내장형 시스템의 설계 유연성을 높이고 예측하기 어려운 입력과 출력을 다루기 위해 동적 메모리 할당기가 사용된다. 일반적으로 내장형 시스템은 사용 기간 동안 계속 수행되기 때문에 메모리 할당기를 설계하는데 있어서 단편화 문제가 중요한 고려 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 미리 구분된 객체들에 대한 전용 영역을 활용하여 단편화를 최소화시키기는 budgeted 메모리 할당기를 제안한다. 최신의 메모리 할당기를 사용하는 대신 budgeted 메모리 할당기를 사용하면 필요한 힙 영역의 크기를 최대 49.5% 감소시킬 수 있었다. 힙 영역의 크기가 16KB 이상이면 budgeted 메모리 할당기를 사용함으로 늘어나는 코드의 크기를 줄어든 단편화로 보상할 수 있다.
협력 네트워크는 중계기를 이용하여 신호를 전송하고, 수신기에서는 여러 중계기를 통해서 수신된 신호를 결합하여 복조함으로써 통신성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 송신기-중계기 사이에서는 일반적인 변조 방식을 사용하고 중계기-수신기 사이에서는 공간 시간 코드 방식을 적용하는 협력 네트워크 시스템을 가정하여, 자원 할당에 따른 효과를 분석한다. 일반적인 변조 방식은 동기 변조 방식과 차등 변조 방식 두 가지를 고려하고 공간 시간 코드 방식은 차등 변조 방식을 적용한다. 자원 할당은 중계기의 위치와 전송에너지를 고려하며 중계기의 개수에 따른 성능 또한 분석한다.
MPLS(Multiprotocol Label Switching)에서 레이블은 패킷의 스위칭에 사용되는 중요한 인자이다. 할당되는 레이블 수에 따라 MPLS 네트워크의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 할당되는 레이블 수를 최소화하기 위해 F/T 분류기를 이용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 기존의 방법에 T 시간만큼을 더 경과한 후에 유입된 플로우들을 하나의 레이블로 할당하는 방법으로, 기존의 방법 보다 할당되는 레이블 수가 감소함을 네트워크 시뮬레이션을 이용한 실험으로 확인하였다.
무인기 시스템은 무인기 시장이 확대됨에 따라 다수 무인기의 동시 운용을 위한 충분한 주파수 대역 할당에 한계가 있다. 또한, 무인기의 이동성으로 인해 실시간으로 무인기 네트워크 통신환경이 급변한다. 따라서 무인기 시스템의 안정적인 운용 및 전송 data rate를 최대로 하기 위해서는 한정된 주파수 대역폭 안에서 주어진 네트워크 환경을 고려한 효율적인 자원할당이 필요하다. 본 논문에서는 TDMA(Time Division Multiple Access)를 기반으로 주어진 네트워크 환경에서 무인기 운용을 위한 최소 데이터 요구사항을 만족시키는 동시에 네트워크 처리율을 최대로 하는 자원할당 알고리즘을 제안한다. 성능분석을 통해 제안한 알고리즘은 주어진 네트워크 환경에서 최소 데이터 요구사항을 만족하면서 높은 네트워크 처리율을 만족시키는 자원할당이 가능함을 입증하였다.
위성의 자세제어 시스템의 신뢰도를 높이기 위하여 여유 추력기를 장착하는데, 이를 활용하기 위해서 효율적인 관리 방안이 요구된다. 본 논문에서는 조종력 할당 기법을 위성의 여유 추력기 관리 방안으로 제안한다. 조종력 할당 기법은 최척화 기법을 이용해서 원하는 모멘트 입력을 구현하는 여유 조종력을 결정하는 방법이다. 여기에서는 여유 추력기에 대한 할당 문제는 선형 프로그래밍 문제로 표현할 수 있음을 보인다. 또한 수치예제를 통해서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 효율적임을 보인다.
