본 논문에서는 병렬 컴퓨팅의 스케줄링 시스템인 EASY Backfilling 알고리즘에 기반한 작업 패킹 기법의 최적화에 대해 논의한다. 이를 위해 최적의 작업 집합을 구성하기 위한 탐색 기법으로 유전자 알고리즘을 활용하여 작업 패킹을 효율적으로 수행함과 동시에, 적은 노드를 요청한 작업에 가중치를 부여함으로써 다수 작업의 동시 실행을 우선 고려하게 하였다. 스케줄링 정책은 컴퓨터 성능에 직접적인 영향을 미치는 요소이기 때문에 시스템 부하별로 각 워크로드의 평균 대기 시간을 측정한 실험을 통해 제안 기법이 전반적인 병렬 컴퓨팅의 성능을 개선함을 확인하였다.
스마트폰이 과거 수년 사이에 급격하게 확산됨에 따라 LTE망 운영자들은 많은 모바일 데이터 트래픽 용량에 대처하기 위해 노력하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 LTE/EPC 네트워크에서 집중화된 제어 평면과 분산된 P-GW를 지원하는 새로운 SDN 기반 분산 이동성 관리기법을 제안한다. 네트워크 성능을 더욱 향상 시키기 위해, LTE 사용자들 사이에 교환되는 내부 트래픽을 위한 경로 최적화를 제안한다. 제안된 기법과 기존의 LTE/EPC 네트워크의 기법의 P-GW 데이터 처리 용량과 데이터 처리 수 측면에서 성능을 비교함으로써, 제안된 기법이 LTE/EPC 코어 네트워크의 확장성을 증가시키는 효율적인 방법임을 보여준다.
TCP는 유선망에 최적화되도록 변화 된 결과, 무선망에서는 무선망의 단점인 비연속적인 연결 링크로 인해 전송손실이 발생하게 된다. 그러나 어플리케이션 프로그램에서는 이러한 문제로 인해 발생되는 오류를 네트워크의 혼잡으로 인한 손실로 오인하게 된다. 그 결과 어플리케이션 프로그램에서는 혼잡제어 메커니즘이 수행되어 전송율을 줄이므로 네트워크 성능이 저하되는 문제점을 초래한다. 이러한 이유로 최근 유무선 혼합망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 개선 모델들 중 상대적으로 많이 사용되고 있는 TCP Westwood에 대해서 성능을 보완하는 기법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류하고자 할 때 직접적인 분류가 어렵거나 성능이 좋지 않을 경우 적절한 방법을 통하여 변환을 하거나 또는 패턴 분류기의 특성에 맞도록 변환하여 패턴 분류 성능을 향상하는 등 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 의해 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하여 학습을 하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 각각의 알고리즘이 가지는 특징을 활용하면서도 단점을 계층적으로 보안하여 유도 전동기 고장 진단 성능을 개선하였다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.
단거리 탄도 미사일의 개념 형상을 설계하기 위하여, 부피, 공력, 추진, 구조, 안정성, 비행 궤적 등의 다양한 관점을 고려하는 최적화 문제를 정립하였다. 이를 위하여 기존의 미사일 사례를 분석하여, 설계 조건과 성능지수를 도출하였다. 각 서브 시스템의 모델을 통합하여, 전체 시스템의 성능을 분석하였다. 설계 예시를 통하여, 여러 설계변수가 최종 성능에 미치는 관계성을 분석하였다.
본 논문에서는 전자기 관련 제품의 효율적인 신뢰도 기반 최적설계를 위해 확률구속조건을 평가하는 기법으로 해의 안정성과 효율성이 우수한 목표 성능치법을 제시 하였다. 목표 성능치법을 적용한 신뢰도 기반 최적설계의 효율성 검증을 위하여 스피커 모델과 초전도 자기에너지 저장장치 모델에 대한 최적설계를 수행하였고, 이를 기존 신뢰도 지수법을 적용한 최적설계 결과와 비교하였다. 또한 몬테카를로 수치모사기법을 이용하여 도출된 최적해의 신뢰도를 재 계산 후 비교함으로써 제안된 기법의 신뢰도 평가 결과의 정밀도를 검증하였다.
