항공교통의 수요 증가에 따른 혼잡한 교통상황과 부족한 공항 운항 능력을 해결하고자 항공교통관제(ATM : Air Traffic Management)의 다양한 분야에서 연구가 진행 되고있다. 본 논문에서는 공항 관제 영역에서 공항으로 접근하는 항공기 교통 스케줄링에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구의 ATM 문제에서는 안전을 위한 운용 제한 조건인 항공기간의 분리 구간과 추월을 고려하여 접근하였으며, 특정 공항의 문제가 아닌 일반적인 공항의 항공경로와 경로 결합지점을 정의하여 접근하였다. 또한, 항공교통관제 문제를 스케줄링문제로 정의하여 dispatching 휴리스틱기법들을 통해 해결하고자 하였으며, 기존 기법들을 보완한 새로운 기법을 제안하였다. 스케줄링기법 효율성을 분석하고자 항공교통 시뮬레이션 환경을 모사하였으며, 항공 교통 흐름을 정적인 상황과 동적인 상황으로 정의하여 각 스케줄링 기법들에 대해 Monte Carlo Simulation을 수행하였다.
3세대 이동통신 시스템의 상향링크 고속 패킷 데이터 전송을 위한 표준인 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템의 도입은 실시간 비디오 스트리밍, 게임, IP 기반의 음성, 파일 전송 등과 같은 다양한 종류의 멀티미디어 서비스를 제공해 줄 것이라 예상된다. 본 연구에서는 WCDMA의 개선된 상향링크 시스템에서 실시간 트래픽의 서비스 품질을 보장하여 서비스들을 효율적으로 처리하기 위한 스케줄링 방식을 제안한다. 지연에 민감한 음성과 같은 트래픽은 선택되는 사용자 수를 엄격하게 제한하는 부호영역에서의 스케줄링과, 시스템의 수율을 보장하기 위해 가중치 값을 적응적으로 할당하는 시간영역 스케줄링을 혼합한 하이브리드 스케줄링 방식을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 시스템 레벨의 지연, 지연변동, 수율 등의 성능을 종합적으로 분석한다.
전력 피크 감소는 전력 공급자 뿐 아니라 사용자에게도 점점 중요한 기술이 되고 있다. 전기 부하 스케줄링은 기기의 주기적 작동 시간을 여러 개의 시간 조각들로 분리하고 여러 기기들에 대해 작동 시간 조각들을 통합적으로 교차 배치하여 전력 피크를 줄이는 기법이다. 본 논문에서는 부하 스케줄링 알고리즘인 EDF, LSF, TCBM, lazy 스케줄러의 성능을 분석하고 개선 방안을 제시한다. 분석을 위해 스케줄링 정책들을 분산제어 시뮬레이션 환경에서 구현하고, 실제 전력 사용 데이터를 이용한 광범위한 실험을 통해 전력 편차, 스위칭 횟수, 온도 범위 위반 비율 등의 관점에서 스케줄링 정책별 성능 특성을 논한다. 또한, 과도한 스위칭 방지를 위해 제한적 선점 기능을 제안하고 그 효과를 입증한다. 실험결과, 스케줄러 용량을 실제 전력 요구에 맞춰 설정하면 성능이 극대화됨을 확인하였으며, 스케줄링을 통해 150W 보다 큰 전력편차를 가지는 비율이 원래 21.5%에서 3.2%까지 감소함을 알 수 있었다.
이 논문은 파장 분할 방식을 이용한 광 통신망에서 패킷 전송예약 문제를 다루었다. 통신망은 고정 주파수 수신기와 조절 가능한 송신기를 갖는 모델을 가정했다. 송신기의 레이저는 전체 통신 대역폭이 아닌 제한된 대역폭 내에서 조절 가능한 것을 가정하였다. 따라서 단일 홉 통신망을 만들기 위해서는 각 노드가 복수개의 레이저 혹은 복수개의 광 필터를 장착하고 있어야 한다. 본 논문에서는 먼저 모두에서 모두로의 패킷 전송 문제를 분석하고 최적의 알고리즘을 구했다. 그 다음으로 무작위 통화 요구를 갖는 경우 이 문제가 강한 의미에서 NP-hard임을 보였고 리스트 스케줄링에 기초한 근사 알고리즘을 제안했다. 또한 이 알고리즘이 이론적인 성능 한계와 수치 해석적 방법을 통한 성능을 보였다. 이 결과들은 조절 지연시간, 채널의 수 레이저의 조절범위의 변화에 관계없이 적용 가능하다.
이 논문에서는 DMB에서의 주문형 데이터 방송을 위한 새로운 데이터 캐러셀 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 클라이언트로부터 리궤스트를 받으면 서버는 그 리궤스트에 대한 통계치를 이용하여 아이템을 두 집합으로 나눈다. hot 아이템을 한 캐러셀 내에서 여러 번 반복하여 방송하도록 하여 그 아이템에 대한 클라이언트의 대기시간을 줄이도록 하였으며, hot 아이템의 방송회수에 상한선을 두어 cold 아이템의 방송 기회를 늘이도록 하여 클라이언트의 리퀘스트에 대한 응답 성공률을 높이도록 하였다. 모의실험을 통해 캐러셀 기반의 다른 알고리듬과 비교하였을 때 원하는 결과를 얻어낼 수 있었다.
