현재 기업에서는 다양한 인간 친화적 로봇 서비스와 인터넷을 이용해 IT 자원을 필요한 만큼 빌려 쓰는 컴퓨팅 패러다임인 모바일 클라우드 컴퓨팅을 이용한 업무 처리 프로세스가 활발히 진행되고 있다. 그러나 모바일 클라우드 컴퓨팅 접속시 필요한 인증 서비스와 대용량 분산 처리 기술에 대한 부분은 현재 많은 취약점들을 내포하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델의 인증 서비스 취약점을 분석하고 이러한 문제점을 개선시킨 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델을 구축하여 효율적이고 안전한 업무 처리 프로세스가 가능하도록 하고자 한다. 제안하는 모바일 클라우드 컴퓨팅 모델은 실시간 비정형 데이터를 분석하고 처리하는 기술에 대한 연구를 함께 진행함으로써 향후 비정형 데이터를 활용한 개개인 맞춤 정보 제공 서비스가 가능하다.
확장성에서 장점을 가지고 있는 비공유 병렬 프로세서 구조는 병렬 데이터베이스 시스템에서 많이 적용되고 있는 구조이다. 그러나 비공유 병렬 프로세서 구조는 데이터의 분포가 전체 프로세서에게 균일하게 분포되어 있지 않을 경우에는 일부 프로세서에게 부하가 집중되고 이로 인한 성능의 감소가 불가피하게 되는 단점이 있다. 특히 부하의 불균형 정도가 심한 경우에 조인 연산을 수행할 때 이런 성능 감소의 단점은 두드러진다. 본 논문은 비공유 병렬 프로세서 구조에서 부하의 불균형 정도가 심한 경우에도, 조인 연산을 실시하기 전에 부하 불균형을 고려함으로써 성능 감소를 최소화하고, 메모리의 대용량화를 이용하여 성능을 높인 조인 알고리즘을 제시한다. 또한 알고리즘의 성능 분석을 위한 분석 모델을 제시하며, 분석 모델을 통하여 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다른 알고리즘과의 성능을 비교한다.
본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.
분산 공간 데이터베이스 시스템들 사이에서 빈번히 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 대용량성과 그 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행 시 서버에 CPU 및 디스크 I/O 상의 부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 공간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 후, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 처리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 효율적으로 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등 공간 인덱스의 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 릴레이션을 영역단위로 분할하여 객체의 수를 줄이고 참여 객체를 군집화 시킴으로써 죠인 연산시에 디스크와 버퍼의 사용 효율을 높인다.
본 논문은 고성능 공통 입력버퍼를 가지는 패킷 스위치 패브릭을 위한 새로운 3차원 라운드로빈 스케줄러에 관한 연구이다. 본 논문에서 제안된 스케줄러는 각 입력 버퍼에서 각 출력 큐를 독립적으로 관리하는 분산형 공통 버퍼를 가지는 스위치 패브릭구조에서 고속으로 동작하는 스케줄러이다. 제안된 스케줄러는 M 개의 각 공통 입력 버퍼가 K개의 입력 및 출력 포트를 가지고 N 개의 가상 출력 큐를 관리하고 $K\geq$M (K$\leq$M)일 때 매 K(M) 사이클 마다 MxK 개의 가상 출력 큐들이 목적 출력포트로 패킷을 전송할 수 있도록 스케줄링한다. 대량 병렬 스케줄링 구조를 이용하여 대용량의 스위칭 포트를 가지는 고성능 스위치 패브릭에의 고속 응용을 지원한다.
신경회로망의 동작과 정보처리 능력 등에 관하여 살펴보고자 할 때, 신경회로망의 구성 요소를 어떻게 모델화 할 것인가를 중요한 문제이다. 소자의 응답특성이 바뀜에 따른 특성의 변화, 결합강도 및 적용규칙이 바뀜 으로써 회로망 전체의 다이나믹스가 바 뀌는 모습, 소자 상호간의 결합 형태에 따른 정보처리 능력의 변화등과 같은 신경회로 망이 가진 다양한 정보처리 능력을 밝히는 것은 병렬 정보처리의 메카니즘을 이해하는 문제와도 일맥 상통하고 있다. 따라서 이러한 문제에 대하여 신경회로망의 정보처리 능력을 해석 적으로 평가하는 것은 병렬분산 정보처리의 본질을 밝힌다는 측면과 지적 정보처리 시스템의 구측을 목표로 연구되고 있는 신경회로망의 본질을 이해한다는 측면에서도 중요하게 여겨진다. 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 구성하는 구성요 소의 변화, 그 가운데에서도 특히 소자의 히스테리시스 특성이 신경망의 계열연상 능력에 따라 미치는 영향에 대한 이론적 해석결과에 대하여 기술한다.
