자동화 컨테이너 터미널의 장치장 재정돈이란 장치장의 컨테이너를 장치장 크레인의 유휴 시간을 이용해 적하 작업 효율을 높일 수 있는 위치로 재배치하는 작업을 의미한다. 이때 재정돈에 사용한 수 있는 크레인의 유휴시간이 제한적이므로, 본 논문에서는 전체 컨테이너 중 일부를 재정돈 대상 컨테이너로 선택하여 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 재정돈 컨테이너 선택 시 사용된 선택 기준과 한 번에 선택하는 컨테이너의 범위에 따라 네 가지 재정돈 대상 컨테이너 선택 방안을 제시하였으며, 선택된 재정돈 컨테이너를 대상으로 휴리스틱 알고리즘을 이용해 크레인의 작업 계획을 수립하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험 결과 유휴 시간이 제한되어 있는 경우 재정돈 대상 컨테이너를 선택 후 재정돈 계획을 수립하는 방안이 전체 컨테이너를 대상으로 재정돈 계획을 수립 후 주어진 유휴시간 동안 해당 계획에 따라 재정돈을 수행하는 방안보다 더 좋은 적하 작업 효율을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 채널이 존재하는 인지 라디오 시스템에서 다중 사용자가 협력하여 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 구체적으로 채널 상태에 대한 마르코프 모델을 토대로 각 채널의 유휴 확률을 추정하고 확률이 높은 순서대로 채널을 센싱함으로써 유휴 채널 탐색 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 또한 제안한 탐색 방법을 사용자 그룹을 형성하여 그룹마다 서로 다론 채널을 동시에 센싱하는 방법과 결합함으로써 보다 향상된 센싱 성능을 얻을 수 있도록 한다. 모의실험을 통해 사용자 그룹을 형성하는 방법은 검출 신뢰도를 저하시키지만 탐색시간을 감소시킴을 검증하고, 채널 유휴 확률 추정을 이용한 센싱 순서 결정 방법을 사용하여 임의 탐색 기법에 비해 상당한 탐색 시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 검증하였다. 최종적으로 제안한 채널 유휴 확률 추정 기반 탐색 방법과 사용자 그룹 형성 기법을 모두 적용한 인지 라디오 시스템의 유휴 채널 탐색 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC 들을 연산에 활용하는 PC Cluster 시스템에 대해 연구하였다. 특히, PC 실습실에 있는 PC 들의 유휴시간(Idle time)대를 이용하여 Cluster 연산에 사용함으로써 별도의 전용 클러스터 시스템을 설치하기 위한 하드웨어 및 설치 공간이 필요로 하지 않는다는 장점을 갖는다. PC 실습실의 PC 들은 주간에는 주로 교육 및 실습에 사용되며 오후 6시부터 오전 9시까지의 실습에 사용되지 않는 유휴시간을 CPU-Intensive 한 작업들을 병렬로 수행하는 PC Cluster로 구성하여 저가격의 고성능 시스템을 구축할 수 있다. 그리고 특정 연산을 전담하는 노드들을 지정하고 이 노드들의 연산 결과를 인접한 다른 노드들에게 전달함으로써 연속적인 다음 연산을 적용할 수 있도록 파이프라인(Pipeline) 형태로 구성한다. 파이프라인 형태의 PC Cluster 에서 연산을 겹침(Overlapped)으로서 처리량(Throughput)을 높일 수 있다. LAN으로 연결된 PC 실습실의 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 된다. 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하균등화 기법이나 스케줄링 기법이 필요로 하지 않는다.
