현재의 MDS 시스템은 제한적인 캐슁에 따른 불필요한 그리드 정보서비스 서버 접근, 다양한 응용 사용자를 위한 최적의 자원 정보 발견의 어려움 및 DIT 내의 노드 결합 또는 네트워크 단절에 따른 서비스 중단의 문제점 등을 갖는다. 본 연구에서는 기존의 그리드 컴퓨팅을 위한 미들웨어인 Globus의 정보 서비스 시스템인 MDS의 확장을 기술한다. 제안된 확장 시스템은 자원 접근 및 발견을 위해 P2P 기반의 결함 포용을 갖는 강건하고 적응형 정보 서비스를 제공하기 위한 모텔 설계를 수행한다. 특히, 그리드 정보서비스는 단일 기점 결함(Single-point failure) 및 중복으로 등록된 자원에 대한 추가적인 트래픽을 발생시킨다. 본 연구에서는 기존의 MDS에 강건성을 갖고 네트워크 트랙픽 감소를 위해 P2P를 기반으로 확장된 그리드 정보서비스 아키텍츄어 설계를 제안하며 이를 위한 결함 검출 시스템을 Apples를 기반으로 구성하였다.
인터넷의 보급과 PC의 발달로 정보의 분산과 공유가 가속화를 이루었고, 컴퓨팅 구조가 인터넷 기반으로 변화하였다. 이후 지금까지 수많은 시스템들이 클라이언트/서버 모델을 유지하고 있는 한편 대단위 분산 다중서버로 구성되는 환경이 출현하였다. 클라이언트/서버 모델에서 사용자들의 정보 공유의 제약을 해소하기 위해 개인의 피어 사이에 서로 공유하는 P2P(Peer-to-Peer) 패러다임이 출현 되었다. 하지만 기존의 DHT(Distributed Hash Table)를 기반으로 하는 P2P 시스템에선 정보를 검색할 때, 검색어와 검색결과의 모호성이 존재하고, 범위 검색을 지원하지 못하는 문제가 있었다. 우리는 이 문제를 해결할 한 가지 방안을 본 논문에서 제안한다.
최근 클라우드 컴퓨팅 시대에 접어들면서 분산 컴퓨팅 환경에서의 분산된 자원의 효율적인 검색이 중요하다. P2P(Peer-to-Peer) 네트워크에서 분산된 정보를 검색하기 위해서는 수많은 Peer를 순회하며 정보를 검색하기 때문에 네트워크의 규모 및 네트워크 상태에 따른 시스템의 부하와 많은 검색 시간을 소요하게 된다. JXTA(Juxtapose)는 P2P를 실현하기 위하여 셀 폰, PDA, 서버에 연결되어 있는 PC 등 어떤 다양한 디바이스도 커뮤니케이션 및 상호 협력을 위해 네트워크에 연결될 수 있도록 해 주는 P2P 프로토콜의 오픈 셋이라 할 수 있다. 본 논문에서는 P2P 오버레이 네트워크에서 JXTA를 이용한 효과적인 Peer 탐색 알고리즘을 제안한다. 기존 JXTA의 Peer 탐색 알고리즘은 DHT(Distributed Hashing Tables) 기반의 A Loosely-Consistent DHT 방식을 활용한다. 제안한 Peer 탐색 알고리즘은 WALK_LOOKUP 메시지의 수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄였고, 기존 JXTA-Sim의 Peer 탐색 성공률과 동등한 성능을 보임으로써, 이를 적용하여 향 후 다른 네트워크상에서도 메시지의 수를 줄일 수 있는 최적화 모델을 찾아야 할 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 그러나 아직까지 컨텍스트 정보의 필터링에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않는 실정이다. 컨텍스트 정보의 필터링을 위해서는 전자상거래 등에서 많이 사용되고 있는 협력적 필터링을 사용할 수가 있다. 이와 같은 협력적 필터링을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 필터링에 사용하기 위해서는 초기 평가 문제, 희소성 문제, 축적된 자료의 문제 등이 해결되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컨텍스트 정보의 타입을 이용한 협력적 필터링 기법을 제안하였다. 그리고 이 필터링 기법을 P2P 모바일 에이전트 시스템인 MAUCA에 적용해 본 결과, 서비스 지원 성능 평가 면에서 평균적으로 7.7% 정도 우수함을 보였다.
