멀티캐스트 프로토콜을 이용한 분산 시스템들이 널리 사용됨에 따라 시스템의 성능 향상과 여러 프로세스에 대한 좀더 신뢰성 있는 통신이 요구되고 있다. 분산 환경에서는 프로세스들간의 비동기적인 수행으로 데이터의 일관성을 유지하는 문제와 여러 프로세스들의 활동을 조정하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전체 순서화 알고리즘인 TORMP을 제안한다. TORMP는 멀티캐스트 프로토콜의 장점을 이용하여 효율적인 토큰 전달 방법을 사용한다. TORMP는 메시지 전송 요청을 한 모든 프로세스에게 동시에 토큰을 멀티캐스트 하여 각 프로세스의 메시지 전송 전 지연시간이 줄어든다. 또한 토큰을 받은 모든 프로세스들이 동시에 메시지를 멀티캐스트 하여 전체적으로 전송 지연도 크게 줄어든다. TORMP는 한 프로세스만 메시지를 전송하는 경우 순서화를 위한 제어과정이 거의 없다. TORMP는 벡터 클락을 이용하여 그룹내의 모든 프로세스에게 메시지 전송 권한을 공정하게 나누어준다. TORMP는 다른 알고리즘들과는 달리 순서화 과정동안 발생되는 패킷의 수가 프로세스의 수에 의존적이지 않다.
본 논문에서 제안하는 컴퓨터 지원 협동 작업 환경에서의 오류 문제를 위한 동시성 제어란 오류 발생 시에 오류도 하나의 명령어로 취급하고 명령어와 오류가 동시에 발생할 시에 명령어를 순서화해 주는 문제에 대한 시스템을 기술한다. 여기서 전체세션 관리자와 지역 세션 관리자는 분산되어 있고 참여자와 응용 프로그램은 복제된 구조를 갖는다. 즉, 전체 각 참여자가 필요한 view를 생성자가 분배한 abstraction으로 각자 지역적으로 생성한다. 이와 같은 과정으로 네트워크가 구성된다. 오류 및 명령어를 처리하는 컴퓨터와 결과가 보여지는 컴퓨터가 서로 다르기 때문에 오류 발생 또는 명령어 입력과 동시에 화면에 보여지지 않는 단절감이 발생한다. 이것을 제거하기 위하여 공유 윈도우에서 발생하는 이벤트의 결과를 지역윈도우에서 투영시키고 순서화 작업이 끝난 결과와 비교해서 다를 경우에만 새로이 뷰를 생성한다.
본 논문에서는 광대역 음성 부호화기를 위한 VQ-SQ 구조의 LSP(Line Spectral Pairs) 파라미터 양자화기를 설계하였다. 16차 LPC(Linear Prediction Coefficients) 계수를 사용하며, 양자화 특성이 좋고 합성필터의 안정성의 조건을 검사하기 쉬운 LSP 파라미터로 변환/sup [2]/하여 양자화 한다. 설계된 VQ-SQ 양자화기는 첫 번째 단에서 2단 SVQ(Split VQ)로 각각 8차씩 양자화한 뒤, 두 번째 단에서 순서화 특성(OP Ordering Property)을 적용한 SQ를 사용하여 잔여신호(Residual Signal)를 양자화하는 구조로 되어있다. VQ-SQ결합 양자화기의 전체적인 성능개선을 위해 백터 양자화기에서 하나의 최적 벡터를 찾지 않고 5개의 후보백터를 가지고 스칼라 양자화를 수행한 후, 전체적으로 본래의 LSP 파라미터에 가장 가까운 벡터 양자화기 인덱스와 스칼라 양자화기의 인덱스를 결정한다. 순서화 특성을 고려하여 설계된 적응 VQ-SQ 양자화기는 LSP 파라미터에 총 35비트를 할당하여 광대역 명료도(Wideband Transparency)인 평균 1.6㏈ 이하의 스펙트럼 왜곡(SD : Spectral Distortion)과 4%미만의 3㏈가 넘는 프레임의 비율/sup [1]/을 만족하였으며, 기존의 VQ-SQ 양자화기보다 2-3비트를 절약할 수 있었다.
