지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
이 글에서는 원격제어 시스템의 역사, 적용에서 이론까지 간략하게 다루어 보았다. 과학기술이 발달하고 생활수준이 향상됨에 따라 인간은 소위 3D 직종을 기피하려는 경향을 갖게 되었다. 또한 작업환경의 변화가 심하고 위험한 심해저나 원자력 발전소, 우주공간에서의 작업 등은 인간이 맡게 되면 엄청난 인건비가 소요되고, 작업자의 안전을 보장할 수가 없게 된다. 로봇을 이용하여 이러한 작업들을 대치하게 될 경우 무엇보다도 작업자를 보호할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 순간적인 판단과 작업을 반복하거나 돌발적인 사고에 대처하는 능력이 로봇에게는 절대적으로 부족하기 때문에, 반대급부적으로 원격 제어 시스템의 가치가 점점 높아지고 있다. 원격 제어 시스템은 우주공간, 방사능 지역 등에서의 작업시 인간을 보호하고, 작업의 효율성 증대에 기여할 뿐만 아니라, 최근에 활발히 연구가 진행되고 있는 초정밀 로봇을 이용한 원격 수술(telesurgery)이나 사람이 들 수 없는 무게를 작업자의 의도대로 다룰 수 있게 하는 등 인간의 한계를 극복하는 데도 큰 몫을 담당할 것으로 기대되기 때문에 계속적인 연구를 필요로 하고 있다.
다양한 과학 응용들은 데이터들을 처리하기 위해 높은 효율성을 제공하는 클라우드 인프라를 활용한다. 이 때 클라우드 컴퓨팅 환경에서 작업을 효율적으로 스케쥴링하는 것은 작업 처리 성능, 자원 활용을 및 작업 처리 시스템의 처리량에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 인프라에서 제공된 자원이 갖는 성능의 변동을 고려하여 사용자의 작업 완료 시간에 대한 품질 제약을 만족시키기 위한 작업 스케쥴링 기법을 제시하였다. 성능 평가를 통해 작업 지연이 발생한 상황에서 본 논문에서 제안한 작업 복제를 이용한 워크플로우 스케쥴링 기법을 활용했을 때, 작업 복제를 이용하지 않았을 때에 비해 효과적으로 요청된 워크플로우 종료 시간 내에 처리를 수행하는 것을 확인할 수 있었다.
그리드 컴퓨팅은 분산된 자원을 하나로 묶어 거대한 시스템을 구성하며 자원을 공유하여 성능을 높이고 비용을 절감 할 수 있는 시스템이다. 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용되는 노드는 높은 성능을 가지고 있지만 단일 운영체제가 모든 하드웨어 자원을 제어하기 때문에 작업 진행시 부하가 높을 때 유휴자원을 쉽게 활용 할 수 없는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 서버에 가용된 자원을 효율적으로 사용 할 수 있도록 가상화를 적용하고 구성된 가상환경에 작업 스케줄링을 대행 할 수 있는 마스터노드를 이용하는 작업 스케줄링을 제안한다.