Peer-to-Peer(P2P)구조는 서버에서 많은 트래픽을 유발시키는 서버-클라이언트 구조와 달리 피어(Peer) 간 데이터 조각을 주고받아 서버의 네트워크 대역폭과 컴퓨팅 자원을 절감할 수 있다. P2P 구조는 참여 피어가 많을수록 안정적으로 데이터를 받을 수 있다는 장점을 갖는다. 현재 P2P 트래픽 양은 전 세계 인터넷 트래픽의 약 65%를 차지하고 있으며. 이를 스트리밍 기술에 접목한 다양한 P2P 스트리밍 서비스가 출시되었다. 그러나 기존의 P2P 스트리밍 기술은 유선 네트워크를 기반으로 설계되고 발전되어 왔기 때문에, 최근 널리 보급된 무선 네트워크에서 P2P 스트리밍 기술을 적용하기 위해 피어간 스트림 데이터 전송 알고리즘과 요구사항에 대한 고려가 필요하다. 특히, 피어의 이동성과 무선 패킷 충돌 및 손실로 인한 대역폭의 변동은 모바일 P2P 스트리밍 서비스가 기존의 P2P 스트리밍 서비스와는 다른 문제의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 802.11n 무선랜 환경에서 P2P 스트리밍 서비스를 적용할 때 미치는 영향과 문제점을 실험을 통해 분석한다.
본 논문에서는 MPICH-G2의 집합 통신 중 가장 많이 이용되고 있는 브로드캐스트 함수의 통신 속도를 개선함으로써 분산 자원들의 통신속도를 높여 컴퓨팅 능력을 증가시켜주는 효과를 도모한다. 성능향상의 방법으로 패킷단위의 부분 데이터 송수신과 한 노드에서 여러 노드로 동시에 전송하는 두 가지 방법을 이용하였다. 제안된 방식을 사용했을 경우의 얻어지는 효과를 분석한 결과 데이터가 나뉘어진 패킷 수 p, 노드 수 n일 때, O(p$\times$n)에서 O(P+n)로의 성능향상을 나타냈고. bandwidth가 작은 노드로 인해 발생하는 병목현상이 감소되는 것을 확인하였다.
P2P(Peer to Peer) 기술은 1990년대 후반기부터 산업계 및 학계에 주목을 받고 있는 기술 분야중의 하나로 이 기술의 장점은 인터넷 환경에 산재하여 있는 컴퓨팅 파워, 공간, 네트워크 대역을 인터넷 기반으로 효과적으로 활용하여 협력작업을 가능하게 한다는데 있다. 최근에는 모바일 환경 응용을 위한 P2P 디바이스 탐색 분야에 관심사가 증대되고 있으며, P2P 시스템은 중앙통제 장치가 결여 되어 있기 때문에 중앙통제 장치 개입을 최소로 하면서 P2P를 운영하기 위한 효율적인 기법 및 체계가 요구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 접근방법을 검토하여 FFNN(feed forward neural network)을 이용한 디바이스 탐색 기법을 제시한다. 제시한 FFNN은 BP(back propagation) 알고리즘을 통해 훈련하고 디바이스를 탐색한다. 제시한 시스템의 성능을 보이기 위해 일정한 계산량을 가지는 작업을 에이전트를 활용, 탐색된 디바이스간에 분배하여 처리한다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가지는 디바이스 간에 P2P를 사용하는 기법에 대해 제시하였다.
본 논문에서는 2G/3G/4G의 이동통신 기술을 기업에 적용하는 Femtocell을 이용해서 기업 무선망을 구축하는 환경을 목표로 한다. 이때 인터넷서비스사업자 혹은 기업이 이동통신망 기반의 응용 서비스를 쉽게 만들 수 있는 '개방형 무선망 Application Programming Interface(API)'를 기업향 Peer-to-Peer 서비스에 적용하는 방안에 대하여 제안한다. 이를 통해서 언제 어디서든 어떠한 기기를 통해서도 일관된 기업 서비스를 보다 단순화된 네트워 환경에서 향상된 서비스 품질과 함께 제공할 수 있다. 제안한 방안은 성능 개선을 평가하기 위하여, 대표적인 분산형 P2P 서비스인 Skype와 정성적인 성능 비교를 수행하였으며, 이를 통해서 보다 적은 개수의 서버와 절차를 지원하면서도 보다 향상된 서비스 품질을 제공하는 것을 확인 하였다.
분산 컴퓨팅 분야에서 P2P 기술은 네트워크로 연결된 피어들 간에 자원을 공유하기 위한 다양한 방법을 제시하고 있다. 이는 소수의 서버에 의해 자원을 제공하는 중앙 집중적 네트워크 이용 피어에 비해 자원 활용 측면에서 더욱 유용하다. 그러나 이러한 P2P 시스템을 구성하는 피어들은 항상 온라인 상태가 아님으로 시스템 이용자에게 높은 신뢰성을 제공하기 어렵다. 본 논문의 이전 연구에서는 새로운 자원 제공 피어의 선택을 위한 로딩 부담률을 낮추는데 기여하고 있으나 자원을 다운로드 하기위한 작업을 분담하는 피어들을 선택하는 방법이 가장 낮은 작업량의 피어를 선택하는 방법으로 매우 단순하다. 본 연구에서는 피어들의 평균 성공률 평가치를 기반으로 예측에 의한 피어의 오프라인 발생 빈도를 낮추어 높은 신뢰성을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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