많은 대규모 멀티플레이어 온라인 게임(MMOG)들은 서버 측의 막대한 대역폭 요건이 필요한 클라이언트-서버 구조를 사용한다. 본 논문에서 클라이언트-서버 구조와 peer-to-peer 구조의 장점을 결합하며 게임 상태를 변경시키는 중요한 이벤트들만 서버에서 처리하는 영역 기반의 하이브리드 게임 구조를 제시한다. 이 하이브리드 구조에서 중앙 서버는 게임을 영역들로 분할하며 중요 갱신 작업을 각 영역 내에서 분산시키는 플레이어를 영역 서버로 설정한다. 즉 중앙 서버는 영역 서버를 통하여 플레이어들에게 상태 갱신 작업을 전송한다. 동일 영역에 있는 모든 플레이어들은 게임 상태에 영향을 주지 않는 갱신 작업만 직접 상호 교환한다. 분담된 작업은 중앙 서버의 대역폭을 매우 감소시키며 중앙 서버가 더 많은 플레이어들을 동시에 실행시킬 수 있도록 한다. 실험 결과 3 단계 계층의 영역 기반 하이브리드 구조는 클라이언트-서버 구조보다 규모조정 능력이 우수하며 영역 서버로 작용하는 플레이어들의 충분한 대역폭을 요구하는 반면 중앙 서버의 상당한 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 오직 모바일 클라우드 컴퓨팅만을 사용하여 스마트폰 기반의 모바일 앱에서 Node.js 파일이 비동기 차단, 비 차단, 이벤트 기반 프로그램 패러다임을 제시한다. 또한 데이터베이스로 잘 알려진 MongoDB를 사용하여 App 사용자에 의해 전송된 방대한 데이터들을 처리한다. Node.js는 프로그래머가 동시 접속 문제를 해결하는 데 필요한 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 원격 사용자들이 드라이버 입력을 전달하고 외부 응용 프로그램에서 출력을 제공하는 응용 프로그램을 고려하고 있는데, 차량을 이용하여 실시간으로 데이터를 분석 할 수 있는 스마트 폰 인터페이스 방식으로 응용 프로그램을 구현하여 제안 된 구조의 효과를 보여주고자 한다.
무기체계 연구개발 프로세스를 위한 형상/정보관리시스템은 오랜 연구개발 과정에서 생산되는 문서, 도면, 구성품정보, 구조정보 등에 대한 동시공학 및 협업적 업무를 지원해야 한다. 본 논문에서는 웹 환경에서 운영되는 무기체계 연구개발 형상/정보관리시스템을 구현하기 위한 CBD (Component Based Development) 개발 및 모델링 방법론에 관한 논문으로서 기존의 연구에서는 일반적인 MVC 모델을 사용한 3계층의 시스템 아키텍처를 구성하는 반면 본 논문에서는 J2EE 환경하의 EJB 구조를 기반으로 한 4계층 시스템 아키텍처를 정의하였다. 본 논문에서는 4계층 시스템 아키텍처를 통하여 모델 계층과 제어 계층을 각각 두 단계로 세분화하여 컴포넌트의 속성을 구체화할 수 있는 방안을 제시하였으며, 컴포넌트 기반으로 시스템 개발 업무를 수행하여 각 개발 단계별 표현 모델에 대한 시스템 결과물을 산출하여 실제 시스템을 구현하였다.