본 연구는 복잡한 다수 무인기 시스템을 효율적으로 운용하기 위해 이산 사건 모델 기반의 다수 무인기 이종 임무 할당 기법을 제안한다. 이종 임무의 생성, 임무 할당, 무인기 출동, 임무 수행, 무인기 수리 및 정비에 이르는 무인기의 임무 시작에서 종료까지 일련의 과정을 이산 사건 모델링을 통해 수학적으로 정의하고, 이를 기반으로 주어진 임무 상황에서 필요한 최적 무인기 대수를 도출한다. 도출된 최적 무인기 대수를 적용하여 이산 사건 모델 기반의 반복 시뮬레이션을 통해 그 결과를 검증한다. 제안된 이종 임무 할당 기법으로 운용자는 제한된 무인기 자원을 효율적으로 활용하여 주어진 임무 상황에서 최적의 임무 계획을 수립할 수 있다.
본 논문에서는 CBBA 알고리듬을 이용하여 SEAD 임무를 위한 이종무인기의 분산형 임무할당 알고리듬을 다룬다. SEAD 임무는 다수의 무인기를 다수의 대공 방어망 목표물에 할당 시키는 임무할당문제로 정의 할 수 있으며, 작전에 참여하는 무인기는 대공 방어망 파괴를 주목표 하는 위즐(weasel)과 주요 작전 및 전투 피해 평가를 수행하는 스트라이커(striker)로 구성된다. 본 논문에서는 최단경로생성 알고리듬과 CBBA 알고리듬을 이용하여 지형 장애물(terrain obstacle)이 있는 환경에서의 경로계획이 고려 된 이종 무인기의 분산형 임무할당 기법을 개발하고 SEAD 임무에 적용한다. 수치 시뮬레이션을 통하여 개발 된 기법의 성능과 적용가능성에 대해 검토한다.
본 논문에서는 부분 중계기 협력 다중화 기술에서 중계기의 위치에 따른 최적의 시스템 용량을 얻기 위한 동적 최적 시간 할당 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 중계기 시스템의 전송 조건식을 추가함으로써 중계기의 유동적인 위치에 따라 최대의 시스템 용량을 가지도록 각 시간 구간의 길이를 최적화하였다. 전산 모의실험을 통해 균일하게 고정된 시간 할당을 가지는 기존의 부분 중계기 협력 다중화 기술에 비해 향상된 시스템 용량을 얻을 수 있었다.
복수 무인기를 운영하는 환경에서 분산 임무 할당 알고리즘의 사용은 임무를 지휘 통제하는 중앙 관제 시스템이 없기 때문에 중앙 집중식 임무 할당 방식에 비해 무인기의 임무 중 탈락 이벤트로부터 보다 큰 강건성을 가지게 된다. 또한 무인기 스스로 상황을 인지하고 통신을 통해 임무를 재할당 하는 방식이기 때문에 임무 반경 또한 더욱 넓힐 수 있는 장점을 가지고 있다. 하드웨어 성능이 향상되고 비용이 감소함에 따라 임무 환경에서의 복수 무인기 운용에 대한 필요성이 증대되고 있으며, 작전 반경이 넓고 단일 고장에 강건한 분산 임무 할당 알고리즘에 대한 연구 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 대표적인 분산 임무할당 알고리즘인 CBBA를 기반으로 하여, 기존에 점 좌표로 단순화 되어 설정된 임무 종류를 점 좌표에 대한 감시 업무와 선형 경로의 정찰 임무로 구분하여 보다 현실에서의 임무 상황을 반영할 수 있도록 발전시켰다. 본 연구의 결과로서 복수무인기가 과다 임무가 부여된 상황에서 동일한 임무위치 및 보상을 갖는 상황을 몬테 카를로 시뮬레이션을 통해 최종 보상합(global reward)을 비교한다.
본 논문에서는 멀티클러스터 기반 협업 엣지 네트워크 모델과 지능형 협업 엣지 자원 할당을 위한 정책 생성기 모델을 제안한다. 최근 K8s 기반 클러스터 엣지 시스템 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 이런 클러스터 기반 엣지 시스템을 네트워크를 통해 멀티클러스터 기반 엣지 시스템으로 구성하는 모델을 제시하고 이 네트워크 모델에서 협업으로 엣지 자원을 할당 할 수 있는 지능형 자원 할당 정책 생성기 구조 및 방법 등을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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