무선센서네트워크는 센서필드안에서 어떤 이벤트를 센싱하는 수많은 센서노드들로 구성된다. 무선센서네트워크에서 이벤트를 인식한 소스노드와 이 값을 처리하는 싱크노드간에 데이터가 전송되며 싱크노드의 이동성을 고려한 에너지 효율적인 라우팅 기법이 필요하다. 본 연구 에서는 데이터패스 템플릿을 이용하여 미리 정해진 방향으로 소스노드로부터의 데이터공고, 싱크노드로부터의 데이터요구 메시지를 전송한다. 다음 단계로 센싱한 데이터를 단거리계산법을 사용하여 싱크노드에게 전송한다. 그리드 개념과 이동성 싱크가 존재하는 센서네트워크에 대한 기존의 TTDD 라우팅 프로토콜과 CBPER 프로토콜을 본 연구에서 제안한 SPDR 프로토콜과 시뮬레이션을 통하여 비교한 결과, 제안된 프로토콜이 기존의 TTDD나 CBPER보다 향상된 에너지 효율성을 가졌음을 보여준다.
무선 센서 네트워크(WSN)는 컴퓨팅 능력과 무선 통신 능력을 갖추고 있는 센서 노드로부터 획득한 정보를 무선으로 실시간 수집하며, 처리, 활용하는 기술로서 현재 그 응용 분야는 환경 모니터링, 헬스 케어, 보안, 스마트 홈, 스마트 그리드 등 매우 다양하다. 하지만 무선 센서 네트워크는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 저전력과 저용량이라는 제약조건을 갖고 있다. 그러므로 무선 센서 네트워크에서는 제한된 에너지와 용량을 효율적으로 사용하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 노드간의 연결 상태와 남아있는 에너지의 양을 비교함으로써 하이브리드 형식의 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터링하는 알고리즘을 제안함으로서 무선 센서 네트워크의 효율성과 정확성 증대를 목표로 한다.
사용자 프로그램의 I/O 패턴을 분석하거나 파일 시스템의 워크로드를 보다 정확하게 분석하기 위해서 실제 가동중인 파일 시스템의 동적 I/O 로그를 확보하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그러나 대량의 I/O 트렌젝션(transcation)이 처리되는 파일 시스템에서 동적 I/O 로그를 확보하는 일은 시스템의 부하와 막대한 데이터량 때문에 한계가 많다. 특히 다수의 이용자가 사용하는 대용량 분산/병렬 파일 시스템에서의 I/O Tracing은 로컬 파일 시스템에서 I/O Tracing에 비해 더욱 복잡하고 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 기존의 파일 시스템 로깅 방법들을 알아보고, 클러스터 시스템에서 널리 이용되고 있는 분산 파일 시스템인 PVFS(Parallel Virtual File System)에서 동적 I/O 연산들의 로그를 생성할 수 있는 로깅 시스템을 제안하고 설계하였다.
본 논문에서는 분산 VOD 서버의 내부 통신망에 발생하는 부하를 줄이기 위해 channel bonding 기반 M-VIA 및 인터벌 캐쉬를 적용하는 방법을 제안한다. 분산 VOD 서버의 각 노드는 클러스터상에 분산 저장된 비디오 데이터를 서버 내부 통신망을 사용하여 전송받아 사용자에게 제공한다. 이 때, 대량의 비디오 데이터가 서버 내부 통신망을 통하여 전송됨으로 서버 내부 통신망에 부하가 증가한다. 본 논문에서는 서버 내부 통신망의 부하를 감소시키기 위해서 두 가지 기법을 적용하였다. 첫째, channel bonding을 지원하는 M-VIA를 개발하여 Gigabit Ethernet기반 서버 내부 통신망에 적용하였다. M-VIA는 TCP/IP의 통신 오버헤드를 제거한 사용자 수준 통신 프로토콜로 통신에 소요되는 시간을 감소시켜준다. 이러한 M-VIA에 복수개의 네트워크 카드를 사용하여 통신이 가능하게 하는 channel bonding 기법을 적용함으로써 서버 내부 통신망 자체의 대역폭을 증가시켰다. 두번째, 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 원격 서버 노드에서 전송 받은 비디오 데이터를 지역 노드의 메인 메모리에 캐쉬함으로써, 서버 내부 통신망에 발생하는 통신량을 감소시켰다. 실험을 통하여 분산 VOD 서버의 성능을 측정하였으며, TCP/IP에 기반하고 인터벌 캐쉬를 지원하지 않는 기존의 분산 VOD 서버와 성능을 비교하였다. 실험결과, channel bonding 기반 M-VIA의 적용으로 약$20\%$의 성능 향상, 그리고 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 추가로 약 $10\%$의 성능 향상이 생겨 총 $30\%$의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
