최근 데스크탑 가상화 서비스와 관련한 솔루션들이 많아지고 있다. 하지만, 이들 솔루션은 클라이언트의 수가 늘어날수록 서버의 부담이 커지며, 특히 3D 그래픽을 지원하는 고사양의 SW 를 지원하기 어려운 한계를 가지고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 서버에서 데이터 집중적인 작업을 실행하고, 클라이언트 PC 에서는 그래픽 처리와 같은 사용자 인터페이스 작업을 분담하여 실행하는 서버 기반 그래픽 분할 실행 기술[4]이 제안되었다. 본 논문에서는 그래픽 분할 실행 기술을 개발하는데 있어 이미지 비트맵 관련 함수가 실행되었을 때 나타나는 비트맵 불일치 현상을 해결하기 위해 백업 비트맵을 이용한 가상 비트맵 관리 기법을 제안하여 궁극적으로 분할 실행 기술 개발을 지원하고자 한다.
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다.
본회는 지난달 12일부터 19일까지 5박7일의 일정으로 한형석 본회 회장을 단장으로 네덜란드, 벨기에, 독일 등 3개국의 도계 및 닭고기 포장시설을 시찰했다. 총 22명으로 구성된 이번 시찰단은 닭고기 포장유통 의무화에 맞춰 정형화된 외국의 시설을 둘러보기 위해 마련되었으며 도계 및 포장기계 설비회사인 Meyn社, Systemate社, 그리고 Stork社의 도움으로 진행되었다. 닭고기 포장유통은 단순히 포장으로만 진행되는 것이 아니라 사전준비 작업인 칠링(닭고기의 온도를 낮추는 시설)의 중요성이 대두되면서 포장시설과 함께 도계시설을 중점적으로 점검하게 되었으며 이와 함께 부분육 가공공장도 둘러볼 기회를 가지게 됐다. 이번에 방문한 도계장은 모두 에어칠링 시스템을 갖춘 곳이며, 도계장에 대한 전문지식이 부족하여 간략하게 방문한 회사의 개요만 설명하고자 한다. 처음 방문한 도계장은‘Clazing’이라는 회사로 시간당 1만5천수를 작업하는 규모이다. 작업물량은 2㎏ 이상의 산란 노계전문처리장이며 닭을 부위별로 절단∙처리하는 컷업전문 처리장이다. Flandrex 도계장 역시 노계전문 처리장으로 닭을 부위별로 분할, 아프리카 등지로 수출을 하고 있으며 시간당 9천수 정도를 작업한다.‘Klaassen푸드’는 2000년도에 세워진 도계장으로 시간당 9천수를 작업하며 부분육을 생산 벌크로 포장하여 주로 도매상중 원료육 취급업자에게 공급하고 있다.
‘Broviand社’는 닭가슴살 등을 전문으로 발골하는 회사로 시간당 6천수를 발골하며 햄버거 패티 등 가공원료로 전량 납품하고 있다. 앞서 소개한 Clazing社등에서 분할된 부분육을 발골하는 것으로 보여졌다.‘Flschgefluge社’는 독일에 위치한 회사로 원래는 사료회사를 운영하다가 도계장을 하게 된 경우로 수평계열화체계를 갖추고 있는 것으로 보인다. 시간당 1만2천수를 작업하며 95%를 부분육으로 생산, 전량 포장하여 마트 등으로 유통시키고 있다.
ISO TC 184/SC 2 로봇과 로봇장치 분과의 4개 작업그룹회의가 미국 LA에서 열렸다. 우리나라는 5개의 작업그룹 중에서 WG 1과 WG 8의 컨비너를 수임하고 있는 등 서비스로봇 분야 표준화활동을 주도하고 있다. 문승빈 세종대학교 컴퓨터공학과 교수의 참관기를 싣는다.
본 논문에서는 3D SW와 같은 고사양의 SW를 서버 기반의 온라인 SW 서비스로 제공하기 위하여 클라이언트의 GPU를 사용하여 그래픽 분할 실행 서비스를 제공하기 위한 데스크탑 창의 가상화에 대하여 소개한다. 그래픽 분할 실행은 서버에서 SW를 구동하고 실행되는 SW의 데이터 집중적인 작업은 서버에서 실행하고, 그래픽 작업들은 서버에서 처리되지 않고, GPU 가상화를 이용하여 클라이언트의 GPU에서 처리하여 SW를 서비스하는 방법이다. 이를 위하여 본 논문에서는 3D 그래픽 정보의 클라이언트 렌더링을 API 리모팅을 이용하여 처리하는 방법에 대하여 소개하고, 실행되는 SW의 2D 그래픽 기반 윈도우를 서버의 윈도우 관리 시스템에 독립적으로 클라이언트 PC에서 가상화하여 처리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법이 서버의 창 관리 시스템에 종속적인 경우와 비교하여 사용자에게 유연한 서비스를 제공함을 알아본다.
