이동 컴퓨팅 환경에서는 충분하지 못한 자원으로 인해 기존의 분산 알고리즘이 비효과적인 경우가 많다. 특히 이동 호스트의 낮은 가용성으로 인하여 중단 없는 서비스를 보장받기 힘들다. 이들의 원인은 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 작은 저장장치 및 안전하지 않은 저장장치, 이동 호스트와 이동 호스트, 이동 호스트와 기지국간의 통신 오버헤드 그리고 충분하지 못한 배터리 수명들을 들 수 있다. 특히 통신 오버헤드(이동 호스트를 찾는 오버헤드, 이동 호스트의 정보를 저장하는 오버헤드 등)로 인해 호스트의 배터리 수명을 단축시키고 통신비용을 증가시킨다. 이러한 통신 오버헤드를 최소화함으로써 이동 호스트의 배터리 수명이나 고장으로부터 좀 더 안전한 시스템을 구성할 수 있다. 본 논문에서는 셀룰라 네트워크를 기반으로 하는 이동 컴퓨팅 환경에서 통신비용과 이동 호스트의 작업을 최소화시키는 조정된 2-계층 체크포인팅(coordinated checkpointing) 알고리즘을 제안하고 수학적으로 비용을 분석하였으며 기존 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 조정된 체크포인팅 알고리즘에서 통신비용(메시지 수)의 복잡도는 이동 호스트의 수의 제곱(O(n$^2$))이지만, 제안한 알고리즘은 기지국의 수 더하기 이동 호스트의 수의 제곱(O(n+$m^2$))이다. 일반적으로 기지국의 수에 비해 이동 호스트의 수가 상대적으로 훨씬 많기 때문에 (n>>m) 기존의 알고리즘에 비해 제안한 알고리즘은 상대적으로 많은 통신비용을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 에너지가 제한적인 무선 센서네트워크에서 MIMO 기반 협력통신을 가능하게 하는 훈련심볼의 오버헤드와 데이터 수집노드(DGN)의 속도의 임계값을 제안한다. 두개의 송수신 안테나가 있는 경우에 대하여 에너지 효율과 지연값에 대한 성능을 분석하였다. 센서로부터 데이터 수집노드까지 장거리 통신을 할 경우에 대하여 기존의 SISO 보다 에너지를 적게 소모하는 MIMO 기반 협력통신 무선 센서 네트워크의 속도와 훈련심볼의 오버헤드 임계값들을 구하였으며 이들의 상관관계도 분석하였다.
모바일 에드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 이동성을 가진 노드로 구성된 네트워크로서, 통신기반 시설의 지원이 없어도 스스로 통신망을 구축하여 통신한다. 하지만 노드의 이동성으로 인한 토폴로지의 변화가 빈번하여, 라우팅 경로 재설정으로 인한 오버헤드가 생성된다. 오버헤드 생성을 줄이기 위하여 클러스터링을 이용한 연구가 진행되어 왔다. 클러스터가 형성된 MANET에서 클러스터 헤드 노드가 이동함에 따라 클러스터 영역을 벗어나게 되었을 경우, 클러스터 그룹에 속하는 멤버 노드들은 패킷을 보내지 못하며, 클러스터 헤드노드를 선출하지 못하여 사용할 수 없는 노드가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드 노드가 클러스터 영역을 벗어날 경우, 클러스터 멤버노드의 상황인자 속성 벡터 정보가 유사한 클러스터 헤드노드를 이웃한 주변 클러스터 헤드로부터 검색 및 선택하여, 우회경로를 제공하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 각 노드는 상황정보 매트릭스를 가지고 있어, 전송 커버리지 영역이 2홉 이내 반경에 있는 노드의 벡터 정보를 저장하게 된다. 클러스터 헤드 노드와의 연결이 끊어 졌을 경우, 클러스터 멤버 노드는 상황정보 매트릭스를 이용하여, 벡터정보가 유사한 클러스터 헤드 노드를 선택하여, 노드 간의 연결성 및 패킷의 전달성이 향상 된다.
LT 부호에 대해 BP 복호 알고리즘은 가장 빠른 복호 방법 중 하나로 알려져 있다. 그러나 BP 알고리즘은 대부분의 LT 부호를 복호하는데 있어서 많은 오버헤드를 요구하며 특히 짧은 길이의 LT 부호에 대해서는 과다한 오버헤드가 소요된다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이기 위해 1-차수의 패킷을 탐색할 수 있는 방법을 제시하고 이를 이용한 개선된 BP 복호 알고리즘을 제안하였다. 제안된 복호 알고리즘은 기존의 BP 알고리즘에 비해 같은 복호 복잡도를 유지하면서도 더 적은 오버헤드를 가짐을 알 수 있었다.