최근 무선 센서 네트워크의 활발한 연구와 함께 센서 노드는 이동성과 위치 인식 기능을 가지는 등 성능이 점점 향상되고 있다. 이러한 센서 네트워크의 가장 중요한 목표 중의 하나는 이동성이 있는 다수의 센서 노드들에서 발생한 데이터를 에너지 효율을 고려하여 싱크 노드로 전송하는 것이다. 모바일 무선 센서 네트워크는 센서 노드들이 이동하기 때문에, 센싱된 데이터를 고정된 싱크로 전송하기 위해서는 에너지 소모량이 많아진다. 이에 대한 문제를 해결하고자 싱크가 네트워크 내부를 이동하면서 데이터를 수집하는 모바일 싱크에 대한 활용이 연구되고 있다. 모바일 무선 센서 네트워크에서 중요한 고려 사항은 이동성과 에너지 소모량이다. 각 센서 노드는 제한된 에너지를 보유하기 때문에 데이터 송신에 소모되는 에너지가 클 경우, 전체 네트워크 수명에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 모바일 센서 네트워크에서 모바일 싱크 기반 에너지 효율적인 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 내용은 모바일 센서 노드들의 이동성에 따라 새로운 클러스터 헤드를 선택할때의 에너지 효율을 높인다. 또한 전체 네트워크를 모바일 싱크 기반으로 여러 개의 클러스터 그룹으로 나누어, 이동성 문제를 고려하고 전체 에너지 소모량을 줄인다. 분석과 실험을 통해 제안된 기법이 이전의 모바일 센서 네트워크 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
가정기반진리관리 시스템(ATMS)은 추론 시스템의 추론 과정을 저장하고 비단조추론을 지원할 수 있는 도구이다. 또한 의존기반 backtracking을 지원하므로 매우 넓은 공간 탐색 문제를 해결 할 수 있는 강력한 도구이다. 모든 추론 과정을 기록하고, 특정한 컨텍스트에서 지능형시스템의 Belief를 매우 빠르게 확인하고 비단조 추론 문제에 대한 해결책을 효율적으로 제공할 수 있게 한다. 그러나 최근 데이터의 양이 방대해지면서 기존의 단일 머신을 사용하는 경우 문제 해결 프로그램의 대용량의 추론과정을 저장하는 것이 불가능하게 되었다. 대용량 데이터에 대한 문제 해결 과정을 기록하는 것은 많은 연산과 메모리 오버헤드를 야기한다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 Apache Spark 환경에서 functional 및 객체지향 방식 기반의 점진적 컨텍스트 추론을 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 가정(Assumption)과 유도과정을 분산 환경에 저장하며, 실체화된 대용량 데이터셋의 변화를 효율적으로 수정가능하게 한다. 또한 ATMS의 Label, Environment를 분산 처리하여 대규모의 추론 과정을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 위해 5개의 노드로 구성된 클러스터에서 LUBM 데이터셋에 대한 OWL/RDFS 추론을 수행하고, 데이터의 추가, 설명, 제거에 대한 실험을 수행하였다. LUBM2000에 대하여 추론을 수행한 결과 80GB데이터가 추론되었고, ATMS에 적용하여 추가, 설명, 제거에 대하여 수초 내에 처리하는 성능을 보였다.
본 논문은 병렬 입출력과 효율적인 디스크 접근을 이용하여 입출력 성능을 높임으로써 지리 정보 시스템의 질의 처리 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 동시에 접근할 가능성이 높은 인접한 공간 데이터를 디스크의 논리적 블록 단위로 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록으로 클러스터링 하면 한번의 디스크 접근으로 많은 공간 데이터를 읽을 수 있어 질의 처리에 따른 디스크 접근 횟수와 디스크 접근 오버 헤드를 줄임으로써 입출력 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존 Parallel R-tree 기법의 병렬 입출력 기법과 패킹 기반 클러스터링 기법을 결합하여 효율적인 입출력을 지원하는 EPR(Enhanced Parallel R-tree) 색인 기법을 제안한다. EPR 기법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 공간 데이터를 Hilbert space filling curve를 이용하여 인접도에 따라 정렬하여 패킹함으로써 상향식으로 R-tree를 생성한다. 둘째, 정렬된 공간 데이터를 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록에 저장하는 패킹 기반 클러스터링을 통해 공간 데이터 클러스터를 구성한다. 셋째, 색인 기법 및 공간 데이터 클러스터를 round-robin 스트라이핑 방식을 통해 다중 디스크에 분산 배치한다. EPR 기법과 기존 PR 기법의 성능을 비교한 결과, 공간 질의 처리 속도가 30% 이상 향상되었으며, 특히 논리적 블록의 크기가 클수록, 공간 데이터의 크기가 작을수록 질의 처리 성능이 향상되는 결과를 보였다.