고성능 병렬처리 시스템에서 다단계 상호 연결망 (Multistage Interconnection Network(MIN))은 프로세서간에 또는 프로세서와 메모리 모듈간에 가격대 효율 면에서 효과적으로 고대역폭의 통신을 제공한다. 본 논문에서는 고장감내 기능, 모듈 구조, 우수한 성능 등으로 인하여 실시간 병렬/분산 처리 시스템에 유용한 복수 경로를 갖는 다단계 상호 연결망 - AMD (Augmented Modified Delta) 연결망 - 의 설계 방법을 제시하였고 그 성능과 신뢰성을 분석하였다. 한편으로 AMD 연결망은 기존 Kappa 연결망의 우수한 성능 및 고장감내 특성을 유지하면서, 다른 한편으로 Kappa 연결망과는 달리 임의의 Delta 연결망으로부터 일관성 있고 쉽게 설계될 수 있다. 또한 Delta 연결망의 경우와 마찬가지로, 모든 AMD 연결망들은 위상학적으로 서로 등가인 특성을 갖는다.
본 논문에서는 잉여수체계(Residue Number System)를 이용하여 고속의 디지털 신경회로망을 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 고속의 디지털 뉴런프로세서를 설계하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산 부로 구성되며, 설계된 회로는 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 실험결과, 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 19.2nsec의 속도를 보였으며, 실수연산기로 설계한 뉴런프로세서에 비하여 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 병렬분산처리 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
신경회로망의 동작과 정보처리 능력 등에 관하여 살펴보고자 할 때, 신경회로망의 구성 요소를 어떻게 모델화 할 것인가는 중요한 문제이다. 소자의 응답특성이 바뀜에 따른 특성의 변화, 결합강도 및 적응규칙이 바뀜으로써 회로망 전체의 다이나믹스가 바뀌는 모습, 소자 상호간의 결합 형태에 따른 정보처리 능력의 변화 등과 같은 신경회로망이 가진 다양한 정보처리 능력을 밝히는 것은 병렬 정보처리의 메카니즘을 이해하는 문제와도 일맥상통하고 있다. 따라서 이러한 문제들에 대하여 신경회로망의 정보처리 능력을 해석적으로 평가하는 것은 병렬분산 정보처리의 본질을 밝힌다는 측면에서 중요하게 여겨진다. 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 구성하는 구성요소의 변화, 그 가운데에서도 특히 소자의 히스테리시스 특성이 신경망의 계열연상능력에 미치는 영향에 대한 이론적 해석결과에 대하여 기술한다.
분산 공간 데이터베이스 시스템에서 자주 수행되는 공간 죠인 질의는 공간 데이터의 특징인 대용량성과 복잡성으로 인하여 공간 연산 수행시 연간을 수행하는 서버의 CPU 및 디스크 I/O상의 과부하를 일으킨다. 본 논문은 이러한 분산 광간 데이터베이스 시스템에서 수행 비용이 많이 드는 원격 사이트간의 공간 죠인 질의를 병렬적이며 연쇄적으로 수행하는 기법을 제안한다. 본 기법은 공간 죠인 연산의 대상이 되는 릴레이션들을 공간 연산의 특성에 따라 순서화하고, 그 중 최하위의 죠인에 참여하는 릴레이션들 중 하나를 이등분 하는 방법으로 공간 죠인 연산을 분리한 추, 질의 수행에 참여하는 두 서버에게 죠인 연산을 분배한다. 각 서버는 분할된 공간 죠인 연산을 동시에 연쇄적으로 저리하고 결과를 병합하여 최종 죠인 결과를 생성한다. 본 기법은 릴레이션을 분할하여 죠인을 수행함으로써 공간 연산에 참여하는 객체의 수를 절반으로 줄이며 R-Tree 등의 공간 인덱스 탐색 횟수와 그 범위를 감소시킨다. 또한 연쇄적인 질의 처리로 죠인의 결과인 임시 릴레이션을 생성하지 않으므로 대용량의 데이터에 대한 복잡한 질의에 대해서도 제한 없이 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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