태풍, 해일, 홍수, 범람 등에 관련된 자연재난 데이터를 빠르고 효과적으로 가시화하여 재난 재해 상황에서 정확한 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 시스템을 소개한다. 재난정보를 포함하는 데이터는 적게는 수백 MB에서 많게는 수십, 수백 GB로 구성되어 있으므로 개인이 지닌 컴퓨터로는 처리할 수 없다. 그렇기 때문에 본 시스템은 클라이언트-서버 기반의 시스템을 제공하여 고성능 서버에서 가시화 결과를 생성하고 클라이언트에서는 결과를 받아 출력하는 형태로 구현되었다. 서버는 클라이언트의 요청을 처리하고 내장된 고성능 클러스터로 렌더링된 결과를 클라이언트로 전송한다. 클라이언트는 원하는 기간을 지정하여 가시화된 결과를 이미지, 동영상, 3D 그래픽 모델 중 원하는 형태로 서버로부터 제공받아 표출할 수 있으며 사용자 친화적인 GUI와 효과적으로 가시화 결과를 볼 수 있는 다양한 기능을 사용자에게 제공한다.
네트워크 시스템의 빠른 발전으로 인해 인터넷을 통한 대용량 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 대용량 데이터의 효율적인 저장 및 제공을 위해 기존 컴퓨팅 중심으저장 방식이 아닌 데이터 중심의 새로운 저장 시스템 패러다임이 요구되고 있다. 또한 저장장치 전용 네트워크인 SAN(Storage Area Network)과 NAS(network attached storage)의 보급으로 인해 클러스터 공유 파일 시스템의 요구가 증가하고 있다. 본 논문은 SAN 기반의 네트워크-부착형 저장 장치들을 군집화하여 파일 서버 없이 직접 데이터 전송이 가능한 클러스터 공유 파일 시스템인 SANiqueTM의 설계방법 및 각 주요 구성요소들의 기능을 기술한다. 특히 효율적인 데이터 접근을 극대화하기 위한 전역 버퍼 관리기의 설계를 제안하며 그 프로토콜에 대하여 기술한다.
GPU를 탑재한 여러 대의 PC를 클러스터(서버-클라이언트 구조)로 구성함으로써 고해상도 디지털 홀로그램을 고속으로 생성할 수 있다. 그러나, 비디오 홀로그램의 경우, PC 사이의 데이터 전송 시간이 프레임 수에 비례하여 선형적으로 증가하기 때문에 비디오 홀로그램을 고속 생성하는 데 있어 큰 걸림돌이 된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 전송 시간의 증가를 해결하기 위해 멀티쓰레드를 활용하는 방법을 제안한다. 기본적으로 각 클라이언트 PC에서의 홀로그램 생성은 서버로부터 광원 정보 획득, GPU를 이용한 CGH 연산, 서버로의 결과 전송의 과정으로 이루어지는데, 각 과정을 순차적으로 하지 않고 멀티쓰레딩을 통해 병렬로 수행함으로써 전체 홀로그램 생성 시간에서 데이터 전송 시간의 비율을 크게 줄일 수 있다. 실험을 통해, 150 프레임을 가지는 고해상도 비디오 홀로그램을 생성하는 시간을 약 30% 줄일 수 있음을 확인하였다.
네트워크를 기반으로 하나의 클러스터가 4개의 카메라로 구성된 4개의 다중 클러스터로부터 2D 영상을 조합하여 3D 입체 영상을 생성하는 알고리즘 및 시스템을 제안한다. 제안하는 기법은 다중 클러스터 환경에서 동작하고 실시간 대용량의 데이터 처리로 인한 시스템의 부하를 분산시키기 위해 네트워크를 이용한 서버-클라이언트 구조를 가진다. 아울러 성능 향상을 고려해 JPEG 압축과 램 디스크 방식을 적용한다. 4채널 16개의 카메라로부터 입력되는 입력 영상에 대해서 이진화 영상을 구하고, Sobel 및 Prewitt 등의 에지 검출 알고리즘을 적용시킨 후 영상들 간의 시차를 구한 후에 3D 입체 영상을 생성한다. 성능 분석 결과, 클라이언트에서 서버로 전송하는 전송시간은 약 0.05초가 소요되며, 4채널 16개의 카메라로부터 2D 영상을 조합하여 3D 입체 영상을 생성하는 알고리즘에 소요되는 시간은 약 0.84초가 소요된다. 이를 통해 실시간으로 다시점 및 다중 클러스터 환경에서 3D 입체 영상을 생성하는 효율적인 시스템임을 확인할 수 있었다.
