클라우드 서비스와 모바일 기기의 대중화로 네트워크 트래픽이 계속 증가하고 있는 현재 추세에 LAN 대역폭에 비해 WAN 대역폭이 아주 낮다. WAN 환경에서는 전송 프로토콜, 패킷 손실, 네트워크 대역폭 한계 때문에 생기는 성능 문제를 극복하는 WAN 최적화기가 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 WAN 최적화기인 WANProxy의 데이터 중복제거 알고리즘을 분석하고 성능을 네트워크 대기시간 및 WAN 대역폭 관점에서 평가한다. 또한, WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 2단계 압축을 적용할 경우의 성능을 평가한다. 또한, WANProxy의 데이터 중복 제거 방법을 개선한 새로운 방법을 제안하고 성능 개선 효과를 평가한다. 데이터 세그먼트 크기를 2048바이트로 하고 Silesia의 12개 데이터 파일을 이용한 성능 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, WANProxy에 의한 평균 압축률이 150.6이고 네트워크 대기시간 평균 감소율은 10 Mbps WAN 환경에서는 95.2%, 100 Mbps WAN 환경에서는 60.7%가 된다. WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 방법은 WANProxy를 적용하는 경우와 비교할 때 압축률이 평균 33% 증가하지만 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 2.1%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 5.2% 각각 증가한다. 본 논문에서 제안한 개선 방법을 WANProxy에 적용한 경우는 기존의 WANProxy와 비교할 때 압축률이 평균 34.8% 증가하고 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 13.8%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 12.9% 각각 감소한다. 성능 분석 결과에 의하면, WAN 대역폭이 10 Mbps 이하인 환경에서 WANProxy를 적용할 경우 네트워크 대기시간과 WAN 대역폭 관점에서 성능 개선 효과가 아주 우수하고 WAN 대역폭이 100 Mbps 환경에서도 우수하다.
100인승 이하의 쌍발 터보프롭 항공기의 날개 형상에 대한 최적 설계를 수행하였다. 최적설계는 2단계로 이뤄져 있는데 먼저 꼬리날개의 높이에 대한 방향안정성을 분석하였고 방향 안정성을 갖는 높이에 대해 순항조건에 대해 항력을 최소로 하는 날개의 최적형상을 결정하였다. 방향안정성 분석은 Vorstab를 통해 이뤄졌고, 최적형상은 Piano를 활용하여 결정하였으며 공력해석은 점성을 고려한 Fluent 코드를 활용하였다. 최적설계 결과 약 10 count의 항력을 감소하였다.
This paper has been aimed to develop M68020 Software Development System on a host computer 3B20S for the TDX-2 fully electronic Switching system by transporting M68020 C Cross Compiler. M68020 C Cross Compiler source code which includes assembler, run-time library and optimizer has been analyzed for the installation on the host computer 3B20S system. Moreover, the linkage editor source file has been analyzed and installed on the3B20S to produce the executable file correctly. Through these procedures, the M68020 object codes could be obtained on the 3B20S computer for the multi-using purposes. It has also been confirmed that the M68020 Software Development System on the 3B20S works correctly.
Microstructure and electrical properties of Ga-doped ZnO (GZO) films grown on $Al_2O_3$ templates by Pulsed Laser Deposition (PLD) are investigated utilizing X-ray diffraction method and Hall measurement, respectively. In order to determine the optimized operating condition of the PLD, statistical design of experiment (DOE) is employed. It provides the systematic and efficient methodology for characterization and modeling of PLD processing with a relatively small number of experiments. The most optimized recipe of the process factors is obtained by response optimizer in Minitab.
