인터넷이용의 급증에 따라 지식정보화사회 전반의 작업들이 분산환경의 디지털도서관에 저장되어 있는 멀티미디어 컨텐츠를 쉽고 신속하게 찾아 새로운 정보를 생성 또는 공유하는 작업을 통해 이루어진다. 이를 위해 핵심적으로 연구해야 할 부분은 원격지에 흩어져 있는 정보를 효과적으로 연결시켜서 의미있고 일관된 형태로 보여지도록 하는 것이다. 이 목적을 달성하기 위해 디지털도서관에서는 물리적으로 홑어져 있는 정보들이 논리적으로 일관되게 표현될 수 있는 가상공간을 제공해야 하며 가상공간에서 정보가 표현되었을 때 사용자가 원하는 정보를 신속하게 수집하여 제시할 수 있어야 한다. 가상문서(Virtual Document)란 특정 저장장소에 저장되어 존재하던 물리적 문서(Physical Document)들을 대상으로 사용자에게 필요한 일부분 또는 전체를 동적으로 연결하여 통합한 문서를 의미한다. MIRAGE-III 디지털도서관에서는 일반 텍스트문서와 XML로 기술된 구조화된 가상문서를 대상으로 내용기반 검색을 수행한다. 이 시스템에서는 XML 문서구조를 기반으로 부분문서의 검색이 가능하며 문서의 속성 및 계층구조에 대한 검색과 문서간의 링크관계를 이용한 검색도 가능하다. 본 논문에서는 MIRAGE-III 디지털도서관에서의 질의어처리기 및 검색기를 설계하고 구현한 방법론에 대하여 기술한다.
사용자의 물리적 위치에 상관없이 워크그룹을 구성할 수 있어 논리적인 브로드캐스트 도메인 서비스를 제공하는 가상랜을 멀티미디어 트래픽 지원이 가능한 ATM-LAN 스위치 망에서 구현하기 위한 방법으로는 ATM Forum의 LAN Emulation을 이용할 수 있다. 그러나, 기존의 LANE에서는 구성단계동안 LECS가 ATM 망에서의 가상랜인 ELAN을 할당하는 방법이 구체적으로 정의되어 있지 않아, 가상랜 사용자들의 초기 설정, 진행 중인 사용자의 위치이동이나 변경 등을 원활하게 해 주는 본래의 가상랜의 장점을 충분히 지원하지 못하고 있다. 본 논문에서는 가상랜을 설정하고 관리하기 위한 정책을 도출하고, 도출된 정책을 기반으로 하여 가상랜 구성을 동적으로 처리할 수 있는 기능을 LECS에 추가하여 통신 시스템 개발용 명세 언어인 SDL을 이용하여 구현하였다.
오늘날의 높은 효율성을 가진 현대적인 가상화 솔루션의 가용성으로 인해, 서버와 클라우딩 컴퓨팅 분야와 같은 다양한 분야에서 주목받고 있다. Xen은 다양한 가상화 시스템 중 폭 넓게 사용되는 기술이기는 하나 스케줄링에 있어 약간의 약점이 노출되고 있다. 이는 Xen 하이퍼바이져 스케줄러가 유저 레벨의 쓰레드와 물리적 CPU 사이의 스케줄러들 가운데 가장 아래에 존재하기 때문에, 유저 레벌의 워크로드에 대한 정보를 얻는데 제약사항이 있기 때문이다. 이러한 특성은 시스템의 전체적인 처리량을 떨어뜨리고 리소스의 활용률을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 게스트 운영체제에서 동작하는 동적인 워크로드에 대한 정보를 활용하는 유저 레벨의 스케줄링을 제안하고자 한다. 이를 위해 새로운 하이퍼콜과 모니터링 데몬을 가지는 유저레벨 스케줄링을 구현한다. 유저레벨 스케줄링이 동작하는 Xen 하이퍼바이져 기반에 Linux를 게스트 운영체제로 환경을 구축하여 다양한 유저레벨 워크로드를 동작시켜 시스템의 처리량 증가와 CPU 리소스의 활용률을 높일 수 있음을 보인다.
본 논문은 사용자의 제어가 가능한 3차원 물리 기반 가상생명체를 생성하는 2단계 진화 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 가상생명체의 형상과 기동, 그리고 목표지점추적(target-following)과 같은 상위 레벨의 행위를 한꺼번에 하나의 진화 시스템으로 생성해냄으로 인하여 진화 단계에서의 사용자의 개입을 허용하지 않았다. 본 논문은 하나로 묶여있던 시스템을 다루기 용이한 두 개의 서브시스템으로 분리함으로써 사용자의 개입을 허용한다. 첫 번째 단계로 가상생명체의 몸체와 직진 기동을 위한 하위 레벨 모터 컨트롤러가 진화 알고리즘(evolutionary algorithm)으로 동시에 생성된다. 두 번째 단계에는 생성된 기본 생명체 위에 주어진 경로를 따라가기 위한 상위 레벨 컨트롤러가 인공 신경망을 사용하여 탑재된다. 경로제어(path-following)를 위한 신경망의 연결 가중치는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 사용하여 최적화되며 한번 진화된 신경망 컨트롤러는 어떠한 임의의 경로도 잘 따라감을 보여준다. 이로써 사용자는 모든 진화과정이 끝나지 않고도 중간단계에서 기호에 맞는 생명체를 골라내거나 버릴 수 있으며, 동일한 기본 생명체 위에 또 다른 형태의 상위레벨 행위를 생성하는 것도 가능해진다. 본 논문은 이러한 2단계 알고리즘과 함께 직진기동을 위한 새로운 분절 삼각 함수(Piecewise sinusoidal) 컨트롤러를 제안하고 마개 실린더(capped-cylinder)를 기본 요소로 하는 가상생명체에 대한 효율적인 실시간 수중역학 모델링 기법도 함께 소개한다.
