클라우드 컴퓨팅 환경에서, 클라우드 서비스 사용자는 클라우드 자원 제공자로부터 가상화된 컴퓨팅 자원을 사용할 시간만큼 구매하여 할당받는다. 일반적으로 아마존, 고그리드 및 마이크로소프트와 같은 대형 클라우드 자원 제공자들은 자원 과금 정책을 온디맨드와 예약형 기반 가상 자원의 두 가지로 구분하여 제공한다. 예약형 기반 가상 자원은 상대적으로 장기간 할당을 가지므로 단위 시간당 자원 사용 비용이 온디맨드 가상 자원과 비교하여 더 저렴하다. 이러한 과금 정책 특성을 기반으로 클라우드 서비스 사용자의 서비스 요구 사항을 고려하여 적절한 자원 할당을 수행함으로써 클라우드 서비스 제공자는 자원 할당 비용을 효과적으로 절감할 수 있다. 이를 위해서, 기존의 가상 자원 할당 기법들은 서비스 사용자의 요구사항 특성을 미리 예측하여 최적의 자원을 할당하는 방법들을 제안하였다. 그러나 실세계에서는 다양한 클라우드 서비스 사용자가 존재하고 서비스 요구사항이 동적으로 변하기 때문에 정확한 예측을 하기 어려우며, 최적화된 할당을 위한 연산 시간이 추가 오버헤드가 되어 자원 관리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 자원 할당 기법을 제안하여 요구사항 예측 및 최적화 기법을 수행하지 않으면서도 서비스 요구사항에 효과적으로 대응하여 자원을 제공할 수 있도록 한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 자원 사용 비용을 크게 절감하면서도 클라우드 서비스 사용자의 QoS를 만족함을 보인다.
기존 서버 클러스터에서는 고성능을 보장하기 위해, 실시간 요청 수량에 관계없이 모든 서버를 항상 On 한다. 그 방법에서는 QoS를 보장하지만 일부 서버들이 Idle할 때 서버 전력을 낭비하게 된다. 서버들이 소모하는 에너지를 절약하기 위해, 서버가 필요하지 않을 경우 해당 서버의 전력을 Off 하게 하는 서버 전력 제어 방법이 제안되었다. 서버 전력 제어 방법은 서버의 Power가 실제로 어느 시점에 Off 되느냐에 따라 정적인 방법과 동적인 방법이 있다. 정적인 방법에서는 특정 서버가 Off 하기로 결정된 다음 일정 시간 지연 후 그 서버가 Off 된다. 동적인 방법에서는 그 서버에서 수행중인 모든 서비스가 종료된 다음에 해당 서버가 Off 된다. 이는 가변 시간 지연 후 서버가 Off 되는 방법에 해당된다. 정적 종료방식은 단점이 있다. 반복 실험을 통해 수작업으로 최적의 시간 지연을 알아내기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 정적 종료 방식의 단점을 극복하는 동적 종료 방식을 제안한다. 제안된 방식은 최적의 지연 시간으로 자동적으로 접근하므로 좋은 전력 절약을 하면서 QoS를 보장하는 것을 가능하게 해준다. 30대의 PC 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 제안하는 동적 종료 방법이 기존의 정적 종료 방법과 비교할 때 에너지 절감측면에서는 비슷하지만 QoS 측면에서 우수함을 보여준다.
현재 위치인식에 관한 많은 기술들이 존재한다. 하지만 서로 다른 곳에 위치한 신호수신장치들이 먼 곳에 위치한 특정 물체의 위치를 정확하게 알아내기 위해서는 해당 물체 또는 사용자의 단말장치에서 내보내는 신호의 정확한 시간을 알아야 한다. 이러한 목적 때문에 ToA 기술보다는 TDoA 기술이 보다 적합하다. TDoA 기술을 기본으로 하는 전자 감시 시스템 및 다른 위치추적 장치들은 이격 장치들간의 정밀한 시각동기가 되지 않아서 신호수신장치들에 의해 보내지는 신호로부터 정확한 TDoA 값을 획득하는 것이 불가능하다. 이렇게 직접적으로 정확한 값을 받지 못함으로써 위치 추정 에러가 발생된다. 이러한 이유로 이격 장치들간의 정밀한 시각동기 기술은 TDoA를 기반으로 하는 위치인식에 있어서 필수적인 것이다. 본 논문에서는 TDoA를 기반으로 하는 위치인식을 위해, 제안된 정밀한 시각동기 기술의 정확성과 측정오차가 평가된다. TDoA를 기반으로 하는 위치 측정 오차는 제안하는 시각동기 알고리즘을 사용할 때 크게 향상된다.