본 논문에서는 고성능 PC 클러스터 시스템을 위한 사용자 수준 인터페이스인 Virtual Interface Architecture(VIA)를 기가비트 이더넷을 기반으로 하여 하드웨어로 구현하였다. 기가비트 이더넷 상의 하드웨어 VIA (HVIA-GE)는 PCI 33MHz/32bit 버스 기반으로 하고, 물리적인 네트워크로는 고성능 클러스터 시스템 구축을 위해 기가비트 이더넷을 채용하였으며, FPGA를 사용하여 VIA 프로토콜 엔진을 구현하였다. 주소변환 및 Doorbell 메커니즘을 커널의 간섭 없이 하드웨어로 처리하도록 하였으며, 특히 효율적인 주소변환을 위해 ATT를 HVIA-GE 카드상의 SDRAM에 저장하고 VIA 프로토콜 엔진에서 직접 처리하도록 개발하였다. 이러한 구현의 결과로 송수신시에 발생하는 통신 오버헤드를 대폭 줄이게 되었으며, 최소 11.9${\mu}\textrm{s}$의 지연 시간, 최대 93.7MB/s의 대역폭을 얻을 수 있었다 HVIA-GE는 최소 지연시간에 있어서 기가비트 이더넷 상에서 VIA의 소프트웨어 구현 방식인 M-VIA에 비해 약 4.8배, 기가비트 이더넷상에서의 TCP/IP에 비해 약 9.9배 빠른 결과를 나타내었다. 또한, 최대 대역폭에 있어서는 M-VIA에 비해 약 50.4%, TCP/IP에 비해 약 65%의 성능향상을 가져왔다.
본 연구는 수용자가 포털 사이트(네이버, 다음, 줌, 네이트)를 통해 검색할 때 어떤 시선경로로 탐색하는지 아이트래킹을 통해 알아보았다. 검색엔진의 시선경로에 따른 레이아웃 분석결과, 정보검색의 관문(Porta)이라고 할 수 있는 4개의 메인 페이지는 Z자형 레이아웃 형태로 나타났다. 각 사이트의 뉴스와 검색페이지는 F자형 형태를 활용하고 있는데 이것은 사람의 시선이 F자형으로 상단에서 우측으로 이동하면 순차적으로 하단으로 이동하는 좌측에서 우측(LTR)으로 시선이 이동하면서 읽는 것을 의미한다. 아이트래킹의 시각적 분석지표인 히트맵, 게이즈 폴랏, 클러스터를 통해 분석한 결과, 히트맵에서는 사진과 헤드카피에 시선의 집중도가 가장 많이 나타났으며 이것은 그 정보에 대한 흥미도와 관심도가 높다고 말할 수 있다. 시선의 흐름은 왼쪽 상단에서 우측으로 오면서 아래로 흐르는 것 알 수 있었으며 클러스터는 검색사이트의 상단에 집중되어 있었다. 웹사이트 디자이너는 레이아웃 디자인에 있어 사용자가 원하는 정보에 대한 접근성과 가독성을 높이는데 주력해야 할 것이며, 주 사용자의 성향과 행동 패턴 등을 조사하고 분석하여 이에 맞는 주기적 인터페이스의 변화가 요구되어진다.
센서 네트워크는 무선 채널의 근본적인 보안상의 취약점 이외에도 센서 노드 자체의 하드웨어적인 제약 사항을 가진다. 따라서 보안성을 보장해 주기 위해 기존의 무선통신 네트워크와는 다른 접근이 필요하다. 즉 인증 방법의 경량화를 통해서 저 사양의 센서 노드에서 동작 가능하고 보안체계 작동 시에 네트워크의 성능을 유지 할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크가 가지는 특징들을 고려하여 네트워크 성능과 보안성 사이에서의 절충점을 만족시킬 수 있는 데이터 origin인증 방법에 대해 논의하였다. 이것은 각 센서 노드들이 클러스터 헤드와 스타 토폴로지 형태로 연결된 센서 네트워크에서 메시지에 특수한 인증코드의 첨부로 네트워크 성능은 유지하면서 주고받는 메시지의 origin인증을 가능하게 하는 challenge-response 방식의 인증방법이다. 이때 사용되는 특수한 코드는 질의코드와 응답코드의 순서쌍이 오직 하나만 존재하는 특징을 가진 유일순차코드로서, 본 논문에서는 이를 생성하는 방법과 생성된 코드의 인증 적용 방법에 대해서 설명하고 공격에 대한 안전성에 대해서 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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