데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 센서 네트워크의 통신비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이타 중심 센서 네트워크에서 센서 노드의 부하를 분산시키고 센서 네트워크의 확장에 따른 통신비용을 효율적으로 줄이기 위한 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기의 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 각 Partition 내의 센서 노드가 저장함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고 센서 네트워크의 확장에 따른 통신비용을 줄인다. 또한 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 Zone으로 비균등하게 분할하여 각 센서 노드의 처리 영역으로 할당함으로써 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.
클러스터와 같은 분산 메모리 구조에서 각 노드는 전체 데이터의 일부분을 저장하고 있다. 이러한 구조에서는 데이터를 각 노드에 분산시키는 방법이 성능에 영향을 준다. 데이터 분산 정책은 데이터를 노드들에게 분산시켜 병렬 데이터 처리를 실현하는 정책이다. 클러스터 관리, 확장, 업그레이드 등 다양한 요인으로 인해 클러스터의 각 노드 성능이 동일하지 않을 수 있다. 이러한 클러스터에서 노드의 성능을 고려하지 않은 데이터 분산 정책은 데이터를 각 노드에 효율적으로 분산시키지 못할 수 있다. 본 논문에서는 각 노드의 성능을 나타내는 인자로 노드에 장착되어 있는 프로세서의 코어 수를 이용하고, 이를 고려한 데이터 분산 정책을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책에서는 전체 코어 수 대비 노드에 장착된 코어 수에 비례하여 데이터를 노드에 분산 저장하도록 할당을 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책을 Chapel 언어를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 데이터 분산 정책이 효과적임을 입증하기 위해 이 정책을 이용하여 Mandelbrot 집합과 원주율을 계산하는 병렬 프로그램을 작성하고, 클러스터에서 실행하여 실행 시간을 비교한다. 8-코어와 16-코어로 구성되어 있는 클러스터에서 수행한 결과에 의하면 노드의 코어 수를 기반으로 한 데이터 분산 정책이 병렬 프로그램의 수행 시간 감소에 기여하였다.
IP기반 무선 센서네트워크 기술은 센서 노드를 인터넷망과 연동하여 다양한 정보를 수집/관리할 수 있음에도 불구하고 주로 제한된 환경에 설치되기 때문에 노드의 오작동이나 성능 개선이 필요한 경우 인위적인 소프트웨어 업데이트 및 업데이트된 노드의 상태를 파악하고 관리할 필요성이 있다. 소프트웨어 업데이트를 위해 필요한 코드 전파 기법은 매우 중요한 기술 중 하나로서, 본 논문에서는 6LoWPAN 프로토콜에서 제공하는 단편 패킷 전송 기법에 네트워크 코딩 기법을 적용한 새로운 업데이트 코드 전파 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 단편 패킷 전송방식과 비교하여 패킷 전송의 횟수가 감소되었을 뿐만 아니라, 업데이트 코드 전파를 위한 신뢰성 보장, 전체 네트워크에서 전송에 따른 오버헤드 감소 효과를 보인다. 따라서 본 논문에서 제안한 6LoWPAN 프로토콜 상에서 코드 업데이트 전파 기법을 적용할 경우 속도, 에너지, 네트워크 혼잡도 측변에서 효율적인 업데이트를 수행할 수 있다. 뿐만 아니라 네트워크 코딩의 overhearing 문제점인 원본 데이터의 분실이나 데이터의 미 수신시 발생하는 디코딩 문제를 미리 정의된 메시지를 이용, 방지함으로써 신뢰성 있는 데이터 전송이 가능하다.
