본 논문은 캘리포니아 테스트를 이용하여 직접부하제어 프로그램의 적정 인센티브 수준 결정 방법을 제시한다. 대부분의 수요관리 프로그램의 경우 연간 혹은 수요관리 프로그램의 수명기간 동안 모든 고려 변수들이 상수로 주어지지만, 직접부하제어의 경우 연간 직접부하제어의 실행 회수 및 각 직접부하제어 실행 시간에 대하여 종속적인 값이 되기 때문에, 이러한 문제를 극복하고 직접부하제어의 경제성 평가에 효과적으로 적용하기 위해서 캘리포니아 테스트 방법론을 새롭게 정식화한다. 이 정식화를 사용하여 다양한 시나리오에 대한 사례연구를 수행하며, 현행 직접부하제어 프로그램의 인센티브 수준을 재검토하고 경쟁적 전력시장에서 직접부하제어 프로그램이 활성화될 수 있는 방안을 제안한다.
Energy Plus의 첫 작업버전인 알파 버전은, 작업 팀에 의한 내부 테스트가 1998년 12월에 이루어 졌으며, 외부 사용자들이 1999년 말에 테스트를 하여 2001년 초에는 Energy Plus 버전 1.0을 개발할 예정이며 향후에도 지속적인 개발을 계획 하고 있다. Energy Plus는 BLAST와 DOE-2의 장점과 많은 새로운 시뮬레이션 성능을 지닌 에너지 시뮬레이션 프로그램이 될 것으로 기대한다 Energy Plus 프로그램의 주요기능은 다음과 같다. · 열평형 부하 계산 · 동일 시간대에서 통합된 부하, 시스템, 플랜트 계산 · 사용자 위주의 HVAC 시스템 해석 · 다른 개발자가 새로운 시뮬레이션 모듈을 첨가하기 용이 한 모듈구조 · 그래픽 작업이 용이한 간단한 입력과 출력데이터 양식
이기종 워크스테이션 클러스터링은 응용 프로그램의 병렬 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 총작업반환시간을 최소화하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 기존의 부하 균형 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하여 작업을 분배하는 정적방식이거나, 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 성능 테스트 프로그램을 수행하는 동적 방식이 있다. 수행되는 응용 프로그램과는 관계없는 성능 테스트 프로그램은 계산시간을 소비하고 총작업반환시간을 지연시킨다. 이 논문은 상대적 부하 색인에 기초한 효과적 작업 분배 방식과 작업 이주 방식을 제안하였으며 이기종 워크스테이션 클러스터 환경에서 부하 균형 시스스템을 설계 구현하였다. 이 논문에서 제안한 방식의 총작업반환시간을 실험을 통하여 부하 균형을 하지 않은 라운드 로빈 방식의 총작업반환시간과 성능 테스트 프로그램에 의한 부하 균형 방식의 총작업반환시간과 비교하였다. 실험 결과는 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보였다.
안정적인 서버 운영을 위해 이상 패턴 및 개체를 식별하는 이상탐지 연구가 활발하게 연구되어 오고 있다. 이상탐지의 대표적인 예로 서버의 사용량 증가를 꼽을 수 있지만, 실제 이상 데이터 수집 및 현상의 재현이 어렵다는 점은 해당 연구의 어려움으로 존재한다. 본 연구는 다양한 시나리오 기반의 부하테스트를 설계하고, 클라우드 환경에서 이상 데이터를 생성 및 수집하였다. 해당 데이터는 이상탐지에 대표적으로 사용되는 알고리즘의 성능을 비교 분석에 활용하였으며, 실험을 통해 각 알고리즘의 신뢰 수준을 확인하였다. 이는 다양한 서버 운영 환경에 적합한 알고리즘을 채택하는데 활용 가능하며, 결과적으로 안정적이고 효율적인 서버 운영에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
오늘날 차량네트워크(CAN)는 전기적 강인, 저가격과 접근지연 때문에 분산 임베디드 시스템에서 널리 사용되는 버스형 필드이다. 그러나 버스토폴로지에서 발생하는 의존적인 제한 때문에 차량네트워크가 어플리케이션상에서 안전적으로 사용되는지는 논쟁되어왔다. 그래서 차량네트워크(CAN) 디자인 단계 동안 데이터 버스의 부하와 최대 지연, 경쟁 우선순위와 같은 네트워크의 성능을 분석하는 것이 중요하게 되었다. 이 논문은 차량네트워크의 성능을 평가하기 위해 사용된 시뮬레이션 알고리즘과 고장 기법 기술을 적용을 소개한다. 이는 차량네트워크의 어떤 산만한 구현의 줄임과 시스템의 신뢰성을 향상 시켜 줄 것이다.