가상화 환경에서는 여러 개의 게스트 운영체제가 자원을 공유하고 있는데 특히 CPU는 시간 분할 방식에 의해 분배 된다. 따라서 각 가상 머신은 모든 물리 시간을 점유하지 못하고, 이는 CPU를 점유하지 못한 시간에 동작해야 하는 태스크 실행이 보장되지 못하는 결과를 야기시킨다. 이와 같은 응답성의 저하는 기존의 서버 가상화에서 치명적인 문제가 되지 않으나 임베디드 시스템에서 동작하는 실시간 태스크 측면에서는 중요하게 다루어 져야 하는 요구사항이 된다. 본 논문에서 우리는 실시간성과 관련된 타이머를 가상 머신 모니터에 등록할 수 있는 하이퍼콜을 제안한다. 이 하이퍼콜을 통하여 등록된 타이머는 만료된 시점에 해당 가상 머신이 실행되게 한다. 따라서 실시간성을 요하는 태스크들이 의도된 시간에 실행 가능하게 하며 다른 가상 머신의 기아 현상을 완화시켜 준다. 이어지는 실험에서는 Xen-Arm에 이를 구현하여 게스트 운영체제인 리눅스에서의 실시간성을 평가한다. 특히 테스트 응용과 Mplayer의 응답성 및 초당 프레임 수를 측정하여 한 개의 게스트 운영체제만이 동작하는 환경에서와 비슷한 실시간성이 지원될 수 있음을 보인다.
UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 설계뿐만 아니라 네트워크 상에서의 데이터 전송, 가상데이터를 이용한 물리현상, 회로 분석 및 설계 등 다양한 형태의 시뮬레이션에서도 사용되고 있는 모델링 언어이다. 이러한 UML로 개발된 소프트웨어 설계 모델이나 시뮬레이션 모델들을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 통합 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 UML 모델들의 저장과 관리의 효율성을 높이기 위해서 저장하부 구조를 데이터베이스화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 시스템은 UML 모델들을 다수의 사용자들이 서로 공유할 수 있으며 모델의 재사용성을 높이고 모델 정보의 효율적인 검색을 지원할 것이다.
최근 실시간 임베디드 시스템 분야에서 가상화를 이용한 시스템 통합에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 가상화 기술은 하이퍼바이저의 개입으로 인한 오버헤드를 수반하며 이는 가상 머신 상에서 구동되는 프로그램의 수행시간을 증가시킨다. 수행시간이 증가함에 따라 가상 머신 상에 있는 소프트웨어의 성능이 하락하며, 실시간성을 유지하기 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 가상머신 상의 프로그램이 하이퍼바이저의 개입 없이 직접 물리적인 자원에 접근할 수 있도록 하이퍼바이저를 설계하고 구현하였으며 이를 K-Hypervisor라 부른다. 실험 결과에 따르면 K-Hypervisor 상에서 구동되는 프로그램들의 수행시간은 네이티브 환경에서 측정된 결과와 비교하여 평균적으로 약 3% 정도 증가한다. 또한 성능 저하가 태스크가 접근하는 자원의 종류나 빈도와 관계없이 항상 일정하여 소프트웨어의 실시간성을 유지하기에 적합하다.
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
본 논문에서는 어떠한 장치를 착용하지 않고 덤벨의 무게감을 인지하여 덤벨 운동을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 가상현실 기술이 발전하면서 가상세계에서 현실 세계의 물리적 피드백을 시뮬레이션 하는 연구가 많이 진행하고 있다. 노인들에게 있어 재활 운동은 정확한 모션 인식이 중요하다. 또한, 노인들은 무거운 덤벨을 들 수가 없다. 본 논문에서는 재활 운동을 위해 실시간으로 입력되는 동작 데이터를 머신러닝을 활용하여 정확성을 판별하였다. 실험으로서 한손 덤벨 운동, 양손 덤벨 운동, 어깨 덤벨 운동 3가지를 실험하였으며, 재활 운동이 정확히 이루어지는가에 대해 실험하였다. 가장 안정적인 운동은 양손을 활용한 덤벨 운동이었으며 가장 적은 오차율을 나타내었다. 마지막으로, 가상에서 실제 적용하기 위해 가상 체육관 콘텐츠를 개발하였다.
최근의 컴퓨터 시스템은 멀티 코어를 기반으로 병렬성 향상을 추구 하고 있지만 코어의 개수가 증가함에 따라 메모리가 새로운 병목 지점으로 지적되고 있다. 메모리 시스템은 가상 메모리, 물리 메모리, 뱅크 메모리 3계층으로 나눌 수 있으며, 각 계층은 상호연관 관계가 있어서 분석하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 위해 계층 구조를 지원하는 시뮬레이터를 제안한다. 제안하는 시뮬레이터는 총 5개의 구성 요소로 이루어져 있으며, CPU 개수, 캐시 정책, 뱅크 개수등 다양한 설정을 지원한다. 또한 시뮬레이터를 통하여 운영체제 수준의 물리 메모리 관리자가 메모리 접근 지연에 영향이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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