최근의 에이전트 시스템 연구는 간단한 작업을 처리하는 단일 에이전트들이 모여 하나의 서비스를 제공하는 멀티 에이전트 시스템 분야에서 활발히 이루어지고 있다. 이러한 멀티 에이전트 시스템에서는 요구된 서비스를 구성원들이 효율적으로 협동하여 제공하기 위해 이들을 통합하고 실행순서 등을 조정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 계획, 그룹, 작업의 세가지 단계로 구분되는 규칙과 ECA 규칙을 사용하여 계층적 작업흐름을 정의하고 이를 통하여 에이전트들을 조정하는 방법을 제안한다. 계층적 작업흐름의 사용으로 기존의 방법과 달리 에이전트를 계층화하여 새로운 서비스를 구성할 경우 세부적인 수행사항에 대한 언급없이 상위 단계의 계획 규칙만을 지정하여 구성할 수 있는 장점이 있다.
IPIace 시스템은 등록된 사용자 사이에서 효과적인 공동작업을 지원하는 웹 기반 협업지원 시스템이다. 현재 개발된 IPIace 시스템은 자주 일어나는 공동작업을 등록된 사용자가 생성한 팀작업장을 통해서만 지원하고 있으므로 시스템에 등록하지 않은 사용자와의 효율적인 자료공유는 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 IPIace 시스템에 등록하지 않은 사용자에게 효과적인 공동작업을 지원하기 위한 공개 작업공간인 OpenSpace에 대하여 기술한다. IPIace 시스템에 제안된 OpenSpace 를 제공함으로써 기존의 IPIace 사용자와 등록되지 않은 사용자 사이의 자유롭고 편리한 자료공유 기능을 제공한 수 있다. OpenSpace는 플랫폼 독립적인 JSP 및 EJB 컴포넌트 기술을 이용하여 개발되었다.
본 논문에서는 Grid 시스템에서 작업을 할당하기 위해서, 가능한 모든 작업 분할 방법을 찾는 기법에 대해 연구 하고자 한다. 즉 다수의 노드를 가진 여러 클러스터 사이에 많은 노드를 필요로 하는 작업을 할당하기 위해 변형된 깊이 우선 탐색 트리를 사용하여 작업 분할 리스트를 찾는 방법을 만들고, 그 알고리즘의 속도 및 효율을 평가하였다. 제안된 알고리즘은 전체 리스트를 검색하는 방법에 비해 속도 측면에서 빠른 효율을 보이는 것을 알 수 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 동기화된 작업의 스케쥴링에 사용할 경우 유용할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 시스템 성능 향상을 위해 기존의 스케줄링의 단점인 최악대기시간 문제를 보완한, 작업(Job) 크기에 따른 이중 큐 작업선택 기법을 제안한다. 제안된 기법은 작업의 크기에 따라 이들을 서로 다른 큐에 넣은 후, 라운드 로빈(Round-Robin) 방식으로 작업을 처리함으로써, 그리드 컴퓨팅 시스템 최악 대기시간 성능을 개선시켰다.
작업자의 안전을 최우선적으로 고려하여 라즈베리 파이와 아두이노를 활용하여 작업자의 건강상태와 위치를 실시간으로 모니터링하며 작업자의 건강상태를 케어하고 카메라와 마이크를 설치하여 작업자의 현 상황을 실시간으로 모니터링하고, GPS를 이용하여 작업자 위치도 추적이 가능한 스마트 안전모를 개발하고자 한다.