캐시 서버 클러스터에서의 캐싱은 인터넷 트래픽 및 웹 유저의 요청 및 응답 시간을 줄여주는 효과를 가진다. 이때, 캐시의 히트율(Hit ratio)을 증가시키는 한 가지 방법은 해시 함수를 이용하여 캐시가 협동성(Cooperative Caching)을 가지도록 하는 것이다. 캐시가 협동성을 가진다는 것은 캐시 서버 수와 무관하게 캐시 메모리 전체 크기를 일정하게 할 수 있다는 것을 의미한다. 반면에 캐시가 협동성을 가지지 않는다면 각 캐시 서버가 모든 캐시 데이터를 가져야 하므로 캐시 메모리 전체 크기가 캐시 서버 수에 비례하여 증가한다. 해싱을 이용한 방법의 문제점은 해시의 특성으로 인해 클라이언트의 요청이 일부 캐시 서버로 집중되고 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 일부 캐시 서버에 종속된다는 점이다. 이에 본 논문에서는 동적 서버 정보를 이용하여 클라이언트의 요청을 일부 캐시 서버가 아닌 전체 캐시 서버에 균일하게 분포시키는 방법을 제안한다. 16대의 컴퓨터를 이용하여 실험을 수행하였고 실험 결과는 기존 방법에 비해 클라이언트의 요청을 캐시 서버들 사이로 균일하게 분포시키고 이에 따라 전체 캐시 서버 클러스터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
고전적인 클라이언트-서버 데이터베이스 시스템은 동시 클라이언트가 많을 경우 범위성에서 한계를 가지는 것은 많은 연구 결과를 통해 알려져 있다. 사용자들의 자료이용의 유사성 기반 다계층 데이터베이스 시스템은 유사한 자료 이용 행태를 나타내는 클라이언트들을 논리적 클러스터들로 분할한다. 그 결과로 클러스터 내부에서의 자료객체 요구 만족도를 최적화하여 서버에 대한 부하는 줄어들 뿐 아니라, 객체 요구에 대한 응답시간은 최소화된다. 이 시스템의 목적을 위해서 유사한 자료이용 행태에 기반한 클러스터링의 관리가 매우 중요한 구성요소이다. 오프라인 방식은 전체 클러스터링의 질을 최적화 하지만, 그 비용과 수행 시기 선택에 따른 안정적인 시스템 성능 관리 측면을 신중하게 고려하여야 한다. 이 논문에서는 자료이용 유형에 생기는 변화를 실시간 인지하여 시스템 구성을 변경하는 방법론을 제안한다. 마지막으로 온라인 변화 인식의 유효성을 예시하고, 온라인 시스템 재구성의 구현 가능성과 기술적 완성도를 검증한다.
최근 무선통신 기술의 발전으로 PC뿐만 아니라 PDA, 휴대폰 등 다양한 이동 단말 장치를 통하여 멀티미디어 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 이동 단말 장치는 제한된 하드웨어 성능을 갖는 것 이외에 무선망에서 동작하므로 낮은 네트워크 대역폭을 사용하게 된다. 이러한 이동 단말기의 특성을 고려하여 스트리밍 미디어 서비스를 받기위해서는 동작 환경에 적합하게 미디어를 트랜스코딩 하는 기술이 필요하다. 미디어에 대한 트랜스코딩은 트랜스코딩 서버들에서 이동 단말기 등급별로 수행되어 스트리밍 미디어의 실시간 전송 요구사항에 맞추어 사용자에게 보내져야한다. 대규모의 이동 단말 사용자들에게 각각에 맞는 트랜스코딩 된 스트리밍 미디어를 QoS 하기위해서는 트랜스코딩 서버들의 부하분배 정책에 미디어의 등급별 특성을 반영하는 것이 필요하다 본 논문에서는 이동단말들의 등급별 자원가중치 및 트랜스코딩 서버에서의 등급별 최대 사용자 수에 기반 한 자원가중치 기반 부하분산 정책을 제안한다. 제안된 정책을 클러스터 기반 시스템에서 구현하여 트랜스코딩 서버들 사이에 부하배분이 균등하게 이루어짐을 확인하고 트랜스코딩 서버 개수의 증가에 따른 선형적 성능확장성을 평가한다.