그래프는 실세계의 많은 문제를 효과적으로 모델링하여 해를 구할 수 있는 강력한 방법을 제공하기 때문에 그래프의 표현 방법과 알고리즘 개발에 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 대부분의 연구가 메인 메모리에 수용 가능한 크기를 갖는 그래프만을 고려하였기 때문에 큰 문제에 적용하기 위해서는 아직도 많은 어려움이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 관계형 데이타베이스 이론에 기반하여 그래프를 표현하고 그래프 알고리즘을 정의할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 그래프는 릴레이션으로 표현되며 그래프의 각 정점과 간선은 이 릴레이션의 튜플로서 저장된다. 이렇게 저장된 그래프에 대한 알고리즘은 추출, 선택, 죠인과 같은 관계대수 연산을 이용하여 정의되며 SQL과 같은 데이타베이스 언어를 사용하여 구현될 수 있다. 또한, 본 논문은 그래프의 저장 및 관리뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발에도 사용될 수 있는 기본적인 그래프 함수들을 라이브러리화 하였다. 이와 같은 데이터베이스에 기반한 방법은 메모리에 수용되지 않는 크기의 그래프를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 제공할 뿐만 아니라 다양한 응용프로그램 개발을 용이하게 할 것이다. 또한, 데이타베이스가 제공하는 기본적인 기능인 다중사용자에 의한 동시공용 등과 같은 많은 장점을 가진다.
기존의 다중 모듈러스 기반 자기복원 등화 유형은 등화 초기에 적용되지 못하고 정상상태 성능 개선에 활용되었다. 본 논문에서는 다중 모듈러스를 원하는 응답으로 하는 유형의 자기복원 등화에서, 오차를 증강하여 오차의 역동성을 확장함으로써 초기 수렴 성능을 개선하고, 그 특성을 분석하였다. 제안 방법에서 오차 증강은 등화기 출력에 대한 심볼 판정에 비례하여 이루어진다. 아울러 제안 방법은 오차 역동성의 확장으로 인한 초기 수렴 기능을 갖기 때문에, 초기 수렴속도와 정상상태 오차 레벨에서 우수한 성능을 보인다. 특히 제안 방법은 등화의 전 과정을 하나의 알고리즘으로 진행하므로 기존의 다른 동작 모드로의 전환이나 선택 방법, 또는 다른 알고리즘과의 동시 동작 등이 불필요하다. 다중경로 전파와 부가 잡음이 있는 채널 조건하에서 이루어진 고차 신호점에 대한 자기복원 등화의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.
MQTT는 TCP/IP 계층 위에서 3가지의 QoS level을 제공하여 메시지 전달의 신뢰성을 보장한다. 하지만, 노드에서 동시다발적으로 메시지가 송수신되는 환경의 경우 QoS level에 대한 전달 방식으로 인해 메시지 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 MQTT에서 동시다발적으로 메시지가 송수신되는 실험 환경을 구축하여 QoS level 변화에 따른 메시지 신뢰성을 확인한다. 이를 위해 publisher 수와 메시지의 전송 주기를 변화시켜 subscriber 측면에서 메시지 수신율을 분석한다. 실험 결과 publisher의 수가 증가하거나 메시지의 전송 주기가 빠를수록 QoS level 0을 제외한 1, 2의 메시지 수신율이 감소됨을 확인하였다.
병렬 구문을 갖지 않는 함수 프로그램의 병렬 수행을 위해 람다 계산 해석법(λ- calculus encoding)이 도입되었고 이것은 함수 프로그램을 프로세스 계산(process calculus) 을 이용하여 프로세스망으로 구성하고 프로세스간의 통신 행위에 의해 결과를 얻는 새로운 계산 모델에서 사용될 수 있다. 그러나 람다 계산 해석 법은 상수식 조차도 너무 많은 통신 행위를 야기시키는 문제가 지적되어 왔다. 본 논문은병렬 구문을 갖지 않는 컴비네이터 프로그램을 위한 해석법을 제안한다. 또 이것은 프로세스망 리덕션을 결합할 수 있도록 계산 프로세스인 초어 프로세스(chore process ; chore)를 도입한다. 초어는 지역 그래프 리덕션이 가능한 상수식을 위한 그래프 리덕션 함수를 포함할 수 있으며 초어 프로세스의 생성은 주어진 컴비네이터 프로그램에 대한 표식과 변환에 의해 추출되는 컴비네이터 적용식을 포함하지 않는 G-감축가능한 (G-reducible) 부분식으로부터 이루어진다. 본 논문은 이러한 초어 프로세스를 포함하는 해석법으로 생성된 프로세스망이 초어를 갖지 않는 것보다 더 적은 통신 행위의 회수를 발생한다는 것을 보인다.
