본 논문은 멀티미디어 시나리오 수행시간 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 멀티미디어 시나리오를 확률분포표를 갖는 페트리넷(Multimedia Petri Net with probability Distribution Table: MPNDT)으로 모델링하고, MPNDT 모델에서 시나리오의 흐름을 시뮬레이션하여 시작부터 종료에 이르기까지의 수행시간을 계산하다. 사용자는 이를 참조하여 시간 사용 계획을 세울 수 있고 , 멀티미디어 정보제공자는 이를 참조하여 사용자에게 가장 효율적인 감상 스케쥴을 작성하여 줄 수 있다.
네트워크 기술의 발전으로 저비용으로 고성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data) 형태의 병렬 프로그램을 사용한 클러스터 시스템의 주된 성능 장애는 부하 불균등 현상이다 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 마스터 노드가 정보를 모으는 횟수와 주기를 시뮬레이션을 통해 최적의 값으로 결정하고 그 주기 동안에 각 노드의 태스크 당 평균 수행시간을 계산한다. 통신비용의 오버헤드를 고려한 시스템의 실행시간을 평균 수행시간으로 예측하여 각 노드가 이동할 태스크의 수를 결정하는 동적 부하 균등 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘의 클러스터 시스템을 모델링하고 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 한다.
최근 무선 통신의 발달과 함께 임베디드 시스템의 성능 향상 및 보급률 증가로 기존의 분산 시스템 환경에 무선 임베디드 시스템들이 포함되기 시작하였다. 분산 시스템을 구성하늘 요소들 간의 동기화, 순서화, 그리고 일관성 유지를 위하여 시간 동기화는 반드시 필요하고, 지난 20여 년간 분산 시스템에서의 시간 동기화에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 하지만 무선 임베디드 시스템에서의 시간 동기화는 메시지 지연과 손실이 많다는 점과 풍부하지 않은 시스템 자원을 고려해야 하므로, 기존 유선 환경에서 사용되었던 시간 동기화 알고리즘을 그대로 적용하기에는 어려운 점이 많다. 이에 본 논문에서는 IEEE 802.11 표준을 확장하여 무선 임베디드 환경에 적합한 시간 동기화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 브로드캐스트 통신의 특성을 활용하여 무선 임베디드 환경에서의 제약 조건을 완화함으로써 높은 정확성을 제공하면서 메시지 손실을 감내하여 연속적인 시간 동기화를 제공할 수 있다. 이를 위해 마스터/슬레이브 방식의 구조에서 마스터는 시간 동기화를 위한 시간 정보를 브로드캐스트하고, 슬레이브는 편차와 편차율을 계산하여 마스터의 시간을 추정하고 동기화된 시간인 가상 시간을 계산하였다. 실험을 통해 제안된 시간 동기화 알고리즘을 사용하는 경우 200${\mu}s$ 정도의 표준 편차 범위로 동기화할 수 있음을 보였다.
각종 교통정보에 대한 요구수준이 높아지고 있으며 그 중에서도 도시 교통관리나 이용자 측면에서 통행시간 정보는 매우 유용한 것이다. 정확성 높은 통행시간의 추정을 위해서는 신뢰성 높은 교통데이터의 수집이 필수적으로 요구된다. 버스정보시스템(BIS)은 도시 주요도로를 운행하는 시내버스를 대상으로 통행시간 정보를 실시간으로 수집 관리하고 있어 경로통행시간 추정에 매우 유용한 데이터라 할 수 있다. 그러나 기존 BIS수집데이터는 시내버스의 운행과 관련된 정보를 생성하고 안내하는 기능에만 제한적으로 사용되고 있고 다양한 분야에 활용되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 BIS를 통해 실시간으로 수집되고 있는 데이터를 이용하여 경로통행시간을 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 시내버스의 총 통행시간에서 버스정류장서비스시간을 제외한 통행시간을 설명변수로 경로통행시간 추정모형을 구축한 결과 결정계수($R^2$)가 모두 0.950이상이었으며 T-test를 통한 검정결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 따라서 각 가로별로 BIS를 통해 수집되고 있는 시내버스의 통행시간데이터를 설명변수로 이용하면 실시간 경로통행시간 추정이 가능할 것으로 판단된다.
국내외 각급 도시에서 시행중인 실시간 버스정보시스템(BIS)에 있어 버스도착예정시간 정보의 정확도는 시스템에 대한 가치평가의 가장 중요한 요소 중 하나이다. FTMS나 RTMS에서의 VMS정보와는 달리 개별버스의 도착예정시간 정보의 경우는, 가공 및 제공주기 그리고 시스템의 가공과정에서 불가피한 오차가 발생한다. 이를 '시스템 오차'라 규정하고 이들 오차의 평균값을 통계적 기법으로 도출하여, 버스도착예정시간 정보에 보정하는 방안을 제시하였다. 또한 검증을 위해 'A'시의 버스정보시스템에 동 기법에 따라 보정을 수행한 결과, 보정전보다 오차율이 23%감소한 것으로 나타났다. 이처럼 버스도착예정시간 정보의 정확도의 제고를 위해서는 시스템오차를 낮추는 방안이 적용해야 하는데 특히, 위치정보수집 빈도를 높이고, GPS 음영지역 해소 등 분산 값에 영향을 미치는 결측을 줄이기 위한 노력을 강구해야 한다.
