에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
본 논문에서는 고성능 차량용 SoC 설계자동화를 위한 상위수준 합성과정에서의 레지스터 할당 알고리즘과 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 상위수준 합성에서 가장 중요한 연산자의 특성과 데이터패스의 구조를 분석하고, 멀티사이클 연산의 스케줄링 시 가상연산자 개념을 도입함으로써, 멀티사이클 연산을 구현하는 연산자의 유형에 관계없이 공통으로 적용시킬 수 있는 자원할당 알고리즘을 이용하여 증명하였다. 연산자 간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선수가 최소가 될 수 있도록 기능연산자를 할당하고, 레지스터 할당 시 연결구조에 따라 가중치를 갖는 구간 그래프를 구성한다. 최소의 클러스터 분할 알고리즘을 이용하여 생성된 최대 크기의 클러스터들에 연결구조가 고려된 레지스터를 할당한다. 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서 간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결구조를 최소화한다. 기술된 알고리즘의 스케줄링 성능을 평가하기 위하여, 표준벤치마크 모델인 5차 디지털 웨이브필터에 대한 스케줄링을 실행하여 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.
In terms of junior high school girls' growth patterns during early adolescence, are unlike childhood when relatively balanced growth patterns are found and high school years in which the normal adult body type is nearly reached, growth patterns displayed are imbalanced and rapid. In fact, diverse size changes by body part growth occur significantly different from individual to individual. Therefore, it has been hard for junior high school students to select their proper size when buying school uniforms. This study attempted to acquire basic data needed to address adolescent body shapes and school uniform patterns for junior high school girls, using the data from the 7th Size Korea Survey (2015). Specifically, it provides basic data for the development of school uniform patterns through the classification of their body into particular types, After extracting body shape components and a cluster analysis using ANOVA. According to a factor analysis conducted to determine body shape components, six factors were obtained: Factor 1: bulk and horizontal size, Factor 2: body height and length, Factor 3: shoulder shape and length, Factor 4: shape of upper body, Factor 5: lower drop, Factor 6: upper drop with a variance of 81.46%. To classify junior high school girls' body shape and determine their characteristics, a cluster analysis was performed with the variables obtained using factor analysis. Body shape was classified into three different types: Type 1 accounted for 30.7%. This was a short, slender body with the smallest bulk, size, and upper drop. Type 2 accounted for 24.9%. This was the largest in bulk and horizontal size and highest and length as well. Type 3 accounted for 44.5%. This type was close to average in terms of horizontal size, length and height, and high drop values. To develop school uniforms with great accuracy and body fit for junior high school students, there should be further studies on changes in body shape and their causes. The study results can serve as basic data for comparing branded school uniform patterns for junior high school girls and developing school uniform patterns based on body shape, using 3D virtual clothing simulations.
Adolescence is a transitional stage of physical development which occurs during the period from puberty to adulthood. Going through this period, various parts of an adolescent's body grow at different rates, leading to different body shapes and proportions when compared to adults. Therefore, this study aimed to investigate the body sizes and shapes of junior high school boys from ages 13-15 based on body measurement items that are used as the basis for school uniform designs including jackets, shirts, and pants. For this, the study sought the basic data needed to develop body shapes and school uniform patterns for junior high school boys using the data from the 6th Size Korea Survey (2010). Specifically, it provided basic data for the development of school uniform patterns that fit well through the classification of bodies into particular types. After extracting body shape componen a cluster analysis using ANOVA was performed. According to the factor analysis conducted to determine body shape components, 5 factors were obtained as follows: Factor 1: bulk and horizontal size, Factor 2: body height and length, Factor 3: shoulder shape and length, Factor 4: characteristics of horizontal size, Factor 5: shape of the upper body with a variance of 82.62%. To classify junior high school boys' body shape was determined using various characteristics, and a cluster analysis was performed with the variables obtained by the factor analysis. For this, body shapes were classified into 3 different types: Type 1 accounted for 33.4%, with a total of 463 subjects. This type was a tall, long body individual with the smallest bulk and size. Type 2 accounted for 22.7%, with a total of 315 subjects. This type was large in bulk and horizontal size, but the lowest in height and length. Type 3 accounted for 43.9%, with a total of 610 subjects. This type was close to average in terms of horizontal size, length, and height. To develop well-fitting school uniforms for junior high school students, there should be further studies on changes in body shape and their associated causes. The study results will be available as basic data for comparing branded school uniform patterns for junior high school boys and developing school uniform patterns based on body shape, using 3D virtual clothing simulations.
Camera pose information from 2D face image is very important for making virtual 3D face model synchronize with the real face. It is also very important for any other uses such as: human computer interface, 3D object estimation, automatic camera control etc. In this paper, we have presented a camera position determination algorithm from a single 2D face image using the relationship between mouth position information and face region boundary information. Our algorithm first corrects the color bias by a lighting compensation algorithm, then we nonlinearly transformed the image into $YC_bC_r$ color space and use the visible chrominance feature of face in this color space to detect human face region. And then for face candidate, use the nearly reversed relationship information between $C_b\;and\;C_r$ cluster of face feature to detect mouth position. And then we use the geometrical relationship between mouth position information and face region boundary information to determine rotation angles in both x-axis and y-axis of camera position and use the relationship between face region size information and Camera-Face distance information to determine the camera-face distance. Experimental results demonstrate the validity of our algorithm and the correct determination rate is accredited for applying it into practice.
