무선 네트워크(Wireless Network)의 약한 연결성 및 접속단절, 모바일 클라이언트의 이동성. 모바일 클라이언트의 휴대성으로 인해 발생하는 모바일 데이터베이스 시스템(Mobile Database System) 관련 이슈들과 이 문제들을 해결하기 위한 연구들이 한창이다. 이동 컴퓨팅은 언제 어디서나 원하는 모든 정보를 이용할 수 있는 사용자의 편의성이나 성능 면에서의 요구를 만족시키고 있지만, 데이터 관리 측면에서는 해결되어야만 하는 많은 문제점들을 안고 있다. 본 논문은 모바일 클라이언트-서버(Mobile Client-Server) 환경에서 모바일 데이터베이스 시스템 특성상 가질 수 있는 무선 네트워크의 약한 연결성 및 접속성 단절로 인한 데이터베이스 비축(Database Hoarding)과 관련된 문제 공유 데이터(Shared Data)의 일관성(Consistency)유지 문제, 그리고 로그 최적화 문제를 해결하기 위한 모바일 연속 질의 처리 시스템(MCQPS : Mobile Continuous Query Processing System)을 포함하는 새로운 모바일 클라이언트-서버 시스템을 설계하는데 목적이 있다. 또한. MCQPS의 효율성 증명을 위해 C-I-S(Client-Intercept -Server) 모델과의 성능비교를 통해 제안한 시스템이 우수하다는 것을 입증한다. 그리고 실시간 연속 질의를 위해 제안한 색인 구조와 기법의 효율성을 입증하기 위해 다양한 실험을 수행한다.
자바 바이트코드가 많은 장점을 갖지만, 수행 속도가 느리고 분석하기 어렵다는 단점이 존재한다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 최적화된 코드로 변환이 요구된다. 최적화된 코드로 변환하기 위해 CTOC를 구현하였다. 정적으로 값과 타입을 결정하기 위해 CTOC는 변수를 배정에 따라 분리하는 SSA Form을 사용하였다. 또한 문장의 표현을 위해 트리 구조를 사용하였다. 하지만 SSA Form 변환 과정에서 $\phi$-함수의 삽입에 의해 오히려 노드의 수가 증가하게 되었다. 본 논문은 SSA Form에서 더욱 최적화된 코드를 얻기 위해 죽은 코드를 제거하는 과정을 보인다. 각 노드에 대해 새로운 live 필드를 추가하고 트리 구조에서 죽은 코드 제거 과정을 수행한다. 실험 결과를 통해 죽은 코드 제거 후 상당한 노드의 수가 줄어든 것을 확인할 수 있다.
이동 IP 네트워크에서 이동 단말의 망 접점의 잦은 변경은 네트워크에 오버헤드를 증가시킨다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 IP 지역 등록방법[1]에 동적인 스코프 값을 부여하는 계층적 방법을 제안한다. 만약 이동 단말이 스코프 값으로 정해진 이웃 영역내의 방문 에이전트 간을 이동할 경우에는 홈 등록을 수행하지 않고 지역적인 위치 등록만 실행한다. 제안하는 방법의 수학적인 분석과 수치적 비교를 수행하였으며, 결과적으로 최적화된 스코프 값을 이용한 계층적 구조의 제안 방법을 적용할 경우 표준의 이동 IP 프로토콜의 위치 등록 기법[2]에 비하여 뚜렷한 비용 감소 효과를 얻을 수 있다. 이는 영역 내에서의 이동시 지역 내 등록만으로 위치 등록을 완료하기 때문이다. 특히 홈 에이전트로의 신호 비용이 증가할수록 제안하는 방법이 더 유리함을 보여준다.
본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛2, Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다.