해마다, 강한 바람을 동반한 태풍 및 집중호우로 인해 벼도복이 발생하고 있으며, 이삭이 여무는 등숙기에 도복으로 인한 수발아와 관련된 피해를 발생시키고 있다. 따라서,신속한 피해 대응을 위해 신속한 벼 도복 피해 면적 산정은 필수적이다. 벼 도복과 관련된 이미지들은 도복이 발생된 김제, 부안, 군산일대에서 드론을 이용하여 수집하였고, 수집한 이미지들을 128 × 128 픽셀로 분할하였다. 벼 도복을 예측하기 위해 이미지 기반 딥 러닝 모델인 CNN을 이용하였다. 분할한 이미지들은 도복 이미지(lodging)와 정상 이미지(non-lodging) 2가지로 라벨로 분류하였고, 자료들은 학습을 위한 training-set과 검증을 위한 vali-se을 8:2의 비율로 구분하였다. CNN의 층을 간단하게 구성하여, 3개의 optimizer (Adam, Rmsprop, and SGD)로 모델을 학습하였다. 벼 도복 면적 평가는 training-set과 vali-set에 포함되지 않은 자료를 이용하였으며, 이미지들을 methshape 프로그램으로 전체 농지로 결합하여 총 3개의 농지를 평가하였다. 도복 면적 추정은 필지 전체의 이미지를 모델의 학습 입력 크기(128 × 128)로 분할하여 학습된 CNN 모델로 각각 예측한 후, 전체 분할 이미지 개수 대비 도복 이미지 개수의 비율을 전체 농지의 면적에 곱하여 산정하였다. training-set과 vali-set에 대한 학습 결과, 3개의 optimizer 모두 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아졌으며, 0.919 이상의 높은 정확도를 보였다. 평가를 위한 3개의 농지에 대한 결과는 모든 optimizer에서 높은 정확도를 보였으며, Adam이 가장 높은 정확도를 보였다(RMSE: 52.80 m2, NRMSE: 2.73%). 따라서 딥 러닝을 이용하여 신속하게 벼 도복 면적을 추정할 수 있을 것으로 예상된다.
ODMG의 표준 객체 질의어인 OQL을 비롯하여, 최근 여러 객체 질의어에서는 위치에 관계없이 select, from, where절 어디서나 중첩구조를 자유롭게 허용하여 여러가지 복잡하고 다양한 형태의 중첩 질의(nested query)를 표현할 수 있도록 하고 있다. 이러한 중첩 질의는 질의 처리기(query processor)의 성능에 중요한 영향을 끼치므로, OQL 질의 처리기에서는 다양한 형태의 중첩 질의를 최적화하는 방안을 반드시 마련하고 있어야 한다. 본 논문은 중첩 OQL 질의의 최적화 기능을 제공하는 중첩질의 구조 제거용 전위 모듈(unnesting front-end)을 설계, 구현하였으며, 이를 이용하여 중첩 질의 처리 능력을 가진 질의 처리기를 새롭게 구현하거나 이미 존재하는 질의 처리기를 확장하여 중첩 질의 처리 기능을 추가하고자 할 때, 중첩 구조 제거(unnesting)를 위한 구현자의 구현 부담을 최소화할 수 있도록 하였으며, 이는 중첩 질의 구조 제거용 전위 모듈에서 사용하는 대수 연사자와 질의 최적화 모듈에서 사용하는 대수 연사자(algebraic operator)를 분리함으로써 가능했다.
질의 수행기의 물리적 연산자를 구현하기 위해 사용되는 반복자 기법은 효율성과 확장성이 우수하다고 알려져 있다. 그리고 공간 객체에 대한 연산 처리 방법들 중 가장 널리 사용되는 것은 여과 및 정제 단계로 나누어 처리하는 방법이다. 최근에 객체 대수의 수준에서 공간 연산자를 여과 및 정제 단계로 나누어 정의하여 기존의 방법보다 더욱 효율적인 질의 수행 계획을 만들어 낼 수 있는 질의 최적화기에 대한 연구가 있었다. 그러나 기존의 질의 수행기는 이러한 질의 수행 계획을 고려하지 않고 설계되었기 때문에 연산자 간에 여과 연산의 결과를 전달하는 기능이 없다. 우리는 이러한 여과/정제 단계가 분리되어 두 단계 사이에 다른 연산이 들어올 수 있는 질의 수행 계획하에서 반복자 기법을 사용할 때 여과 단계의 연산 결과를 해당 정제 단계 연산자로 전달하는 방법으로 조사 기법과 태그 기법 두 가지를 제안한다. 조사 기법은 연산자 내부의 상태 레코드의 용도를 확장하여 사용하는 방법인 반면 태그 기법은 중간 결과에 태그의 형태로 여과 단계의 연산 결과를 저장한다. 이들 방법을 비교하여 확장성에서 우월한 태그 기법을 사용한 질의 수행기를 설계 및 구현한다. 구현된 질의 수행기는 공간 질의를 위해 확장된 OQL을 처리하기 위한 공간 객체 대수에 정의된 연산자들을 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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