전세계적으로 기후변화로 인해 3년 이상의 기간동안 지속되는 다년 가뭄의 빈도와 심도가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해도 증가하고 있다. 본 연구에서는 이를 반영하여 전국 다목적댐 및 용수댐에서 모두 주요 가뭄 대응 대책으로 사용되고 있는 현행 용수공급 조정기준을 개선하는 방안을 제안하고자 한다. 가장 먼저, 장기 기억 반영이 가능한 시계열 모형인 ARFIMA(Autoregressive Fractional Integrated Moving Average) 모델을 사용하여 다양한 강도의 장기 기억을 가지고 있는 연간 유입량을 생성하였다. 이후, 연간 유입량을 k-최근접 이웃 방법 기반의 배분 도구를 사용하여 10일 단위 유입량으로 분배하였으며 이를 대체 용수공급 조정기준을 생성하기 위한 입력 변수로 사용하였다. 새로운 용수공급 조정기준은 매 시점마다 새롭게 업데이트되는 정보를 통해 현행 기준과 함께 적응형으로 저수지 운영에 사용되었다. 다년 가뭄이 반영된 유입량으로 적응형으로 저수지 운영을 관측 유입량 하에서 빈도와 크기의 측면에서 분석을 시행하였다. 그 결과, 심각한 실패(물 부족 비율 30% 이상)의 빈도의 경우 현행 기준 운영 시 6.14%에서 적응형 운영 시행 시 2.99%로 개선되었지만, 전체 기간 동안의 신뢰도는 적응형 운영보다(26.42%) 현행 운영 하에서 더욱 나은 결과를 보였다(41.19%). 위와 같은 분석 결과는 심각한 실패의 빈도와 크기를 줄이는 용수공급 조정기준을 시행하는 원론적인 목적과 일치하기에, 본 연구에서 제안하는 다년 가뭄에 대비한 적응형 운영 방안은 향후 길게 지속되는 가뭄 조건에서 저수지 운영 정책으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터 시스템을 위한 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화는 하드웨어 및 운영체제에 대한 전문 지식과 다양한 상황을 고려할 수 있는 숙련을 필요로 하는 매우 어려운 작업으로 알려져 있다. 특히, 임베디드 시스템의 경우 사용되는 하드웨어와 운영체제의 종류가 매우 다양하여 임베디드 소프트웨어의 성능 최적화에는 더욱 많은 시간과 노력이 요구된다. 자가적응형 컴퓨팅은 소프트웨어 개발에 있어 성능 최적화 작업 노력을 최소화하기 위한 기술로 소프트웨어 실행을 실시간으로 감시하면서 소프트웨어 실행에 관여하는 다양한 컴퓨터 시스템 리소스들을 제어하여 소프트웨어가 요구하는 성능을 자동으로 맞춰주는 컴퓨팅 기술이다. 본고에서는 자가적응형 컴퓨팅 기술 현황을 살펴본 후 임베디드 디바이스를 위한 자가적응형 컴퓨팅 기술 개발 사례를 소개한다.
반도체 공정은 복잡하고 다양한 물리, 화학작용을 수반하며, 폭넓은 데이터 발생 및 관리에도 불구하고 공정진행시 내부 특성의 복잡함 때문에 효율적인 모델링이 어려웠다. 또한 원하는 출력을 얻기 위한 제어입력의 선정도 용이하지 않으므로 현재의 최적공정운영은 전문가의 경험에 의존하여 많은 시행 착오를 거쳐 수행되고 있다. 본 논문에서는 반도체 공정의 최적운영을 위해 다음 세 단계로 나누어 연구를 수행하였다. 첫째, 반도체 공정을 설비를 기반으로 컬러드 페트리 넷을 이용하여 모델링하고 둘째, Run-to-Run control에 기반한 최적공정운영 관리모델을 실험하고 셋째, 지식기반 데이터베이스를 기반으로 하는 지능적인 적응형 공정관리모델(Adaptive Process Control model)의 프레임 웍을 제안한다.
인공지능을 활용한 적응형 학습은 최근 국내 대학들이 직면하고 있는 학생들의 기초학력 저하와 학습격차 증가 등의 문제해결을 위한 방편이 될 수 있다. 인공지능 기반 적응형 학습이 성공적으로 대학 수업에 도입되고 실천되기 위해서는 교수자의 적극적인 관심과 참여가 요구된다. 이에 본 연구에서는 대학 교수들을 대상으로 적응형 학습에 대한 인식을 분석하여 대학 수업에서의 적응형 학습 구현을 위한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 수도권 소재 A대학 교수들을 대상으로 온라인 설문을 통해 자료를 수집하였으며, 162명의 교수들이 응답에 참여하였다. 설문 분석 결과 교수들은 학생 맞춤형 피드백 제공의 어려움, 학생들의 사전학습 부족 및 기초학력 저하를 수업 운영에서의 문제로 높게 인식하고 있었다. 또 적응형 학습에 대한 교수들의 지식 수준은 낮았지만, 적응형 학습 적용 의향은 높은 것으로 나타났다. 적응형 학습 적용을 위한 지원방안으로는 활용이 쉽고 유용한 적응형 학습 시스템 제공에 대한 요구가 가장 높았다. 이러한 결과를 바탕으로 대학에서의 적응형 학습 적용의 가능성을 논의하고, 적응형 학습의 성공적 도입과 적용을 위한 구체적인 방안을 제언하였다.
