댐 및 제방 등의 수공구조물 붕괴에 의한 극한홍수 전파를 해석하기 위한 2차원 홍수 해석기법에는 현재까지 다양한 기법들이 개발되어 왔고 다양한 모형들이 상용화 또는 범용화 되고 있다. 그 중 흐름의 전파양상을 정확하게 반영할 수 있는 상류이송기법인 Godunov형태의 유한체적기법은 충격파와 같은 불연속적인 해를 가지는 문제를 정확히 해석할 수 있고, 비구조적 격자 사용의 용이성 등의 장점 때문에 2차원 홍수파 전파 해석에 있어서 최근 십수년간 가장 활발하게 연구되어왔다. 하지만 이러한 기법은 양해법을 근간으로 하는 해석 기법으로써, 계산거리의 간격이나 계산시간의 간격, 격자망의 구성 등 엄격한 제한이 필요하다. 특히 방대한 계산시간을 요구하는 기법의 약점은 홍수예 경보 등을 위한 실시간 모형의 구동에 있어서 큰 제약이 되어 왔다. CPU의 성능이 지속적으로 발전하면서 이러한 문제는 점차 극복되어 왔으나, 발열 등의 문제와 이를 극복하기 위한 멀티코어의 등장으로 인해 단일 코어의 성능개발은 매우 더딘 것이 사실이다. 현재까지 연구되고 개발되어 온 모형들은 특별한 처리 없이는 단일 코어만을 사용하여 계산할 수 밖에 없기 때문에 멀티코어의 장점을 전혀 이용할 수 없다. 이러한 점을 극복하기 위해 프로그램을 병렬화하여 단일 문제에 대해 멀티코어를 사용할 수 있다면 계산시간 단축에 큰 효과를 거둘 수 있을 것이다. 현재까지 IT분야에서 다양한 병렬프로그래밍 기법들이 개발되고 소개되어 왔다. 본 연구에서는 병렬프로그래밍 기법중 가장 널리 사용되고 있는 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용함으로써 기 개발된 고정확도 유한체적모형을 병렬화 하여 계산시간을 단축하고자 하였다. 개발된 모형을 장애물이 존재하는 실험하도의 댐 붕괴 문제와 2002년 태풍 루사 시 큰 피해를 입은 강릉시 일원의 섬석천 유역에 위치한 장현저수지와 동막저수지의 붕괴사례에 대해 적용하였다. 모형을 코어 개수별로 다양하게 모의함으로써 기존모형과의 결과에 대한 일치성을 확인하였고, 기존 모형 대비 계산시간 단축의 효과를 입증할 수 있었다. 개발된 본 모형을 실시간 홍수범람해석을 위한 시스템으로 구축할 수 있다면, 실시간 홍수예 경보에 있어 주요지점에서의 수위해석 뿐만이 아닌 제내지 범람 예보 분야까지 확대 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
기상 레이더와 지상강우계를 이용한 실시간 강우산정기법은 전형적인 Marshall-Palmer(M-P) 방법, geostatistic 접근법을 이용한 방법, 회귀분석에 의한 방법, Kalman filter를 이용한 방법 및 실시간 weight mask를 이용한 보정 등 여러 형태가 존재한다. 본 연구에서는 실시간 강우산정을 위한 각 방법의 장단점 및 적용성을 분석하였다. 전형적인 M-P 방법은 잘 알려진 바와 같이 호우사상을 과소 추정하는 단점을 가졌으며 기존 연구자들이 제시한 바와 같이 층운형, 대류형과 같은 강우형태에 따라 다른 Z-R관계식을 가지므로 단일 Z-R관계식으로 강수를 산정함에 있어 한계를 가진다. Geostatistic 기법을 이용한 실시간 강수 산정의 경우, 지상 강우계 정보를 활용하여 강우공간분포를 개선하는 여러 기법 즉 cokriging, external drift 기법 등이 존재함에도 불구하고 과다한 계산시간, 실시간 variogram 산정과 적용상의 문제 등을 내포하고 있다. 실시간 회귀분석을 이용한 강우산정은 실제 적용에 있어 지상 강우계와 레이더 반사도사이의 선형 상관관계에 대한 결정계수가 매우 낮아 기법 적용이 간단한 장점에도 불구하고 적용에 한계를 가진다. Kalman filter기법을 이용한 실시간 레이더 강수산정은 계산시간이 여타 기법보다 많이 소요되어 실시간성을 유지하는데 한계를 가진다. 실시간 weight mask를 이용한 보정기법은 지상강우계 강우강도와 기상레이더 강우강도가 선형상관관계를 가진다는 가정이 대상지역 전체에 균일하게 적용될 수 없음에도 불구하고 기법의 적용이 간편하며 실시간 강우 공간분포를 실제 강우 관측인 지상 강우계 공간 분포 특성을 간접 강우 관측인 기상 레이더 반사도 분포와 결합하여 공간 변화 특성을 잘 나타낸다는 장점을 가지므로 실용적 적용에 있어 장점을 가진다.