마감시한 스케줄링에서 작업들은 수행을 완료해야 하는 마감시한을 가진다 스케줄링 알고리즘은 각 시간에 어떠한 작업이 수행되어야 하는 지 결정한다. 수행이 마감시한 안에 완료된 작업들만이 알고리즘의 처리량 또는 이익에 포함된다. 작업들은 임의의 가중치를 가지고 알고리즘의 이익은 완료된 작업들의 가중치의 합으로 주어진다. 스케줄링 알고리즘의 목표는 이익을 최대화하는 것이다. 본 논문에서 우리는 온라인 비선점 스케줄링을 생각한다. 여기서 작업들은 온라인으로 도착하고, 스케줄링 알고리즘은 앞으로 도착할 작업들의 정보를 미리 알 수 없다. 작업들은 스케줄 되고 나서 수행 도중에 멈출 수 없다. 이 문제에 대해서, 우리는 임의의 온라인 알고리즘의 성능의 하한을 구한다. 또한 이 하한과 일치하는 성능을 가지는 최적의 온라인 알고리즘을 제안하다.
본 논문에서는 로봇이 작업을 계획하기 위해 필요한 3차원 작업 공간을 세 가지의 컨텍스트(context)들을 이해함으로써 빠르게 모델링하는 새로운 기법을 소개 하고 있다. 로봇이 사람과 비슷한 속도와 정확도로 작업 공간을 이해하고 모델링하는 것에 초점을 두고 있으며 이를 위해 작업 공간상의 특징적인 세 가지의 컨텍스트(작업공간의 간략화를 위한 전체 공간상의 평면특징, 데이터베이스에 미리 정의된 물체 그리고 로봇의 주어진 작업에 따라 다양한 상세함을 갖는 그 외의 장애물)를 정의하였고, 그것들을 빠르게 이해함으로써 어떻게 3차원 작업 공간을 형성하는지 설명하고 있다. 본 논문에서 3 차원 정보를 갖는 scale invariant feature transformation(SIFT)를 stereo-sis SIFT 로 간주했으며 이를 이용하여 위에서 언급한 컨텍스트들을 이해하였고 다양한 카메라의 위치로부터 얻어지는 여러 개의 장면들을 정합하였다. 또한, 실험을 통해 제안한 방법의 타당성도 검증하였다.
스팟 인스턴스(Spot instance)는 클라우드 환경에서 사용자가 제시한 입찰 가격으로 클라우드 내의 자원을 이용하여 작업을 수행할 수 있게 하는 새로운 방식이다. 사용자는 자신의 입찰 금액이 클라우드 내의 스팟 인스턴스 가격을 초과하는 한 인스턴스를 실행할 수 있다. 그러나 입찰 가격이 스팟 가격보다 낮다면 작업 실패가 발생하고, 이로 인해 작업 완료 시간은 지연되며 서비스 품질은 저하된다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 스팟 인스턴스에서 사용자 비드가 초과되어 작업 수행이 중지된 VM에 대하여 체크포인트 기법과 VM 이주(migration) 기법을 이용함으로써 작업 대기 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 작업 중인 스팟 인스턴스에서 작업 실패가 발생할 경우 다른 인스턴스로 이주하여 작업을 재수행하는 기법이다. 실험 결과는 제안하는 VM 이주 기법이 작업을 수행할 수 있는 스팟 인스턴스의 가용성을 증가시킬 수 있음을 보여준다.
인터넷이 급속도로 발전하여 이러한 환경에서 네트워크 연결된 여러 호스트들의 자원을 이용하는 시도가 활발하게 이루이지고 있다. 본 논문은 이러한 환경에서 의뢰인-병렬처리서버-작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산 수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시틴 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW기반 자바 병렬 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 성능 향상을 위해서 자바의 원격 메소드 호출(Remote Method Invocation)을 이용한 애플릿간 통신 메커니즘을 구현하고, 작업자의 결과를 의뢰인에게 서버를 거치지 않고 곧바로 보내도록 한다. 또한 각 작업자마다의 성능비를 분석하여 태스크들을 할당하는 방법을 통해 작업 시간을 단축시킨다. 이 시스템에 연산 수행량이 많은 프랙탈 이미지 처리 작업을 배분하여 수행시키고, 작업 태스크의 크기에 따른 수행성능과 작업 배분방법에 따른 수행성능을 측정하여 그 결과를 비교, 제시한다.
최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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