최근 분산 해쉬 테이블(Distributed Hash Table)을 이용한 구조적 P2P(peer-to-peer) 시스템에서 로드 밸런싱에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 일반적으로 P2P 시스템에서의 피어들은 빈번하게 참여하는 동시에 탈퇴하기도 하기 때문에 로드의 불균형이 심화되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 구조적 P2P 시스템에서 피어의 참여와 탈퇴 시 발생하는 가상서버의 이동을 효과적으로 관리하는 기법인 PALB(Peer Activity-aware Load Balancing)를 제안한다. 제안하는 PALB는 피어의 참여, 탈퇴 시에 발생하는 로드 불균형을 해결하기 위하여 적절한 수의 가상서버를 가장 적합한 피어에게 분산시킨다. 또한 이전 연구에서 제안한 OLAB(Object Lifetime-aware Load Balancing)와 함께 사용하여 로드 밸런싱 성능을 향상시킬 수 있다. PALB의 성능 평가를 위하여 동적 P2P 시스템 환경을 구성하였고, 피어와 오브젝트의 랜덤 데이터 셋을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 PALB가 기존의 시스템에 비하여 더 적은 비용으로 더 나은 로드 밸런싱을 수행함을 확인하였다. 또한 OLAB와 동시에 사용하였을 경우, 매우 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.
카운터 밸런싱은 산업현장에서 중량물을 들어 올리거나 운반하는 경우에 부하의 기하학적 형상에 따라 액추에이터에 작용하는 부하가 저항상태로부터 오버러닝 상태로 변화될 때 부하를 안전하게 제어하는 기술이다. 산업현장에서 매우 빈번히 사용되는 기술임에도 불구하고 국내 외에서 설계의 기준이나 실습장치가 없다. 이에, 본 연구에서는 카운터 밸런싱 실습장치 개발에 필요한 아이디어를 내고, 시스템 모델링과 시뮬레이션을 통하여 설계 파라미터를 도출하고 시제품을 제작하여 이 아이디어를 구현하였으며 실험을 통하여 본 실습장치의 유용성을 확인하였다. 본 연구를 통해 개발된 실습장치를 활용하면 학생들이 산업현장에서 만나게 될 카운터 밸런싱 장치의 이해에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.
이기종 셀룰러 네트워크에서는 셀 계층간 접속되는 사용자의 수가 크게 달라지고, 이로 인해 사용자와 기지국 연결을 최적화하는 로드 밸런싱(load balancing)이 필수적으로 요구되어진다. 그러나 로드 밸런싱을 위하여 셀의 크기를 조정하는 경우 간섭량이 증가하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이기종 셀룰러 시스템(heterogeneous cellular system)에서 다중 수신 안테나를 이용하여 인접 셀로부터 오는 간섭을 제거할 때, 사용자와 기지국 사이의 연결을 최적화하고 사용자들의 전송 용량 성능을 확인한다. 결과적으로 다중 안테나 간섭 제거 기법을 적용하면, 로드 밸런싱이 이루어진 이기종 셀룰러 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 모의실험 결과를 통해 보여준다.
본 논문에서 이륜 역진자 로봇의 밸런싱에 사용되고 있는 기존 PD 제어기를 대신하여 신경회로망 학습을 통해 향상된 PD 제어기를 이륜 역진자형 이동로봇에 적용하여 실험하고 성능을 검증하였다. 먼저 제어실험에 사용할 이륜 역진자 로봇시스템을 구축하고 나서 기존의 PD 제어기를 사용하여 사용자 몸무게에 따라 시행착오적으로 이득값을 구해 로봇을 밸런싱시켰다. 그리고 시행착오적으로 구한 이득 값을 신경회로망 학습을 통해 일반화시켜 몸무게에 따라 일반화된 PD 이득 값을 가지는 제어기를 구현하였다. 이렇게 구현된 제어기가 기존의 PD 제어기보다 안정적 제어 측면에서 더 유리함을 실험적으로 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 두 바퀴로 구동되는 역진자기반의 1인승 차량의 안정적인 균형을 위해 제어기를 설계하였다. 탑승자의 몸무게에 따라 전체 질량이 달라지므로 그에 따른 PID 제어기의 이득값을 실험적으로 구하였다. 이 때 탑승자의 몸무게에 따라 무게 중심이 달라지게 되는데, 이는 밸런싱 각도에 영향을 미치게 된다. 따라서, 안정적인 균형을 이루기 위해서는 몸무게에 따른 목표 밸런싱 각도를 수정하여 제어해야 한다. 다양한 탑승자의 몸무게를 측정하기 위해 차량에 체중계를 달고 측정된 체중 데이터를 컴퓨터로 전송하여 제어기에 적용하였다. 다양한 실험으로 얻은 정보를 사용하여 제어기의 게인 스케줄링을 통하여 보다 안정적인 균형을 유지할 수 있었다.