실시간 시스템에는 정확한 계산 기법과 부정확한 계산 기법이 있다. 부정확한 계산 기법은 실시간 시스템에서 스케쥴링의 유연성을 제공하는 수단이다. 지금까지 큐잉이론을 이용한 부정확한 스케쥴링에 관한 연구들은 태스크들의 평균 결과의 질과 평균 대기시간을 정충한 때의 비용과 장점들을 명확하게 수량화하는 것들이었다. 이논문은 두개의 부정확한 스케쥴링 방법을 사용할 때, 어떤 태스크가 부정확한 계산이 될 부정확한 확률들을 구하였으며 또한, 이런 두 방법의 부정확한 확률들의 여러 단조형 부정확한 시스템 매개변수들에 대한 의존성을 비교 분석하였다.
원격지 모형 물체에 대한 추출정보의 실시간 정보의 인식 및 전송을 위하여 실시간 신경회로망을 제안하였다. 제시된 신경회로망 기법은 내부 노드의 확산을 통하여 실시간 계산 기법으로 수행된다. 회로망 내에서 노드는 양자화 된 입력 영역내의 한 상태로 결정되며, 각 노드는 자신의 입력신호와 이웃하는 정보입력의 가중치 신호의 합에 의해 새로운 정보 유닛으로 산출되어진다. 모형 물체의 실시간 인식을 위하여 제안되는 가장 이상적인 알고리즘은 순서적 정합기법인데, 임의의 위치 정보를 주변의 상태 공간에 신속하게 전파시켜 자연스런 정보의 보간 상태를 이룬다. 비선형 불규칙적 영상정보를 실시간인식을 위하여 다양한 시뮬레이션을 실행하였다. 1차원 정보전파 신경망 하드웨어를 제작하여 정적 및 동적 신호가 있는 다양한 실험을 수행하였다.
최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.
본 논문에서는 실시간 동작 환경인 VoIP에 적용 가능한 스팸 대응 기법으로서 예측 평판도 시스템을 제안한다. VoIP 스탬을 차단하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있지만, VoIP 스팸 대응을 위한 기존 기법들은 사용자의 직접적인 개입으로 인한 사용자 불편성, 실시간 동작으로 인한 세션 설립 시간 지연 및 시스템 과부하 등과 같은 문제가 있다. 제안 기법은 발신자의 세션 설립 주기와 수신자의 통화시간을 기준으로 통계적 방법을 이용하여 평판도를 계산하는 시스템이다. 제안 기법은 사용자의 직접적인 개입이 없기 때문에 사용자의 불편성 문제를 해결할 수 있으며, 실시간 동작을 요구하지 않고 세션 설립 전에 통계적 방법으로 발신자의 평판도를 계산하기 때문에 실시간 동작 환경인 VoIP에서 효과적으로 SPIT에 대응할 수 있다.