IP기반 무선 센서 네트워크(IP-WSN)는 의료, 주택 자동화, 환경 모니터링, 산업용 제어, 차량 텔레매틱스 및 농업 모니터링 등 광범위하게 적용되고 있다. 이러한 적용은 에너지 효율과 함께 센서의 이동성이 중요한 문제로 다루어진다. 에너지 비효율로 인해 네트워크 기반의 이동성관리 프로토콜은 IP-WSN에서 지원될 수 있다. 본 논문에서는 IP-WSN 프로토콜을 지원하는 멀티캐스팅 기반의 빠른 이동성관리 기법(mSFP)을 제안한다. 네트워크 구조와 시그널링 비용, 이동성 비용 등을 고려한 성능분석을 수행하였고[8,20], 분석 결과 PMIPv6와 SPMIPv6에 비하여 mSFP의 시그널링 비용, 전체 시그널링 비용, 이동성 비용이 모두 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 7%, 전체 시그널링 비용은 3% 더 감소되었다. 홉의 수 측면에서 mSFP의 시그널링 비용은 6.9%, 전체 시그널링 비용은 2.5% 더 감소되었다. IP-WSN 노드의 수 측면에서 이동성 비용은 1.6%, 홉의 수 측면에서 이동성 비용은 1.5% 더 감소되었다.
컴퓨팅 환경에서 소프트웨어가 차지하는 역할이 커지면서 소프트웨어 보안은 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 동적 오염 분석은 프로그램 실행 중에 신뢰할 수 없는 소스로부터 유래된 오염된 데이터의 이동을 추적하고 관리하는 분석 방법이다. 이 분석 방법은 소프트웨어의 보안 검증 뿐만 아니라 소프트웨어의 동작을 이해하고, 예상하지 못한 오류에 대한 테스팅 및 디버깅 등에서 활용할 수 있다. 기존에 이와 관련한 연구에서는 동적 오염 분석을 이용한 분석 사례를 보여주고 있지만, 동적 오염 분석에서 오염된 정보 전파 과정 및 동작 과정에 대해서 체계적이고 논리적으로 기술하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이런 분석 과정을 이론적으로 기술함으로써 오염된 정보의 전파 과정을 어떻게 추적할 수 있는지 논리적으로 보여주고, 이를 응용할 수 있는 이론적 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서 기술한 이론적 모델에 대해서 분석기를 구현하고 프로그램에 대한 분석 결과를 통해서 모델의 정확성을 검증한다. 그리고, 프로그램에 나타나는 오염 정보들의 전파 과정을 보이고 결과를 검증한다. 본 이론적 모델은 동적 오염 분석에서 자료 흐름의 분석 과정을 이해하고 이를 활용하는 분석 방법을 설계하거나 구현하는 기반 지식으로 활용될 수 있을 것이다.
동적 온도 제어 기술은 마이크로프로세서 내부 특정 유닛의 온도가 크게 올라가는 열섬 문제를 해결하기 위해 널리 사용되는 기법으로 냉각 비용을 감소시키고 칩의 신뢰성을 높인다는 장점이 있지만, 기법 적용으로 인해 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 부동소수점 응용 프로그램 수행 시 발열 문제를 해결하기 위해 적용되는 동적 온도 제어 기술로 인한 성능 저하를 최소화하기 위하여 듀얼 부동소수점 가산기 구조를 제안하고자 한다. 부동소수점 응용 프로그램을 수행할 때, 가장 많이 활성화되는 유닛 중 하나인 부동소수점 가산기를 두 개로 중복시켜서 접근을 분산시키는 기법을 통해 열섬 문제를 해결하고자 한다. 또한 상호 인접한 유닛 간의 열 전달로 인해 온도가 상승하는 문제를 해결하기 위하여, 열 진달 지연 공간을 마이크로프로세서 내에 배치시키는 방법을 제안한다 제안 기법들의 적용 결과, 동적 온도 관리 기술을 사용하는 환경에서 마이크로프로세서의 최고 온도가 평균 $5.3^{\circ}C$ 최대 $10.8^{\circ}C$ 낮아지면서 발열로 인한 칩의 안정성 저하 문제를 완화시킬 수 있다. 또한 동적 온도 관리 기술이 적용되는 시간을 크게 줄임으로써 프로세서의 성능은 평균 1.41배(최대 1.90배) 향상된다.