이동 컴퓨팅 환경에서는 충분하지 못한 자원으로 인해 기존의 분산 알고리즘이 비효과적인 경우가 많다. 특히 이동 호스트의 낮은 가용성으로 인하여 중단 없는 서비스를 보장받기 힘들다. 이들의 원인은 낮은 대역폭과 호스트들의 이동성, 작은 저장공간 및 안전하지 않은 저장장치, 이동 호스트와 기지국간 또는 이동 호스트들 사이의 통신 오버헤드 그리고 충분하지 못한 베터리 수명들을 들 수 있다. 특히 통신 오버헤드(이동 호스트를 찾는 비용, 이동 호스트의 정보를 저장하는 비용 등)로 인해 이동 호스트의 베터리 수명을 단축시키고 통신 비용을 증가시킨다. 이러한 통신 오버헤드를 최소화함으로써 이동 호스트의 베터리 수명을 연장시키고 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 셀룰라 네트워크를 기반으로 하는 이동 컴퓨팅 환경에서 통신비용과 이동 호스트의 작업을 최소화시키는 조정된 체크포인팅(coordinated checkpointing) 알고리즘을 제안하고 수학적으로 비용을 분석하였으며 기존 알고리즘과 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 기존의 single carrier - frequency domain equalization (SC-FDE) 전송구조에서 파일럿으로 인해 발생하는 오버헤드를 감소시키기 위한 새로운 방안을 제안한다. 기존의 SC-FDE 전송구조에서는 데이터 블록마다 파일럿을 전송하기 때문에 파일럿으로 인한 오버헤드 부담이 크다. 제안하는 SC-FDE 구조는 두 개의 파일럿 사이에 여러 개의 데이터 블록을 전송하여 선형 보간법을 통해 채널 추정 및 등화를 수행한다. 이는 기존의 구조에 비해 파일럿을 줄여서 전송하기 때문에 파일럿으로 인한 오버헤드를 감소시키면서 안정적인 채널 추정 및 등화를 가능하게 한다.
Complete Subtree(CS)[1] 기법은 브로드캐스트암호화기법 중 비상태성을 만족시키는 부분집합-커버(Subset-Cover) 접근방법으로 그룹의 키의 배포 및 업데이트를 수행하는 방법이다. 브로드캐스트가 서비스 제공자로부터 단방향으로 이루어지는 비상태성 수신자를 가지는 환경에서는 키 관련 데이터 전송을 위해 저장 오버헤드와 통신 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 통신 오버헤드를 위해 새로운 탈퇴 기법인 Merged Complete Subtree(MCS) 기법을 제안한다. MCS 기법에서는 CS기법에서 키 암호화 키(Key Encryption Key)를 분배하기 위해 사용하는 부분집합의 구성을 단순 트리구조가 아닌 합집합 기반의 복합 구조를 취한다. 이 수정 사항은 늘어난 전체 부분집합과 그에 해당되는 키 암호화 키로 인해 보다 많은 저장 오버헤드를 필요로 하지만 CS 기법에서 헤더(header)를 구성하기 위한 두 부분집합을 하나의 합집합 형태로 표현 가능하게 함으로써 기존의 CS기법의 통신 오버헤드를 절반으로 감소시킨다. 제안된 기법은 전체 잠재적 사용자에 대한 탈퇴한 사용자의 비율이 커졌을 때 큰 이득을 가지며 공모를 통한 공격에 대하여 완벽한 저항성을 가진다.
무선 센서 네트워크에서 효율적인 에너지 소비는 매우 중요한 이슈이다. 해당 이슈에 대해서 최근 연구들에서는 클러스터 기반 라우팅 프로토콜들을 해법으로 제시하고 있다. 이러한 프로토콜에서는 클러스터 헤드의 에너지 고갈을 방지하기 위해 재클러스터링이 필요한데, 재클러스터링 과정에서 발생하는 오버헤드도 적지 않다. 지나치게 빈번한 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄이기 위해서 본 연구에서는 클러스터 헤드와 에너지 임계값의 비교를 통해 재클러스터링의 빈도를 조절하는 알고리즘을 제안하였다. 클러스터 헤드가 에너지 임계값보다 높은 에너지 수준을 가지고 있을 경우 클러스터를 유지하여 재클러스터링으로 인한 오버헤드를 줄였고, 낮을 경우 재클러스터링을 하여, 클러스터 헤드의 수명을 최대한 연장하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 평가하여 기존 알고리즘 대비 우수한 에너지 효율을 가지는 것을 확인하였다.
