현대의 인포메이션 테크놀로지에 있어 가장 큰 변화는 호스트 중심의 센트럴 프로세싱에서 변화를 거듭하여 각 독립된 리소스들을 분산시키고 클라이언트가 복수의 서버를 접속하여 필요한 데이터를 신속, 자유롭게 주고받을 수 있는 분산 컴퓨팅으로 변화하기에 이르렀다. 또한 이러한 인터넷의 사용자도 나날이 기하 급증하고 있다. 현재까지의 서버는 단순한 방식으로 적당한 서버로 클라이언트를 포워딩 해주었다. 이 논문에서는 분산 환경에서 같은 서비스를 제공하는 서버들이 자신들의 시스템 및 웹 성능을 평가하고, 이 정보를 클라이언트에게 보여, 실제 클라이언트가 이 정보들을 기반으로 최적의 서버를 선택할 수 있는 클라이언트 에이전트를 설계하고 구현했다.
동기식 분산 딥러닝 기법은 그래디언트 계산 작업을 다수의 워커가 나누어 병렬 처리함으로써 모델 학습 과정을 효율적으로 단축시킨다. 배치 사이즈는 이터레이션 단위로 처리하는 데이터 개수를 의미하며, 학습 속도 및 학습 모델의 품질에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 멀티 GPU 환경에서 작동하는 분산 학습의 경우, 가용 GPU 메모리 용량이 커짐에 따라 선택 가능한 배치 사이즈의 상한이 증가한다. 하지만 배치 사이즈가 학습 속도 및 학습 모델 품질에 미치는 영향은 GPU 활용률, 총 에포크 수, 모델 파라미터 개수 등 다양한 변수에 영향을 받으므로 최적값을 찾기 쉽지 않다. 본 연구는 동기식 분산 딥러닝 환경에서 실험을 통해 최적의 배치 사이즈 선택에 영향을 미치는 주요 요인을 분석한다.
대형 구조물에 대한 최적설계를 고려할 때 구조해석에 많은 시간과 노력이 소비된다. 한대의 개인용 컴퓨터에 의한 대형 구조물의 구조해석은 대용량의 기억장치와 많은 계산시간이 요구되므로 반복적 해석이 필요한 대형 구조물의 설계에 효율적으로 이용되기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제의 대안으로 인터넷이 연결된 다수의 개인용 컴퓨터들로 고성능 병렬연산시스템을 구성하여 구조해석을 분산 처리하여 계산시간을 절감하였다. 아울러 반응표면의 근사를 위해 요구되는 구조해석을 상용 구조해석 어플리케이션으로 해결할 수 있다면 상용성이 확보되어 일반 구조물에 대하여도 반응표면법을 이용한 최적설계를 수행할 수 있을 것이다.
영상 변환부호화에 있어 블록양자화방식은 전체시스템의성능을 결정한다. 본 노문에서는 변환계수들의 분산치를 아는 경우와 거의 같은 성능을 갖는 양자화방법이 연구되었다. 연구된 방법은 비트배정(bit allocation) 및 분산치 추정을 양자화기에서의 분산치부정합 영향이 되도록 작아지게한 것이다. 그 성능은 변환계수의 확률밀도를 몇가지로 가정하여 컴푸터 시뮬레이션을 통해 확인되었다. 그 결과 대칭형 최적 비균등양자화기 및 최적 균등양자화ㅏ기 및 최적 균등양자화기의 경우 종래의 방법에 비해 NMSE면에서 야25%의 개선을 얻을 수 있었고 이 때의 부호화율은 약 1bit/pel 이었으며 사용된 변화능 DCT(diserete cosine transform)이었다.
최근 소프트웨어 개발은 client/server 시스템이나 웹 프로그래밍, 객체지향 개발, 네트워크 환경에 의한 분산개발 등 새로운 개발 형태로써 다양하게 적용되고 있다. 한편 소프트웨어 분산 개발에 대한 기술도 관심이 되고 있으며, 객체지향 개념이 확대되고 있다. 이러한 기술에 의한 개발 작업량의 대폭 삭감이나 소프트웨어 품질 및 생산 개선의 효과가 점차 증대되어 가는 추세로 향후 광범위한 분야에 분산된 다수의 워크스테이션에 의해 병행되어 개발된 객체(object)를 이용한 분산개발의 발전에 대해 고찰한다. 본 논문에서는 이러한 분산 소프트웨어 개발환경을 대상으로 확률미분방정식 모델에 의한 소프트웨어 최척 배포문제를 논한다. 과거에는 소프트웨어 개발 프로세스에 의한 출하 품질의 파악이나 시험 진도관리에 의한 신뢰성 평가를 행하는 접근방법(approach)에 의해 소프트웨어의 고장 발생 현상을 불확정 사상에 의해 확률, 통계적으로 취급하는 방법을 적용하였으나 본고에서는 fault 발견과정에서 계수에 의해 취급되는 비동차포아송과정(NHIPP: Non-Homogeneous Poisson Process) 에 의한 SRGM과 fault 발견 과정을 연속적으로 변동하는 확률 과정의 모델화된 확률 미분방정식 (SDE: stochastic differential equation)에 의한 SRGM을 제안하여 최적의 배포시기를 결정한다. 여기서 시험단계 및 운용단계에 발생하는 비용 요인으로부터 도출된 총 소프트웨어 비용을 최소로 하는 시험시간인 최적 배포시기를 구한다. 특히, 총 소프트웨어 비용의 확률분포를 고려하여 최적 배포시기의 신뢰 한계도 논한다.
