차세대 전산환경은 사용자들이 필요한 전산자원을 네트워크를 통해 공급받는 그리드 컴퓨팅 기반의 개방형 전산환경으로 진화할 것으로 예상된다. 개방형 전산환경의 도입은 전산자원 활용의 효율성을 높이고 협업을 증진시키며 공급의 유연성과 비용 절감 등의 효과를 가져올 수 있다. 그러나 네트워크를 통해 공급되는 특성으로 인해 개방형 전산 자원의 성능에는 변동성이 수반된다. 전산자원의 성능에 변동성이 있는 경우, 주어진 예산과 시간만 고려하여 전산자원 서비스를 구성하는 단순 최적화 방법을 사용했을 때는 서비스의 최종 성능과 실행 시간 등을 규정한 서비스 수준계약(Service Level Agreement, SLA)을 만족시키지 못할 위험이 높다. 따라서 개방형 전산환경의 서비스 브로커는 전산자원 공급의 안정성을 높이기 위해서 서비스를 구성하는 개별 전산자원의 성능 변동성을 고려하여 위험을 최소화 하는전산자원포트폴리오를구성할것이요구된다. 본연구에서는평균절대편차(Mean-Absolute Deviation, MAD) 포트폴리오 최적화 기법을 이용하여 서비스 브로커의 공급 안정성을 향상시키는 방법을 제시하였다. 제시된 최적화 기법의 효과를 알아보기 위한 방법으로 가상의 개방형 전산환경을 모델링하고, 고객의 제약 조건과 개방형 전산환경의 변동성 정도에 따라 전산자원 공급 서비스의 성공률을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과로서, 첫째, 단순 최적화방법보다 변동성을 감안한 MAD 포트폴리오 최적화 기법을 이용했을 때 공급의 안정성이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 둘째로는 특히 개별 전산자원의 변동성 예측의 정확성이 높아질수록 성능도 더욱 향상되는 결과를 가져왔다. 셋째, 측정된 변동성을 이용하여 개방형 전산자원의 가격을 할인하는 정책을 추진할 경우 서비스 공급 범위의 확대에도 효과가 클 것으로 예상되었다.
저해상도 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위한 다양한 방법의 초해상도 기법이 존재한다. 다양한 기법들 중에서도 ELBP 분류기를 이용한 초해상도 기법[1]은 단일 영상 기반의 초해상도 기법으로 사전에 학습된 필터를 이용하여 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 그러나 해당 알고리즘을 일반적인 CPU 환경에서 수행할 경우 실시간으로 영상을 획득하는데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 지역메모리를 이용한 GPU 환경에서의 최적화를 수행하여 ELBP 분류기를 이용한 초해상도 기법의 가속성을 보인다. 먼저, 알고리즘에 대하여 간단히 설명하고 CUDA 가속화 기법[2]을 차례로 적용했을 때 얻을 수 있는 가속 성능을 확인한다. 최종적으로 본 논문은 CPU 환경과 비교했을 때 5 배의 가속 효과를 얻을 수 있다.
본 논문는 유전자 알고리즘의 최적화 기법을 활용하여 최적의 재방문 성능을 달성하는 위성배치 방법을 제시한다. 보편적인 위성배치 기법인 Walker 방법은 글로벌 커버리지 개념으로 한반도의 전략적 환경을 고려한 표적 중심의 위성배치에는 제한사항이 존재한다. 이러한 제한사항을 극복하기 위하여, 북한의 주요 관심지역의 표적을 설정하고 표적별 최적의 재방문 성능을 갖는 궤도 요소를 탐색하여 이를 기반으로 각 표적에 대해 유전자 알고리즘으로 최적화된 위성수를 도출하였다. 연구 결과는 지상반복궤적의 위성배치 규칙을 적용하여 최적화된 위성군이 표적별 원하는 재방문 성능을 달성함으로써 그 성능이 입증된다.
본 논문은 실내 환경에서의 WATM 에러 제어를 위한 최적 기술을 제안하였다. 최적 기술에서는, 기존의 concatenated FEC 기법만을 AWGN에서 실시간 서비스가 중요한 ATM 트래픽을 위한 효과적인 에러 제어 기술로 간주될 수 있지만 페이딩 환경에서는 concatenated FEC에 파일롯 심볼을 이용한 페이딩 보상이 WATM 성능을 최적화하는데 필요하다. 또한, truncated Type-II hybrid ARQ 기술은 처리량 개선을 위한 서비스 품질이 중요한 AW 트랙픽을 위해서 개발되어질 것이다. 따라서, 본 논문에서는 이를 각각의 기법에 대한 이론 및 시뮬레이션 평가를 수행하여 실내 환경에서의 WATM 성능의 최적화를 모색하였다.
본 연구의 목적은 차세대 대체에너지로 각광받는 풍력발전 중에서 육상발전보다 여러 가지 이점이 있는 한국형 해상풍력터빈 블레이드의 최적형상설계를 위한 알고리즘을 구현하는 것이다. 블레이드 단면 익형의 양력과 항력 분포는 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 첫 번째 수준의 설계변수인 각각의 블레이드 지름과 축 회전수에서 익형의 공력변수들과 최소에너지손실 조건을 이용하여 두 번째 설계변수인 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 그리고 성능결과를 바탕으로 반응면을 구성하고, 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 첫 번째 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 목적함수를 죄대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 설계된 최적형상에 대해 탈설계점 해석을 수행하여 성능을 구하였다.
