그룹 통신 시스템은 결함 감내와 고 가용성을 향상시켜 주는 유용한 메커니즘이다. 그름 통신 시스템을 모바일 인터넷 환경으로 확장하게 될 때 모바일 호스트의 이동성과 단절로 인한 일시적인 그룹 멤버쉽의 비일관성으로 인해 빈번한 그룹 뷰 변경이 발생하고 그를 통신 시스템의 성능 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 이를 해결하고자 계층적 뷰 관리에 로컬 멤버 리스트와 일시적으로 단절된 멤버의 리스트를 추가하여 모바일 환경에서의 확장성 있는 그룹 멥버쉽 서비스를 제안한다.
인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.
개방형 시스템의 표준 운영체계인 유닉스는 클라이언트 서버 컴퓨팅 환경의 중심요소로 자리잡고 있다. 유닉스를 근간으로 네트워크를 구축할 경우 다양한 이점이 있다. 개방성, 확장성, 이식성, 상호운용성 등 유닉스가 갖고 있는 특징으로 대변되는 유닉스 환경에서의 네트워크에 대해 살펴본다.
유비쿼터스 환경을 위해 개별 서비스의 집합으로 정의할 수 있는 컴퓨팅 환경의 이동을 필요로 하고 있다. 이러한 컴퓨팅 환경의 이동을 지원하기 위해 텍스트 기반으로 확장성이 좋고 이동성에도 유용한 SIP 을 이용하였다. 확장된 SIP 을 이용하여 컴퓨팅 환경의 이동을 관리하는 프로토콜을 제안하였다.
분산 가상 환경(DVE)의 사용자 수가 증대됨에 따라, 고려해야 할 사항 중 가장 중요한 것들 중 하나는 상호작용의 성능을 위한 확장성에 있다. DVE의 확장성을 지원하기 위한 방법들 중 하나는 사용자 인지도 관리 기법이다. 기존의 인지도 관리 기법은 사용자의 인지도를 일정한 공간으로 제한을 함으로써 사용자가 받는 메시지의 수를 줄이는 방법이다. 하지만 많은 사용자들이 근접한 곳에 운집한 경우, 사용자는 그 근접한 공간에서 발생하는 모든 메시지를 받아야 한다. 이것은 사용자들에게 통신에 따른 많은 부하가 걸리게 되며 따라서 시스템은 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 각 사용자의 인지도 영역에 사용자가 관심 있는 사물의 타입을 표현하고 같은 관심을 가지고 있는 사용자들끼리 그룹을 생성하여 사용자의 관심도에 따른 선택적인 메시지를 받게 한다. 이를 통하여 각 사용자는 자신과 근접한 공간에 있는 모든 사용자로부터 생성되는 모든 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통하여 확장성 있는 방법으로 사용자간의 상호 작용을 지원할 수 있다.
분산 가상환경(DVE)이 대규모가 되어감에 따라, 고려해야 할 중요한 사항중의 하나는 확장성이다. DVE에 확장성을 지원하기 위한 여러 접근 방법 중의 하나는 region 분할 방법이다. 대부분의 DVE 시스템에서는 region은 분리되어 있으며 이웃한 region의 사용자들 사이의 상호작용이 지원된다. 하지만 사용자들은 항상 자신이 관심을 가지고 있는 이웃 region들 안의 모든 사용자 상태 정보를 알아야 한다. 이것은 region간 상호작용을 하는 사용자들에게 통신에 따른 부하가 많이 걸리게 되며 따라서 시스템 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 region 관리자가 현재 region안의 사용자들에 대한 관심도가 높은 이웃 region안의 사용자들의 일부만 선택한다. 이를 통해 region안의 사용자들은 이웃 region으로부터 모든 갱신 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통해 DVE 시스템은 확장성 있는 region안에서의 상호작용뿐만 아니라 region간 상호작용을 지원할 수 있다.
Grid는 고성능의 프로세스와 네트워크의 발전으로 인한 분산 컴퓨팅 환경에서의 이기종성을 극복하고, 대규모의 자원 및 데이터를 관리하고, 고속의 연산 수행이 가능한 시스템 개발을 가능하게 하였다. 또한, 현재 국가 및 대학 연구소를 중심으로 가상 환경에서의 협업 및 정보 공유가 가능한 가상 조직을 구축을 목표로 하고 있다. Grid는 고정된 분산 시스템을 기반으로 연구되고 있으며, 현재 컴퓨팅 환경의 변화의 축인 이동성을 고려하지 않고 있다. 경량화 된 프로세스는 이동기기의 대중화를 가져왔으며, 무선 네트워크의 저가화로 인해 무선 인터넷을 통한 컨텐츠 및 어플리케이션의 사용이 범람하게 되었다. 컴퓨팅 자원들의 산재와 이동성의 부여 둥의 컴퓨팅 환경의 변화는 사용자 중심의 컴퓨터 패러다임을 낳았으며, Grid 환경의 계속적인 발전을 위해서는 이러한 변화 수용이 필수적이다. 또한 변화된 컴퓨팅 환경에서의 사용자의 요구사항들에 대한 Grid 컴퓨팅 환경의 적용에 관한 많은 문제점들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 이러한 관점을 고려하여 이동 컴퓨팅 환경의 인프라들을 기반으로 기존의 Grid 컴퓨팅과의 연동을 고려하여 적응성 및 재구성이 가능한 Mobile-Grid 아키텍처를 제시하고, 가상 조직 내에서 확장성, 유연성, 호환성, 개방성 둥의 특징을 가지는 Mobile-Grid의 미들웨어를 제안한다.
최근에 클라우드 컴퓨팅 패러다임은 다양한 응용에서 받아들여지고 있다. 클라우드 환경의 데이터 관리 시스템은 대용량의 데이터와 확장성을 지원하는 능력이 요구된다. 대용량의 데이터를 다루기 위해 일관성과 트랜잭션의 제약을 완화하는 것이 필요하고, 확장성을 지원하기 위해 구성 요소의 가감을 허용해야 한다. 이 논문에서는 클라우드 환경에서 트랜잭션을 처리할 때 필요한 시스템 모델과 확장가능한 모듈 관리 알고리즘에 대하여 제안한다. 시스템 모델은 트랜잭션 관리 모듈과 데이터 관리 모듈로 구성된다. 모듈 관리 알고리즘은 불필요한 재분배가 발생하지 않고, 기존 모듈의 부하를 덜어줄 수 있다. 성능 분석 결과, 모듈의 확장으로 응답 시간을 향상시키고 트랜잭션 철회율을 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
비즈니스 프로세스는 네트워크 상황정보와 개인취향정보, 사무환경정보들을 지능적으로 취합, 상황 분석 및 관리하는 서비스지원이 필요하다. 이러한 상황정보의 규모는 시간이 지남에 따라 점점 커지는 특성을 가지고 있어 이에 유연하게 대처하기 위한 확장성이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 상황인식 메커니즘을 제공하여 복잡성을 줄이고 확장성을 갖게 되었다. 그리고 추가되거나 변경되는 상황정보를 기반으로 소프트웨어 컴포넌트를 구현하여 내부코드 변화 없이 컴포넌트의 수정으로 확장성을 확보하였다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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