본 논문은 헤드폰/이어폰에 최적화된 저전력 피드백 능동 소음 제어 필터 설계 방법을 제안하였다. 제약 최적화를 이용하여 높은 샘플링 주파수 환경에서 합리적인 소음 저감 성능을 확보하기 위한 높은 차수의 유한 임펄스 응답소음 제어 필터를 얻은 후 무한 임펄스 응답 근사 기법인 Balanced Model Truncation (BMT)를 이용하여 얻어낸 필터를 헤드폰/이어폰과 같은 저전력 디지털 신호처리 시스템에 적합하도록 낮은 차수의 무한 임펄스 응답 소음 제어 필터로 변환하였다. 성능 확보를 위해 주파수 워핑 기법을 이용하여 기존의 높은 차수의 유한 임펄스 응답 소음 제어 필터와 더욱 유사한 주파수 응답을 가지는 무한 임펄스 응답 필터를 얻었으며, 이를 2차 무한 임펄스 응답 필터들의 종속연결 구조로 재구성하여 시스템 전체의 안정성을 높였다. 백색 잡음을 통한 능동 소음 제어 시뮬레이션과 결과 및 안정성 실험 등을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 우수한 소음 저감 성능과 안정성을 가짐을 검증하였다.
전통적으로 예상 전송 시간 메트릭을 라우팅으로 사용하는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크는 모바일 유저에게 심각한 지연을 발생한다. 캐시를 갖는 메쉬 라우터를 통해 성능 향상을 기대할 수 있지만, 콘텐츠 인기도, 캐시 비용 및 다운로드 지연을 고려한 캐싱 할당 기법에 대한 연구는 부족하다. 이러한 문제점을 해결하고자 모바일 유저 수의 증가에 따라 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기반 사용자 중심의 캐싱 기법을 제안한다. 또한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘 (일정 교차/변이)을 적용하여 예상 지연 시간을 줄이며 캐시 적중률에 만족하는 최적의 모바일 유저 수를 찾는다. 이는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크를 운영하는 통신 사업자가 다양한 캐싱 비용, 라우터 속도, 콘텐츠 인기도를 고려한 목표 캐시 적중률을 만족할 뿐만 아니라 성능 향상을 기대할 수 있다.
최근 다수의 후 순위 사용자(Secondary User)가 각각의 검출 결과를 융합 센터(Fusion Center)에 보고하여 대역 검출의 성능을 향상시키기 위한 협력 대역 검출 기법이 이루어지고 있다. 또한 선 순위 사용자(Primary User)에게 할당된 주파수 대역을 융합 센터가 공유하는 인지 무선(Cognitive Radio)기술이 개발되고 있다. 이 논문에서는 분산 협력 대역 검출 환경에서 후 순위 사용자의 검출 정보가 융합 센터로 보고되는 채널의 오류 확률을 고려한 기존 분산 협력 대역 검출 기법의 성능 저하를 보완하는 새로운 분산 협력 대역 검출 기법을 제안하였다. 또한 분산 협력 대역 검출 기법의 오류 확률을 최소화 하는 검출 문턱값의 최적화 방법을 수식의 유도를 통해 제안하였다. 최적의 검출 문턱값은 분산 협력 대역 검출의 성능을 최대화 하는 것을 확인하였다.
최근 소셜 미디어의 성장과 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 환경에서 균등한 데이터 배치를 기반으로 수행되는 기존 맵-리듀스는 가용성이 다른 비-전용 분산 컴퓨팅 환경에서는 적합하지 않다. 이러한 비-전용 분산 컴퓨팅 환경을 고려한 데이터 재배치 알고리즘이 제안되었지만, 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, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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