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.
본 연구는 실내공기질의 실시간 농도변화 분석을 통하여 일시적으로 기준값을 초과하는 항목에 대하여 원인 분석을 통하여 요양원의 쾌적한 실내공기질을 유지하기 위한 방안을 제안하고자 실시하였다. 요양원에서 미세먼지(PM10), 이산화탄소(CO2), 일산화탄소(CO), 휘발성유기화합물(VOC), 라돈(Radon) 등 5개 항목에 대하여 다목적 홀에서 봄(4월), 가을(9월)에 각1회 측정을 실시한 결과 측정 항목 모두 실내공기질 관리법에서 정한 기준을 만족하는 것으로 분석되었다. 실시간 농도 변화에 대한 분석 결과 병실의 경우 이산화탄소의 농도가 재실자 수에 의하여 기준치에 근접하는 수준을 보였으며 다목적 홀의 경우 이산화탄소 및 미세먼지는 주간보호 대상 어르신 및 근무자의 프로그램 활동과 휘발성유기화합물의 경우 식탁을 소독하기 위하여 사용하는 소독제(알코올) 및 만들기, 색칠하기 등의 프로그램 운용시 사용되는 보조도구(접착제)로 인하여 일시적으로 기준치를 초과하는 것으로 분석되었다. 결국 측정 대상 요양원에서는 온열환경을 고려하여 주기적인 환기, 천연소독제 사용 및 친환경 접착제 사용 등을 실시한다면 쾌적한 실내공기질 제공이 가능하고 요양원의 경쟁력 확보에도 기여할 것으로 판단된다.
다중경로 전송은 분할된 경로를 이용하여 데이터를 전달함으로써, 신뢰성 향상 및 부하 분산 등의 장점을 제공한다. 이를 위해, 기존의 다중경로 전송 방안들은 경로를 적절히 분할하거나, 효율적으로 경로를 생성하는 데 목적을 두고 있다. 하지만, 어플리케이션의 요구 또는 핫스팟 문제 회피 등을 위해 싱크가 이동하는 경우, 기존의 연구들은 경로를 재구축 하거나 족적추적 기법을 사용한다. 이 방안들은 과도한 에너지를 소비하여 네트워크 수명을 단축시키거나 경로의 병합으로 다중경로 전송의 장점을 상실하는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 싱크 이동을 지원하기 위한 다중경로 생성 및 유지 방안을 제안한다. 제안 방안은 싱크 주변에 격자구조를 형성하고 이를 활용하여 다중경로를 형성한다. 또, 싱크의 이동에 따라 격자구조는 확장되고 다중경로 역시 경로가 병합되지 않게 부분적으로 재구축된다. 시뮬레이션을 통해 제안방안이 기존의 방안들에 보다 나은 에너지효율 및 전송 성공률을 나타냄을 보인다.
제한된 자원을 가진 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈 중 하나는 주어진 에너지를 최대한 활용하여 네트워크 수명을 연장하는 것이다. 네트워크 수명을 연장하는 가장 대표적인 방법은 클러스터링 방법이며, 이는 단일홉 모드와 다중홉 모드로 분류된다. 단일홉 모드는 클러스터 내의 모든 센서 노드들이 CH(Cluster Head)와 단일홉 통신을 하는 것을 말하며, 반면 다중홉 모드는 중간 노드들의 중계를 통하여 센서 노드와 CH가 통신하는 방식을 말한다. 기존의 다중홉 클러스터링 방식에서 성능 상 가장 중요한 영향을 미치는 요소는 클러스터 크기이며, 노드의 분포가 균일하다고 가정하였다. 그러나 실제 네트워크에서의 노드 분포는 균일하지 않을 수 있으므로 이러한 환경에서의 최적의 클러스터 크기 계산은 아주 어렵다. 본 논문에서는 싱크 주변의 CH에 대한 트래픽 부하를 줄이기 위하여 싱크로부터의 거리를 기반으로 클러스터 크기를 동적으로 변화시키는 다중홉 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통하여 제안된 동적크기 클러스터링 방식이 기존의 고정크기 클러스터링 보다 더 나은 성능을 가짐을 보였다.