일반적인 비 공유 저장장치를 가진 시스템에서는 특정 컨텐츠에 대한 편향된(skewed) 요청 문제를 피할 수 없다. 본 논문에서는 비 공유 저장장치 모델로 설계/구현된 클러스터 기반의 스트리밍 서버에서 사용자의 편향된 컨텐츠 요청에 대처할 수 있고 스트리밍 서비스 중인 서버 또는 NS 카드에 문제가 생기더라도 스트리밍 서비스가 중단되지 않도록 다중 스트리밍 방법인 MDC(Multiple Description Coding)를 적용한 스트리밍 전송방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 시스템에서 단일 세션으로 스트리밍 서비스를 제공하는 것이 아니라 MDC를 활용하여 다중 세션을 통한 스트리밍 서비스를 제공함으로써 모든 서버의 부하가 같아지고, 특정 서버에 문제가 발생하더라도 스트리밍 서비스가 끊어지지 않으면서 MDC의 특성인 적응형 서비스도 가능하게 되는 장점이 있다.
인터넷의 급속한 성장과 더불어 인기 있는 웹 사이트는 우수한 성능의 단일 서버 또는 미러(mirror) 사이트에만 의존 할 수 없을 정도로 인터넷 사용이 급증하였다. 이러한 인터넷 사용과 사용자의 급증은 과중한 전송량과 시스템의 부하문제를 야기 시켰으며 이를 해결하기 위한 여러 방안으로 클러스터 시스템이 연구되어지고 있다. 특히 클러스터의 모든 컴퓨터 성능을 최대한 발휘하기 위해서는 클라이언트의 요구를 적절히 분산시키는 스케줄링 방법이 중요하다. 본 논문에서는 웹 서버 클러스터에서 서비스 지연을 감소시키기 위해 클러스터내의 웹 서버들이 각각 서로 다른 내용을 가지는 기법을 제안한다. 이는 부하 분배기의 알고리즘을 구현하는데 있어 오버헤드를 줄이고 응답시간을 감소화 하는데 있다. 또한 부하 분배기로부터 요청을 받은 웹 서버는 부하 분배기를 거치지 않고 바로 클라이언트에게 응답을 보낸다. 성능 측정을 통해 기존의 다른 방식보다 제한한 기법이 보다 우수함을 보이고, 응답시간에서도 기존의 RR(Round Robin)과 LC(Least Connection) 방식보다 제안한 웹 서버 클러스터 기법이 각각 16%, 14% 짧다는 것을 보인다.
최근 이동체의 위치 데이타를 활용한 위치 기반 서비스에 대한 관심이 높아지면서 보다 효율적인 이동체 위치 데이타 관리 시스템으로 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조인 GALIS(Gracefully Aging Location Information System)가 제시되었다. 그러나, GALIS의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)에서 SDP Master는 다수의 SDP(Short-term Data Processor) 노드들이 처리한 질의 결과를 취합하여 Client로 보내는 구조이기 때문에 SDP Master에 장애가 발생하거나 부하가 집중될 경우에 서비스가 중지되거나 Client로의 응답 시간이 길어지는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 SLDS에 이중화를 지원하기 위해 SDP Master를 추가하여 기존 SLDS의 안정성과 가용성을 높이고 이동체 위치 데이타의 질의 처리 성능을 향상시킨 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS에서는 이중화된 두 대의 SDP Master를 가동하여 한 SDP Master에 장애가 발생하더라도 다른 SDP Master가 서비스를 계속 제공함으로써 현재 위치 데이타의 실시간성과 시스템의 안정성을 보장한다. 또한, 확장 SLDS는 두 대의 SDP Master가 질의 처리를 분산하여 수행하기 때문에 Client로의 응답 시간을 줄일 수 있다. 마지막으로 확장 SLDS의 장애 테스트와 질의 처리 성능을 실험하였으며, 이러한 실험을 통해 확장 SLDS의 고신뢰성 및 고가용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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