수중 음향통신 환경에서는 지상 RF 통신에 비하여 제한된 대역폭, 높은 페이딩효과, 높은 수중음파 전달지연과 같은 제약이 있다. 본 논문에서는 이러한 수중 음향통신의 제약을 극복하여 효과적인 대규모 수중감시시스템의 구축을 가능케 하는 계층적 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 네트워크구조는 수중센서, 클러스터헤드, 수중/해상 싱크 및 수중무인기를 포함하며, 패킷의 전송성공률을 최대화하고 센서노드의 전력소모를 최소화시키기 위하여 복수의 수중무인기를 이용한 하이브리드 형태의 데이터라우팅을 제공한다. 즉, 클러스터 내부에서 클러스터멤버들은 Tree구조기반 라우팅을 사용하여 클러스터헤드에게 데이터를 전송하며, 궤도 이동을 하는 수중무인기는 클러스터헤드로부터 병합된 센싱데이터를 수집하고 Store-carry-forward 방식으로 싱크노드에게 데이터를 전달한다. 수중무인기의 최장 궤도이동 시간을 최소화하기 위하여 Integer Linear Programming 기반의 알고리즘이 사용된다. 시뮬레이션을 이용한 성능분석을 통하여 제안하는 수중센서네트워크 구조가 기존의 Gradient 기반 라우팅과 Geographical Forwarding 방식에 비해 높은 전송성공율과 낮은 전력소모를 획득할 수 있음을 보인다.
최근 많은 연구가 진행 중인 대부분의 클러스터 기반 분산파일시스템은 파일에 대한 읽기, 쓰기 작업으로부터 메타데이타의 처리를 분리했다는 특징을 가지고 있다. 즉 파일시스템에 기록된 파일에 대한 권한 정보, 파일의 실제 데이타가 저장된 저장소의 위치 정보, 파일시스템의 네임스페이스 유지 등 메타데이타와 관련된 정보 및 이를 처리하는 기능을 별도의 메타데이타 서버가 관리한다. 하지만 기존 시스템의 메타데이타 관리기법들은 데이타의 분산 관리 및 입출력 성능만 중점을 두고 설계되어 있어 파일시스템 확장에 따른 메타데이타 입출력 성능 및 확장성에서 한계를 나타내고 있는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 분산파일시스템에서 보다 나은 성능과 확장성을 제공하는 수 있는 비공유 메타데이타 관리 기법을 제안한다. 먼저 본 논문에서는 새로운 메타데이터 분할 기법으로 사전식 분할 기법을 제안한다. 다음으로 제안하는 메타데이타 분할 기법을 지원하기 위한 부하 분산 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 메타데이타 관리 기법은 기존 메타데이타 관리기법과 비교하여 확장성 및 부하 분산에서 우수함을 보인다.
WSN (Wireless sensor network)은 에너지 제한적인 네트워크이기에 노드의 에너지 효율성이 중요한 문제이다. 라운드 단위로 동작하는 클러스터링은 노드의 먼 거리 통신을 피할 수 있기에 네트워크 수명을 증가시키는 효율적인 방법이며 그 성능은 라운드 시간에 좌우된다. 짧은 라운드 시간은 잦은 클러스터 재구성을 발생시키고 반면 긴 라운드 시간은 클러스터 헤드의 에너지 소비를 증가시킨다. 그래서 현존하는 클러스터링 기법들은 네트워크 초기 변수들을 기반으로 적절한 라운드 시간을 결정한다. 하지만 무선 센서 네트워크는 운용 특성 상 노드가 추가될 수도 혹은 사라질 수도 있는 동적인 네트워크이기에 네트워크 전체 수명에 대해 네트워크 구성 초기 파라미터를 계속 적용하는 것은 적절치 못하다. 본 논문에서는 현재 필드에 살아있는 노드의 수를 기반으로 라운드 시간을 계산하는 방법을 제안하여 노드 수가 변화할 수 있는 동적인 네트워크에 적응하도록 하였다. 성능 분석 결과 기존에 비해 노드의 에너지 소비량이 감소하였으며 수신되는 데이터 손실도 감소함을 확인하였다.