마이크로어레이 실험은 수 천에서 수 만개의 유전자 발현 결과를 동시에 측정할 수 있어 질병의 발현 형질 분류 등에 유용하게 이용되고 있다. 그러나 마이크로어레이 실험은 동일한 플랫폼의 실험이라 할지라도 환경 등에 따라 그 실험 결과에 차이가 나는 등 오차를 항상 포함하고 있다. 또한 마이크로어레이 실험은 아직 고가의 실험으로 분류되어 다수의 샘플에 대한 반복 실험 결과를 얻기 어려운 상황이다. 따라서 이종의 플랫폼, 데이터 포맷, 정규화 기법 등이 서로 다른 데이터를 효율적으로 통합하여 유용한 정보를 추출하는 새로운 방식의 개발이 필요하다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 기초 단계 연구 결과이다. 마이크로어레이 실험 데이터로부터 통계적 방법을 이용하여 유의(informative) 유전자를 추출하고 유전자 온톨로지(Gene Ontology : GO)와의 연계를 통하여 유전자 정보의 기능적 분류 결과를 사용자에게 제공하는 유전자 기능 분석 시스템의 설계 및 구현 방안을 보인다. 본 시스템의 실험방법에서는 3-Fold Filtering 기법을 통하여 발현 차가 큰 유전자를 추출하고, t-검정 기법에 의하여 이들 유전자를 순위화 하였으며, 이 중 상위 100개의 유전자를 유의 유전자로 추출하였다. 다음, 이 들 유의 유전자의 t-검정 값을 GO의 유전자 기능을 나타내는 해당 텀 (term)에 가중치로 부과하여 각 유전자들과 기능적으로 연관성이 높은 텀들을 추출한다. 또한 본 연구의 유효성을 검증하기 위하여 본 시스템에 의한 마이크로어레이 데이터 분석 결과를 전문가에 의한 유전자 기능 분석 결과와 비교한다.투명성 있는 서비스를 제공하고 높은 신뢰성과 안정성이 확보될 수 있도록 구성하고자 한다. Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate
J2EE(Java 2, Enterprise Edition)의 등장으로 국내.외 수많은 기업들이 J2EE의 모델에 맞게 엔터프라이즈 어플리케이션을 개발하고 있다. 이것은 J2EE의 핵심 기술 요소인 Enterprise Jana Beans(EJB)의 컴포넌트 모델이 분산 객체 어플리케이션의 개발을 간단하게 해주기 때문이다. EJB 어플리케이션은 컴포넌트 지향의 객체 트랜잭션 미들웨어를 사용하여 구현되며, 많은 어플리케이션이 분산 트랜잭션을 이용한다. EJB 서버는 이를 위한 미들웨어 서비스를 제공하여 EJB 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 한다. 이러한 특징은 EJB 기술을 각광받게 하는 요인이 되었고, EJB 기반의 어플리케이션 개발에 관한 연구가 활발하게 이루어지게 하였다. 그러나 아직은 EJB 어플리케이션 운영 상태에서 성능을 측정하기 위한 메트릭에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 운영 상태의 EJB 어플리케이션에서 서비스를 위한 워크플로우를 살펴보고, 어플리케이션 내부 작업을 여러 요소들로 분류한다. 분류된 여러 요소를 이용하여 빈(Bean) 레벨까지의 성능 측정을 위한 메트릭을 제시한다. 성능 측정에 사용되는 각 요소들을 추출하기 위해 우선 EJB 어플리케이션의 운영 상태에서 발생하는 빈의 종류에 따른 생명주기를 분석하고, 이를 기반으로 성능과 관련된 요인을 추출하여 빈의 종류에 따른 성능 요인을 메트릭에 부여할 수 있도록 한다. 또한 빈 메소드 호출시 발생하는 빈의 활성화와 메시지 전파 등의 특성을 파악하고, 어플리케이션 내에서 워크플로우에 참여하는 빈들 간의 관계를 분석하여 워크플로우에 대한 성능 측정이 가능하도록 한다. 또한 제안된 메트릭을 통하여 EJB 어플리케이션의 성능 향상을 도모할 수 있도록 한다.
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.
