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본 연구는 변동성 스마일 현상을 옵션의 복제 위험의 관점에서 설명하고자 시 도하였다. 변동성 스마일은 기초자산의 분포가 정규분포보다 왜도가 낮고, 첨도 가 높기 때문에 관측되는 현상으로 알려져 있으며, 이를 설명하기 위한 여러 가 지 동적 무차익거래 모형들이 개발되어 왔다. 그러나 무차익거래 모형들은 옵션 이 기초자산에 의하여 완벽하게 복제될 수 있다는 비현실적인 가정에 근거하고 있으며, 실증분석 결과에서도 변동성 스마일 현상을 부분적으로밖에 설명하지 못하는 단점을 지니고 있다. 반면 거래비용이 존재하고, 기초자산을 연속적으로 거래할 수 없는 경우, 옵션은 완벽하게 복제될 수 없으며 변동성 스마일은 복제 오차에 대한 투자자들의 위험회피성향이 옵션가격에 반영된 결과로 해석할 수 있다. 이를 확인하기 위하여 S&P 500 지수옵션을 시장가격에 매도하고 이를 만기까 지 헤지하는 헤지 포트폴리오의 수익률을 복제오차로 정의하고 이에 대한 실증 분석을 실시하였다. 그 결과 헤지 포트폴리오 수익률의 분포는 가격도별로 크게 다르지만, 수익률의 평균차이는 분산차이와 왜도차이로 설명될 수 있음을 확인 하였다. 복제오차에 대한 투자자의 위험회피성향을 반영하기 위하여 서로 다른 수익률 분포가 기대효용의 관점에서 동일하다는 귀무가설 검정한 결과 귀무가설 을 기각할 수 없었다. 이와 같은 결과는 헤지 모형에 관계없이 모두 동일하게 관측되었다.

Through the establishment of the capital flight model of asymmetric evolutionary game, this paper focuses on the study of game relationship among perpetrators, perpetrator assistants and government, and analyzes the evolutionary stable process under different conditions by three-dimensional figures. This paper also analyzes and compares features between the two parties’ model and the three parties’ model, connecting the two kinds of evolutionary games and providing a theoretic basis for a better understanding of the mechanism of capital flight and motivation of all groups. The result shows that by making use of expectation, government can control the ESS of capital flight groups by adjusting relative benefits and punishment in different regulation modes. It can also expand the strategy space that is in favor of capital control through the adjustment. In the end, this paper will propose policy suggestions for the control of capital flight according to the research findings above.

As an open source cloud storage scheme, HDFS is used by more and more large enterprises and researchers, and is actually applied to many cloud computing systems to deal with huge amounts of data. HDFS has many advantages, but there are some problems such as NameNode single point of failure, small file problem, hot issues, etc. For HDFS hot issues, this paper proposes a dynamic Replication mechanism of HDFS hot file based on cloud storage（HDFS-DRM）. The mechanism includes a Replication of the dynamic adjustment mechanism and adding, deleting duplicate node selection mechanism in two parts, by increasing the NameNode, BlockMap parameters, it records the number of reading requests of each file in a certain period of time to decide whether to increase or decrease the number of copies. The mechanism presents a replica placement method based on stage historical information and node load and selects the appropriate node to add or delete copies of documents to improve the utilization efficiency of the data node storage space effectively. Experimental results show that, HDFS - DRM in hot files case, compared to native HDFS file system access latency is significantly reduced, HDFS-DRM can solve the hot issues successfully.

The data grid is one of the infrastructures for data and storage resource management. Data replication can improve data access performance, fault tolerance, and reduce network transmission bandwidth. As the site storage space is limited in the grid, how to effectively use grid resources become an important challenge. This paper introduces a dynamic grid replication algorithm based on popularity support and confidence (BPSC). Through the algorithm, data and its associated copy can be placed on a suitable site, with reduced access latency. Through Optorsim, simulation results show that the algorithm can provide better performance compared with other algorithms

The data grid provides geographically distributed resources for large-scale applications. It generates a large set of data. The replication of this data in several sites of the grid is an effective solution for achieving good performance. In this paper we propose an approach of dynamic replication in a hierarchical grid that takes into account crash failures in the system. The replication decision is taken based on two parameters: the availability and popularity of the data. The administrator requires a minimum rate of availability for each piece of data according to its access history in previous periods, but this availability may increase if the demand is high on this data. We also proposed a strategy to keep the desired availability respected even in case of a failure or rarity (no-popularity) of the data. The simulation results show the effectiveness of our replication strategy in terms of response time, the unavailability of requests, and availability.

클라우드 시스템이 큰 이슈로 떠오르면서 그 기반이 되는 분산 파일 시스템에 관한 연구가 계속되고 있다. 최근 제안된 분산파일 시스템은 대부분 확장 가능하며 신뢰성이 있는 시스템으로 구성되어 있으며 내고장성(Fault tolerance)과 높은 가용성을 위해 데이터 복제 기법을 사용하며 하둡 분산 파일 시스템에서는 블락의 복제수를 기본3개로 지정한다. 그러나 이 정책은 복제수가 많아지면 많아질수록 가용성은 높아지지만 스토리지 또한 증가한다는 단점이 있다. 본 논문에선 이러한 문제점을 해결하기 위해 최소한의 블락 복제수와 복제된 블락을 효율적으로 배치하여 더 좋은 성능과 부하분산(Load Balancing)하기 위한 기법을 제안한다.