Mobile games have emerged as the most innovative entertainment technology, adding new revenue streams, taking advantage of the potential of wireless applications and service offerings. Mobile games, like any other types of computer game, offer a unique value for users in providing an exciting digital experience in virtual worlds. Players can become empowered through the development of new characters and strategies within games to achieve rewarding successes against the computers and other players. The overall trend for mobile games is towards bigger, more colorful, more involving and exciting contents, which will build upon the developing capabilities of mobile phones and networks in order to bring new styles, concepts and experiences of game play to the users. In this paper, we attempt to investigate the demographic factors which play critical roles in determining the level of playing times; classify mobile gamers based on their motives for playing games; and empirically test differences in their demographic factors and mobile game usage. Statistical results show that significant differences in playing times exist, depending upon their age, gender, mobile device, mobile phone usage, mobile game experiences, and preferred games genres. Applying Factor analysis, we have identified Escape, Social interaction, Challenge and Competition, Fantasy, Diversion and Relaxation, Ease of Accessibility as key motivators for playing mobile games. Additional cluster analysis shows that the categorization of gamers, according to their usage habits and the key motivators for playing, can be made as follows: M-gamers, Multi-gamers and Communication-focused gamers. Further correlation of these grouping with socio-economic data shows the significant differences in gaming habits and patterns of mobile phone use.
병렬 파일 시스템은 고속의 네트웍으로 여러 대의 컴퓨터들을 서로 연결하여 컴퓨터들 간에 메시지를 주고받으면서 파일을 분산 저장하고 병렬로 읽어오는 방식으로 파일 입출력 장치의 병목현상을 해결한다. 그러나 대부분의 병렬 파일 시스템은 전달하려는 메시지의 특성을 고려하지 않은 프로토콜의 사용으로 성능저하의 문제를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서 메시지 처리 방법으로 HCM(Hybrid Channel Model)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 HCM은 병렬 파일 시스템에서 전달되는 메시지를 그 특성에 따라 분리해서 별개의 프로토콜을 이용하여 제어 메시지와 파일 데이터 블록을 전송한다. 안정성이 검증된 TCP/IP를 이용하여 구현한 메시지 채널을 통해 제어 메시지를 고속의 데이터 전송이 가능한 VIA를 이용하여 구현한 데이터 채널을 통해 파일 데이터 블록을 각각 분리하여 처리하도록 하고 있다 HCM을 병렬 파일 시스템에 구현하고 실험해본 결과 본 논문에서 제안한 채널 모델이 상당한 성능향상을 보였다.
Park, Jangwoon;Choi, Younggeun;Lee, Baekhee;Jung, Kihyo;Sah, Sungjin;You, Heecheon
대한인간공학회지
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제33권2호
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pp.87-96
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2014
Objective: The present study is intended to objectively classify upper- & lower-body sitting strategies and identify the effects of gender and OPL type on the sitting strategies. Background: A sitting strategy which statistically represents comfortable driving posture can be used as a reference posture of a humanoid in virtual design and evaluation of a driver's seat. Although previous research has classified sitting strategies for driving postures in various occupant package layout (OPL) types, the existing classification methods are not objective and the factors affecting sitting strategies have not been identified. Method: Forty drivers' preferred driving postures in three different OPL types (coupe, sedan, and SUV) were measured by a motion capture system. Next, the measured driving postures were classified by K-means cluster method. Results: Sitting strategies of upper-body were classified as erect (33%), slouched (41%), and reclined (26%) postures, and those of lower-body were classified as knee bent (42%), knee extended (32%), and upper-leg lifted (26%) postures. Significant differences at ${\alpha}$ = 0.05 in the upper-body sitting strategy by gender and lower-body sitting strategy by OPL type were found. Application: Both the classified sitting strategies and the identified factors would be of use in ergonomic seat design and evaluation.
최근 들어 VR 산업의 성장을 위한 양질의 VR 콘텐츠에 대한 필요성이 꾸준히 제기되고 있다. 이에 본 연구는 VR 콘텐츠 중에서 가장 큰 주목을 받고 있는 VR 게임의 사용자의 관심요소에 대해 연구하였다. 연구 수행을 위해 스팀(STEAM)의 사용자 리뷰 데이터를 활용하였고 리뷰 데이터에 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 적용한 결과 VR 게임 사용자의 관심요소는 '현존감', '1인칭 시점 게임', '청각적 요소', '상호작용' 으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 VR 게임 개발을 위한 사용자 관점의 연구를 수행하고 사용자 관점의 연구를 리뷰을 통해 시도한 초기 연구라는 것에 대해 그 의의가 있다.
서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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