통합 메모리는 CPU 메모리와 GPU 메모리 간의 데이터 통신을 개발자에게 투명하게 내재적으로 수행하는 소프트웨어 런타임 환경으로 개발자에게 CPU 메모리와 GPU 메모리가 통합된 하나의 메모리로 보이게 해준다. 통합 메모리는 장점에도 불구하고 아직 널리 사용되지 못하고 있는데 그 이유는 내재적으로 수행되는 데이터 통신의 오버헤드가 큰 것으로 알려져 있기 때문이다. 하지만 이 데이터 통신이 구체적으로 어떻게 이루어지고 오버헤드는 어떻게 발생하는지 분석한 연구는 아직 존재하지 않는다. 우리는 NVIDIA 사의 최신 GPU 마이크로아키텍처 중 하나인 파스칼을 사용하는 GPU를 대상으로 하여, 통합 메모리를 사용할 시 데이터 통신이 이루어지는 조건과 GPU 응용의 수행시간에 데이터 통신이 끼치는 영향을 실험을 통해 분석한다. 실험 결과 통합 메모리의 오버헤드는 두 가지 원인 때문에 발생한다. 첫째, 통합 메모리를 사용하면 CPU 또는 GPU가 데이터에 접근할 때마다 이 데이터는 CPU 또는 GPU 메모리로 옮겨지고 옮겨진 데이터는 제거된다. 따라서 재사용할 데이터도 제거되어 추가적인 데이터 통신이 발생하고, 이 데이터 통신의 지연시간은 GPU 응용의 수행시간에 더해진다. 둘째, 통합 메모리를 사용하면 데이터 통신과 커널들이 서로 다른 스트림에 할당되어도 동시에 수행되지 못한다. 따라서 GPU 응용의 수행시간은 동시에 수행되던 데이터 통신과 커널의 수행시간만큼 증가한다.
분산된 컴퓨팅 환경은 프로세서의 개수를 적응적으로 활용하는 병렬 처리 환경으로 활용할 수 있다. 병렬 처리예 의한 수행 시간 단축 효과에 가장 많은 영향을 주는 것은 활용되는 프로세서의 개수와 병렬 처리 요소 상호 간의 통신 오버헤드이다. 분산된 컴퓨팅 환경으로 구성한 병렬 처리는 통신 오버헤드에 의한 단점과 프로세서의 개수를 자유롭게 활용할 수 있다는 장점이 상반되는 특성을 가지며 레이트레이싱에 의한 렌더링과 같이 계산량이 많고 병렬 처리 요소 상호 간의 통신량이 적은 응용 분야에 효과적이다. 분산된 컴퓨팅 환경을 병렬 처리에 활용하기 위하여 기존의 분산 처리 모델을 적웅용면 통신 오버헤드 이외에 부수적인 오버헤드(프로그래밍 및 확용 절차)로 인하여 실효성을 발휘하기 어렵다. 단일 컴퓨팅 환경을 위한 절차와 서비스를 그대로 적용하여 분산된 컴퓨팅 환경을 구성하는 여러 대의 컴퓨터를 통합하여 활용하는 방안은 이와 같은 부수적인 오버헤드를 해결할 수 있으며 본 연구팀에서 이미 발표한 TORB(Transparent Object Request Broker)는 프로그래밍 투명성의 제공을 통하여 분산된 컴퓨팅 환경을 활용하기 위한 프로그램을 단일 컴퓨팅 환경을 위한 프로그래밍 기법을 적응하여 작성할 수 있도록 지원한다. 지속적인 연구를 통하여 프로그래밍 투명성의 범위를 확장함과 동시에 활용 절차의 투명성을 지원하는 방안을 추가하였고 새로운 분산 처리 모델을 설계하여 이러한 절차와 서비스를 체계적으로 정립하였다. 인터넷에 연결된 컴퓨터는 적절한 수준의 컴퓨팅 능력을 갖추고 있고 상호 간의 정보 교환을 할 수 있는 상태이므로 "TORB"와 같이 잘 정의된 패러다임으로 이들을 통합하여 운영하면 병렬 처리에 참여하는 프로세서의 개수를 자유롭게 활용하여 수행시간 감소 효과(병렬 처리에 의한)를 극대화할 수 있다. 그러나 인터넷을 기반으로 하는 분산된 병렬 처리를 지원하기 위해서는 "TORB"가 이미 제공하는 투명성 외에 불특정한 타인이 작성한 프로그램 코드가 "TORB"를 통하여 자신의 컴퓨터에서 실행되어도 악의적인 동작을 수행하지 못하게 하는 보안 기능과 인터넷에 연결된 방대한 수의 컴퓨터를 "TORB"에 의해 구성되는 분산된 컴퓨팅 환경에 참여시키는 시나리오가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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