The k-ary n-cube $Q^k_n$ is widely used in the design and implementation of parallel and distributed processing architectures. It consists of $k^n$ identical nodes, each node having degree 2n is connected through bidirectional, point-to-point communication channels to different neighbors. On $Q^k_n$ we would like to transmit packets from a source node to 2n destination nodes simultaneously along paths on this network, the $i^{th}$ packet will be transmitted along the $i^{th}$ path, where $0{\leq}i{\leq}2n-1$. In order for all packets to arrive at a destination node quickly and securely, we present an $O(n^3)$ routing algorithm on $Q^k_n$ for generating a set of one-to-many node-disjoint and nearly shortest paths, where each path is either shortest or nearly shortest and the total length of these paths is nearly minimum since the path is mainly determined by employing the Hungarian method.
네트워크와 컴퓨터 기술의 발달로 물리적으로 분산된 컴퓨터를 하나의 자원으로 사용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 일반적으로 이러한 연구들은 메시지 패싱을 기반으로 하는 환경을 개발하는 것이 주류를 이루고 있다. 이러한 환경은 보통 과학계산용 문제를 풀기 위해 많이 사용되고 주어진 문제의 내부병렬성을 이용하여 병렬처리 하게 된다. 따라서 보통 이러한 환경에서는 고도의 병렬성을 얻을 수 있다는 장점이 있는 반면에, 프로그래밍이 어렵고, 사용하기가 어려우며, 분산된 컴퓨터에 사용자의 계정이 있어야 한다는 단점이 있다. 그런데 만일 주어진 문제가 완전히 독립적인 작은 문제를 분할된다면 더욱 효율적인 환경을 만들 수 있다. 이러한 문제 유형은 생물정보학, 3차원 애니메이션, 그래픽스 등에 많이 준재하며, 이를 위한 새로운 환경 개발은 매우 중요한 연구라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 효율적으로 처리하는 프록시 컴퓨팅 기반의 InterCom이라는 새로운 환경을 제안하고, 이들 구현한 것에 대해서 설명한다. 이 환경은 에이전트, 서버, 클라이언트로 구성되어 있다. 이 환경의 장점은 프로그래밍하기가 쉽고 분산된 모든 컴퓨터에 사용자 계정이 없어도 되며, 분산되는 코드를 자동 컴파일해 줌으로써 사용하기 쉽다는 것이다.
최근 SNS의 발전으로 인해 정보의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 NoSQL에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 NoSQL은 데이터베이스의 ACID 조건을 만족하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 RDBMS를 기반으로 빅데이터 처리를 수행하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위한 대표적인 기법인 CUBRID Shard는 데이터베이스를 Shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장한다. 그러나 해당 기법은 한 클라이언트의 질의가 다수의 서버에서 실행되어야 하는 경우를 에는 질의를 처리하지 못하는 단점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 병렬 질의 처리를 지원하는 CUBRID 기반 분산 미들웨어를 제안한다.
인터넷 발전이 가속화되고 SNS가 보급된 이후 과거와는 비교할 수 없을 정도로 큰 데이터 트래픽이 발생하고 있다. 기존의 DBMS는 이를 효과적으로 처리할 수 없었기 때문에 Hadoop과 같은 NoSQL이 탄생하였고, 최근 NoSQL 및 기존 SQL DBMS의 협업을 통해 유연하고 강력한 데이터 관리를 수행하는 연구가 진행되었다. 효율적인 질의 처리를 위한 대표적인 연구로 SQL 기반 분산 병렬 질의 처리 기법과 Hive등이 존재한다. 그러나 기존의 기법은 분산 병렬 환경을 고려하지 않아 SQL DBMS의 질의 결과를 효율적으로 Hive에 전송하지 못한다. 본 논문에서는 SQL DBMS에서 Hive로의 효율적인 SQL 데이터 이동을 위해 네트워크 비용을 최소화하는 기법을 제안하고, 제안하는 기법의 우수성을 제시한다.
통신환경의 발달은 그에 따른 응용시스템의 개발을 촉진하며 빠르게 변화하고 있다. 그래서 많은 사용자들이 이용하는 멀티미디어 데이터의 경우, 통신환경에서의 다양한 응용이 중요시되고 있다. 일반적으로 멀티미디어 데이터의 경우 크기가 크기 때문에, 데이터를 처리하는 데는 많은 노력이 필요하다. 각 시스템에서 처리할 수 있는 일의 양은 한정 되어 있기 때문에 대형 시스템 한대로 분산 환경에서의 멀티미디어 데이터를 처리하고 제어하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 여러 대의 시스템을 병렬 연결해 하나의 시스템처럼 사용하게 한다. 병렬포트제어를 통해 연결된 시스템들은 상위레벨, 하위레벨과 연결상태 및 실행상태를 체크하며 통신한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 관리자가 좀 더 빠르고 편리하게 여러 대의 시스템을 제어할 수 있도록 한다.
대형 구조물에 대한 최적설계를 고려할 때 구조해석에 많은 시간과 노력이 소비된다. 한대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형 구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형 구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 대안으로 인터넷이 연결된 다수의 개인용 컴퓨터들로 고성능 병렬연산시스템을 구성하여 구조해석을 분산 처리하여 계산시간을 절감하였다. 아울러 반응표면의 근사를 위해 요구되는 구조해석을 상용 구조해석 어플리케이션으로 해결할 수 있다면 상용성이 확보되어 일반 구조물에 대하여도 반응표면법을 이용한 최적설계를 수행할 수 있을 것이다.
부하 불균형은 병렬처리에 있어서 좋은 성능을 얻기 위한 주요한 방해 요소 중의 하나이다. 전역(全域) 부하균형 기법은 하나의 응용에서 발생된 병렬 태스크를 취급하는데 적절하지 않다. 동적 루프 스케줄링 기법은 공유 메모리 멀티프로세서 병렬구조에서 병렬 루프의 부하균형에 효과적인 것으로 알려져있다. 하지만 이 기법의 중앙집중적 특성은 워크스테이션 클러스터 환경에서 프로세서 수가 상대적으로 많지 않은 경우에도 병목현상을 일으킬 수 있는 요인이 된다. 워크스테이션 클러스터 환경에서의 통신 오버헤드는 공유 메모리 멀티프로세서 병렬 구조와 비교할 때 수십배의 차이가 생기기 때문이다. 더구나 병렬 루프에서 발생하는 단위 태스크가 불규칙적인 작업량을 갖는 경우에는 기본 루프 스케줄링 기법의 단점을 보완한 개선된 방법들을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이러한 불규칙적인 작업량을 갖는 병렬루프를 서로 다른 성능을 갖는 워크스테이션들의 네트워크 환경에서 효율적으로 부하를 분배하기 위한 재구성 가능한 분산 부하 균형 기법을 제시한다. 이러한 재구성 가능한 기법은 전통적인 부하균형 방법과 함께 성능균형을 가능하게 함으로써 전체수행시간을 최소화할 수 있음을 보였다.
최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.
지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.
In this paper the structure of 2-DOF controller based on artificial immune network algorithms has been suggested for nonlinear system. Up to present time, a number of structures of the 2-DOF controllers are considered as 2-DOF (2-Degrees Of Freedom) control functions. However, a general view is provided that they are the special cases of either the state feedback or the modification of PID controllers. On the other hand, the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, also it has an adaptive function by feed back law to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation, since antibody recognizes specific antigens which are the foreign substances that invade living creatures. Therefore, it can provide optimal solution to external environment. Simulation results by immune based 2-DOF controller reveal that immune algorithm is an effective approach to search for 2-DOF controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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