전형적인 멀티미디어 시스템은 클라이언트-서버 구조로 이루어지고 있다. 사용자의 요청에 따라 요청된 데이터를 갖고 있는 적절한 서버를 찾는 방법을 확장성 있게 지원하기 위해 계층적 관리 구조가 제시되었다. 이 접근방법에서는 중간 계층에서 영역 관리자가 사용자의 요청을 전달해 줌으로 인해서, 사용자 요청에 대한 거부 확률을 효과적으로 줄일 수 있다. 그러나 load balancing 을 이루기 위한 계층적 관리 구조에서는 정적 복제 방식을 사용함으로 인해서 사용자 요청에 대한 거부 확률이 최소화되지 못하였다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 관리구조에 멀티미디어 데이터가 요청되는 패턴에 따라 동적으로 변화하는 동적 복제 방식을 도입할 것을 제안하고, 실험을 통하여 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하였다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 시스템의 성능 및 비용적인 측면에서 정보 공유의 용이성, 장소의 제약성 최소화, 저장 공간의 효율적 사용을 위해 분산 파일시스템을 이용하고 있다. 하지만 현재 HDFS의 복제 정책은 모든 데이터에 3개의 복제복을 유지하도록 하고 있다. 하지만 이러한 정책은 데이터의 중요도, 이용빈도수를 반영하지 못한 정책으로 상이한 서비스 품질 및 신뢰성 수준을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 Hidden Markov Model을 이용하여 데이터의 이용 빈도수에 따라 복사본의 개수를 조절하는 알고리즘을 제안한다.

인터넷은 수많은 AS(Autonomous System)들로 이루어져 있으며, 각 AS들은 ISP(Internet Service Provider)를 통하여 인터넷에 접속한다. AS와 ISP 사이에는 계층성과 네트워크 속도 차에 따른 대역폭 병목현상이 존재한다. 이러한 인터넷의 물리적 네트워크 구조는 그리드 환경에서 데이터 접근시간에 가장 큰 영향을 미친다. 기존의 데이터 그리드 복제 정책은 물리적 네트워크의 구조를 고려하지 못하였기 때문에 실제 인터넷 환경에서 최적의 성능을 얻지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 실제 인터넷의 물리적 네트워크 구조를 고려한 데이터 그리드 복제 정책을 제안한다. 이 복제 정책은 ISP와 AS 단위로 복사본을 유지하여 병목현상을 최소화함으로써 전체적인 데이터 그리드의 성능을 향상시킨다.

인터넷은 수많은 AS(Autonomous System)들로 이루어져 있으며, 각 AS들은 ISP(Internet Service Provider)를 통하여 인터넷에 접속한다. AS와 ISP 사이에는 계층성과 네트워크 속도 차에 따른 대역폭 병목현상이 존재한다. 이러한 인터넷의 물리적 네트워크 구조는 그리드 환경에서 데이터 접근시간에 가장 큰 영향을 미친다. 기존의 데이터 그리드 복제 정책은 물리적 네트워크의 구조를 고려하지 못하였기 때문에 실제 인터넷 환경에서 최적의 성능을 얻지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 실제 인터넷의 물리적 네트워크 구조를 고려한 데이터 그리드 복제 정책을 제안한다. 이 복제 정책은 ISP와 AS 단위로 복사본을 유지하여 병목현상을 최소화함으로써 전체적인 데이터 그리드의 성능을 향상시킨다.

본 논문에서는 인터넷 기반의 예약 시스템 설계시 가용성(Availability)을 높이기 위해 능동형 레플리케이션(Active Replication)기법을 이용하였으며 서비스 요청에 대한 응답지연 시간을 줄이고자 레플리케이션 그룹 내에 동적 코디네이터(Dynamic Coordinator)를 이용하였다. 실험 결과는 코디네이터을 사용하였을 경우 33% 빠른 응답속도를 보였다. 그러나 코디네이터 선출 방식을 동적으로 하였을 경우 코디네이터 선출시 사용되는 많은 메시지로 인하여 79.98% 증가된 지연시간을 확인하였다.

본 논문에서 우리는 통신 비용과 데이터베이스 비용을 감소시키기 위해 사용자 프로파일 복제본을 이용한 동적 위치 관리 기법을 제안한다. 이 기법에서는 위치등록과 호 설정 과정이 통신비용을 감소시킬 수 있는 복제본이 있는 VLR에서 수행되고, 복제본이 있는 VLR에서 호의 빈도커서 데이터베이스 비용을 감소시킨다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 분석 모델을 작성하고 제안 기법, IS-41 기법, 복제 기법의 성능 분석을 한다. 사용된 비교 척도는 통신 비용, 데이터 베이스 비용, 총비용 그리고 호 설정 지연이다. 이 척도들에 대해서 제안 기법이 IS-41 기법, 복제 기법보다 더 좋은 성능을 보인다.