최근에 소프트웨어 분산공유메모리 시스템은 그 성능이 높아짐에 따라 큰 규모의 클러스터 상에서 사용되는 경우가 많아졌다. 그러나 시스템 규모가 커지면서 고장이 발생하는 가능성도 높아졌다. 시스템의 가용성을 높이기 위하여 고장 허용 기능을 제공하는 분산공유메모리 시스템이 요구되었으며 메시지 로깅에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 고속의 네트웍을 이용하여 복구에 필요한 메시지들을 원격 노드의 메모리에 로깅 하는 방법을 제안한다. 원격 로깅은 정상 수행 동안 빈번한 디스크 접근을 요구하지 않으므로 오버헤드가 적다. 또한 로그를 유지하는 백업 노드들이 고장나지 않은 경우 다중 노드의 고장을 허용하여, 분산공유메모리 시스템의 신뢰성을 높인다. 본 논문에서는 FT-KDSM (Fault Tolerant KAIST DSM) 시스템을 설계하고 구현하여 원격 로깅의 성능을 보이고 고장으로부터의 복구 시간을 보인다.
실시간 멀티미디어 응용의 등장으로 멀티캐스트와 QoS(Quality of Service) 지원이 필수적인 망 서비스로 부각되고 있다. 이에, ATM 기반의 인터넷에서 IP 멀티캐스트의 효율적인 처리를 위하여 MARS(Multicast Address Resolution Server)가 제안되었고, 기존의 최선 서비스 기반의 인터넷에서 QoS(Quality of Service)를 지원하기 위하여 RSVP(Resource Reservation Protocol)가 제안되었다. 본 논문에서는 ATM 망에서 QoS가 지원되는 IP 멀티캐스트 서비스를 제공하기 위하여 MARS 구조에서 RSVP를 지원하는 두 가지 방안을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안하는 두 가지 방법은 각각 'RSVP 전 홉 노드 방식'과 'MARS 서버 방식'이라 명명하였다. RSVP 전 홉 노드 방식은 송신원으로부터 ATM 망으로 진입하는 노드와 수신원을 향하여 ATM 망을 진출하는 노드 간에 각각 일대일 양방향 VC를 설정하여 멀티캐스트 그룹에 속하는 수신원들이 보내는 자원 예약 메시지를 ATM 망에서 전송하는 방안이다. MARS 서버 방식은 ATM 망을 진출하는 노드와 MARS 서버간에 MARS 제어 메시지 교환을 위해 존재하는 ATM VC를 사용하여 RSVP의 자원 예약 메시지를 전송하고, MARS 서버가 RSVP 자원 예약 메시지를 처리하도록 그 기능을 확장함으로써 ATM 망에서 필요로 하는 제어 VC 수를 절약할 수 있는 방안이다. 시뮬레이션을 통하여, MARS 서버 방식은 ATM 제어 VC의 수를 절약할 수 있을 뿐 아니라 경우에 따라 RSVP 자원 예약 메시지 전달 지연을 줄일 수도 있음을 볼 수 있었다. 그러나, MARS 클러스터 내에 동시에 존재하는 RSVP 흐름이 많을 때에는 MARS 서버 방식의 경우 MARS 서버에서의 병목 현상으로 인해 성능이 저하될 수 있다.Abstract Emerging real time multimedia applications require multicast service with a QoS(Quality of Service) support. An overlay service architecture MARS(Multicast Address Resolution Server) is proposed to support IP multicast over an ATM network, and a resource reservation protocol RSVP is proposed to provide QoS support in the Internet which is originally based upon best effort service only. In this paper, we propose two schemes to support IP multicast service with QoS support over ATM networks: 'RSVP Previous Hop Node(RPHN) scheme' and 'MARS server based scheme'. In RPHN scheme, the RSVP reservation messages are transported via one-to-one ATM control VC from the egress nodes to the ingress nodes of the the multicast flow set up between each pair of nodes. The RSVP message processing occurs at the ingress nodes of the multicast flow. Whereas, in the MARS server based scheme, the RSVP reservation messages are transported via the MARS control VCs between the egress nodes and the MARS server. The RSVP message processing burden is imposed at MARS server in this scheme. For MARS server based scheme, no additional ATM VC is required for RSVP reservation message transmission, while the processing burden at the MARS server is high. Simulation results show that the MARS server based scheme, may accomplish RSVP reservation message delivery with smaller delay as well as saving of the number of ATM VCs. When the number of simultaneous RSVP flows in the MARS cluster is large, however, MARS based scheme may suffer performance degradation since MARS server becomes a performance bottleneck.
정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.
이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.
