멀티캐스팅 프로토콜에서 중요하게 요구되는 사항은 신뢰성과 확장성이다. 그 중 확장성을 향상시키기 위해서 여러 지역적 오류 복구 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 지역적 오류 복구 기법에서 발생하는 제한점을 설명하고, 이 문제를 해결하기 위해서 지역대표에 의한 NAK 메시지의 기능분리 방법을 제안하고 구현하였다. 그리고, 제안된 방법에 대해서 시뮬레이션을 통해 확장성에 대한 성능평가를 하였다.
본 논문은 확장성(scalability)과 견고함(robustness)을 강조하는 새로운 형태의 병렬 분산 메타-휴리스틱 프레임워크를 제안하고 있다. PADO (Parallel And Distributed Optimization framework) 라고 이름 지어진 본 프레임워크는 이종의 계산 및 통신 자원들을 활용하여 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화하고 스케일러블한 속도 향상을 얻을 수 있다. 본 프레임워크는 기존의 시퀀셜(sequential) 최적화 프레임워크에 메타-휴리스틱 알고리즘의 병렬화 기법중 하나인 island 모델을 개선하여 구현하였다. 본 연구는 부분적으로 정렬된 지식 공유 방법(Partially Ordered Knowledge Sharing) 모델을 이용하여 병렬 환경 코디네이션(coordination) 오버헤드를 줄였고 계산 노드에 대한 확장성을 얻었다. 본 프레임워크를 통해 기존의 많은 메타-휴리스틱 알고리즘들을 재사용 할 수 있고 다양한 분야의 최적화 문제에 적용 할 수 있으며 계산량이 많은 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화를 통해 문제를 푸는 시간을 단축 할 수 있다. 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem)를 통해 프레임워크의 실효성을 검증하였다.
본 논문에서는 국부적으로 비선형 거동을 보이는 고전적인 $J_2$ 소성흐름 이론에 근거한 탄소성 문제의 해를 효율적으로 구하기 위해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 제안한다. 제안된 기법은 비선형 거동을 보이는 영역을 포함하는 국부 문제의 비선형 해를 구하고 이를 일반유한요소법의 단위 오목 분할의 개념을 통해 전체 문제의 해 공간을 확장하는데 이용한다. 이는 적은 계산량으로 복잡한 탄소성문제의 정확한 해를 얻는 것을 가능하게 하며 기법의 강건성과 정확성을 입증하기 위한 수치해석 예제가 다루어진다.
블록체인 기술은 여러 산업 분야에서 신뢰 모델과 비즈니스 프로세스를 혁신적으로 바꾸어 놓을 수 있는 잠재력이 있는 만큼, 응용 분야가 무궁무진할 것으로 예상된다. 그러나 이 기술은 아직까지 초기 단계에 있으며, 특히 블록의 증가에 따른 트랜잭션 데이터가 누적되면서 생기는 확장성이 심각한 문제로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 확장성 문제를 해결하는 현재까지 제시된 다양한 방법들에 대해 살펴보고 가능한 대안을 제시하고자 한다.
비공유 데이터베이스 클러스터는 그 구조의 특성 상 동적인 질의 패턴의 변화, 특정 데이터에 대한 질의 집중에 의한 부하 불균형 및 집중, 사용자 증가에 의한 처리량 한계 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 클러스터는 최근에 제안된 온-라인 확장기법을 사용하며, 이 기법은 데이터 베이스의 확장성에 의해 큰 영향을 받는다. 일반적으로 클러스터 시스템에서 사용되는 데이터 분할 기법에는 키 값의 순서대로 분할하는 라운드-로빈 분할 기법, 해쉬 함수를 이용해 데이터를 분할하는 해쉬 분할 기법, 범위에 따라 각 노드에 데이터를 분할하는 범위 분할기법, 그리고 조건식에 따라 데이터를 분할하는 조건식 분할 기법이 있다. 본 논문에서는 이 네 가지 분할 기법의 특성을 정리하고, 비공유 데이터베이스 클러스터에서 확장성에 있어서 우수한 분할 기법을 각 분할 기법의 성능평가를 통해 얻는다. 성능평가에서는 각각의 분한 기법을 평가하기 위해 확장 시 발생되는 이동 데이터의 크기, 질의처리에 대한 영향, CPU 사용률, 그리고 온-라인 확장기법의 수행 시 발생되는 특성에 대한 영향을 분석하며, 얻어진 결과를 토대로 비공유 데이터베이스 클러스터에서 가장 적합하면서도 온-라인 확장 기법적용을 위해 확장성이 우수한 데이터 분할기법을 찾는다.