데이터로부터 학습하여 룰을 추출하는 귀납적 학습기법은 데이터 마이닝의 주요 도구 중 하나이다. 귀납적 학습 기법은 불필요한 변수나 잡음이 섞인 변수를 포함하여 학습하는 경우 생성된 룰의 예측 성능이 떨어지고 불필요하게 룰이 복잡하게 구성될 수 있다. 따라서 귀납적 학습 기법의 예측력을 높이고 룰의 구성도 간단하게 할 수 있는 주요 변수 부분집합을 선정하는 방안이 필요하다. 귀납적 학습에서 예측력을 높이기 위해 많이 사용되는 부분집합 선정을 위한 포장 기법은 최적의 부분집합을 찾기 위해 전체 부분집합을 탐색한다. 이때 전체 변수의 수가 많아지면 부분집합의 탐색 공간이 너무 커져서 탐색하기 어려운 문제가 된다. 본 연구에서는 포장 기법에 신경망 민감도 분석을 결합한 귀납적 학습 기법의 변수 부분집합 선정 방안을 제시한다. 먼저, 신경망의 민감도 분석 기법을 이용하여 전체 변수를 중요도 순으로 순서화 한다. 다음에 순서화된 정보를 이용하여 귀납적 학습 기법의 예측력을 높일 수 있는 부분집합을 찾아 나간다. 제안된 방법을 세 데이터 셋에 적용한 결과 일정한 반복 회수 이내에 예측력이 향상된 부분집합을 얻을 수 있음을 볼 수 있다.
인터넷과 컴퓨팅 기술의 진보와 함께 사이버 공간에서 효과적인 학습을 위한 이 러닝(e-learning)에 대한 관심이 국, 내외적으로 매우 높다. 그러나 오늘날 대부분의 이 러닝 컨텐츠는 주로 텍스트 위주이며, 이미지, 동영상, 음성 등과 같은 간단한 수준의 멀티미디어 요소가 추가되는 정도의 수준에 불과하다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 이 러닝에 효과적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 순서도를 이용한 프로그램 시각화에 기반한다. 제안된 방법의 특징은 문장 수준 단위의 단계적, 계층적 프로그램 시각화, 언어의 제어 구조에 대한 순서도 기반 시각화, 프로그램 전체 구조로의 시각화 범위 확대, 소스 프로그램 대비 시각화, 학습자와의 상호작용 등을 들 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법을 실현하는 시스템을 구현하고, 예제 프로그램에 대해서 그 실행 예를 보인다.
탄소섬유 복합재료는 우수한 물성을 바탕으로 산업 전반에 활용되고 있으나 취성이 강하다는 단점이 있다. 연신율이 높은 소재와의 하이브리드화를 통해 강도는 다소 감소되더라도 파괴인성을 향상시킬 수 있다. 이 연구에서는 탄소섬유와 아라미드섬유를 하이브리드한 적층 판재의 물성을 평가하되, 적층 순서를 다르게 하여 이종 재료와의 계면 형성 정도를 조절하였다. 그 결과 25%의 아라미드 섬유 포함 시 순수 탄소섬유 대비 최대 63%의 Izod 충격강도의 향상을 확인할 수 있었으며, 중간 정도의 복잡도를 가진 적층순서 [CF/CAF2/CF]s 에서 가장 우수하였다. 그러나 전체적인 복합화 효과는 부정적인 것으로 분석되었다.
본 논문은 대규모 분산시스템에서 전체 순서화를 유지하는 방송통신 프로토콜을 제안한다. 기존의 토큰기반 방송통신 프로토콜과는 달리 제안된 프로토콜에서 토큰은 방송도메인을 구성하는 링을 묵시적으로 회전하지는 않는다. 대신에 토큰 전송을 위한 세 개의 메시지를 사용한다. 토큰은 방송메시지를 위한 순서번호 정보를 갖고 있으며, 오직 토큰을 소유한 노드만이 방송메시지를 전송할 수 있다. 방송메시지를 전송하려 하는 노드는 토큰을 소유한 토큰노드로 토큰요청메시지를 보내고, 토큰노드는 요청한 노드에게 토큰을 전송한다. 토큰을 요청한 노드가 토큰을 소유하게 되면 토큰의 순서정보를 이용하여 방송메시지를 전송한다. 이 메시지를 수신한 모든 노드는 토큰노드가 변경되었음을 인식하게 되고, 새로운 토큰노드로 토큰을 요청하게 된다. 그러나, 새로운 토큰 노드로부터 방송메시지를 수신하기 전에 과거의 토큰노드로 토큰요청메시지를 전송하는 노드가 존재할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 프로토콜은 과거 토큰노드가 새로운 토큰노드에게 다음 토큰요청노드를 알리는 메시지를 사용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 방송통신 프로토콜보다 제안된 프로토콜이 대규모 분산시스템에서 더욱 효율적이라는 것을 알 수 있다.
