멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하는 서버의 동적 부하분산을 위한 동적 가중치 기반 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존의 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량만을 이용하여 가중치를 부여하므로 요청이 폭주할 경우 동적 부하 불균형을 갖게 된다. 동적 부하 불균형을 해결하기 위해 제안한 동적 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량뿐만 아니라 서버의 동적 부하를 이용하여 가중치를 부여하므로 동적 부하 불균형에 잘 적응하여 부하를 균형있게 조절한 수 있다. 제안한 알고리즘은 각 서버의 처리용량을 기준으로 가중치를 계산하고 동적으로 변하는 서버의 부하값에 가중치를 적용한다. 그 결과 동적 부하 불균형 문제를 해결했으며, 더 세밀한 부하 조절 기능을 수행할 수 있었다
불균형 클러스터링은 클러스터의 크기를 서로 다른 크기로 나누는 방법으로 균형 클러스터링에 비해 핫스팟 문제를 어느 정도 해결할 수 있으므로 전체 네트워크의 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 불균형 클러스터링 모델을 이용하여 계층 기반의 동적 불균형 클러스터링을 제안한다. 이는 라운드별로 최적의 클러스터 수 및 클러스터 헤드 위치를 제공함으로써 전체 네트워크에 대한 에너지 소모를 균형 있게 하고 또한 네트워크 수명을 연장시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이전 클러스터링 기법보다 네트워크 수명이 연장되었음을 보였다.
일반적으로 딥러닝 모델은 모든 라벨에 데이터 수가 균형을 이룰 때 가장 좋은 성능을 보인다. 그러나 현실에서는 특정라벨에 대한 데이터가 부족한 경우가 많으며 이로 인해 불균형 데이터 문제가 발생한다. 이에 대한 해결책으로 오버샘플링과 가중치 손실과 같은 데이터 불균형 기법이 연구되었지만 이러한 기법들은 데이터가 적은 라벨의 성능을 개선하는 동시에 데이터가 많은 라벨의 성능을 저하시키는 부작용을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 완화시키고자 어텐션 기반의 앙상블 기법을 제안한다. 어텐션 기반의 앙상블은 데이터 불균형 기법을 적용한 모델과 적용하지 않은 모델의 출력 값을 가중 평균하여 최종 예측을 수행한다. 이때 가중치는 어텐션 메커니즘을 통해 동적으로 조절된다. 그로므로 어텐션 기반의 앙상블 모델은 입력 데이터 특성에 따라 가중치를 조절할 수가 있다. 실험은 에세이 자동 평가 데이터를 대상으로 수행하였다. 실험 결과로는 제안한 모델이 데이터 불균형 기법의 부작용을 완화하고 성능이 개선되었다.
본 논문에서는 인공위성 반작용휠의 미소진동 측정을 위한 테스트 장비와 이를 이용하여 실측한 반작용휠의 미소진동을 측정 및 분석 결과를 소개한다. 위성의 미소진동은 KISTLER dynamic platform 이라는 400Hz 이내의 3축의 힘과 3축의 토크를 동시에 측정할 수 있는 장비에 의해 측정되며 측정된 데이터는 회전 속도에 따라 3차원 주파수 분석, order tracking 등의 방법을 이용하여 분석된다. 반작용휠의 미소진동 분석 결과, 회전 속도와 비례하는 일차 성분 외에 고차 조화 성분, 구조 진동 성분, 회전 속도에 따라 고유진동수가 변하는 rocking 모드 성분 등을 관찰할 수 있었으며, 휠의 정적 및 동적 불균형은 각각 0.79gcm과 17.4gcm²으로 나타났다. 이러한 다양한 진동 성분들은 회전체의 특성, 구조물의 특성 및 베어링의 영향으로 기인한다.
Shared nothing 다중 프로세서 환경에서 조인 어트리뷰트의 자료 불균형(data skew)이 파이프라인 해시 조인 연산의 성능에 주는 영향을 연구하고, 자료 불균형을 대비하여 적재부하를 Round-robin 방식으로 정적 분할하는 방법과 자료분포도를 이용하여 동적 분할하는 두 가지 파이프라인 해시 조인 알고리즘을 제안한다. 해시 기반 조인을 사용하면 여러 개의 조인을 파이프라인 방식으로 처리할 수 있다. 다중 조인은 파이프라인 방식 처리는 조인 중간 결과를 디스크를 통하지 않고 다른 프로세서에게 직접 전달하므로 효율적이다. Shared nothing 다중 프로세서 구조는 대용량 데이타베이스를 처리하는데 확장성은 좋으나 자료 불균형 분포에 매우 민감하다. 파이프라인 해시 조인 알고리즘이 동적 부하 균형 유지 메커니즘을 갖고 있지 않다면 자료 불균형은 성능에 매우 심각한 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 자료 불균형의 영향과 제안된 두 가지 기법을 비교하기 위하여 파이프라인 세그먼트의 실행 모형, 비용 모형, 그리고 시뮬레이터를 개발한다. 다양한 파라미터로 모의 실험을 한 결과에 의하면 자료 불균형은 조인 선택도와 릴레이션 크기에 비례하여 시스템 성능을 떨어뜨림을 보여준다. 그러나 제안된 파이프라인 해시 조인 알고리즘은 다수의 버켓 사용과 분할의 조율을 통해 자료 불균형도가 심한 경우에도 좋은 성능을 갖게 한다.