클러스터링 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 네트워크 수명과 확장성을 향상시키는 문제 중 하나이다. 이 문제는 무선 애드 혹 네트워크의 설계 및 운영과 관련된 어려운 조합 최적화 문제이다. 본 논문에서는 네트워크 수명을 최대화하고 무선 애드 혹 네트워크의 확장성을 고려한 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 클러스터링 문제는 NP-hard 문제로 알려져 있습니다. 따라서 본 논문에서는 노드의 수가 많은 네트워크에서 합리적인 시간 내에 최적의 해를 효율적으로 얻을 수 있는 최적화 방식을 사용하여 문제를 해결한다. 제안된 알고리즘은 노드의 전력과 클러스터링 비용을 고려하여 클러스터 헤드를 선택하고 클러스터를 구성한다. 우리는 노드의 전송에너지 측면에서 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보여 준다.
소프트웨어 설계 단계에서 기능성(functionality)과 더불어 비기능성 (non-functionality)에 관한 고려가 매우 중요하다. 그럼에도 불구하고 비기능성 고유의 복잡성으로 인해 두가지를 함께 해결하기는 매우 어려운 문제였고, 비기능성을 구현하는데 많은 난점이 있어왔다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 기능성의 유지를 보장하는 소프트웨어 수정 방법인 재구성(refactoring)에 착안하였다. 이를 사용하여 기능성과 독립적으로 비기능성을 획득하도록 설계를 수정할 수 있도록 도와주는 체계적인 비기능성 기반 디자인 재고성(Nonfunctionality-driven Design Refactoring)을 제안한다. 또한 우리가 제시한 방법을 간단한 웹 쇼핑몰 시스템 예제에 적용하여 확장성이 증가하도록 디자인 재구성을 하여 본다.
본 논문은 확장된 이동최소제곱 유한차분법을 이용하여 1차원 Stefan 문제를 해석할 수 있는 새로운 수치기법이 제시한다. 이동하는 계면경계의 자유로운 수치적인 묘사를 위해 요소망이나 그리드 없이 절점만을 사용하는 이동최소제곱 유한차분법을 도입하고, 계면경계의 특이성을 모형화하기 위해 Taylor 다항식에 쐐기함수를 도입하여 확장했다. 지배방정식의 차분은 안정성을 보장해 주는 음해법(implicit method)을 이용한다. 이동경계를 포함한 반무한 융해문제, 실린더 형상의 고체화 문제의 수치해석을 통해 확장된 이동최소제곱 유한차분법이 높은 정확성과 효율성을 갖는 것을 보였다.
근래 들어 무선 인터넷이 가능한 고성능의 휴대형 단말들이 널리 보급되어 감에 따라, 모바일 기업 응용에 대한 요구가 증가하고 있다. 모바일 기업 응용에서는 모바일 클라이언트와 기업 서버간의 데이터 동기화가 필수적이다. 왜냐하면, 모바일 클라이언트는 그 특성상 기업 서버에 항상 접속해 있을 수 없기 때문이다. 하지만 이러한 모바일 기업 응용을 작성하기 위해서는 확장성 이형성, 자원제약, 보안등과 같은 여러 기술적인 문제들을 해결해야만 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기술적인 문제들 뿐만 아니라 데이터 동기화 부분을 처리해 줌으로써 응용 개발자들에게 오직 데이터 동기화를 위한 추상화된 인터페이스만을 제공해주는 데이터 동기화 미들웨어 시스템인 MoIM-Sync 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술한다. 우리 시스템은 구현 언어로 Java를, 동기화 프로토콜로 표준 동기화 프로토콜인 SyncML을 사용함으로써 이형성 문제를 극복하였으며, 3 계층 구조를 통해 확장성 및 기존 동기화 시스템/서버 시스템들과의 연동 문제를 해결하였다.
회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 털러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 확장성 해싱 기반의 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 클러스터 로그는 레코드 키값을 이용한 확장성 해싱을 기반으로 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성된다. 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그는 크기와 전송비용이 감소하며, 회복노드는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하다. 따라서 제안 기법은 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그를 이용하여 효율적인 회복처리를 수행하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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