오늘날 소프트웨어가 가지는 규모와 복잡성은 날로 심화되고 있으며, 소프트웨어 개발 시 결함을 찾아 내기 위한 테스트에 많은 시간이 소모되고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 중요한 기술 중 하나가 결함 위치 추적(Fault Localization)이다. 이 기법을 이용하여 결함을 추적하기 위해서는 다량의 테스트 케이스를 필요로 하며, 추가로 테스트 케이스를 작성하는 것은 또 다른 개발 부하이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 분기별 입력 조합 기반 테스트 케이스 생성방법과 시드 결과 기반 테스트 케이스 생성방법을 제안하였다. 개발자는 본 생성방법을 통해 테스트 케이스 생성에 대한 비용 절감을 기대 할 수 있다. 제안하는 내용의 효용성을 검증하기 위해 실제 예제 코드에 적용하여 평가하였다. 두 가지 방법 모두 무작위 생성한 테스트 케이스에 비해 개발자가 직접 생성하는 것과 유사한 테스트 케이스를 생성하고, 제안 방법으로 생성한 테스트 케이스의 신뢰성을 확인하였다.
본 논문에서는 라운드 로빈 알고리즘을 적용한 부하균형기법을 보이고 있다. 이를 위하여 2개의 패키지(패킷 캡춰와 라운드로빈 테스트 패키지)를 구현하였으며, 이러한 구현 패키지 S/W에 의해 본 연구 실험의 가상연결구조(데이터 생성기, 가상서버, 서버1,2,3) 에서 발생하는 패킷의 량을 측정한 것으로 서버1,2,3으로 트래픽 분산여부를 파악할 수 있었으며, 구현된 라운드로빈 부하균형 모니터링 시스템의 기능으로는 데이터의 수신량, 패킷량 표현, 패킷량 그래프 표현, 라운드 로빈 테스트, 시스템 모니터링 기능이 있다. 실험결과는 들어오는 데이터의 크기가 많이 차이나지 않는 이상 라운드 로빈 알고리즘은 확실한 형태의 트래픽 분산을 가능하게 해주었다 그리고 일부분에서 오차가 심한 경우도 있지만 횟수를 거듭하고 테스트가 장기화 될수록 오차는 줄어들었다.
현대 소프트웨어는 다양한 서비스 구조가 사용되고 있다. 이러한 환경에서는 각 서비스의 요구사항을 충족시킬 수 있는 기술들이 필요하며, Wasm(WebAssembly)은 많은 서비스에서 요구하는 조건을 만족시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 WasmEdge와 다양한 런타임 환경의 성능을 비교하기 위해 로직 실행 시간, HTTP 부하 테스트, 컨테이너 이미지 크기의 세 가지 지표를 분석한다. 결과는 로직 실행 시간에서 Wasm이 1.81초로 가장 빨랐고, 컨테이너 이미지 크기 역시 9.54MB로 가장 작았다. 마지막으로 HTTP 부하 테스트에서는 가장 빠른 트래픽 처리를 보여준 Spring Boot의 평균 초당 15076개보다 WasmEdge가 9239개로 트래픽 처리가 느렸지만, 로직 실행 속도와 컨테이너 이미지 크기가 작기 때문에 충분히 서버리스 컴퓨팅, 마이크로 서버, 엣지 컴퓨팅 분야에서 요구하는 조건을 만족시킬 수 있다.
본 논문에서는 인터페이스를 통해 통신하는 컴포넌트 기반의 분산객체환경에서 컴포넌트 추가와 변경에 따른 변화를 인식하여 테스트하는 에이전트 기반의 테스트 방안을 제시한다. 다중 에이전트로 구성된 컴포넌트 관리 시스템을 이용하면 분산객체환경에서 컴포넌트 변경에 대한 정보를 주기적인 검색을 통해 쉽게 파악할 수 있으며, 변경이 발생과는 컴포넌트에 대해 해당 클라이언트와 서버측 컴포넌트와의 메소드 연결관계정보를 정보DB 내에 저장함으로써 효율적인 컴포넌트 관리가 가능하다. 또한, 이 정보를 바탕으로 불필요하게 모든 컴포넌트에 대한 테스트를 감소시킬 수 있고, 테스트하는데 소요되는 시간과 시스템 부하를 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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