자동화 컨테이너 터미널의 장치장 재정돈이란 장치장의 컨테이너를 장치장 크레인의 유휴시간을 이용해 적하 작업 효율을 높일 수 있는 위치로 재배치하는 작업을 의미한다. 이때 재정돈에 사용할 수 있는 크레인의 유휴시간이 제한적이므로, 본 논문에서는 전체 컨테이너 중 일부를 재정돈 대상 컨테이너로 선택하여 재정돈 계획을 수립하는 방안을 제안한다. 재정돈 컨테이너 선택 시 사용된 선택 기준과 한 번에 선택하는 컨테이너의 범위에 따라 네 가지 재정돈 대상 컨테이너 선택 방안을 제시하였으며, 선택된 재정돈 컨테이너를 대상으로 휴리스틱 알고리즘을 이용해 크레인의 작업 계획을 수립하였다. 시뮬레이션 시스템을 이용한 실험 결과 유휴시간이 제한되어 있는 경우 재정돈 대상 컨테이너를 선택 후 재정돈 계획을 수립하는 방안이 전체 컨테이너를 대상으로 재정돈 계획을 수립 후 주어진 유휴시간 동안 해당 계획에 따라 재정 돈을 수행하는 방안보다 더 좋은 적하 작업 효율을 보임을 확인하였다.
실시간 태스크의 스케줄링 가능성 검사를 위해 미리 설정된 태스크의 최악 실행 시간보다 태스크의 실제 실행 시간이 짧은 경우, 최악 실행 시간에서 남은 실행 유휴 시간이 발생한다. 발생된 실행 유휴 시간은 실시간 전력 관리 스케줄링 기법을 통해 배터리 기반 센서 노드의 전력 소비 감소에 활용될 수 있다. 이에 본 논문에서는 발생된 남은 최악 실행 유휴 시간을 분배하여 실시간 전력 관리 스케줄링 기법에서 활용할 수 있도록 세 가지 분배 정책을 제안하였다. 제안한 분배 정책은 보수적, 중도적, 그리고 공격적 실행 유휴 시간 분배 정책으로 각각 구분하였다. 그리고 분배 정책 유형에 따른 실시간 전력 관리 스케줄링 기법의 성능 평가는 전력 소비 측면에서 비교 분석하였다.
본 논문에서는 TCP/IP프로토콜을 사용하는 LAN환경에서 PC들을 사용한 PC클러스터에 관해 연구하였다. LAN환경의 PC들은 안정된 사용환경을 확보할 수 있고, 특정한 사용 시간에 따라 작업을 배치할 수 있는 특징을 갖는다. 또한 별도의 전용의 클러스터를 설치하기 위한 하드웨어가 필요로 하지 않는 장점도 갖는다. 특히 PC실험 실습실의 PC들은 주로 주간 시간대(오전9시~오후6시)에만 실험실습 수업에 사용이 되고, 야간 시간대(오후6시~익일 오전9시)에는 사용되지 않는 유휴 시간을 갖는다. 이러한 사용되지 않는 유휴 시간대의 PC들을 CPU지향적인 복잡한 작업들을 연산하기 위해 사용할 수 있으며, 별도의 클러스터 시스템을 구성하기 위한 하드웨어(클러스터를 위한 컴퓨터들, 스위치장비, 케이블링 등)를 구입할 필요가 없기 때문에 저가격의 고성능을 요구하는 PC클러스터를 쉽게 구성할 수 있다. 공동실험실습실의 PC들마다 유휴기간을 Time table에 예약하고 이에 따라 작업을 배치하고 연산결과를 수집한다. 장기간의 연산작업이 필요로 하는 대규모 연산에 사용함으로써 상당한 경제적 효과를 얻을 수 있다. 또한 동일 실습실의 PC들은 대개 동일한 성능의 동일한 하드웨어와 운영체제를 사용하는 PC들로 구성되기 때문에 Homogeneous node로 구성된 PC 클러스터를 구축하기가 용이하다.