최근 소셜 미디어의 성정과 모바일 장치와 같은 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 대용량의 데이터를 처리하기 위한 대표적인 프레임워크로 맵-리듀스가 등장하였다. 하지만 전용 분산 컴퓨팅 환경에서의 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이를 고려한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에 최적화된 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 데이터 재배치 알고리즘을 수행함으로써 재배치에 많은 시간을 필요로 하고, 불필요한 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 발생한다. 본 논문에서는 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서 맵-리듀스의 성능 최적화를 위한 효율적인 데이터 재배치 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 노드의 가용성 분석 모델을 기반으로 노드의 데이터 블록 비율을 연산하고, 기존의 데이터 배치를 고려하여 전송함으로써 네트워크 부하를 감소시킨다. 성능평가 결과 기존 기법에 비해 데이터 재배치 블록 비율이 약 75% 감소하였다.
무선 센서 네트워크에서 라우팅 경로는 네트워크 보안 유지를 위해 매우 중요하다. 이러한 라우팅 경로를 유지하기 위해선 지속적인 경로 재설정 및 관리가 요구된다. 영역 분할 기반 경로 설정 기법은 통계적 여과 기법이 적용된 센서 네트워크를 여러 개의 하위 영역으로 나누고 각 영역별로 경로 설정 및 관리하는 방법을 제공한다. 이 기법은 부분적인 네트워크 위상 변화 또는 노드의 에너지 고갈 등의 문제로 인한 경로 재설정 시 사용되는 에너지 소모를 많은 부분 절약할 수 있다. 하지만 경로 설정에 사용되는 정보가 해당 영역에만 제한되어 전체 네트워크 관점에서 항상 최적화된 보안 라우팅 경로를 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 통계적 여과 기법 기반 센서 네트워크에서 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법으로 설정된 라우팅 경로 최적화를 위한 영역별 부분 경로 선택 방법을 제안한다. 제안 기법에서는 기지 노드가 영역 단위로 설정된 부분 경로 정보를 수집하여 모든 후보 경로들을 평가 함수를 이용해 평가한다. 평가를 통해 결정된 보안 라우팅 경로 정보는 전체 경로 정보 메시지를 통해 각 영역의 최상위 노드(Super DN)에 전달된다. 따라서 각 영역의 최상위 노드는 해당 경로 정보를 이용해 이벤트 발생 위치에 따른 최적화된 라우팅 경로를 제공할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법의 성능을 검증하였으며, 제안 기법은 기존 영역 분할 기반 경로 설정 기법의 성능 향상을 위해 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 전력시스템 수용가를 구성하는 비선형 부하에 흐르는 왜곡된 파형을 가진 전류의 상대적 비율을 결정하여 비선형 전기부하구성을 예측하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 수용가 전기부하 구성 예측을 위한 해결 절차로써 수용가의 수리적 모델링을 통한 시스템 방정식을 도출하였고 최적화 이론을 적용하였다. 또한, 본 시스템에 적용한 최적화 알고리즘으로 steepest descent, conjugate gradient, Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 기법을 사용하였고, 예측된 결과들의 성능을 나타내는 지표인 수렴 속도와 정확도 비교를 통하여 분산 전력시스템의 전기부하구성 예측을 위해 BFGS 기법을 적용하는 것이 가장 효율적인 방안임을 보였다.
본 논문은 임베디드 시스템에서 효율적인 파일 연산을 위한 메타 데이터의 구조와 파일 연산 최적화 기법을 제안한다. 플래시 메모리는 비휘발성이며 크기가 작고 전력소모도 적으며 내구성이 높아 임베디드 시스템에 널리 사용되고 있다. 하지만 제자리 덮어쓰기 (update-in-place)가 불가능하고 메모리 셀에 대한 초기화 횟수가 제한되어 있으며 바이트 단위의 입출력이 불가능하다. 이러한 하드웨어적 특성 때문에 NAND 플래시 메모리 전용 파일 시스템으로 YAFFS(Yet Another Flash File System)가 개발 되었지만 비효율적인 파일연산 과정의 문제가 존재한다. 본 논문은 YAFFS의 파일 연산을 분석하여 이를 개선시켜 파일 연산 최적화 기법을 제시하고, YAFFS에 적용하여 성능 평가를 한다.
오버레이 멀티캐스트는 하드웨어적인 인프라 구축 없이도 시스템의 자원과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 기법이며 중간 노드의 이탈이 발생하게 될 경우 멀티캐스트 트리를 재구성 한다. 그러나 빈번한 멀티캐스트 트리의 재구성은 심각한 성능 저하를 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 보완하기 위해 각 자식 노드들로부터 소스 노드에게 주기적으로 피드백 되어오는 정보를 기반으로 트리 성능 최적화 알고리즘을 제안한다. 제안된 모델은 서비스 하는 부모노드가 트리의 성능을 저하 시키는 원인으로 판단되어질 때 수행하는 메커니즘이고, 이 메커니즘을 수행하여 성능 최적화 트리를 구성함으로써 전체적인 서비스 트리의 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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