클러스터링은 빅데이터 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 데이터 간 유사성을 파악하기 위해 사용하는 기법으로 다양한 클러스터링 기법 중 범주적 데이터를 위해 k-Modes 알고리즘이 대표적으로 사용된다. k-Modes와 같이 반복적 연산이 집중된 작업의 속도를 향상시키기 위해 많은 관심을 받고 있는 분산 병행 프레임워크 스파크는 하둡과 달리 RDD라는 추상화 객체 개념을 사용하여 대용량의 데이터를 메모리 상에서 처리 가능한 환경을 제공한다. 스파크는 다양한 기계학습을 위한 라이브러리인 Mllib을 제공하고 있으나 연속적 데이터만 처리 가능한 k-means만 포함되어 있어 범주적 데이터 처리가 불가능한 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스파크 환경에서 범주적 데이터 클러스터링을 위한 k-Modes 알고리즘을 위한 RDD 설계하고 효과적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 스파크 환경에서 선형적으로 증가한다는 것을 보였다.
본 논문에서는 개미 집단 시스템(ant colony system)을 통한 순회 외판원 문제(traveling salesman problem)를 효과적으로 해결하기 위해 GPU 기반 병렬 알고리즘을 설계 구현하였다. TSP에서 동시에 수백 또는 수천의 탐색 여정(tour)을 생성하는 반복 과정을 GPU의 작업 병렬성을 활용하여 처리성능을 개선하고, 페로몬 자취 데이터의 업데이트 과정은 32x32의 쓰레드 블럭을 사용하여 데이터 병렬성을 적극 활용하였다. 특히 다중 쓰레드의 메모리 동시 접근을 통해 연속 메모리공간의 병합 접근 효과와 공유 메모리의 동시 접근을 지원하였다. 본 실험은 TSPLIB에서 제공되는 127개부터 1002개에 이르는 도시 데이터를 사용하였고, Intel Core i9-9900K CPU와 Nvidia Titan RTX 시스템을 사용하여 순차 알고리즘과 병렬 알고리즘의 성능을 비교하였다. GPU 병렬화에 의한 성능 향상은 약 10.13~11.37배의 성능 개선 효과를 보였다.
LoRa는 처프 확산 스펙트럼과 대부모 트리 구조의 네트워크를 물리 계층에 도입하여 장거리 통신에서 신뢰성을 제공한다. 이 트리 네트워크에서 자식 노드는 여러 부모를 동시에 이용할 수 있기 때문에 네트워크에 동일 부하가 가해질 경우 게이트웨이의 수가 늘어날수록 패킷 전달률은 대수적으로 증가한다. 그러나 알로하와 흡사한 원시적 매체 접근 제어의 한계로 인해 이 환경에서도 부하가 증가할수록 네트워크의 이용률은 유사하게 하락한다. 본 논문에서는 같은 주파수를 같은 시간에 사용하는 공간 분할 다중 접근류의 접근 방식을 제안한다. 본 기법은 같은 시간, 다른 게이트웨이에서 서로 다른 패킷이 생존할 수 있도록 각 노드의 송신 전력을 수신 신호 세기의 분포에 기반하여 조절한다. 이른바 포획 효과의 의도적 활용은 자원에 배고픈 저 전력 광역 네트워크의 수용력을 향상시켰다. 전형적인 완전 배제적 무충돌 제어 접근과 비교해 타임 슬롯의 소모를 30-35% 절감하였다. 또한, 전력 제어의 효과로 인해 20-40%의 에너지 소모량이 절약됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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