서비스 품질을 보장하는 네트워크에서 경로를 구성하는 노드에 가해지는 부하의 불균형은 경로의 트래픽 흐름 수락 능력을 저해하는 주요 요인으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 경로 부하 밸런싱 방법이 개발되었으며, 이들은 모두 경로의 가용 자원 상황에 따라 각 노드에 할당되는 흐름의 지연한계를 재조정하는 피드백 부하 밸런싱 방법을 사용하였다. 이들 방법은 트래픽 부하의 서비스 품질의 확률적인 특성을 전혀 고려하지 않아 부하 불균형을 사전에 예방할 수 없으므로 수락 능력 저하를 개선하는데 있어 근본적인 한계가 있다. 본 연구에서는 트래픽 부하의 서비스 품질의 확률적 특성에 기초한 예방적 부하 밸런싱을 모색하고 RSVP에 적용할 수 있는 구체적 방법을 제안한다. 간단한 평가 네트워크를 대상으로 제안한 방법의 성능을 평가한 결과 기존 방식 대비 4~22% 정도 높은 흐름 수락 능력을 제공함을 확인하였다.
게임에서 밸런스 조절은 그 게임의 성공 여부에 큰 영향을 미치는 중요한 요인으로 자리 잡고 있다. 실제 게임 밸런싱이 정확하게 무엇을 의미하고 어떻게 해야 하는지 구현하기가 매우 어려운 실정이다. 무엇을 위해 게임 밸런싱이 필요하고 게임 중에 게이머를 위한 것인지 게임 자체의 운영을 위한 것인지, 얼마만큼 레벨을 조절할 때 정확하게 밸런싱이 되었다고 해야 할지, 그리고 실제 밸런싱 때 플레이어의 경험과는 어떻게 연계하여 레벨을 조절해서 밸런스를 유지시켜야 할지 등 매우 어려운 문제가 내제되어 있기 때문이다. 이러한 문제에 대한 답변은 매우 주관적이며 게임의 특성에 따라 다르게 표현된다. 따라서 본 연구에서는 객관적 지표를 제공할 수 있는 로그 함수를 이용한 레벨 조절 방안을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘을 사용한 결과 레벨 조절을 수행한 결과와 그렇지 않은 결과가 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 분산 해쉬 테이블(Distributed Hash Table)을 이용하는 구조적 P2P(Peer-to-Peer) 시스템에서의 로드 밸런싱 문제를 다룬다. 이러한 환경에서 시스템은 여러 가지 이유로 각 피어들이 서로 다른 부하(load)를 갖는 상황을 맞이하게 된다. P2P 시스템에 오브젝트가 지속적으로 삽입되고 삭제되는 동적인 환경에서 오브젝트의 생존시간을 고려하여 피어가 갖는 로드의 변화를 예측함으로써 불필요한 로드의 이동을 제거하는 효율적인 로드 밸런싱 기법을 제안한다.
본 논문은, Cascaded-H-bridge 정류기를 사용하는 SST 시스템에서의 DC-link 전압 밸런싱을 위한 실용적이고 구성이 용이한 제어기에 관한 것이다. 제안하는 제어기는 DC-DC stage의 Dual active bridge 컨버터의 개별적인 위상 제어를 통해 DC-link의 전압을 개별 조정한다. 기존의 연구된 전압 밸런싱 기법들에 비해, 제안하는 제어기는 별도의 회로 및 장치가 필요 없고, 확장성이 용이 하며, 구성이 용이하면서 실용성을 가지는 장점들이 있다. 제안하는 제어기는 5kW의 7-level SST 시제품을 제작하여 검증하였다.
기본적으로 많은 인자들에 의해 영향을 받는 배터리 시스템은 일반적으로 사용 용도에 따라 단위 배터리 셀을 직렬 또는 병렬로 연결하여 하나의 배터리 모듈을 형성하고 있다. 다수개의 단위 배터리 셀을 연결하여 하나의 배터리 모듈로 사용하는 경우, 개별 셀의 활물질 및 전해액의 미소 변동, 충방전 사이클 차이, 온도의 영향에 따라 배터리 특성이 다르게 나타난다. 이러한 특성으로 인해 충전 및 방전이 진행됨에 따라 셀간의 전압 불균형 현상이 발생하고 이로 인해 배터리 수명은 급격하게 감소하여 배터리 교체와 같은 경제적 손실을 초래한다. 본 논문에서는 배터리의 성능과 안전성을 확보하기 위해 배터리 밸런싱에 관한 연구를 수행하였다. 기존의 수동적 밸런싱의 단점을 보완한 능동적 밸런싱을 사용하였고 제안한 회로의 기능 및 성능의 검증을 위해 배터리 관리 장치 보드를 설계 및 제작하여 시험한 결과 개선된 기능이 원활히 수행됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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