본 논문에서는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 작업들의 데드라인들을 만족하면서 전력 소모량의 확률적 기대값을 최소화하는 문제를 해결하는 스케쥴링 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 주어진 작업들의 불확실한 계산량을 과거의 계산량 분포에 기반하여 확률적 계산량으로 변환하고, 한정된 개수의 이산적 클락 주파수 값들을 이용하여 변환된 확률적 계산량의 전력 소모 기대 값을 최소화한다. 또한 시스템의 부하량이 적을 때에는 누수 전력을 고려하여 전체 코어들 중에서 일부의 코어들만을 사용하고 나머지 코어들의 전원을 소등시켜서 전력 소모량을 줄인다. 성능평가 실험에서 제시된 기법이 기존 방법의 전력 소모량을 최대 69%까지 감소시킴을 확인하였다.
NAND 플래시 메모리 기반의 실시간 임베디드 시스템에서는 일반적으로 shadowing 기법을 통해 프로그램을 수행한다. 그러나 shadowing 기법은 시스템의 부팅 시간을 증가시키고 불필요한 DRAM 영역을 차지한다는 단점 때문에 자원 제약이 심한 실시간 임베디드 시스템에는 적합하지 않다. 이에 대한 대안 중 하나는 demand paging 기법을 활용하는 것이다. 단, demand paging 환경에서는 page fault에 의한 시간 지연 때문에 태스크의 최악 실행 성능을 예측하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 기반의 실시간 임베디드 시스템에서 demand paging 비용을 고려한 태스크 최악 성능 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 태스크에 대해 demand paging 비용을 계산하고, 이를 전통적인 WCRT 분석 기법과 결합하는 방법을 사용한다. 또한 demand paging 비용과 WCET 분석을 독립적으로 고려함으로써, 최악의 경우에도 분석 결과의 안정성을 보장하고 기존의 방법에 비해 분석 복잡도를 줄였다.
대규모 실험장비에서 발생하는 아주 큰 사이즈의 데이터를 처리하기 위해서 기존에는 수집 및 저장, 계산 장비로의 원거리 전송, 데이터 분석 등의 단계를 따로 처리해 왔다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있고 동시에 데이터의 실시간 처리 요구가 증가하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 추상화된 입출력 계층을 이용하여 마치 로컬 저장소에 있는 데이터를 사용하는 것과 같은 인터페이스를 통해 원거리에서 생성된 데이터 스트림을 실시간으로 이동하고 처리할 수 있는 기법을 소개한다. 또한 데이터 전처리 계산 위치를 송신 측으로 변경하여 대용량 데이터를 효과적으로 전송하기 기법을 제안한다.
멀티미디어를 실시간으로 서비스하는 비디오 서버의 설계 시, 네크워크 가용공간, 버퍼 공간 및 디스크 전송률 등이 고려되어야 하며, 특히 버퍼 공간과 디스크 전송률을 동시게 고려하는 기법이 제시되었지만, VOD 서버에서는 보통 MPEG데이터가 VBR 형식으로 되어 있기 때문에 CBR로 모델링하면 시스템의 가용성이 떨어지게 된다. 또한 수용제어를 위한 버퍼 예약기법에서는 VBR 형태로 데이터를 모델링하는 기법들이 제시되었지만, 이 경우에도 디스크 전송률을 계산할 때는 CBR형식으로 가정하거나 아예 고려를 하지 않기 때문에 역시 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 VBR 비디오 서버의 설계를 위하여 서버에서 처리되는 각 스트림들을 하드 실시간 태스크 모델로 모델링하고 실시간 태스크들을 효율적으로 처리할 수 있는 실시간 스케쥴링 알고리즘을 제안한다. 이 실시간 스케쥴링 알고리즘을 디스크 액세스의 승인제어, 디스크 스케쥴링, 버퍼 관리에 이용하므로서 연속성을 보장할 수 있는 효율적인 VBR 연속 미디어 서버를 설계할 수 있다. 비디오 서버의 성능은 시뮬레이션을 이용하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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