데이터 그리드의 작업 수행시 먼 거리에 위치한 자원 사용을 위해 그리드 자원 중개자를 이용한다. 그러나 효율적인 작업 수행이 필요로 하는 모든 자원들의 최적화된 사용은 제공하지 못한다. 이에 본 논문에서는 작업예약 정보를 이용하여 실시간으로 자원간의 최적화된 사용을 이루는 데이터 복제 알고리즘을 제안하고 구현하였다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 투사영상을 얻어서 그리드 왜곡을 제거하는 방법에서, 보다 효율적인 그리드 왜곡 제거를 위한 최적의 그리드 각도를 얻기 위한 min-max 최적화 방법을 제시하였고, 몇 가지 예를 통하여 최적의 그리드 각도를 구하였으며, 실제 x선 영상에 적용하여 그 성능을 비교해 보았다.
분자모사 시뮬레이션은 일반 컴퓨터로는 수행이 불가능한 대량의 연산을 요구하기 때문에. 현재까지는 적극적으로 활용되는 한계가 있다. 그리드 컴퓨팅을 이용하여 요구되어지는 대량 컴퓨팅 파워를 해결할 수 있지만, 응용 특성에 최적화되게 설계된 그리드 컴퓨팅 시스템의 부재하기 때문에 활용되어지기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 목표로 하는 분자모사에 최적화된 그리드 시스템 (Molecular Grid System) 구축에 관한 내용을 기술을 하고 있다.
본 논문은 마이크로 유전 알고리즘을 이용하여 그리드 구조물의 최적화를 수행하고 초기인장력이 최적화에 미치는 영향을 분석하였다. 최적화시 여러 제약조건을 설정하여 구조물의 물량이 최소화 되도록 부재의 단면을 찾는 최적 설계를 수행하였다. 알고리즘의 검증을 위해 10-bar 트러스트 예제로 설정하여 이전 연구 결과와의 비교를 하였다. 이를 바탕으로 초기인장력이 적용된 트러스트 구조물의 최적화가 가능한 다음과 같은 기법을 사용하여 그리드 형태인 72-bar 트러스의 최적화를 수행하였으며, 이전 연구결과와 비교하여 이를 입증하였다. 최적화시 초기인장력 크기를 달리하여 트러스 구조물의 최적화를 수행하였으며, 물량이 최소화되는 최적화된 초기 인장력 값도 찾았다.
본 논문에서는 최적화를 적용하여 독립형 마이크로그리드 내에서 신재생 발전원의 설치 비율을 산정한다. 계통과 독립되어 있는 마이크로그리드에서의 발전원을 신재생 에너지원인 풍력 및 태양광, 그리고 에너지저장장치(Energy Storage System, ESS)만으로 가정하여 마이크로그리드의 부하규모에 맞는 신재생 에너지 발전원의 비율을 제시한다.
산란선을 흡수하여 보다 선명한 x선 영상을 얻기 위하여 산란방지 그리드를 사용하여 투사영상을 얻는데, 이때 그리드로 인한 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 회전된 그리드를 사용하여 그리드 왜곡의 제거가 용이하도록 x선 디지털 영상을 얻는 방법에 있어서 기존의 왜곡 성분의 중심주파수를 가장자리로 보내는 경우를 보다 심도 있게 분석하여 확장된 결과를 도출하였으며, min-max 개념에서 주어진 그리드 밀도에 대하여 최적화하는 방법을 제시하였다. 또한 실질적으로 사용가능한 그리드 밀도에 대하여 적절한 그리드 각도를 제시하고 그러한 그리드를 사용하여 획득한 x선 디지털 영상에서 그리드 왜곡이 용이한 알고리듬을 제안하고 그 성능을 비교해보았는데, 원영상의 해상도를 어느 정도 유지하면서 그리드 왜곡을 줄일 수 있었다.
중앙 전력과 단절된 독립형 마이크로그리드는 발전된 신재생 에너지를 저장하는 ESS의 효율적인 운영을 통해 블랙아웃을 방지하고 디젤 발전기의 발전 비용을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 기상 정보를 이용하여 신재생 에너지 발전량을 예측하고, 최적화 알고리즘을 이용해 생성된 후보 계획의 평가 시 ESS의 SOC를 유지하지 못하는 경우 페널티를 부여함으로써 신재생 발전량 예측의 오류에 대비하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 SOC 유지를 고려한 운영 계획 최적화 방안이 기존의 예측 제어 기반 최적화 방안에 비해 블랙아웃을 방지하면서도 디젤 발전 비용을 절감할 수 있음을 확인하였다.
그리드는 네트워크를 통한 대용량 데이터의 저장과 전송, 그리고 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원의 통합된 활용을 가능하게 해주는 차세대 분산 컴퓨팅 환경이다. 그리드 응용은 이러한 고성능 네트워크 환경에 부합하는 최적화된 성능 구조가 요구되는데, 특히 초기 그리드 환경에서 응용의 성능 문제를 정확하게 진단하여 산출된 성능 정보는 그리드 응용 자체의 문제점을 찾아 디버깅하거나, 네트워크의 문제점을 발견하여 개선하는 기초 자료로 활용될 수 있다. 본 논문은 그리드 응용의 성능 측정 및 분석 방법에 대한 명확한 요구사항을 제시하고, 요구사항에 부합하는 해결 방법과 기술적 이슈들을 제시한다.
단순한 데이터통신을 위한 넷(Net)이 정보 교환의 혁명을 일으켰던 웹(Web)으로 발전하였고, 현재 웹은 신경망 형태의 인터넷 구조를 갖는 그리드(grid)를 향해 발전하고 있다. 정보의 교환 및 분산된 자원을 공유하기 위한 그리드 컴퓨팅은 자원의 발견 뿐 만 아니라, 접근 속도와 제한된 자원의 공유를 비롯한 여러 문제점을 가지고 있다. 특히, 데이터에 대한 접근 속도와 제한적인 데이터 공유 문제를 해결하기 위해 Replica 서비스가 제안되었으나, 이러한 Replica 서비스를 원활하게 지원하기 위해서는 Replica 경로 및 정보들을 목록으로 구성해야만 한다. 현재 그리드 컴퓨팅 분야에서 이러한 목록을 구현하는 것과 동시에 최적의 조건을 찾아가는 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서, 본 논문에서는 Replica 서비스를 최적화하기 위한 기존의 연구들을 분석하고 Data Location Service를 이용하여 Replica 서비스를 최적화하는 방법을 제안하였다.
이 논문에서는 그리드 환경에서 과학응용을 효율적으로 수행시키기 위해 클라우드 기반의 동적자원 프로비저닝 기술을 그리드 응용에 적용하기 위한 테스드베드 설계를 기술한다. 이를 위해 클라우드 기반 그리드 테스트베드 구축을 위한 요구사항 및 응용 아키텍처 설계를 요약한 후 가상화 자원을 이용하는 과학데이터 그리드 플랫폼을 대용량 데이터 처리에 적합하도록 최적화하고, 그 방안을 제시한다. 설계된 테스트베드는 그리드 환경 고도화를 위한 접근 방법으로 계산 자원 제공을 위해 클라우드 기술을 활용하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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