이 논문에서는 통신망 설계 응용분야의 문제를 그래프 이론 문제로써 고려해 보았다. 개별 기업체가 서로 떨어진 두 곳을 연결하고자 할 때 공용통신망의 회선을 빌려 통신망을 구축하게 되는데 많은 경우 여러 종류의 회선들이 공급됨으로 어떤 회선을 선택하느냐의 문제가 생긴다. 일반적으로 빠른 회선(low delay)은 느린 회선(high delay)에 비해 비싸다. 그러나 서비스의 질(Quality of Service)이라는 요구사항이 종종 종단지연(end-to-end delay)시간에 의해 결정되므로, 무조건 낮은 가격의 회선만을 사용할 수는 없다. 결국 개별 기업체의 통신망을 위한 통로를 공용 통신망 위에 덮어씌워(overlaying) 구축하는 것의 여부는 두 개의 상반된 인자인 가격과 속도의 조절에 달려 있다. 따라서 일반적인 최소경로 찾기의 변형이라 할 수 있는 다음의 문제가 본 논문의 관심사이다. 두 개의 지점을 연결하는데 종단지연시간의 한계를 만족하면서 최소경비를 갖는 경로에 대한 해결을 위하여, 그래프 채색(coloring) 문제와 최단경로문제를 함께 포함하는 그래프 이론의 문제로 정형화시켜 살펴본다. 배낭문제로의 변환을 통해 이 문제는 {{{{NP-complete임을 증명하였고 {{{{O($\mid$E$\mid$D_0 )시간에 최적값을 주는 의사선형 알고리즘과O($\mid$E$\mid$)시간의 근사 알고리즘을 보였다. 특별한 경우에 대한 {{{{O($\mid$V$\mid$ + $\mid$E$\mid$)시간과 {{{{O($\mid$E$\mid$^2 + $\mid$E$\mid$$\mid$V$\mid$log$\mid$V$\mid$)시간 알고리즘을 보였으며 배낭 문제의 해결책과 유사한 그리디 휴리스틱(greedy heuristic) 알고리즘이 그물 구조(mesh) 그래프 상에서 좋은 결과를 보여주고 있음을 실험을 통해 확인해 보았다.Abstract This paper considers a graph-theoretic problem motivated by a telecommunication network optimization. When a private organization wishes to connect two sites by leasing physical lines from a public telecommunications network, it is often the cases that several categories of lines are available, at different costs. Typically a faster (low delay) lines costs more than a slower (high delay) line. However, low cost lines cannot be used exclusively because the Quality of Service (QoS) requirements often impose a bound on the end-to-end delay. Therefore, overlaying a path on the public network involves two diametrically opposing factors: cost and delay. The following variation of the standard shortest path problem is thus of interest: the shortest route between the two sites that meets a given bound on the end-to-end delay. For this problem we formulate a graph-theoretical problem that has both a shortest path component as well as coloring component. Interestingly, the problem could be formulated as a knapsack problem. We have shown that the general problem is NP-complete. The optimal polynomial-time algorithms for some special cases and one heuristic algorithm for the general problem are described.
Saxena, Shailesh;Khan, Mohammad Zubair;Singh, Ravendra;Noorwali, Abdulfattah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.345-353
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2021
Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO2. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.
가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.
현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.
해상을 통한 물동량이 전체 97% 차지하고 있어 효율적인 항만 운영 관리 시스템을 통해 작업효율을 높이는 동시에 운영비용을 절감하고, 관리자가 작업 지연 및 장비 지원이 필요한 상황이 발생한 경우 신속하게 이를 확인하여 대처할 필요가 있다. 기존 시스템은 GPS 을 이용한 야드 자동화 장비의 실시간 위치정보 확인을 토대로 작업 완료 혹은 작업 시작에 따라 입력된 정보로 위치 정보를 모니터링하고 있다. 기존 시스템보다 태블릿의 GPS 시스템으로 실시간 위치정보 확인 시스템이 야드 조업 장비의 위치 확인에 있어 더욱 정확한 정보 제공이 가능하다. 야드장 내의 통신망에서도 컨테이너로 인한 음영이 없는 상용 LTE 서비스를 활용한 망 구성이 컨테이너 처리 지연을 줄인다. 마지막으로 안드로이드나 IOS를 사용하는 스마트단말기의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 스케줄링을 통해 컨테이너 처리 어플리케이션의 스마트 단말 사용과 컨테이너 작업 스케줄의 최적화를 통한 최소 지연시스템을 구축한다. 스마트 단말의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 지연의 최소화는 컨테이너 정보 요구자인 소비자에게 실시간으로 컨테이너의 처리과정을 확인시킴으로써 항만 서비스의 질적 향상이 예상된다.
하나의 reader와 여러 tag로 구성된 RFID 망에서 tag의 응답 간 충돌을 중재하기 위해 tag가 응답하도록 여러 슬롯을 마련해 주는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA 방식이 소개되었다. 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에서는 tag 인식의 효율이 극대화되기 위해 프레임 별 슬롯의 수가 최적화되어야 한다. 이러한 최적화는 tag의 수를 필요로 하나 reader는 tag의 수를 알기 힘들다. 본 논문에서는 별도로 tag의 수를 추정하지 않고 슬롯의 수에 대해 직접 Bayes action을 취하는 프레임화 및 슬롯화된 ALOHA에 기초한 tag 인식 방식을 제안한다. 구체적으로 Bayes action은 tag의 수가 갖는 사전 분포, 어떤 tag도 응답하지 않은 슬롯의 수에 대한 관찰값, 그리고 인식률을 반영한 손실 함수를 결합한 결정 문제를 풀어 구한다. 또한 tag의 수가 갖는 사전 분포의 진화를 통해 각 프레임에서 이러한 Bayes action을 지원한다. 모의 실험 결과로부터 진화하는 사전 분포와 Bayes action의 쌍은 robust 방식을 이루어 tag의 수의 참값과 초기 추측값의 큰 괴리에도 불구하고 일정 수준의 인식률을 얻을 수 있음을 관찰한다. 또한 제안하는 방식은 tag의 수에 대한 고전적인 추정값을 사용하는 방식에 비해 높은 인식 완료 확률을 얻을 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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