본 논문에서는 분산 실시간 시스템에서 공유되는 자원들에 대한 실시간적 특성을 분석하고, 태스크가 이들 자원을 요청했을 때, 봉쇄시간을 예측하는 자원 관리자를 제안한다. 분산 환경에서, 우리는 봉쇄의 주요 원인인 우선순위 역전 문제와 함께 원격 봉쇄의 문제점을 고려해야 한다. 본 논문에서 우선 순위 역전 문제는 동기 프로토콜로 잘 알려진 Priority Ceiling Protocols(PCP)를 사용하여 해결하였다. 또한, 원격 봉쇄의 문제에 대해서는, 전역자원을 다른 지역자원들 보다 우선적으로 수행함으로써 원격 태스크들로 인한 봉쇄시간을 예측할 수 있도록 하였다. 본 논문의 자원 관리자는 할당된 자원과 태스크들의 관계 목록을 이용하여, 요청된 자원의 상태에 따른 봉쇄요인을 분석하고, 그 결과로 태스크가 자원 수행을 마칠 때까지 소요되는 봉쇄시간의 상한값을 결정한다. 또한, 이러한 상한값의 타당성을 수학적으로 증명하였다.
본 논문에서는 내장 실시간 시스템(real-time embedded system)에서의 성능 재조정(re-engineering) 문제를 다룬다. 성능 재조정 문제는 하드웨어와 소프트웨어가 이미 구현된 상태에서 새로운 성능조건이 요구될 때 이를 만족시키도록 시스템을 수정하는 문제이다. 본 논문에서의 성능 요구조건은 시간당 처리량(throughput)이나 입출력 지연시간(input-output latency)등이 고려된다. 제안된 방법은 병목점 분석(bottleneck analysis)과 비선형 최적화를 이용한다. 이를 위해 프로세스 네트워크(process network)로 표현된 시스템 디자인과 태스크 그래프, 태스크 할당(allocation)과 스케쥴링, 그리고 새로운 성능조건인 실시간 처리량을 입력으로 사용한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 프로세스 네트워크에서 프로세스의 지연시간을 계산하여 병목이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 프로세싱 요소의 성능 개선율(performance scaling factor)을 변수로 하여 주어진 성능을 만족시키기 위한 시스템 제약조건을 유도한다. 이를 사용하여 하드웨어의 업그레이드 비용을 최소화하도록 제약조건을 풀고 각 프로세싱 요소(processing element)에 필요한 성능개선율을 구한다. 제안된 방법은 기존에 구성된 소프트웨어의 구조를 고치기 않기 때문에 재조정의 시간을 줄일 수 있게 한다.
최근 악의적인 해킹이나 산업 스파이에 의한 정보유출 등이 날로 늘어남에 따라 정부 차원에서의 관련 법제도 강화나 적극적인 대응에 대한 방법론 등이 크게 대두되고 있다. 이에 컴퓨터 내에 남아있는 전자적 증거들을 실제 법적인 효력을 가지도록 하는 연구가 활발하게 이루어지고 있는 실정이다. 이러한 전자적 증거로서 가장 많이 사용되어지는 것이 로그 정보라 할 것이다. 기존의 로그정보는 분산된 호스트에 따른 관리의 문제와 무결성과 인증의 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 분산된 로그 정보를 실시간으로 암호화하여 중앙의 특정 서버에 저장하는 방법을 사용한다. 이를 통해 무결성과 출처의 인증이 보장된 실시간 정보에 의한 법적 신빙성을 획득할 수 있다.
주어진 실시간 환경의 복잡성 때문에. 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트 (rational agent) 의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 이러한 조건-행동추론 방식은 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며. 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현 하고자 한다.
본 연구에서는 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘을 개발하고 이것을 기존의 mini-min lookahead 알고리즘과 비교하였다. 많은 실시간 휴리스틱 탐색의 접근 방법에서 종종 전체 문제를 몇 개의 부 문제로 문제를 분할한다. 본 연구에서는 분할된 부 문제에서 마감시간을 적용할 뿐만 아니라 전체 해를 구하는데 있어서도 마감시간을 적용하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘으로 제안된 $RTA^{\ast}$, SARTS, DYNORA 등의 알고리즘들은 탐색에 필요한 시간의 예측을 휴리스틱 평가 함수로부터 얻기 때문에 휴리스틱 평가의 정확도가 그 알고리즘의 성능을 보장하게 된다. 그러나 실세계의 문제에서 정확한 휴리스틱 평가 함수를 구하는 것은 매우 어려운 일이므로 부 문제 공간에서의 탐색 상황을 반영한 마감시간을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 동적 마감시간 전략인 cut-off 방법을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.
비디오 코딩 기술과 더불어 디지털 비디오 장치의 급속적인 발전으로 최근에 디지털 비디오 시스템에 대한 관심은 극도로 향상되어 있다. 특히, 비디오 압축 기술을 바탕으로 하고 있는 디지털 비디오 레코딩 시스템, DVR은 실제로 채널 확장에 따른 영상의 압축과 복원이 실시간으로 변화되지 않는 비(非) 대층형 압축 기술에 대한 문제점과 화면정지 시의 화질 문제, 초당 녹화 프레임 수를 높이기 위한 압축 기술의 향상과 이에 따른 화질 저하 문제를 모두 해결할 수 있는 기술이 절실히 요구되어지고 있는 가운데, 본 논문에서는 비디오 채널의 확장에 따른 기술적인 부담을 안고 실시간으로 디지털로 기록하는 동안에 캡쳐된 비디오 프레임들의 다채널의 실시간 비디오 데이터 처리에 대한 효과적인 메모리 대역폭 제어와 PCI 대역폭을 제어하는 방법을 통해 시스템 내부의 계산상의 비용을 감소시키고 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
현대의 산업화가 급격히 발전되면서 유한한 에너지에 대한 고갈 및 환경 문제가 더욱 심각해지고 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위한 하나의 방법으로서 대체에너지 관리 및 서비스의 필요성이 크게 요구되고 있다. 이 논문은 국내 지역에서 측정된 대체에너지 데이터에 대한 실시간 시공간 대체에너지 관리기를 설계한다. 시공간 대체에너지 관리기는 시공간 질의 처리기, 실시간 데이터 처리기, 공간 객체 관리기, 웹 GIS 서버로 구성된다. 또한 주기적으로 측정되는 대체에너지 관련 데이터를 실시간으로 처리하여 시공간 데이터베이스를 구축하고, 웹에서 다양한 형태로 정보를 제공하는 기능을 포함한다. 시공간 질의 처리기에서 실행된 결과를 텍스트 형태로만 제시하지 않고, 그래프, 등고선, 지도정보 등과 같은 다양한 시각화를 통한 검색 서비스를 제공한다.
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
최근 실시간으로 모션블러(motion blur)를 위한 연구들은 픽셀당 여러개의 시간 색상을 계산한 후 평균내는 방식으로 샘플의 수가 적을 경우 아티펙트(artifacts)나 노이즈(noise)가 발생하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 개선하기 위해서 이동궤적 근사 다면체(motion trail)를 이용한 실시간 모션블러 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘에서는 현재 프레임과 이전프레임의 삼각형으로 이동궤적 근사 다면체를 만들고 전후 관계(front-to-back) 정렬방법과 시공간차원의 비트연산(bitwise operation)을 적용하여 여러 물체가 겹치는 순간의 가시성 문제를 해결했다. 결과적으로 가려지지 않은 이동궤적 근사 다면체만을 그리기에 매끄러운 블러 효과를 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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