이동체 데이터베이스에서 이동체 궤적의 양은 엄청나게 많아서 기존의 단일 디스크 기반에서는 특정 영역의 질의에 대한 빠른 응답과 처리율의 향상을 볼 수 없다. 따라서 고성능 질의 처리를 위한 시스템의 성능 향상을 위해서는 병렬 처리 기법의 도입이 필요하다. 기존의 디클러스터링 방법에서는 시간이 지남에 따라 연속적으로 보고되는 이동체 특성을 고려하지 않고 있다. 그러므로 대용량 이동체 데이터에 대하여 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 방법이 필요하다. 이 논문에서는 대용량 이동체 데이테베이스에 대한 고성능 질의 처리를 위한 새로운 디클러스터링 정책을 제시하였다. 이동체 데이터의 MBB(Minimum Bounding Box) 중 공간 좌표에 대한 근접성만을 고려하여 하나의 SD(SemiAllocation Disk)값을 설정하고 그 값과 시간 도메인을 다시 고려하여 근접성을 계산함으로써 디클러스터링을 한다. 또한 디스크 별 부하 균등하를 고려하여 보다 정확한 디클러스터링 효과를 가지도록 하였다. 이와 같이 이동체의 시공간 특성을 고려한 새로운 디클러스터링 정책으로 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있다. 성능평가를 통해서 기존의 Round-Robin 방법보다는 $5\%,\;10\$ 영역 질의에서 평균 $15\%$ 정도의 성능향상을 보였으며 Spatial Proximity 방법보다는 평균 $5\%$의 성능향상을 보였다.
광역 컴퓨팅 시스템의 구조가 처음으로 네델란드 Vrije 대학의 분산 컴퓨팅 연구팀에서 명세화를 시키면서, 많은 연구개발자들은 분산객체의 광역 위치와 접속 서비스에 대한 연구들을 추진하고 있다. 이들 대부분의 연구들은 광역 컴퓨팅 사이트들 상에서 존재하는 비중복된 연산 객체들간에 바인딩 서비스에 대해서만 고려하고 있다. 그러나 지구상에 존재하는 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 지닌다. 이러한 같은 특성을 갖는 객체들은 중복된 연산객체로 정의할 수 있다. 기존의 네이밍이나 트레이딩 기법으로는 독립적인 위치투명성의 결여로 중복된 연산객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 연산객체들의 위치관리 뿐 아니라 시스템들간의 부하균형화를 유지시키면서 퇴적객체의 선정을 통한 바인딩 서비스의 시간을 최소화 할 수 있는 새로운 모델을 제시한다.이 모델은 네이밍 및 트레이딩 기능들을 통합한 서비스에 의해 중복된 연산객체들에 대한 단일 객체핸들을 얻는 부분과, 이 객체핸들을 사용하여 노드관리자에 의해 중복객체들의 복수개의 컨택주소들을 제공하는 위치 서비스 부분으로 구성하였다. 위치 투명성을 제공하기 위해, 이 두 서비스는 서로 독립적으로 수행된다. 이러한 모델을 기반으로 분산객체의 광역 통합트리의 구조, 컨택주소들의 탐색 및 갱신 알고리즘을 기술하였다. 마지막으로 클라이언트 객체로부터 서로 다른 영역에 위치하는 분산객체들의 광역 바인딩을 제공할 수 있는 연합구조를 보였다.
MPLS(Multiprotocol Label Switching) 망에서 LSP(Lable Switched Path)의 수와 레이블 수를 줄이는 것은 망의 자원 관리 측면에서 매우 중요하며, MTP(Multipoint-to-Point) LSP는 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 트래픽 엔지니어링을 고려할 때, MTP LSP는 트래픽 부하의 균형을 통한 망의 가용성과 링크 사용율을 높이는 경로를 선택하여야 한다. 또한 링크 단절시의 재 경로 설정이 요구되므로 빠른 경로 결정 방법이 요구된다. 본 논문은 Diffserv를 지원하는 MPLS 망에서, Diffserv의 PHB(Per Hop Behavior)와 다중경로 MTP LSP간의 매핑을 통한 트래픽 엔지니어링을 제안한다. 제안하는 트래픽 엔지니어링은 서비스 특성에 따라 계층적인 MTP LSP의 다중 경로를 결정한다. Monte-Carlo 방법을 사용한 빠른 트래픽 부하 균형 해를 구함으로써, 망 형태 정보가 빈번히 변하는 대규모 망에서 신속한 재 경로 결정을 할 수 있다. 제안하는 MTP LSP의 경로 결정 방법은 알고리즘의 수행 정도에 따라 최적의 경로 결정에 접근한다. 경로 결정의 시간 복잡도는 O(Cn²logn)으로 기존의 다중 경로 결정 방법과 동일한 시간 복잡도를 가지며, 선형 프로그래밍 접근보다 빠른 수행 시간을 갖는다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 망의 형태정보와 요구하는 트래픽 부하 균형에 따라 효과적으로 제어될 수 있음을 보이며, 또한 제안하는 트래픽 엔지니어링의 호 차단율과 대역폭 차단율을 비교함으로써 망의 가용성이 기존의 다중경로 설정보다 높음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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