생물체의 유전자 서열들간의 유사성을 서로 비교해보는 일은(sequence alignment)는 분자생물학 연구에서 아주 기본적인 작업에 속한다. 이 작업은 컴퓨터 과학적 입장에서 살퍼보면 일종의 스트링 분석작업인데, 그 과정에는 매우 복잡한 생물학적인 가정이 내포되어 있다. 본 발표의 목적은 크게 두가지인데 하나는 컴퓨터과학 연구자들에게 서열정렬(sequence alignment)이 가지는 분자생물학적 의미에 대하여 개략적인 이해를 돕도록 하는 것이며, 다른 한편으로 분자생물학자들에게는 스트링처리방법을 이용한 서열정렬 문제에서 어떤 기술적인 한계가 있으며 그 한계를 극복하기 위한 새로운 방법론에 대하여 소개하여 컴퓨터과학적 이해의 폭을 넓히는 것이다. 그리고 생물체의 서열정보의 정렬과 매우 유사한 개념으로 각종 선형구조체(linear object)를 추상화 할 수 있른데, 그들간의 유사성도 같은 분자생물학적 방법론을 차용하여 분석할 수 있음을 보인다. 동시에 이것을 이용하여 각종 인터넷 문서나 프로그램, 등의 표절과 무단도용 등을 추적할 수 있는 방법론을 기존의 genomic sequence alignment tool을 차용해서 매우 효율적으로 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 효과적으로 문서를 정제할 수 있는 작업환경인 웹 기반의 정제 말뭉치 워크벤치 개발에 관하여 기술한다. 또한 정보검색의 효율성 향상, 전문용어의 자동추출, 전문용어가 쓰인 문맥의 파악 등을 위하여 정제된 문서에 포함된 과학기술 전문용어를 표시할 수 있게 하는 작업 환경도 구축하였다. 이렇게 개발된 정제 말뭉치 워크벤치와 전문용어 태깅 툴을 이용하여 과학기술과 관련된 신문 기사에서 한국어 전문용어를 태깅하고, 논문의 제목과 초록에서 한영 전문용어 쌍을 태깅하는 작업을 진행하였다.
환경, 해양, 지질자원, 기상 기후 등 다양한 분야에서 연구목적으로 인공위성에 의해 관측된 위성영상을 활용하고 있다. 인공위성으로부터 수신된 영상데이터는 많은 왜곡을 포함하고 있으므로, 이를 이용하여 신뢰할 수 있는 분석을 하기 위해서는 영상데이터에 대한 보정 작업이 선행되어야 한다. 하지만 대부분의 전처리 작업이 단일노드/단일코어를 이용하고 있기 때문에 많은 연구자들이 불편함을 가지고 있다. 본 논문은 단일노드/단일코어 상에서 수행되는 위성영상 처리 방식을 다중노드/다중코어를 이용하는 분산 처리 방안을 제안한다. 7개의 작업 실행 노드를 이용하여 실험한 결과에서, 분산 기반의 처리 성능이 단일노드/단일코어에서 수행된 처리 성능보다 최고 560.65% 향상되었음을 보여주었다.
슈퍼컴퓨터 5호기 누리온은 8,437대의 계산노드와 33.88PB 규모의 병렬스토리지가 100Gbps의 Omni-Path(OPA) 인터커넥트로 연결되어 있는 초대형 클러스터 시스템이다. 누리온의 계산자원은 PBS 작업스케줄러를 통해 관리되고 있고 병렬 스토리지는 DDN사의 Exascaler Monitoring System(ESMON)을 통해 influxDB에 read/write IO 통계 데이터를 수집하고 있다. 본 논문에서는 PBS의 과금 데이터와 ESMON influxDB의 IO 통계 데이터를 활용하여 사용자의 작업별 IO 통계 정보를 생성하는 방안에 대하여 소개한다.
모바일 그리드 환경에서 작업 처리를 위해 노드로 활용되는 모바일 장치는 무선 인터넷 연결과 모바일 장치의 배터리 용량 등의 제약으로 인해 모바일 그리드 환경에서의 작업 처리는 기존 그리드 컴퓨팅 환경에 비해 신뢰성이 낮고 결함이 발생할 확률이 높다. 따라서 모바일 장치의 신뢰성을 고려한 작업 분배 방법이 요구된다. 이 논문에서는 모바일 장치의 신뢰성을 고려한 작업 분배 스케줄링을 제안하고자 한다. 제안 기법에서는 노드의 신뢰성을 바탕으로 작업량과 복제 개수를 서로 달리 설정하여 신뢰성이 우수한 노드에게 더 많은 작업량을 할당하고 작업 복제 개수를 적게 설정하도록 한다. 제안 기법의 타당성을 보이기 위한 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 성능이 향상됨을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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