본 논문은 동적인 균형을 위한 새로운 동작변환 기법을 제시한다. 이는 불균형한 동작을 원래의 동작 특성을 최대한 보존하면서 균형잡힌 동작으로 고쳐주는 새로운 동작 편집 기법으로서, 정적 균형만을 다루었던 기존의 연구와는 달리, 동적인 동작의 균형잡기 문제를 해결한다. 이 알고리즘은 두발 로봇의 균형제어에 널리 쓰이는 개념인 zero moment point (ZMP)의 자취를 구한 후, 이를 분석하는 방법을 통해서 실현되며 구체적으로는 다음과 같은 네단계로 이루어진다. 먼저, 동작 데이타를 스플라인커브로 피팅한다. 그 다음 이 데이타를 사용하여 ZMP 자취를 계산하여, 동작중에 불균형이 되는 부분을 찾는다. 여기서, 불균형은 ZMP 자취가 지지영역 밖으로 벗어나는 구간으로 정의된다. 다음으로 벗어난 ZMP 자취를 지지영역 안으로 투영시켜 새로운 ZMP 자취를 구한다. 마지막으로 구해진 새로운 ZMP 자취에 부합하도록 원래의 동작을 수정한다. 이 과정은 원래의 동작을 최대한 보존할 수 있도록 constrained optimization problem으로 수식화된다. 우리는 실험을 통해 이 알고리즘이 kinematic한 방법으로 편집된 동작에 역학적 사실성을 보장하는 유용한 방법임을 입증한다.
우리는 범주 불균형 분류 문제를 해결하기 위해 학습 과정 중 범주 크기 기반 배치 샘플링 방법 전환을 위한 스케줄링 방법을 제안한다. 범주별 샘플링 확률로 범주 크기의 역수(LWRS-Reciporcal)와 범주 비율의 반수(LWRS-Ratio)를 적용하여 각각 실험을 진행하였고, LWRS-Reciporcal 방법이 F1 성능 개선에 더 효과적인 것을 확인하였다. 더하여 고정된 샘플링 확률값으로 인해 발생할 수 있는 또 다른 편향 문제를 완화하기 위해 학습 과정 중 샘플링 방법을 전환하는 스케줄링 방법을 설계하였다. 결과적으로 검증 성능의 갱신 유무로 샘플링 방법을 전환하였을 때 naver shopping 데이터셋과 KLUE-TC에 대하여 f1 score와 accuracy의 성능 합이 베이스라인보다 각각 0.7%, 0.8% 향상된 가장 이상적인 성능을 보임을 확인하였다.
블레이드 제작 공정 및 환경적인 요인에 의해 로터 시스템에는 다양한 불균형 특성이 존재하며 이를 해소하기 위해서는 동적 밸런싱 과정이 요구된다. 본 연구에서는 훨타워 시험으로부터 얻은 블레이드 트랙 결과를 토대로 헬리콥터 로터 시스템 동적 밸런싱의 지표가 되는 시험 D/B의 누적 모듈과 이를 바탕으로 최적의 조절 파라미터 이동량을 산출 할 수 있는 통합 해석 시스템 구축에 대해 고찰하였다. 해석의 간단을 기하기 위해 밸런싱 입력변수의 조절에 대한 블레이드의 응답 특성을 선형으로 가정하고 블레이드 간의 상호 영향성 계수를 도출하였으며, 이로부터 로터 시스템의 특성을 식별하였다. 아울러 유전자 알고리즘을 도입하여 동적 밸런싱을 위한 최적의 블레이드 개별 조절 값을 구하고 이를 시험결과와 비교하였으며, 제시한 방법이 매우 효율적임을 보였다.
주문형 비디오 시스템에서 저장되는 영화들의 다중 액세스를 지원하기 위해 영화들은 비디오 서버의 다수의 디스크에 걸쳐 스트라이프되고, 비디오 서버의 디스크 배열들간의 부하 불균형을 피할 뿐만 아니라 저장 공간과 장치 대역폭을 최대로 이용하기 위하여 영화의 블록들은 디스크 배열에 신중히 배치되어야 한다. 본 논문에서는 영화의 인기도를 고려한 동적 디스크 스트라이핑에 기초하는 그룹교대 라운드로빈이라는 영화 배치 방법을 제안하고, 그것의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한다.
'제어모멘트자이로' 내 모멘텀 휠의 속도가 커지게 되면 질량 불균형으로 인해 발생하는 의도하지 않은 힘과 토크가 증가하게 된다. 그리고 이러한 힘과 토크는 위성을 통해 촬영된 SAR 영상의 떨림을 유발하기 때문에 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 '제어모멘트자이로' 내 모멘텀 휠의 질량불균형(정적질량불균형과 커플질량불균형)의 보상에 대해서 기술하였다. 우선 M&S를 통해 질량불균형의 발생에 따른 질량중심점에서 발생하는 힘과 토크의 발생을 예측하였다. 두 번째로는 힘과 토크의 측정 지점을 회전 중심에서 이격하였을 때, 질량불균형에 따른 힘과 토크의 발생을 예측하였다. 세 번째로는 질량불균형으로 인해 발생하는 힘과 토크를 측정하기 위한 장치 구성에 대해 기술하였으며, 네 번째로는 실제 구동하는 모멘텀 휠에 지정된 질량을 추가하였을 때, 힘과 토크의 변화량을 M&S와 비교하여 기술하였다. 그리고 마지막으로 이러한 분석을 바탕으로 24Nm급 '제어모멘트자이로'를 대기모드로 구동하였을 때의 보정 전과 후의 힘과 토크 변화를 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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