본 논문에서는 모바일 환경의 상황 적응형 효율적인 광고운영 시스템 설계에 대하여 제안한다. 제안한 시스템은 광고공급자가 제작한 광고콘텐츠를 저장하고, 광고공급자와 광고소비자의 상황정보와 피드백 정보를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 추천하여 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 광고콘텐츠와 광고 소비자의 선호도 및 성향에 따른 스마트한 광고 콘텐츠를 추천 및 제공하기 때문에, 스마트 미디어 시대를 맞이한 광고시장에 새로운 서비스 모델을 개발하는데 기여할 것으로 기대한다.
센서 네트워크 운영체제는 다양한 실험과 작업을 위해 다양한 기능을 수행해야한다. 이를 위해 센서 운영체제는 필요에 따라 응용프로그램을 설치하여 사용하고 이를 필요에 따라 수정하는 것을 지원한다. 이에 따라 센서 운영체제는 다양한 응용프로그램을 사용할 수 있도록 범용화 되고 고정된다. 또한 운영 체제 와 응용프로그램의 분리에 따라 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 센서 운영체제가 설치된 운영체제에 따라 커널의 구조를 최적화하고 응용프로그램수행에 따른 오버헤드를 최적화하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 커널을 모듈화하고 필요에 따라 선택적으로 커널을 재구성 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 모듈화 된 커널 자원을 효율적으로 관리하며, 수행하는 응용 프로그램의 요구 기능에 따라 커널의 구성을 바꿀 수 있어 최적화된 커널을 유지할 수 있다.
최근의 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 요구되는 새로운 패러다임의 소프트웨어인 적응형 소프트웨어는 외부 환경 즉 문맥의 변화를 인식하고 자신의 운영 상태를 평가하여 스스로 동작행위를 바꾸는 능력을 가진 소프트웨어이다. 적응형 소프트웨어를 개발하기 위해서는 문맥에 대한 분석 및 설계와 더불어 동적인 문맥에 따라 적절히 대응할 수 있는 소프트웨어의 구조 및 행위를 설계하는 과정이 필요하다. 이것은 일반적인 소프트웨어보다 소프트웨어가 적응해야 하는 상황을 모델링 하는 기술이 필요하기 때문에 더 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 재사용을 통해 개발의 효율성을 높이고자 적응형 소프트웨어를 위한 프로덕트 라인 아키텍처와 아키텍처 산출물의 템플릿을 제안한다. 아키텍처 산출물들은 프로덕트 라인의 공통성과 가변성을 명시적으로 표현하여 체계적인 핵심자산의 재사용 활동을 지원한다.
기업간 거래에서 수요자-공급자 제휴(alliance) 또는 파트너쉽(supplier partnership) 등으로도 표현되는 수요자-공급자간 협력관계(relationship)는 전통적인 공급망관리(supply chain management) 뿐만 아니라 최근의 인터넷 (Internet) 정보환경에서도 여전히 중요하게 다루어진다. 그리고 수요자-공급자간 협력관계는 공급망관리 상위의 의사결정에 따라 변화·조정된다. 공급망 관리 및 운영을 위한 시스템에서 이러한 협력관계를 고려하기 위해, 본고에서는 협력관계를 체계적으로 분류하고 개별 협력관계에서의 공급자선정의 시스템적 처리과정과 활용효과를 정리하였다. 또한, 변화·조정되는 협력관계를 시스템에서 적응적으로 처리하는 과정을 지능형 에이전트(intelligent agent) 체계를 활용하여 제안하고 설명하였다.
프로그램의 복잡화와 대규모프로그램의 등장으로 다중작업을 분할하여 소규모 단위의 타스크(Task)로 나누고 각각의 타스크를 우선순위에 따라 스케쥴링을 수행해야하는 요구가 점점 확대되고 있다. 또한, 프로그램 개발환경의 다양화로 인하여 프로그램을 구현하다 보면 다양한 환경 조건에 맞추어 개발하게 된다. 예를 들어 임베디드(Embedded) 환경인지 윈도우즈(Windows) 환경인지에 따라 다르고 운용체제의 사용에 따라서도 제약사항을 가져오는 경우가 많다. 이에 개발환경과 운용체제에 의존적이지 않도록 다중작업 분할처리를 수행할 수 있는 적응형 스케쥴링 기법을 소개한다. 본 논문에서는 적응형 스케쥴링 기법에 적용된 알고리즘에 대한 설명과 구현 후 적용한 사례를 기반으로 한 내용을 다룬다.
본 연구에서는 관리의 복잡도를 줄이기 위한 대상으로써 운영체제 커널을 목표로 하였다. 특히, 운영체제의 핵심 기능들이 구현된 소프트웨어인 운영체제 커널이 본 논문에서 다루고자 하는 영역이다. 본 연구에서는 커널의 실제적인 서비스를 제공하는 커널서브시스템의 독립성을 살리고 시스템 내부의 변화에 따른 관리 복잡도를 줄이기 위해, 커널 내 구성요소들 간의 상호 관계 조율에 필요한 개념과 그 구조를 제안하고 있다. 본 논문에서 정의한 Self-prevention은 커널 내의 자율적인 상호 관계 조율을 위한 모든 방안들의 총칭이다. 이러한 self-prevention의 구현을 위해 커널 내의 핵심 관리부의 관여를 줄이고 예상치 못한 동작에 대한 처리를 서브시스템의 자율에 맡길 수 있도록 하기 위해서 3가지의 부가적인 커널 컴포넌트들 (sampler, analyzer, preventer)을 정의하였고, 그 상호관계들을 서술하고 있다. 본 연구의 기여도는 크게 두 가지로써 먼저, self-managing 혹은 자율형 컴퓨팅 분야의 새로운 시도라는 점과 두 번째로 서브시스템의 자율성과 독립성을 유지하여 운영체제의 기능 확장성에 도움이 될 수 있다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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