최근의 위치 측위 기술과 무선 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동 객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 이전의 GALIS 프로토타입에서 구현되지 않았던 이탈시간 관리 기법을 제안하여 노드간 이동 경로를 가진 이동객체를 추적하기 위한 질의유형에 대해 보다 정확하고 빠른 응답을 얻을 수 있음을 보인다. LLDS는 객체의 과거 위치 정보가 타임 존을 이동할 때 필터링하여 저장하므로 보다 효율적인 저장공간의 활용이 가능하다. 이때 LLDS가 모든 이동 객체의 위치 정보에 대해 해당 타임 존으로 이동시키고 정보를 필터링하는 작업을 타임 존 시프팅이라 한다. 본 논문에서는 GALIS에서 제안한 타임 존 시프팅을 구현하기 위해서 실시간 시프팅, 일괄 타임존 시프팅, 테이블 분할 시프팅 세 가지 기법을 제안하였고, 이를 구현하여 각 방법의 성능을 질의 테스트를 통해 제안된 세 가지 방법 중 테이블 분할 시프팅 방법이 보다 효율적임을 살펴볼 수 있었다.
국내에서 보호되고 있는 심적습지, 장도습지, 그리고 화엄늪을 대상으로 퇴적물의 지화학적 특성을 비교하여 이에 대한 함의를 도출하였다. 치환성 양이온 자료를 중심으로 연구 대상 습지들의 지화학적 특성을 살펴본 결과, 이들 습지는 공통적으로 저층습원의 유형에 포함되었지만 치환성 양이온의 분포양상은 상이했다. 치환성 양이온의 함량비를 변수로 이단계군집분석을 한 결과 3개의 군집으로 퇴적물 유형이 구분되었다. 지질, 토양, 식생 등의 환경요인의 차이로 인해 심적습지는 Ca집중퇴적물이, 장도습지는 Ca집중퇴적물과 Mg집중퇴적물이, 화엄늪은 K집중퇴적물이 각각 주요한 유형으로 나타났다. 퇴적물의 지화학적 특성은 기후변화나 인위적 환경변화로 촉발되어지는 외부 환경요인으로 인해 변경될 수 있기 때문에 산지습지의 환경변화 지시자가 될 수 있으며, 관리적 측면에서 활용될 수 있다. 또한 치환성 양이온의 함량비를 이용한 분류는 산지습지를 분류하는 하나의 방법이 될 수 있을 것이다. 따라서 습지지형 또는 습지생태계의 변화에 대한 이해를 넓히고 적절한 산지습지의 보전을 위해서는 퇴적물의 지화학적인 특성에 대한 분석 및 유형화 시도가 지속적으로 이루어져야 한다.
무선 통신 기술과 휴대형 정보 장치의 발달로 등장한 이동 컴퓨팅 환경(Mobile Computing Environment)은 사용자가 랩탑이나 PDA와 같은 휴대 가능한 장비를 이용해서 사용자의 물리적인 위치나 이동에 상관없이 무선 통신을 이용해서 서버 혹은 다른 컴퓨터의 자원과 함께 작업하는 것을 말한다. 최근 이동 컴퓨팅 환경에서 보편적인 형태가 되고 있는 위치 의존 질의(Location Dependent Query)는 위치에 의존하는 데이타를 처리하는 질의이다 위치 의존 질의는 질의의 결과를 만들어 내는 중요한 척도가 위치이다. 위치 의존 질의를 효과적으로 지원하기 위해서는 이동 호스트의 캐싱 정책과 셀을 담당하는 지구국의 브로드캐스팅 정책이 중요하다. 적절한 캐싱 정책과 브로드캐스팅 정책을 정하기 위해서는 사용자의 이동과 데이타의 공간 속성을 고려해야 한다. 도심에서는 사용자가 도로를 따라서 이동하고 데이타가 도로에 인접해서 위치한다 이런 특징을 가지는 도심에서 이동 호스트의 현재 위치에서 가장 가까운 곳은 직선 거리로 가장 가까운 곳이 아니라 이동 거리가 가장 짧은 곳이다. 따라서, 이전에 행해졌던 연구에서 사용한 직선거리는 도심에 적합하지 않다. 직선 거리(Euclidean Distance)를 사용하면 이동 호스트의 이동 거리를 계산하기 위해서 피타고라스 정리를 이용해서 비슷하게 예상할 수 있지만, 실제 이동거리는 다양한 값이 나을 수 있기 때문에 적합하지 않다 본 논문에서는 도심의 특성을 반영한 브로드캐스팅/캐싱 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 호스트가 도심의 위치 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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