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 연구에서는 벼 유전자원의 이화학적 대량 분석체계 구축을 위하여 비파괴 분석 방법 중의 하나인 근적외선 분광분석(NIRS) 예측모델을 개발하고, 미지 시료 적용 시 분석 정확도와 실재 적용가능성을 평가하기 위해 교차 검정과 외부 검정을 수행하였다. NIRS 예측모델 개발을 위해 농업유전자원센터 보유자원 중 511자원을 사용하였고, 그 중 아밀로스 농도 대표자원 200점을 추가 선정하여 보존자원과 증식자원의 아밀로스 및 단백질 성분 변화를 비교하였다. 습식분석 상호비교, t-Test를 통한 통계처리 결과로 볼 때 저장고 보존자원과 증식자원 간의 중대한 이화학적 성질의 변이 현상은 관측되지 않았으므로 NIRS 예측모델 개발에 보존자원을 사용하는 것은 가능할 것으로 판단되었다. 511 자원의 습식분석 결과 아밀로스 농도는 6.15-32.25%, 단백질 농도는 4.72-14.81%였다. 현미와 현미가루의 두 가지 시료 형태에 대한 NIR 스펙트럼을 얻었고 일련의 통계적 처리를 이용하여 NIRS 예측모델을 얻었다. 현미의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.906, 1.741, 0.995였고, 단백질 농도의 경우 0.941, 0.276, 1.011 이었다. 현미가루의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.956, 1.159, 1.001이었고, 단백질 농도의 경우 0.982, 0.164, 1.003이었다. 이와 같은 결과로 NIRS 예측모델 개발에는 가루형태의 시료가 효율적임을 알 수 있었다. 아밀로스 농도의 경우 9.62-16.58%의 자원밀도가 상대적으로 낮은 구간에 대한 보완을 위해 추가 200자원의 습식분석, NIRS 측정 수행하였으며, 보완된 최적 NIRS 예측모델의 $R^2$, SEC, Slope 값은 아밀로스 농도의 경우 0.970, 1.010, 1.000 이었고 단백질 농도의 경우 0.983, 0.158, 0.998이었다. 최적 NIRS 예측모델의 미지시료 적용 시 정확도를 평가하기 위해 아밀로스는 132자원, 조단백질은 124자원을 검정자원으로 사용하여 외부 검정과정을 거친 결과 $R^2$, SEP 값은 아밀로스 농도의 경우 0.962, 2.349였고, 단백질 농도의 경우 0.986, 0.415였다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 본 연구에서 개발된 NIRS 예측모델은 습식분석방법을 대체하여 벼 유전자원의 아밀로스 및 단백질 농도의 대량 분석에 효율적으로 적용 가능할 것으로 판단된다.
풍력 자원의 단기 예측 가능성은 풍력 발전 단지의 경제적 타당성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 풍력 자원의 단기 예측 가능성을 향상시키는 방법의 하나로 베이지안 칼만 필터를 후처리 과정으로 적용하였다. 이때 추정된 모델과 관측 데이터의 상관관계를 평가하기 위하여 일정 시간 동안 베이지안 칼만 훈련 기간이 요구된다. 본 연구는 여러 훈련 기간에 따라 예측 특성을 정량적으로 분석하였다. 태백 지역에서는 3일 단기 베이지안 칼만 훈련으로 기온과 풍속을 예측하는 것이 다른 훈련 기간을 적용할 때보다 우수한 예측 성능을 보였다. 반면 이어도는 6일 이상의 베이지안 칼만 필터의 훈련 기간을 적용한 경우 가장 좋은 예측 성능을 나타낸다. WRF 예측 성능이 떨어지는 사례에서 베이지안 칼만 필터의 예측 성능향상이 뚜렷하게 나타나며, 반대로 WRF 예측이 정확한 지점에서는 필터적용에 따른 성능향상 정도가 약한 경향을 가진다.
클라우드 서비스는 다양한 장점들 덕분에 현대 IT 사업에서 주목을 받고 있다. 클라우드 환경에서 사용자의 요구는 동적이기 때문에 서비스 제공자는 사용자 요구량을 예측하고 이를 기반으로 자원을 제공하는 VM(Virtual Machine) 프로비저닝 기법이 필요하다. VM 프로비저닝은 사용자의 QoS를 만족시키고 자원 관리 비용을 최소화하여 서비스 제공자의 이득을 최대화하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적인 VM 프로비저닝을 위해 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 이를 기반으로 서비스 제공자의 총 경비에 대한 기대 값을 최소화시키기 위한 새로운 VM 프로비저닝 기법을 제안한다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위하여 실제 데이터를 이용하여 자원 요구 예측량과 자원 제공량을 계산하고, 이를 다른 기법들과 비교함으로써 제안 기법이 서비스 제공자의 총 경비를 최소화함을 보여준다.
본 연구에서는 4차 산업혁명에 대한 선제적 대응 및 2050년 환경변화 대응 이슈 도출, 미래사회 지질자원분야 역할 재조명을 위해 2050 미래상 및 지질자원 기술의 위치와 역할에 대한 연구를 실시하였다. 거시환경 분석을 위해 사회, 기술, 경제, 환경, 정치 부문(STEEP)을 분석하였다. 미래사회 변화 및 트렌드를 분석하여 지질자원 분야와 관련이 되는 주요 이슈를 4차 산업혁명, 우주 지구, 에너지, 광물자원 재료, 기후환경, 지질환경, 삶의 터전으로 제시하였다. 지질자원 분야 키워드와 미래 이슈 연관 분석, 미래사회 해결 이슈(기술 수요) 구체화, 요구하는 서비스 속성 도출, 지질자원 분야 서비스/제품을 구성하여 지속가능 풍부한 자원 미래 실현의 4개 미래기술, 예측(조정)되는 자연환경 관리의 3개 미래기술, 제한 없이 확대된 삶의 터전 구축의 3개 미래기술을 제시하였다.