Apache Storm이란 대표적인 실시간 분산 처리 시스템으로써, 분산 서버를 통해 실시간 데이터를 빠르게 처리하는 특징을 갖는다. 기존에 Storm은 다수의 서버에 트래픽을 분배할 때, 셔플(Shuffle) 그룹핑은 처리 지연 문제가 발생하며 이를 개선한 로컬(Local-or-Shuffle) 그룹핑은 트래픽이 특정 노드에 편중되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 이러한 기존 Storm 그룹핑에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 지역성 고려(Locality-aware) 그룹핑을 제안한다. 실험에서는 제안하는 지역성 고려 그룹핑이 기존의 셔플 그룹핑 및 로컬 그룹핑에 비해 우수함을 확인하였다. 본 논문은 기존의 Storm의 한계점인 지역성과 로드 밸런싱을 동시에 고려한 우수한 결과라 사료된다.
The problem of video scheduling is analyzed in the framework of divisible load scheduling. A divisible load can be divided into any number of fractions (parts) and can be processed/computed independently on the processors in a distributed computing system/network, as there are no precedence relationships. In the video scheduling, a frame can be split into any number of fractions (tiles) and can be processed independently on the processors in the network, and then the results are collected to recompose the single processed frame. The divisible load arrives at one of the processors in the network (root processor) and the results of the computation are collected and stored in the same processor. In this problem communication delay plays an important role. Communication delay is the time to send/distribute the load fractions to other processors in the network. and the time to collect the results of computation from other processors by the root processors. The objective in this scheduling problem is that of obtaining the load fractions assigned to each processor in the network such that the processing time of the entire load is a minimum. We derive closed-form expression for the processing time by taking Into consideration the communication delay in the load distribution process and the communication delay In the result collection process. Using this closed-form expression, we also obtain the optimal number of processors that are required to solve this scheduling problem. This scheduling problem is formulated as a linear pro-gramming problem and its solution using neural network is also presented. Numerical examples are presented for ease of understanding.
해양관측 정지궤도 위성인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 데이터는 대용량 산출물을 효과적으로 저장, 배포하기 위해 HDF5 자료 형식을 사용하고 있다. 해양위성센터에서는 HDF5(Hierarchical Data Format version5) 포맷에 익숙지 않은 일반 사용자를 위해 GDPS(GOCI Data Processing System)를 개발하여 관측자료와 함께 제공하고 있다. 그럼에도 불구하고 위성데이터 특성에 대한 이해와 GDPS의 사용법을 익혀야 하는 점, 그리고 위치정보와 속성정보가 분리되어 있는 HDF5 형식의 자료를 병합하고 가공하는 일은 쉽지 않은 일이다. 따라서 본 연구에서는 오픈소스 R과 rhdf5, data.table, matrixStats 패키지를 이용하여 GDPS를 이용하는 과정 없이도 HDF5 형식의 위성데이터를 손쉽게 활용할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 보안성이 강화된 3세대 블록체인 플랫폼인 "큐본"을 개발하였다. "큐본"은 3세대 블록체인의 특징인 BP(block producer)를 도입하여 처리 속도를 높였다. "큐본"의 장점으로는 보안성이 높은 RSA (Rivest-Shamir-Adleman)와 속도가 빠른 AES (advanced encryption standard)를 혼용하여 보안성과 속도를 모두 높였으며, 서로 다른 프로그래밍 언어를 사용하는 앱과 블록체인을 연결해주는 게이트웨이를 채용하여 범용성을 높였으며, 과도한 횟수의 트랜잭션이 발생하는 경우에는 이 트랜잭션을 하나로 묶어서 배포함으로서 처리 속도를 높였으며, 트랜잭션 데이터에 시퀀스 해쉬를 삽입하여 검색 속도를 높였다. "큐본"은 펫 커뮤니티 서비스, 학원-강사-학생 매칭 서비스에 적용되어 정확하고 효과적으로 동작하는 것을 확인하였으며, "큐본"의 트랜잭션 처리 속도는 3,557 TPS (transactions per second)로 매우 높은 성능을 보여주었다.
