최근 항로표지는 기본 업무를 위한 등명기의 구동과 해상 환경 정보 수집 및 데이터 전송 기능들의 확장을 통해 다양한 임무를 수행하기 위한 스마트 장비로써 진화하고 있다. 그래서 항로표지를 운영하기 위한 전력량의 요구가 높아지고 있고, 동작 구동 시간을 확보하기 위해 다양한 해상 에너지원을 통해 발전하는 시스템을 고려하고 있다. 하지만 전원 공급 및 교체가 쉽지 않은 해상 환경에서 태양광, 파력 등의 한정적인 에너지원의 활용은 지속적인 스마트 항로표지의 동작에 한계가 존재한다. 그래서 해양 환경 상황에서도 한정된 에너지원을 활용하여 에너지 수집을 하고 이를 활용하여 다양한 환경 센싱, 정보 연산, 데이터 처리, 무선 정보 전송 등의 시스템에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 해상 환경 적응 에너지 수집, 백업 전력운영, 항로표지 출력 에너지 재사용, 분산 전력관리 등을 포함한 차세대 스마트 항로표지 전원 시스템 구성 방안에 대해서 제안한다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성 (Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration작업들(Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer방식으로 파일을 복사하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM의 관련시스템과 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work, the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated learning method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized teaming control based on adaptive control method. The original motivation of the teaming control field was loaming in robots doing repetitive tasks such as on an assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Some techniques will show up in the numerical simulation for vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link.
일반적인 비 공유 저장장치를 가진 시스템에서는 특정 컨텐츠에 대한 편향된(skewed) 요청 문제를 피할 수 없다. 본 논문에서는 비 공유 저장장치 모델로 설계/구현된 클러스터 기반의 스트리밍 서버에서 사용자의 편향된 컨텐츠 요청에 대처할 수 있고 스트리밍 서비스 중인 서버 또는 NS 카드에 문제가 생기더라도 스트리밍 서비스가 중단되지 않도록 다중 스트리밍 방법인 MDC(Multiple Description Coding)를 적용한 스트리밍 전송방법을 제안한다. 제안하는 방법은 클러스터 시스템에서 단일 세션으로 스트리밍 서비스를 제공하는 것이 아니라 MDC를 활용하여 다중 세션을 통한 스트리밍 서비스를 제공함으로써 모든 서버의 부하가 같아지고, 특정 서버에 문제가 발생하더라도 스트리밍 서비스가 끊어지지 않으면서 MDC의 특성인 적응형 서비스도 가능하게 되는 장점이 있다.
송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다 반면에, 수신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 저부하일 때 수신자가 부하를 이전 받기 위해 송신자를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 수신자로부터, 수신자 개시 알고리즘에서는 송신자로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고, 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘을 기반으로 하는 분산 시스템에서의 적응적 부하재분배 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 죽이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전 알고리즘에 의해 결정된다.
인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화와 유.무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도의 성공사례가 증가하고 있다. 미로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다
본 논문은 병렬 프로그램을 실행할 때 계산량이 작은 병렬 루프를 병렬로 실행하는 경우에 생기는 프로그램의 성능 저하를 피하기 위하여, 컴파일 시나 실행 시에 성능 예측 모델을 이용하여 병렬 루프의 성능을 예측한 다음 적응형 실행 기법을 이용하여 병렬 프로그램을 실행하는 방법을 소개한다. 성능예측 알고리즘과 적응형 실행 알고리즘은 컴파일러 전처리기에 구현이 되었으며, 이 전처리기는 병렬 루프가 실행되는 방식을 컴파일 시나 실행 시에 결정하는 코드를 원래의 병렬 프로그램에 삽입한다. Fortran77로 씌어진 다섯 개의 대표적인 과학 수치계산 병렬 벤치마크 프로그램을 32개의 프로세서로 구성된 분산 공유 메모리 병렬 컴퓨터(SGI Origin2000)에 실행하여 본 논문에서 제안한 방법의 성능 평가를 하였을 때, 제안한 기법을 적응한 경우가 32, 16, 8, 및 4개의 프로세서에서 원래의 병렬 프로그램 보다 각각 26%, 20%, 16%, 및 10% 빨리 실행되었다. 이중 한 프로그램은 원래 병렬 프로그램 보다 32개 프로세서에서 두 배 이상 빠르게 실행되었다.
본 연구는 부하변동이 갖은 유도 전송기 속도제어 시스템에 적합한 최소분산제어 알고리즘을 제안하고 구현을 실제적인 파라미터 추정방법을 제안한다. 그리고 고속 연산 신호처리요 프로세인 TMS 320C25를 이용한 제어 시스템을 구성한다. 적응칙은 선택적 망각인자를 갖는 순환형 최소자승법이 실제적 구현의 관점에서 언급되며, 일반적인 망각인자 알고리즘과 비교분석한다. 제어칙은 최소분산 제어 알고리즘으로 한다. 제어시스템은 알고리즘의 적용이 용이하도록 PC에 기초한 DSP제어 시스템으로 설계 제작한다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구의 초소분산제어 시스템이 부하변동에 강인한 구조를 갖고 있으며 유도전동기 제어에 실제적 구현이 가능함을 입증한다.
본 논문에서는 IMT-2000 3GPP 규격의 비동기 역방향 링크 DS-CDMA 시스템에서 신호 구조 기반 Constant Modulus Algorithm (U)을 이용하는 적응 배열 안테나 RAKE 시스템의 성능을 평가한다. 또한, 참조 신호 기반 Least Mean Square (LMS)방식을 이용하는 배열 안테나 시스템과 비교한다. Monte Carlo 실험에서 다중경로, 경로간 감쇄지수, 확산이득 다중사용자 둥과 같은 환경 파라미터가 고려된다. 결과로부터 신호 전력을 분산시키는 다중 경로의 경우 CMA을 이용하는 적응 배열 안테나가 LMS를 이용하는 배열 안테나에 비해 더 큰 수용 용량을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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