데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
전송 빔포밍은 다수의 송수신 안테나 기법에서 다이버시티 이득을 최대로 얻을 수 있는 간단한 방법으로 널리 알려져 있다. 그러나 이와 같은 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 송신단과 수신단 모두 채널 상태에 관한 정보를 완벽하게 알고 있어야 하고 이는 피드백이 한정되어 있는 실제 시스템에서 비현실적이다. 이와 같은 이유로 현실적인 시스템에서는 송수신단이 모두 알고 있는 코드북(codebook)에서 수신단 출력에서의 신호 대 잡음비(SNR)가 최댓값을 갖는 전송 빔포밍 벡터를 선택하여 이의 인덱스만 수신단에서 송신단으로 피드백 해주는 코드북을 기반으로 하는 피드백 기법을 사용한다. 본 논문에서 우리는 코드북 기반의 피드백을 사용하는 다중 송신 안테나 시스템 (MISO)에서 피드백 채널에 에러가 존재하였을 경우에 대한 성능을 평균 비트 에러 (BER) 측면에서 수식적으로 분석하였으며, 이 수식을 이용하여 주어진 코드북에 대하여 최적의 빔포밍 벡터 인덱싱 기법을 제안하였다.
베타선 방출 핵종 측정을 위한 프로토 타입(prototype) 액체섬광검출기를 개발하고 이의 특성을 분석하였다. 액체섬광계수시스템의 신호처리부는 2개의 광전자증배관(photomultiplier tube, PMT)과 동시 계수 회로를 이용하여 구성하였다. 제작한 프로토 타입 시스템의 특성 분석을 위하여 4종류의 베타 핵종 $(^3H,\;^{14}C,\;^{36}Cl,\;^{90}Sr)$에 대한 샘플을 조제하여 베타 스펙트럼을 측정하였다. 차폐체를 전혀 사용하지 않은 상태에서 측정한 4종류의 핵종에 대한 베타 스펙트럼을 구하고, 최소 검출 한계를 계산한 다음, 법적 규제치 및 계산된 검출한계와 비교하였다. 이들 대부분의 선원들은 수분이내의 측정으로 배수중 방사선물질에 대한 법적 규제치 이하로 충분히 검출 가능함을 확인하였다.
제어를 위한 기구부의 위치 정보는 BLDC 모터의 홀센서를 이용하여 정확한 위치 및 속도제어가 가능하도록 알고리즘을 구현하였으며, 실제 기구부의 방위각과 고도각에 대한 제어 정밀도를 측정한 결과 최대 $2.02^{\circ}$, $1.01^{\circ}$. 오차범위 $1.86^{\circ}$이내로 비교적 정확하였다. 태양광 발전 모니터링 시스템은 LCU를 중심으로 한 통합 모니터링 제어 시스템으로 모든 장비들은 1:N 방식으로 다중 동시접속이 가능하고, 원격지에서 시스템의 제어 및 현재 상태에 대한 실시간 감시가 가능하도록 개발하였다.
현재 능동적인 조명제어와 관리기술이 연구되어 상용화되고 있다. 아파트 단지 등 복합 지능공간에서 유비쿼터스 서비스 기술을 응용하여 다중 지능 공간을 관리하는 시스템을 구축하여 활용하면, 에너지 사용 관련 의사결정을 지원 하고, 에너지의 효율을 높이며 생활의 안락함을 최적의 상태로 유지할 수 있을 것이다. 이를 위해서 지그비 메쉬망을 통해 수집된 전력 데이터를 가공하고, 상황에 적합한 서비스를 검색하기 위한 기능을 제공하는 분산형 자율 제어 미들웨어 및 에너지 관리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 지능 공간에서 유비쿼터스 서비스 제공을 위한 홈 서버 등의 플랫폼에 기반한 소프트웨어로 탑재되어 양방향 통신이 가능하고 다양한 무선 센서노드와 제어 네트워크, 에너지 디스플레이 디바이스 등을 활용하여 에너지 사용 관련 의사결정을 지원하는 분산형 자율제어 미들웨어 및 실시간 스마트 에너지 정보시스템(DDLEMS)을 설계 한다.