전자종이에 대한 관심이 높아지면서 전자잉크의 pigment 소재에 대한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있다. 많은 재료 중 TiO$_2$는 비표면적이 크고 열적안정성 및 명암도가 뛰어나 전자잉크 재료로 많은 장점을 지닌다. TiO$_2$ 나노 입자를 전자종이에 적용할 경우 우수한 디스플레이 구현을 위해 높은 전기영동 특성 및 분산 안정성이 요구되어진다 이를 위해 표면 개질된 나노 크기의 루틸상 TiO$_2$ 입자의 제조 및 분산에 대한 최적의 공정조건에 대해 연구하였다. 10$0^{\circ}C$ 이하의 저온에서 가열하여 균일하게 침전시키는 저온균일침전법(HPPLT)으로 루틸 결정상의 TiO$_2$ 나노입자를 제조하였다. 제조된 TiO$_2$ 나노 입자와 용매의 비중을 맞추기 위해 비중이 낮은 투명성 polymer로 코팅을 한 후 비중병을 이용해 비중을 확인하였다. 그 후 copolymer block을 가지는 분산제를 TiO$_2$ 입자 기준 0.5-5wt% 범위에서 저유전율을 가지는 다양한 유기용매에 첨가하여 최적의 분산 및 전기영동 조건을 찾았다. 실험을 통한 분산안정성 및 전기영동 특성 평가를 위해 ζ-potential analyzer와 입도 분석기를 이용하였고 코팅된 입자의 표면상태는 FT-IR을 통해 측정하였다.
광섬유의 그룹 속도 분산 (GVD; group velocity dispersion)과 비선형 효과의 상호 작용에 의해 왜곡되는 960 Gbps 신호의 보상을 위해 분산 제어 (DM; dispersion management) 기술이 적용된 광전송 링크의 유연한 구성에 필요한 중계 구간 (fiber span)을 구성하는 단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber)의 길이와 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)을 랜덤하게 분포시키는 구조에서의 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)의 최적치와 유효 입사 전력 범위를 도출하였다.
일반적인 동영상 처리에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해서는, 입력 동영상의 잡음 세기나 잡음 분산을 정확하게 찾아낼 필요가 있다. 그러나, 일반적으로 잡음 정보를 정확히 파악하기는 힘들다. 본 논문은 인접 잡음 영상간 움직일 보상에 기반한 정확한 잡음 분산 예측기법을 제안한다. 먼저, 입력 잡음 영상 내 각 블록에 대해 움직임 추정을 수행하고 최적의 움직임 보상 블록의 잔여 분산을 계산한다. 그리고, 구해진 최적 분산값과 근사한 분산값들을 적응적으로 평균화하고 적당히 스케일링함으로써, 그 영상에 대한 잡음 분산 예측치가 얻어진다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 매우 정확하게 잡음 세기를 예측하고 안정적임을 보인다.
그룹 속도 분산 (GVD; group velocity dispersion)과 비선형 효과의 상호 작용에 의해 왜곡되는 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexing) 신호를 보상하기 위해 광 위상 공액기 (OPC; optical phase conjugator)와 분사 제어 (DM; dispersion management)가 적용된 광전송 링크에서의 전체 잉여 분산 (NRD; net residual dispersion)의 최적치와 유효 입사 전력 범위를 도출하였다. 실제 광전송 시스템의 융통적 설계를 위해 한 쪽 반 전송 구획에서의 단일 모드 광섬유 (SMF; single mode fiber) 중계 구간(span) 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)이 랜덤하게 분포하는 광전송 링크를 고려하였다. precompensation으로 전체 분산을 조절하는 링크의 최적 NRD는 10 ps/nm이고 이 경우 유효 입사 전력 범위는 -8~1 dBm인 것을 확인하였다. 또한 postcompensation으로 전체 분산을 조절하는 링크의 최적 NRD는 -10 ps/nm이고, 유효 입사 전력 범위는 -7.5~1 dBm인 것을 확인하였다.
Carrier Sensing Multiple Access (CSMA)로 불리는 임의 접근 방식은 무선 통신 시스템에서 흔하게 사용되는 프로토콜이다. 이 CSMA 프로토콜은 데이터 전송에 앞서 자신의 링크 상황을 먼저 파악 한 후에 전송이 가능한 경우에 전송을 시도하는 방식이다. 매우 간단하며 분산적으로 동작이 진행되기 때문에 쉽게 실제 시스템에 적용되어 사용되고 있다. 이와 같은 간단하고 분산적인 CSMA 알고리즘이 최적 전송효율을 달성 할 수 있다는 사실이 최근에 밝혀졌다. 이러한 발견을 바탕으로 많은 연구들이 다양한 조건에서 전송효율을 극대화 시키는 방법에 대해 다뤘다. 본고에서는 최근의 이러한 연구 동향을 정리하고, 앞으로 해결해야 할 문제를 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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