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      저자 : 라마크리쉬나 ( R. S. Ramakrishna ) (검색결과 4 건)
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      • 인터셉터를 이용한 CORBA 부하분산 기법

        김중한(Joong-Han Kim),라마크리쉬나(R.S.Ramakrishna),구경이(Kyung-I Ku),김홍식(Hong-Sik Kim),김유성(Yoo-Sung Kim) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅲ

        현재 분산객체 시스템 아키텍쳐의 표준으로 제정된 CORBA 명세에는 부하분산에 대한 기술 표준이 정의되어 있지 않다. CORBA 시스템의 부하부산 기능의 주재는 특정서버 객체에 대한 과부하 및 클러스터 내 특정서버의 과부하를 초래한다. 기존에 제안된 CORBA 부하분산 기법들은 ORB 호환성 저해, 코드수정 필요성, 주기적인 부하보고에 따른 네트워크 부하가중 등의 문제점들을 가졌다. 본 논문은 기존 부하분산 기법들의 문제점을 해결하기 위해 인터셉터를 이용한 CORBA의 부하분산 아키텍쳐 및 구현기법을 제안한다. 제안된 CORBA 부하분산 아키텍쳐는 인터셉터의 이용으로 CORBA 시스템의 호환성을 유지하며 CORBA의 수행방식을 바꾸어 부하분산기능을 가진다. 제안된 시스템에서 서버의 부하보고는 CORBA의 이벤트 서비스를 이용하여 구현하여 기존 부하분산 기법의 주기적 부하보고의 문제점을 해결하였으며 부하분산시스템 자체의 부하분산 및 고장 감내성을 제공하는 장점을 가진다.

      • 다중 메모리 모델의 CLUMP 시스템을 이용하기 위한 병렬 프로그래밍 기법과 성능 평가

        이용욱(Yong-Uk LEE),라마크리쉬나(R. S. Ramakrishna) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅲ

        클러스터를 구성하는 단위 노드로 SMP가 새로운 대안으로 시장에 등장하였다. 이러한 멀티프로세서 클러스터(CLUMP)는 하나의 시스템에 다중 메모리 구조를 가지는데, CLUMP가 가지는 다중 메모리 구조를 효과적으로 사용하기 위해서 본 논문에서는 중첩된 병렬화 프로그램의 모델을 제안하였다. 중첩된 병렬화 모델은 중첩된 루프 레벨의 병렬화, 중첩된 태스크 레벨의 병렬화, 그리고 다중 중첩된 병렬화로 나뉜다. 본 논문에서는 중첩된 루프 레벨의 병렬화를 실험대상으로 하여 그 성능을 평가하고 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램과 성능을 비교하였다. 실험 결과 시험한 중첩된 병렬화 모델이 단일 메모리 구조의 병렬화 프로그램에 비하여 좋은 성능을 나타내었지만, 실험대상이 된 루프 레벨 병렬화의 잠재적인 특징으로 인해 실행에 참여하는 노드 수가 많아질수록 성능 향상 폭이 감소하는 결과를 보았다. 프로그램의 성능 향상 폭과 확장성은 문제 크기가 클수록 좋은 특성을 보였다.

      • 안전한 운영체제를 위한 보안 파일시스템의 설계 및 개발

        조지호 ( Ji-ho Cho ),유동훈 ( Dong-hoon Yoo ),김형찬 ( Hyung Chan Kim ),라마크리쉬나 ( R. S. Ramakrishna ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.2

        본 연구에서는 보안 운영체제에 적용할 수 있는 보안 파일 시스템을 제안하고자 한다. 보안 파일 시스템은 정보보호의 핵심이라 할 수 있는 정보의 비밀성 및 무결성을 보장한다. 기존의 파일 암호화는 사용자 수준에서 이루어지기 때문에 사용자에게 매우 불편한 일일 뿐 아니라 높은 안전성을 보장하지 못한다. 이에 우리는 보안성과 편의성을 제공함과 동시에 오버헤드를 최소화한 시스템을 제안한다. 실험결과는 기존의 보안파일 시스템보다 제안된 파일 시스템이 약 5 배 정도 빠르다는 것을 보여준다.

      • 프라이버시를 보존하는 군집화

        유현진 ( Hyun-jin Yoo ),김민호 ( Min-ho Kim ),라마크리쉬나 ( R. S. Ramakrishna ) 한국정보처리학회 2004 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.11 No.2

        본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1 차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.

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