄였다. 하지만 클러스터링 과정에서 노드의 밀도를 고려하지 않았기 때문에 불균등한 노드 분포상에서 데이터 병합의 효과를 얻을 수 없는 클러스터를 생성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링과정에 노드의 밀도를 고려하여 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 센서 클러스터에서 액터를 재배치하기 위하여 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 분석한다. 기존의 액터 재배치 알고리즘은 CH (Cluster Head)와 동일하게 센서들과 연결을 설정하고자 하는 액터를 CH가 있는 위치로 이동시킨다. 이러한 액터의 이동방법은 액터와 CH를 단순하게 결합하여 액터를 재배치하는 것이며, 액터와 CH가 서로 중첩되거나 충돌하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 클러스터에서 CH와 중첩 또는 충돌 없이 액터를 재배치하기 위해 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 CPLD 구조를 고려한 게이트 레벨 글리치 제거 방법에 대해 제안하였다. CPLD는 AND-OR 게이트의 2단 구조를 가진 LE를 기본 구조로 구성되어 있는 소자이다. CPLD로 구현할 회로에 대한 DAG를 CPLD 구조에 맞도록 그래프를 분할하여 매핑가능클러스터를 생성한다. 생성된 매핑가능클러스터는 내부의 글리치와 전체 회로에 대한 글리치 발생 가능성을 검사하여 글리치를 제거한다. AND게이트와 OR게이트를 사용하는 2단 구조는 게이트가 달라 글리치가 발생될 수 있는 가능성을 검사하기 어렵다는 단점이 있어 AND-OR 게이트의 2단 구조와 동일한 구조를 가지고 있으며 게이트가 동일한 NAND 게이트를 이용하여 전체 회로를 변환한 후 글리치 발생여부를 검사함으로서 정확한 글리치 발생 가능성을 제거한다. 실험 결과는 제안 된 알고리즘 [10]과 비교하였다. 소비 전력이 2 % 감소되어 본논문에서 제안한 방법의 효율성이 입증되었다.
고속 네트워크로 연결된 대형 병렬 컴퓨터 및 클러스터 시스템의 사용이 증가되면서, 대용량 스토리지의 효율적인 활용을 위한 분산 및 병렬 파일 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 다수의 컴퓨터에 장착된 디스크 또는 스토리지를 네트워크로 연결하여 하나의 논리적이 파일 시스템으로 구성하는 분산 및 병렬 파일 시스템은 유휴 자원의 활용, bandwidth 및 throughput의 증대라는 장점으로 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 대표적인 분산 및 병렬 파일 시스템을 대상으로 소규모 클러스터 시스템에서 성능 및 특징을 비교, 분석하였다.
교육데이터마이닝은 다양한 교육 환경에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 활용하여 학습자들의 학습 유형, 학습 진도를 분석, 예측하고 교육 성취를 효과적으로 향상시키는 것을 목적으로 한다. 효과적인 교육데이터마이닝 결과를 얻기 위해서는 교육데이터에 대한 정제 과정이 필요하며 DBSCAN 클러스터링을 통해 교육데이터에 포함된 노이즈 데이터를 제거하고 생성된 각 클러스터에서 동일한 비율로 데이터를 추출함으로써 편향되지 않은 표본 데이터를 생성할 수 있다. 하지만 DBSCAN은 두 개의 전역 매개변수에 의해 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터를 생성할 수 없다는 문제점이 있으며 이는 교육 데이터를 정제함에 있어 치명적인 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 DBSCAN의 문제점을 개선하고 클러스터링 정확도를 향상시키기 위해 고정된 매개변수를 사용하지 않고 각 밀도분포에 대해 최적의 입력 매개변수를 결정함으로써 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터들을 효과적으로 생성하는 C-DBSCAN을 제안한다.
멀티캐스트는 한 점에서 다수의 집단 구성원들에게 데이터를 전송하는 것으로 이는 멀티캐스트 트리를 구성하여 해결할 수 있다. 즉, 전체 네트워크를 몇 개의 클러스터로 분할한 후 클러스터 내부를 멀티캐스트 트리로 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 방법을 사용하여 멀티캐스트 라우팅 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 멀티캐스트 트리는 최소비용 스타이너 트리로 구성할 수 있기 때문에 최소비용 스타이너 트리 문제를 해결하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 멀티캐스트 라우팅 문제의 해법으로 클러스터링 방법을 이용한 유전자 알고리즘을 제안한다.
클러스터 시스템은 상대적으로 가격이 싼 컴퓨터를 고성능의 네트워크(Network)로 묶어서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능을 가지도록 만들어진 시스템이다. 이런 클러스터 컴퓨팅 환경에서 효율적인 스케줄링은 그 성능에 직접적인 영향을 주는 요소이다. 이런 시스템에서 완전한 동시 스케줄링(Coscheduling)은 서로 교환해야하는 정보가 많아지기 때문에 그 구현이 어렵다. 이 상황에서 메시지를 기다리는 정보와 메시지의 도착 정보를 이용해서 즉 단지 그 노드(Node) 자체의 정보만을 이용해 동시 스케줄링의 효과를 구현할 수 있다. 그리고 이것을 이용한 알고리즘 중에 주기적 추진(Periodic Boost(PB))이 있다. 이 논문에서는 주기적 추진에 휴리스틱을 이용하du 더 효과적인 스케줄링을 할 수 있는 알고리즘을 소개한다. 그리고 이 휴리스틱의 효과를 검증하기 위해서 클러스터 노드 2개를 이용해서 실험을 했다. 실험은 계산대 통신 비율(Communication-to-Computation ratio)을 변화시켜가면서 총 수행시간을 측정하고, 서로 통신하는 양이 다른 프로세스를 섞어서 그 성능을 실험한 결과 휴리스틱이 주기적 추진(PB)에서 불필요하게 낭비되는 자원을 효율적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.
협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 영화를 추천한다. 하지만 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 영화가 피드백이 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자 클러스터링의 재구축을 용이하게 하기 위해 빈발패턴 네트워크를 이용하여 클러스터링을 구축하고, 이를 협업적 여과 시스템에 적용하여 영화를 추천한다. 구축된 클러스터를 통해 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간 비용을 줄이면서, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.
다양한 분야에서 빠르게 대용량의 자료가 생성됨에 따라 이를 처리하기 위해 분산 프로그래밍 모델인 MapReduce의 활용이 도입되고 있다. 본 논문에서는 SUN Blade150에 Solaris와 Linux 환경의 클러스터 시스템을 구축한 뒤 해당 환경에서의 MapReduce 미들웨어인 Hadoop 에서 응용수행에 대한 평균 시간 및 표준 편차를 평가하여 Hadoop 기반 MapReduce 구현이 어떠한 클러스터 시스템에 의해 성능이 영향을 미치는지를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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