본 연구에서는 클러스터 시스템에 적용되는 새로운 부하할당 알고리즘을 기존의 알고리즘과 비교하여 분석하고자 한다. PWLC 알고리즘은 설정된 가중치 산정주기마다. 시스템의 부하를 감지하여, 각 서버에 가중치를 부여하여 다음 주기에 가중치에 의하여 부하를 분산시키는 알고리즘이다. PWLC 알고리즘과 DWRR 알고리즘을 가중치 산정주기를 변화시키면서 분산과 대기시간 등에 비교하였다. 가중치 산정주기가 너무 짧으면 시스템은 부하를 감지하는데 잉여부하가 소요될 수 있으며, 이와 반대로, 가중치 산정주기가 너무 길면 알고리즘 적용에 의한 부하할당이 비효율적으로 될 수 있다. PWLC 알고리즘이 DWRR 알고리즘보다. 더 효율적임을 알 수 있다.
동적 메모리 할당 방식은 사전에 그 메모리의 크기를 결정할 수 없는 경우에 효과적인 프로그래밍 기술이다. 하지만 메모리 조각화 문제와 최악의 경우 실행 시간을 예측할 수 없는 단점 때문에 실시간 시스템에는 거의 적용되지 않고 있다. 본 연구에서는 리눅스 기반의 실시간 시스템을 위한 동적 메모리 할당 알고리즘인 QB(Ouick-Buddy)를 제안한다 제안된 알고리즘은 작은 크기의 메모리 요구에 대해서 워드 크기별로 프리 리스트를 관리하고, 큰 크기의 메모리 요구에 대해서는 이진 버디 시스템을 이용하여 관리한다. 이 알고리즘에서는 작은 크기의 메모리 요구에 대해 완전-적합(exist-fit) 전략을 사용하여 메모리 이용 효율을 증가시킨다. 또한 큰 크기의 메모리 요구에 대해서 버디 시스템을 적용함으로써 외부 조각화를 제거시키고 처리량(throughput)을 증가시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 제안된 알고리즘과 이진 버디 시스템(binary buddy system), 빠른-적합(quick-fit)의 메모리 이용 효율성 및 메모리 조각화 율을 비교할 것이다.
본 논문에서는 기존 지문 인식 시스템에서 사용하는 특이점 추출 알고리즘과 매칭 알고리즘을 개선한 알고리즘들을 설계하고 구현함 으로서 새로운 지문 인식 시스템 개발에 목표를 두었다. 현재, 이진화된 지문 이미지를 표현하는 자료구조인 Union and Division을 고안하였고, Union and Division에 기반한 특이점 추출 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 또한 특이점 추출에서의 과다한 추출 단계로 인하여 발생되는 문제점들을 줄이기 위하여 기존의 6 단계인 특이점 추출 과정을 개선하여 3단계로 줄이면서도 정확성을 높이는 특이점 추출 알고리즘을 적용하였다.
분산 시스템에서의 대표적인 코디네이터 선출 알고리즘으로 Bully 와 Invitation 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 기존의 코디네이터 선굴 알고리즘의 단점을 보안하여, fail이 존재하는 네트워크상에서 사용 가능한 안정성 있는 효과적인 코디네이터 선출 알고리즘을 제안하고, 실제 분산 시스템상의 실험을 통하여 기존의 코디네이터 알고리즘들과의 선출과 합병에 걸리는 시간을 측정하고 비교한다.
널리 쓰이는 진화 알고리즘은 크게 두가지가 있다. 유전 알고리즘과 진화 기법이 그것이다. 이들 알고리즘은 실행 전에 사용자가 정해주어야 하는 변수들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 일반화시키고 집단의 크기, 교차변이 연산자 적용 확률 그리고 돌연변이 연산자 적용 확률과 같은 변수들을 알고리즘이 수행되는 동안 스스로 정하는 일반화된 자기 형성 진화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 타당성과 효용성은 시스템 동정화와 다개체 시스템 제어의 두가지 복잡한 제어 문제에 대한 적용을 통해 보여진다.
인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적 클론 선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 보다 개선된 동적 클론 선택 알고리즘을 제안한다. 이전 연구에서 침입탐지시스템이 흔히 접하게 되는 상황, 즉 과거 안정적으로 관찰되었던 정상행위가 합법적인 요인들로 인하여 갑작스러운 변화를 보일 경우 과거 생성되었던 기억탐지자가 정상행위를 비정상행위로 오류 판단하는 것을 막기 위하여 인간면역시스템의 체세포 돌연변이 (somatic hypermutation)를 이용하여 유전자 라이브러리를 진화시키는 방법을 첨가한 동적 클론 선택 알고리즘을 소개한다.
본 논문은 퍼지 시스템과 유전자 알고리즘을 이용하여 단기 전력 부하 예측 방법을 제안한다. 우선 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 퍼지 소속함수를 구한다. 최적의 퍼지 규칙과 시계열 입력 차이를 이용하여 보다 더 나은 예측 시스템을 구한다. 제안된 방법을 이용하여 단기 전력 부하 예측에서 좋은 결과를 얻었다. 또한 제안된 알고리즘에 대한 그래픽 사용자 인터페이스를 구현한다. 마지막으로, 전력부하에 대한 지역 예측 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 사용자가 Windows 상에서 자신의 알고리즘을 반영시킨 flowchart를 작성하면 그에 해당하는 C프로그램을 생성시켜 주는 시스템을 구현하였다. 사용자가 그린 flowchart 기호들과 흐름선 및 기호 안에 기술된 문자정보를 연결형 리스트를 사용하여 표현하였다. 기술된 문자 정보를 검색하여, 사용된 함수에 따라 해당 헤더 파일을 추가하고, 입ㆍ출력 함수에 대한 변환을 행한다. 그려진 flowchart기호에 대하여 흐름선의 개수나 연결기호를 이용한 변환 알고리즘을 적용하여 C코드로 변환하여 화면상에 출력시키고, 파일로 저장하였다. 본 시스템을 다양한 알고리즘에 적용시켜서 만족한 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.
비선형 시스템의 제어에서 널리 사용되는 방식이 퍼지 제어기이다. 퍼지 제어기에서 가장 중요한 것은 퍼지 룰의 설계이다. 퍼지 룰을 설계하는 많은 기법들이 제안되어 있는데, 최근 들어 진화 알고리즘에 대한 관심이 증가하고 있다 그 중에서도 공생적 공진화 알고리즘이 최적의 퍼지룰을 찾기 위해 이용되는데, 본 논문에서는 스키마 공진화 알고리즘을 이용한다. 스키마 공진화 알고리즘의 성능을 입증하기 위해, 이동 로봇의 행동제어를 위한 퍼지 제어기를 스키마 공진화 알고리즘을 이용하여 설계하고, 다른 공생적 공진화 알고리즘인 바이러스_진화 유전 알고리즘과 Handa의 공진화에 대해 비교하고 실험한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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