기존의 웹 서버는 과부하 상태인 경우 폐쇄 연결, 암호 핸드쉐이크 실행 증가와 서버 용량의 현저한 감소로 서버의 처리량에 문제가 발생하여 시스템의 전체적인 성능을 저하시킨다. 또한 쓰레드 블록으로 인하여 다수의 클라이언트 요청 처리가 원활하지 못하고, 쓰레드 활성화를 위하여 많은 시간과 자원을 요구하여, 클라이언트의 요청에 대해 접속시간과 응답 시간이 증가하는 단점이 발생한다. 그러므로 본 논문에서는 웹서버스의 장점인 통합과 커뮤니케이션 지원과 시스템 성능 향상을 위해 서버 과부하를 개선하고, 지연처리를 위해 필요한 기술을 제공하는 확장된 웹서버를 제안한다. 그리고 기존 시스템(Tomcat 5.5에서 구현)과 제안한 모바일 웹 서버 아키텍처를 평가한다. 확장된 서버 아키텍처는 시스템 성능을 위해 우수한 교환 조건을 제공하고, 다중쓰레드와 쓰레드풀을 결합한 개선된 웹 서버 아키텍처를 평가한다. 본 논문에서 제안된 웹서비스 아키텍처는 오리지널 Tomcat 5.5의 평가 결과보다 개선된 성능 이익의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 벡타연산을 효율적으로 수행하고 대단위 병렬시스템을 지원하는 다중 스레드구조, MULVEC(MULtithreaded architecture of the VEctor Computations) 을 제시한다. MULVEC은 데이타플로우 모델에 수퍼 스칼라 RISC 마이크로 프로세서를 갖는 기존의 폰 노이만 모델을 도입하였다. 그리고 동일한 스레드 세그멘트내에 벡타 연산이 반복되는 경우에 상태필드를 이용하여 동기화의 수를 감축시켰으며, 이에 의해 문맥전환 횟수, 통신량 등을 감소시켰다. 그리고 노드 수의 변화에 대한 MULVEC의 성능평가(프로그램들의 수행시간, 프로세서들의 이용율)와 *T의 성능평가(프로그램의 수행시간)를 SPARC station 20 (super scalar RISC microprocessor)에서 시뮬레이션을 하였으며, 노드의 수, 루프의 반복홋수 등에 따라 프로그램의 수행시간이 MULVEC이 *T보 다 약 1-2배 정도 빠르다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 다중 프로세서 구조에서 캐쉬 메모리 동기화 시 생기는 전력 오버헤드를 줄이기 위한 애니캐스트 방식의 이벤트 드리븐(Event Driven) 동기화 방법을 제안한다. 제안하는 동기화 방법은 기본적인 동기화 프로토콜에서 SHI(Snoop Hit Invalidate) 또는 SHR(Snoop Hit Read) 발생 시, 락 권한 획득에 실패 하였을 때 발생하는 불필요한 폴링 동작을 줄여 줌으로서 버스 대역폭이 낭비되는 것을 막아주고, 통신에 의한 전력 오버헤드를 감소시켜준다. 더 나아가 브로드캐스트 방식의 이벤트 드리븐 동기화 방법에 비해 불필요한 절전 상태 변화로 인하여 생기는 트랜지션 전력을 줄여 전력 소모를 더욱 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과 기존 스핀-락 방식에 비해 15.3% 정도의 에너지 절감효과를 얻을 수 있었고 브로드캐스트 방식에 비해서 4.7%의 에너지 절감 효과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안하는 동기화 방법은 저전력 다중 프로세서 시스템에 적합한 방식이라고 할 수 있다.
오늘날 스포츠, RTS, RPG 게임과 같이 멀티 플레이어가 한 팀을 이루는 집단형 방식의 게임은 팀 인공지능 기술이 더욱 필요하다. 기존의 독립적인 지능형 에이전트는 스스로 문제를 해결하는 자율성 향상 연구에 치중하였으나, 이는 다른 에이전트간의 협동 및 상호작용 능력이 부족하다. 이를 위해 본 논문은 다중에이전트 시스템에서 효과적인 역할 분담과 자율성을 갖는 레벨통합 접근방식을 소개한다. 복잡한 목표를 성취하기 위해 에이전트의 역할 정보를 이용하여 각자의 목표를 할당하고 각 에이전트는 맡은 역할을 동적인 환경에서 스스로 판단하고 행동한다. 팀 전체의 목표는 상호 보완된 역할 분담의 전략적인 측면에서 조정한다. 각 에이전트는 데이터보드를 이용하여 서로의 상태 정보를 공유하여 상호 협동을 유도한다. 역할이 할당된 각 에이전트는 스스로 계획기능을 갖고 있어 동적인 환경에서 적합한 행동을 취한다. 이 협동과 상호작용 과정에서 충돌의 문제점이 발생하는데 이를 제어하는 조정 에이전트의 역할을 전략적 측면에서 접근한다. 본 논문에서 제시하는 레벨통합 접근방식이 기존의 중앙 집권적 접근방식, 분권적 접근방식과 비교 실험하여 기존 방식보다 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 시분할 방식을 확장하여 윈도를 통해 비터비 복호화 되는 단위를 다중으로 버퍼링하고 병렬적으로 처리하는 비터비 복호화기를 구현한다. 연속적으로 입력되는 신호를 복호화 길이의 배수로 버퍼링한 후 이를 고속의 비터비 복호화기 셀을 이용하여 병렬적으로 복호화를 수행한다. 비터비 복호화기 셀의 사용수에 비례하여 데이터 출력율을 얻을 수 있는데 입력 버퍼의 프로그래밍 및 수정에 따라서 이러한 동작을 만족시킬 수 있다. 구현된 비터비 복호화기 셀은 해밍 거리 계산을 위한 HD 블록, 각 상태의 계산을 위한 CM 블록, 비교를 위한 CS 블록, 그리고 trace-back을 위한 TB 블록 및 LIFO 등으로 구성된다. 비터비 복호화기 셀은 ALTERA의 APEX20KC EP20K600CB652-7 FPGA에서 $1\%(351;cell)$의 LAB(Logic a..ay block)를 사용하여 최대 139MHz에서 안정적으로 동작할 수 있었다. 또한 비터비 복호화기 셀과 입출력 버퍼링을 위한 회로를 포함한 전체 비터비 복호화기는 약 $23\%$의 자원을 사용하면서 최대 1Gbps의 데이터 출력율을 가질 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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