Quality of Service (QoS) 제약을 통한 자원관리 정책은 사용자에 의해 요구되는 서비스를 보장해줄 수 있는 장점을 가지고 있다. 쿼럼 시스템은 중복되어 저장되어 있는 데이타의 무결성과 가용성을 보장해 줄 수 있는 특성을 의미한다. 이 논문에서 우리는 사용자의 응용프로그램이 요구하는 시스템 자원 및 네트워크 자원의 QoS를 만족시킬 수 있는 쿼럼 기반의 자원관리방법을 제안한다. 또한 우리는 쿼럼 시스템내의 자원에서 실행되고 있는 응용프로그램의 실행시간을 통하여 자원의 상태예측을 하고 기대되는 자원의 서비스 수준을 유지하기 위한 자원의 재구성기법을 제안하고 있다. 자원의 재구성은 현재의 가용한 쿼럼내의 자원의 집합을 요구되는 서비스 수준으로 새롭게 재구성하는 것을 의미한다. 자원 재구성 정책의 효율성을 평가하기 위해서 우리는 인공심장혈류해석 병렬 프로그램을 사용하였다. 실험결과는 자원의 재구성 방식이 자원의 재구성 방식을 채택하지 않은 경우와 비교해서 응용프로그램의 실행완료시간을 감소시킬 뿐 아니라 실행환경의 안정성을 증가시키고 있다.
본 연구는 예측비율곡선을 이용한 산사태 예측 모델의 정량적 비교분석을 목적으로 하여 수행되었다. 1998년 8월 집중호우로 산사태가 발생한 경기도 장흥지역을 대상으로 위성영상과 현장답사를 통하여 산사태 발생위치를 확인하였고. GIS 기반의 다양한 산사태 관련 공간 정보를 구축하였다. 사용된 공간통합 방법은 결합 조건부 확률과 certainty factor 이며, 산사태 발생 지역을 무작위로 2개의 그룹으로 나누어서 한 개의 그룹은 예측도 작성에 사용하였으며, 나머지 그룹은 예측 결과의 검증에 사용하였다. 예측비율곡선 작성을 통해 두 예측모델의 정량적 비교가 가능하였다. 본 연구에서 사용된 예측비율곡선작성은 추후 다른 모델의 정량적 비교 분석 및 오차 분석을 하는 데에도 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
산업혁명 이후 현대사회의 급격한 발전과 화석에너지의 무분별한 사용으로 인해 화석자원이 고갈되고 있으며 환경오염 문제가 심각한 실정이다. 이러한 자원의 고갈과 환경오염 문제를 해결하기 위해 최근에 친환경적이며 자원량이 무한대에 가까운 신재생에너지 자원에 대한 개발이 많은 관심을 받고 있다. 신재생에너지 중에서 풍력에너지는 바람의 가변성으로 인해 짧은 시간 안에 전력 생산량이 급증하거나 급강하는 ramp 현상이 발생하여 풍력발전량의 예측이 어렵다. 따라서 안정적인 전력 공급을 위해서는 풍력발전량의 정확한 예측이 필요하다. 이 연구에서는 정확한 풍력발전량의 예측을 위하여 전력 생산 변화의 빠르기를 나타내는 PRR을 속성으로 사용하고 ANFIS기법을 적용하여 풍력발전량을 예측하였다. 실험 결과 기존의 ANFIS기법을 적용한 경우 보다 PRR속성을 이용하여 적용한 경우 더 정확한 풍력발전량의 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 산업공장 내의 생산 효율을 높이기 위하여 제조공정 자원을 예측하고 위험 관리를 효율적으로 이행하는 자원예측 및 위험관리를 위한 의사결정 시스템을 제안하였다. 각 공정에서 발생되는 다양한 정보들을 효율적으로 관리하는 세부 공정별 시나리오 생성이 어렵고, 동일한 공정 내에서도 다양한 제품의 생산하기 위해 제조 설비의 조건 변경이 빈번하다. 제품의 생산 주기 또한 일정하지 않아 연속되지 않은 데이터가 발생하여 소량의 데이터로 변동을 확인해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 제조공정의 데이터 일원화, 공정 자원 예측, 위험 예측, 공정 현황 모니터링을 통하여 문제 발생시 즉각 조치가 가능하여야 한다. 본 논문에서는 설계도면 변경 범위, 자원 예측, 공정 완료 예정일을 회귀알고리즘을 이용하여 수식을 도출하였으며, 분류 트리 기법, 경계값 분석을 통하여 3단계로 의사결정 시스템을 제안하였다.
무선통신망에서 예측기법을 이용하는 경우는 대부분 사용자호가 요구하는 자원의 크기를 예측하여 미리 요구자원을 예약함으로써 사용자호가 요구하는 품질을 보장한다. 그러나 본 논문에서는 무선인지통신망에서 면허사용자가 사용하지 않는 스펙트럼홀(spectrum hole)자원의 크기를 예측하여 대여사용자의 스펙트럼 핸드오프호의 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 채널할당방법을 제안한다. 스펙트럼홀의 예측은 위너예측모델을 이용한다. 채널할당 방법은 대여사용자호를 초기 발생호와 스펙트럼 핸드오프호로 구분하고, 예측된 스펙트럼홀 자원의 일정부분을 예약하여 스펙트럼 핸드오프호에 우선적으로 할당한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법이 스펙트럼홀 예측을 사용하지 않는 방법보다 대여사용자의 스펙트럼 핸드오프호의 서비스 품질을 향상(50% 예약시 평균 11% 개선)시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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