홈 게이트웨이는 유비쿼터스 홈 서비스를 지속적으로 제공하기 위해 24시간 가동되므로 연간 소모하는 전력의 규모가 크다. 네트워크의 유휴 시간에 최소 전력을 사용하는 전력 절감 모드를 적용하면 이러한 전력 소모를 줄일 수 있다. 본 논문의 전력 절감 모드 결정 알고리즘은 유휴 시간이 시작되면 유휴 시간의 누적된 정보를 토대로 현재의 유휴 시간의 길이를 예측하고, 그 결과에 따라 전력 절감 모드로 전환한다. 전력 절감 모드에서 간단한 제어용 프로토콜 데이터는 활성 모드로의 전환 없이 프록시로 처리한다. 그리고 사용자 트래픽이 존재할 경우에만 활성 모드로 전환한다. 이러한 알고리즘을 검증하기 위해서는 흠 네트워크에서 트래픽 데이터를 수집하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 방식에 비해 최소 14%에서 최대 49%의 전력 절감 효과를 보였다.
다중의 명령어를 동시에 수행할 수 있는 멀티코어 시스템의 특성으로 하나의 시스템 내에서 태스크를 수행하면서 외부 이벤트의 발생에 의한 인터럽트를 동시에 처리할 수 있다. 각 태스크가 처리되어야 하는 시간에 제약성을 갖는 실시간 시스템에서는 스케줄러에 의해 CPU 코어에서의 수행이 제어되어야한다. 본 논문에서는 최적이라고 알려진 Pfair 멀티코어 스케줄러의 각 코어별 유휴시간을 정량적으로 평가함으로써 인터럽트 처리의 지연시간을 분석한다.
본 논문에서는 LAN 상에서 유휴 PC들을 사용하여 PC Cluster를 구성한 후 이를 사용한 내용기반의 화상 정보 검색(CBIR) 시스템에 관한 연구를 수행하였다. LAN 상의 유휴 PC 들은 인터넷상의 연산 자원들보다 안정되고 신뢰성이 있기 때문에 복잡한 보안 기법을 사용하지 않아도 되며 또한 연산시간이 유휴시간으로 고정되어 있기 때문에 네트워크의 부하 및 노드의 부하를 고려하는 복잡한 부하 균등화 기법이나 스케쥴링 기법이 필요로 하지 않는 특징을 갖는다. 내용기반의 화상 정보 검색은 화상 데이터의 대용량 특징으로 인해 화상 특징 추출 및 유사도 계산을 위해 많은 연산을 필요로 한다. 특히 다양한 내용기반의 정보 검색 서비스를 지원하기 위해 다중 특징(Multiple Features)을 동시에 추출하고자 할 때 연산시간은 급격히 증가한다. 따라서 이러한 내용 기반의 화상 정보 검색 시스템을 구현하기 위해 저비용의 고성능의 PC Cluster를 사용하여 전체 연산시간을 단축하고 실시간 정보검색이 가능하도록 하는 연구를 수행 하였다.
홈 게이트웨이는 홈 네트워크의 지속적인 서비스를 제공해야 한다. 그러나 유비쿼터스 홈 네트워크 영역 확산될수록 홈 게이트웨이의 전력 소비는 기하급수적으로 증가한다. 이에 본 논문에서는 홈 게이트웨이가 지속적인 서비스를 유지하면서도 사용자 트래픽이 없는 구간에 저전력 모드로 전환되도록 제어한다. 이를 위해 기존의 유휴 시간 패턴을 고려하여 다음 유휴 시간을 예측하였다. 네트워크 활용 패턴의 유사성을 상세하고 가변적으로 반영하기 위하여, 요일별 생활 패턴을 프로파일링하여 적용하였다. 유휴 시간의 특성을 전체 평균과 요일별 생활 패턴으로 각각 프로파일링한 데이터를 실제값과 비교한 결과, 전체 평균 적용한 경우 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.43%에서 최대 4%로 나타났다. 이에 반해, 요일별 패턴을 적용한 경우, 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.06%에서 최대 2%로 나타났다. 이로서 네트워크 활용 패턴을 적용하는 방식이 더 효율적임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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