상호 연관되는 복잡한 데이터 조건이 존재하는 환경에서 스카이라인 질의는 의사결정 시스템 등 폭넓은 애플리케이션 활용 가능성으로 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 중앙집중식 환경에서 스카이라인 질의처리 기법이 초기에 제안되었으며 최근 대량의 다차원 데이터에 대해 데이터 공간을 분할하여 맵/리듀스 플랫폼 상에서 병렬적으로 처리하는 기법이 제안되었다. 그러나 현재까지의 기법이 비균등적 실행과 높은 중복 작업으로 효율성이 저하된다는 문제점을 배경으로 본 논문에서는 랜덤 샘플링을 통해 데이터 분포를 추정하여 비균등 분할 문제를 해결하고 각 기반의 데이터 공간을 분할하여 스카이라인 처리 과정에서 중복 작업을 최소화한 새로운 기법 MR-DEAP를 제안한다. 마지막으로 다양한 환경에서의 실험결과 제안된 기법이 다른 각 기반 분할과 그리드 분할 기법보다 우수한 것을 입증하였다.
본 연구는 고온조건하에서 소방용 보호복 착용시 주기적 작업과 작업강도가 신체에 미치는 영향을 연구하여 소방공무원의 건강과 안전을 위한 기초자료 구축을 목적으로 한다. 소방전공 대학생(9명)을 대상으로 소방용 보호장구를 착장한 경우, 실험온도 WBGT $30^{\circ}C$에서 작업강도(3, 9 METs)와 주기적 작업(실험 15분, 휴식 15분, 실험 15분) 따른 비교실험을 수행하였다. 실험결과, 작업강도가 3 METs에서 9 METs로 증가함에 따라 실험기간동안 평균피부온도차(33.3%), 고막온도차(242.9%), 심박수(36.2%), 호흡수(53.9%), 운동자각도(81.6%), 온냉감(20.8%), 체중감소(60.0%), 혈당(-4.4%), 젖산(41.7%)가 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 이상의 결과 고온조건하에서 소방용 보호복 착용시 주기적 작업과 작업강도가 신체에 미치는 영향이 매우 크게 나타나는 것으로 판단된다.
별도작업에서 작업원의 작업강도를 파악하기 위하여, 체인톱을 이용한 낙엽송 간벌작업에서 작업시간과 작업량을 조사하였으며, 작업시 심박수의 변화를 조사하였다. 또한, 작업원의 최대 작업수행 능력을 평가하기 위하여 최대산소섭취량을 조사하였다. 1일 실작업시간은 6시간 6분으로 오전작업시간이 약 3시간 12분, 오후가 2시간 54분으로 나타났고, 전체작업시간 중 실작업시간의 약 90% 정도를 차지하는 것으로 나타났으며, 실작업시간 중 요소작업 의 시간비율은 이동(Movement)의 비율이 평균 26.3%로 가장 큰 값을 보였다. 작업원의 작업량을 분석하기 위하며 시간당 벌목재적을 조사한 결과 평균 $2.62m^3/hr$로 나타났다. 작업원의 작업능력을 평가하기 위하여 최대산소섭취량을 분석한 결과, 평균 $2.42{\ell}/min$($46.5m{\ell}/kg/min$)으로 나타났으며, 작업시 심박수를 바탕으로 체인톱을 이용한 낙엽송 간벌작업 중 실동시간의 작업강도를 분석한 결과, 실동시간의 심박수 증가율은 평균 93.2%로 나타났고, 작업강도지수는 평균41.9%로 나타났다.
샷 경계면 분할 기법은 효과적인 비디오 검색 시스템을 구축하기 위한 기본적인 기술이다. 따라서 효과적인 비디오 분석을 위해서는 신뢰할만한 샷 경계면 검출 기술이 필요하다. 하지만 비디오에서는 일반적인 프레임 뿐만 아니라 디졸브, 페이드와 같은 다양한 형태의 특수효과 등이 포함되어 있어 포괄적인 기술 개발이 어렵다. 본 논문에서는 지금까지 알려진 몇 가지 기법들의 성능을 비교하고 이를 개선시켜 몇 개의 새로운 알고리즘을 제안하고 있다. 샷 경계면 분할 작업이 끝난 뒤에는 비디오 클러스터링을 하기 위한 대표프레임 추출 작업이 필요하다. 대표 프레임은 단순하게 각 샷의 첫 번째 혹은 마지막 프레임을 추출할 수도 있지만, 이 경우 각 샷의 동적인 특성들을 제대로 표현할 수 없으므로, 본 논문에서는 샷의 변화량을 측정하여 대표 프레임의 수를 결정하는 방법을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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