In this paper, a new probabilistic generation modeling method which can address the characteristics of changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of a probabilistic generation modeling considering generator maintenance outage and in the classification of market demand into multiple demand clusters for the applications to electricity markets. Conventional forced outage rates of generators are conceptually combined with maintenance outage of generators and, consequently, effective outage rates of generators are newly defined in order to properly address the probabilistic characteristic of generation in electricity markets. Then, original market demands are classified into several distinct demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the original demand. We have found that generators have different effective outage rates values at each classified demand cluster, depending on the market situation. From this, therefore, it can be seen that electricity markets can also be classified into several groups which show similar patterns and that the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed in electricity markets perspectives, for this classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
멀티미디어 시나리오 데이타베이스 시스템은 데이터 간의 연관 관계, 다중경로 및 데이터 공유 등의 정보를 그래프 구조로 표현하여 멀디미디어 데이터의 재생순서를 나타내는 시나리오로 기술하고, 정의된 시나리오를 참조하여 멀티미디어 데이터를 사용자에게 실시간으로 전송하는 읽기 전용 주문형 멀티미디어(Multimedia-on-demand) 시스템이다. 멀티미디어 시나이로 데이타베이스 시스템은 서비스되는 멀티미디어 객체의 메타데이타(metadata)를 저장하고 있는 시나리오 데이타베이스를 참조함으로써 데이터 전송을 위한 사전-스케줄링(pre-scheduling)을 수행하여 전송 지연으로 인한 반응시간을 줄이며, 시나리오를 다양한 기법으로 재순서하여 전송함으로써 데이터 전송효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 객체의 시간적, 공간적, 의미적 연관 관계를 기술하는 시나리오의 구성에 필요한 사항을 논하고 이의 저장,관리를 위한 시나리오 데이타베이스를 설계하며, 시나리오 재순선화를 이용한 스케줄링 방안에 대하여 논한다.
일반적으로 주문형 비디오 시스템(Video-On-Demand)에서는 계산 능력보다는 I/O 기능 및 저장 요구사항이 더 중요하다. CPU 기술의 발달로 프로세서의 성능과 디스크 속도 사이의 차이는 점차로 넓어지고 있는 실정이다. 그러AM로, 디스크 시스템이 VOD 시스템에서 대표적으로 병목 현상을 초래하게 된다. 이러한 물리적인 제한을 완화하기 위하여 디스크 배열 시스템이 사용된다. 디스크 배열 시스템의 I/O 성능은 프로세서의 능력, I/O 스케줄링 정책, 배열에 사용되는 구성 디스크의 수, 디스크 블록 크기, 블록 배열 정책 등에 의하여 개선될 수 있다. 본 논문에서 고려된 디스크 스케줄링 기법들로는 EDF(Earliest Deadline First), SCAN, SCAN-EDF, Round-robin, GSS(Grouped Sweeping Scheme) 및 SCAN의 변형된 형태인 C-SCAN, LOOK, C-LOOK 등이 있다. 이러한 디스크 스케줄링 기법들을 중심으로 모의실험을 수행하고 파리미터들이 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 주문형 비디오 서버가 필요로 하는 운영체제의 실시간 스케쥴링 기능을 분석 및 구현하였다. 실시간 스케쥴링 요구 조건은 비디오 데이타 전달 경로에 대한 모델 분석을 통하여 수집되었다. 특히, 병목 현상을 일으키는 하부 시스템이 전체 시스템의 실시간 스케쥴링에 미치는 영향을 분석함으로써 비디오 데이타 처리에 적합한 실시간 스케쥴러 및 프리미티브를 구현하였다. 성능 측정에서는 구현된 실시간 스케쥴러의 보장성을 실험하였다. 측정된 데이타는 프로세스가 가진 대부분의 시간 제약 조건이 만족됨을 보였다. 그러나 인터럽터 방식의 네트워크 프로토콜 처리는 실시간 스케쥴링의 가장 큰 장애 요소이다. 또한, 프로세스 수행 시간 간격을 측정함으로써 비실시간 스케쥴러와 실시간 스케쥴러의 차이점을 비교하였다. 측정된 결과에 의하면 비실시간 스케쥴러을 사용하면 프로세스에 할당되는 프로세서 시간을 예측하기 어렵기 때문에 효율적인 비디오 서비스를 위해서는 반드시 실시간 스케쥴러가 사용되어야 함을 보였다.
In this paper, an advanced demand clustering algorithm which can explore the planned maintenance outage of generators in changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of the long-term estimates for the generation availability considering planned maintenance outage. Two conflicting viewpoints, one of which is reliability-focused and the other is economy-focused, are incorporated in the development of estimates of maintenance outage based on the advanced demand clustering algorithm. Based on the advanced clustering algorithm, in each demand cluster, conventional effective outage of generators which conceptually capture maintenance and forced outage of generators, are newly defined in order to properly address the characteristic of the planned maintenance outage in changed electricity markets. First, initial market demand is classified into multiple demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the initial demand. Then, based on the advanced demand clustering algorithm, the planned maintenance outages and corresponding effective outages of generators are reevaluated. Finally, the conventional demand clusters are newly classified in order to reflect the improved effective outages of generation markets. We have found that the revision of the demand clusters can change the number of the initial demand clusters, which cannot be captured in the conventional demand clustering process. Therefore, it can be seen that electricity market situations, which can also be classified into several groups which show similar patterns, can be more accurately clustered. From this the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed, for this advanced classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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