Multiprecision Squaring은 공개키 알고리즘을 구성하는 연산 중에서 가장 중요한 연산 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 Multiprecision Squaring 알고리즘을 개선하여 연산 양을 줄임으로 성능을 항상시키는 Squaring 기법들을 제시하고 구현하였다. Scott이[1]에서 제안한 Carry-Catcher Hybrid 곱셈 알고리즘은 Gura가 제안한 Hybrid 곱셈 알고리즘[2]을 계승 발전시킨 것으로 MRACL 라이브러리에 구현되어 있으며, Carry-Catcher Hybrid 방법 사용한 Multiprecision Squaring 알고리즘도 MIRACL에 함께 구현되어 있다. 본 논문에서 이 Carry-Catcher Hybrid Squaring 알고리즘을 발전시켜 보다 효율적인 Squaring 알고리즘인 Lazy Doubling Squaring 알고리즘을 제안하고 구현하였으며, atmega128상에서 성능테스터를 수행하여 Carry-Catcher Hybrid Squaring 알고리즘과 비교하여 더 효율적인 알고리즘임을 보였다. 표준 Squaring 알고리즘이 $S_{ij}\;=\;x_i\;{\ast}\;x_j\;=\;S_{ij}$인 사실을 기반으로 곱셈의 횟수를 절반 가까이 줄인 알고리즘이라면 본 논문에서 제시한 Lazy Doubling Squaring 알고리즘은 $a_0\;{\ast}\;2\;+\;a_1\;{\ast}\;2\;+\;...\;+\;a_{n-1}\;{\ast}\;2\;+\;a_n\;{\ast}\;2\;=\;(a_0\;+\;a_1\;+\;...\;+\;a_{n-1}\;+\;a_n)\;{\ast}\;2$ 라는 사실을 기반으로 하여 doubling 연산 횟수를 획기적으로 줄인 알고리즘으로, MIRACL에 구현되어 있는 Multiprecision Squaring 알고리즘 보다 atmega128상에서 약 25% 정도의 빠른 결과를 얻을 수 있었으며, 저자가 아는 바로는 현재까지 나온 어떤 방법보다 빠르다.
BSD 가상 메모리 시스템(BSD VM)은 페이지-아웃 시 디스크 I/O 횟수를 줄이기 위해 클러스터링 기법을 사용한다. 이 기법은 페이지-아웃 대상 페이지와 가상 메모리 공간에서 인접한 변경 페이지들을 그 대상 페이지와 함께 클러스터(그룹)를 만들어 한 번의 디스크 I/O로 디스크에 저장한다. 하지만 응용 프로그램이 가상 메모리 공간에서 서로 인접하지 않은 다수의 페이지들을 변경하면 클러스터들의 크기가 작아져 클러스터링의 효과가 감소된다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Multiple-Object Clustering(MOC) 기법을 제안한다. MOC는 클러스터별로 디스크 I/O를 하는 대신 여러 클러스터들을 모아 단일 디스크 쓰기로 페이지-아웃시킨다. 따라서 이 페치지-아웃 방식은 디스크 I/O 횟수를 감소시켜 시스틴 성능을 크게 향상시킨다. MOC는 성능 검증을 위해 FreeBSD 6.2 운영체제 커널에서 구현되었다. NS2, Scimark2 SOR, nbench LU 벤치마크를 통한 MOC 성능 측정 결과 기존 BSD VM보다 MOC의 실행 씨간이 9~45% 단축되었다.
최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.
NAND 플래시 메모리는 특성상 덮어쓰기 연산이 불가능하기 때문에 지움 연산이 선행되어야 하므로 I/O 처리 속도가 느려지게 되어 성능저하의 원인이 된다. 또한 지움 횟수가 제한적 이어서 지움 연산이 빈번히 발생하게 되면, NAND 플래시 메모리의 수명이 줄어든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 NAND 플래시 메모리의 특성을 고려한 쓰기 지연 기법을 사용하면, 쓰기 횟수가 줄어들어 I/O 성능 향상에 도움이 되지만, 캐시 적중률이 낮아진다. 본 논문은 NAND 플래시 메모리 파일 시스템을 위한 더블캐시를 활용한 페이지 관리 정책을 제안한다. 더블 캐시는 실질적인 캐시인 Real Cache와 참조 페이지의 패턴을 관찰하기 위한 Ghost Cache로 구성된다. 이 정책은 Ghost Cache에서 쓰기를 지연함으로써 Real Cache에서의 적중률을 유지할 수 있고, Ghost Cache를 Dirty 리스트와 Clean 리스트로 구성하여 Dirty 페이지에 대한 탐색 시간을 줄임으로써 쓰기 연산 성능을 높인다. 기존 정책들과의 성능을 비교한 결과 제안된 정책이 기존 정책들에 비해 평균적으로 적중률은 20.57%, 그리고 I/O 성능은 20.59% 우수했고, 쓰기 횟수는 30.75% 줄었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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