최근 무선 통신의 발달과 임베디드 시스템의 확산으로 주변 상황을 감지하고 통신할 수 있는 저전력 장치인 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 노드들 간의 동기화, 순서화, 그리고 일관성 유지를 위하여 시간 동기화는 반드시 필요하다. 하지만 지난 20여 년간 연구되어진 분산 시스템에서의 시간 동기화 방법들은 풍부하지 않은 자원과 에너지 소모 등을 고려해야 하는 무선 센서 네트워크의 특성상 그대로 적용하기에는 어려운 점이 많다. 이에 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서의 누적 시간 정보를 이용한 시간 동기화 방법을 제안한다. 무선 브로드캐스트의 특성을 활용하여 시간 동기화의 제약 조건을 완화하여 높은 정확성을 제공하면서 한 번의 브로드캐스트 메시지만으로 시간을 동기화함으로써 에너지 손실을 최소화하였다. 이를 위해 송신자-수신자 방식의 구조에서 송신자는 시간 동기화를 위한 시간 정보를 브로드캐스트하고, 수신자는 누적된 시간 정보를 통해 편차와 편차율을 계산하여 송신자의 시간을 추정하고 동기화된 시간인 가상 시간을 계산하였다. 전체 센서노드들의 시간이 동기화할 수 있음을 분석하고 실험을 통해 효율성을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적인 웨이블릿 변환에 기초한 저속 비트율 비디오 코딩 방법의 새로운 알고리즘을 제안한다. 접근 방법은 양자화된 웨이블릿 계수들이 웨이블릿 서브밴드 구조내에서 중복성을 활용하는 메커니즘에 의해서 전처리 된다면 코딩 절차가 더욱 효과적으로 나타난다. 그러므로 본 논문에서는 코딩부분의 최적화 활동에 초점을 맞추어 완전한 중복 블록 움직임 보상된 에어프레임에서 일치를 확보하기 위해 이용하고, 향상된 코사인 윈도우를 적용하였다. 또한 웨이블릿 변환은 각 일치한 움직임 보상된 에러 프레임을 전체적인 에너지 컴팩션에 도달하도록 적용된다. 움직임 벡터의 수평적, 수직적 컴포넌트는 적응적 산술적 코딩을 사용하여 독립적으로 인코드되는 반면에 의미있는 웨이블릿 계수는 적응적 산술 코딩을 사용함에 의해서 비트-플레인 순서로 인코드된다. 제안된 부호기는 28Kbits에서 PSNR이 평균적으로 각각 대략 2.07과 1.38dB에 존재하는 H.263과 ZTE를 초과한다. 전체순서 코딩에 대하여도 3DWCVC 방법은 평균적으로 각각 0.35와 0.71dB을 나타내는 H.263과 ZTE보다 우수한 성능을 보인다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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pp.149-155
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1992
본 사례연구는 자동차용 스프링 제조업체의 생산합리화를 위하여 조립라인에서의 효율적인 조립을 위한 전 생산공정의 평준화 생산 방안에 관한 것이다. 조립라인에서 조립작업의 지연 및 불균형은 그 근본 원인이 애로공정인 열간작업 및 열처리공정에서의 모델별.낱장로트별로 작업공정 구성과 작업처리속도에서 불균형을 이루기 때문이다. 결국 열간작업과 열처리공정이 전공정에서의 생산량과 공정간재고를 통제한다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해서는 모기업의 수요를 기점으로하여 필요한 제품을 필요한 양만큼 필요할 때에 공급할 수 있는 마케트인(market in)방식의 인출(pull)시스템을 구축하여야 한다. 따라서 전 생산공정을 크게 압연공정, 열간작업공정, 열처리.조립공정으로 나누어서 용량(capacity)측면에서가 아니라 흐름(flow)측면에서 주문품목에 대하여 모델별.낱장별로 그룹화하고 모델별 조립작업순서와 열처리공정의 투입순서 및 투입량, 열간작업에 대한 작업순서를 결정하여 전체의 생산공정이 평준화 될 수 있는 생산통제방안을 제시한다. 아울러 이 생산통제 방안들의 타당성을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 분석도 행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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