ICT 기술의 발전으로 인하여 융합현실 콘텐츠는 단순한 3차원 콘텐츠만을 보여주는 서비스 플랫폼에서 센서 정보, 공유 정보등 다양한 정보 등을 가시화하여 제공함으로서 다양한 산업분야에서 서비스 제공을 위한 기술로서 활용되어지고 있다. 제공되는 정보와 콘텐츠가 증가함에 따라 증강되는 오브젝트의 리소스를 네트워크로 전송하여 어플리케이션을 경량화하는 연구들이 진행되고 있다. 네트워크를 통해 리소스를 제공하기 위해서는 패턴 정보, 콘텐츠 정보, 센서 정보 등 다양한 정보들을 처리하기 위한 서버들이 클라우드 환경에서 구축되어야 한다. 그러나 클라우드 환경에서 실시간으로 송수신되는 데이터를 인증하기 위해서는 그 처리과정이 길기 때문에 랜더링 과정에서 딜레이 현상이 발생하여 QoS가 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 센서 정보, 3차원 모델 등 다양한 콘텐츠를 제공해주는 융합현실 서비스의 증강 콘텐츠를 제공해주는 클라우드 서버를 분산하고 분산된 서버간 중계를 통하여 신뢰된 데이터를 처리하는 시간을 단축하기 위한 시스템을 설계하였다.
HASNAIN A. ALMASHHADANI;XIAOHENG DENG;OSAMAH R. AL-HWAIDI;SARMAD T. ABDUL-SAMAD;MOHAMMED M. IBRAHM;SUHAIB N. ABDUL LATIF
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1147-1161
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2023
The Internet of Things (IoT) requires a new processing model that will allow scalability in cloud computing while reducing time delay caused by data transmission within a network. Such a model can be achieved by using resources that are closer to the user, i.e., by relying on edge computing (EC). The amount of IoT data also grows with an increase in the number of IoT devices. However, building such a flexible model within a heterogeneous environment is difficult in terms of resources. Moreover, the increasing demand for IoT services necessitates shortening time delay and response time by achieving effective load balancing. IoT devices are expected to generate huge amounts of data within a short amount of time. They will be dynamically deployed, and IoT services will be provided to EC devices or cloud servers to minimize resource costs while meeting the latency and quality of service (QoS) constraints of IoT applications when IoT devices are at the endpoint. EC is an emerging solution to the data processing problem in IoT. In this study, we improve the load balancing process and distribute resources fairly to tasks, which, in turn, will improve QoS in cloud and reduce processing time, and consequently, response time.
목적 : 청소년의 감각처리 특성을 알아보고 감각처리특성의 분류에 따라 그 정도는 어떠한지 알아보고, 일반적 특성인 성별, 건강상태, 내원유무, 평소감각문제와 차이를 알아보고자 하였다. 또한 감각처리 특성과 스트레스, 우울, 자아 존중감의 각 군별에 어떤 차이가 있는지 알아보기로 하였다. 연구방법 : 부산, 경남지역 고등학교의 310명의 학생을 대상으로 청소년/성인 감각프로파일(Adolescent/Adult Sensory Profile, AASP)과 한국어판 매일 스트레스 평가서 (Korean Version of Daily Stress Inventory, K-DSI), Beck 우울척도(Beck Depression Inventory, BDI), 자아존중감 척도(Self Esteem Scale, SES) 질문지를 배부하여 직접 회수 하였다. 최종연구에 사용된 설문지는 288부이었으며, 자료분석은 SPSS for windows 18.0을 사용해서 통계 분석을 실시하였다. 결과 : 본 연구에서 청소년의 감각처리특성 중 감각 찾기 점수가 낮은 것으로 나타났다. 또한 스트레스가 높을수록 감각에 민감함과 감각회피 점수가 높게 나타났고, 우울이 높을수록 등록저하, 감각회피 점수가 높게 나타났다. 그리고 자아존중감이 낮을수록 감각회피와 감각에 민감함 점수가 높아지는 반면 감각찾기 점수는 낮아졌다. 결론 : 후속연구에서는 한국의 표준치 제시에 대한 연구뿐만 아니라 감각처리에 문제를 가진 청소년을 대상으로 한 연구들이 많이 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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