지리 정보시스템(GIS: Geographic Information System)은 공간상에 존재하는 지리 객체의 데이터를 수집, 저장하고 이를 분석, 가공하여 도시계획, 지적 관리, 삼림 자원 관리 등, 지리 관련 응용 분야에 널리 활용하는 시스템이다. 지금까지 지리정보 시스템의 중요성과 필요성이 널리 입증되어 그에 대한 연구는 많이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 연구들은 지리정보를 단순히 공간상의 정보만으로 취급하였으며, 시간에 따른 공간 데이터의 변화를 고려하지 않았거나 간단히 취급하여 왔다. 따라서, 교통 정보 관리나 기상예보 등 시간의 흐름에 따라 변화하는 실세계를 정확히 반영할 수 없었다. 시간지원(時間支援) 지리정보 시스템(Temporal GIS : TGIS)은 기존의 지리 정보시스템에 시간 개념을 확장하여 공간정보 및 비공간 속성정보 뿐만 아니라 시간에 따른 객체의 변화를 표현하여 동적인 세계를 더욱 정확히 묘사하는 새로운 데이터베이스의 연구 분야이다. 본 연구에서는 이러한 TGIS에서 중복 데이터를 최소화하는 데이터베이스를 설계하고, 이러한 시간 개념을 둔 TGIS를 해양에 접목하여, 해양에서 일어나는 거의 모든 현상과 관계가 깊은 수온과 염분을 처리하는 방법을 제시하였다. 또한, 지금까지 관측된 데이터를 활용하여, 등온선과 등염분선을 그래픽으로 작성할 수 있는 시스템의 구현과 이 시스템을 통하여 등온선 및 등염분선을 예측할 수 있는 예측시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 프레임 릴레이(Frame Relay : FR) 망과 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 망이 연동할 때, 분석 대상인 연동장치(InterWorking Unit : IWU) 수신부에서 프레임이 처리되는데 걸리는 지연시간을 분석하였다. ATM과 FR 사이의 데이터 처리속도의 차이로 인하여 연동장치의 버퍼에서 프레임이 기다리게 된다. 이 때 지연시간을 IWU에서 ATM 망에서 들어오는 프레임의 평균값을 구한 다음에 Little's formula를 이용하여 수학적으로 분석하였다. 결과적으로 FR 연결된 수가 증가할수록 연동장치에서 프레임의 지연시간은 지수적으로 증가함을 알 수 있었다. 또한 지연시간을 분석하므로 해서 연동장치에서 timeout의 시간을 결정하여 프레임을 재전송할 수 있는 시간을 결정할 수 있었다.
일반적으로 음성전화망에서 수학적 모델을 사용하여 트래픽 분석을 수행하는 경우 호 도착 시간과 채널 보류 시간은 지수 분포라고 가정한다. 본 논문에서는 이동전화망을 구성하고 있는 교환기에서 추출한 과금 데이터를 이용하여 호 발생으로 인해 집계되는 호량애 관한 호 도착 시간과 채널 보류 시간이 나타내는 분포를 알아본다. 또한 분석된 확률 분포를 통계적 검정 방법을 이용하여 경험분포함수에 대한 기대 분포함수의 적합성을 판별한다.
시간지원 데이터 모텔은 시간 의미를 데이터 모델에 추가하여 시간에 따라 변화된 정보를 처리할 수 있는 데이터 모델이다. 시간지원 데이터 모델은 실세계에서 사건이 발생한 시간인 유효시간을 지원하는 데이터 모델과 데이터가 수록된 시간을 지원하는 거래시간 데이터 모델 그리고 거래시간과 유효시간을 모두 지원하는 이원시간 데이터 모델이 있다. 대부분의 시간지원 데이터 모델은 관계형 모델을 확장하여 시간지원 데이터를 처리할 수 있도록 설계된다. 시간지원 데이터 모델의 두부류는 시간을 결합하는 단위에 따라 튜플 타임 스탬프와 속성 타임 스탬프의 두 가지 형식이 있다. 본 논문에서는 기존의 데이터 모델에서 시간추가를 위한 기본적인 시간 개념과 시간지원 데이터 모델을 위한 고려사항을 설명하고 시간지원 데이터 모텔을 지원시간에 따라 비교하였다. 또한 유효시간이 지원되는 시간 지원 집계에 적합한 데이터 모델을 제안하고 그 성능을 분석 하였다.
다중프로세서 환경에서 타스크들을 할당해주는 중앙 프로세서를 두고 Laxity를 기반으로 긴급타스크를 선택하여 스케쥴링을 수행한다. 중앙프로세서는 프로세서들의 슬랙시간과 각 프로세서의 Local큐에 대기하고 있는 비주기적 타스크의 총 수행시간 등의 상태정보를 수집 분석하여, 타스크의 실행시간에 가장 적합한 프로세서를 선xor하여 할당한다. 또한 타스크 특성에 따라 주기적 타스크와 비주기적 타스크로 나누고 주지적 타스크는 마감시간을 지키는 범위 내에서 최대한 수행시간을 연기 시켰다. 시뮬레이션 결과 Overload(마감시간을 지키지 못하는 타스크)수의 감소와 빠른 응답시간을 제공함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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