지속적으로 축적되는 BGP 아카이브 파일은 데이터의 규모로 인해 관리와 분석 방법에 대한 기술적인 어려움에 처해 있다. 최근 오픈소스 분산 컴퓨팅 기반인 하둡 (Hadoop)의 발전에 힘입어 대량의 데이터를 효율적으로 다루는 것이 가능해졌다. 본 논문에서는 대량의 BGP 아카이브 데이터로부터 민첩한 분석 방법을 제공하고 저가의 컴퓨터를 이용하여 성능 확장이 가능한 하둡 기반의 BGP 분석 아키텍쳐 (BGPdoop)를 제안한다. BGPdoop은 여러 지점에서 수집하여 오랜 기간 축적된 대량의 BGP 아카이브 데이터의 효율적인 관리와 분석을 위하여 데이터의 구조와 접근 방법을 정의하고, 유연하고 민첩한 질의 기반의 BGP 분석 방법을 제시한다. 20대 노드로 구성된 테스트베드를 이용한 규모확장성 실험에서 4대 노드 대비 5배의 단위 시간당 증가된 처리량을 확인했다. 또한 하이브 (Hive) 질의를 이용한 BGP 라우팅의 포렌식 분석 사례를 통해 본 논문의 제안방법에 대한 타당성을 제시한다.
본 논문은 다수의 에이전트가 있는 스웜 시스템에서 효과적인 그룹행동을 다루는 연구를 한 내용이다. 많은 에이전트들이 그룹 행동을 할 때 효율적인 연합 행동을 할 수 있도록 인공 포텐셜 함수(Artificial Potential Function, 이하 APF)를 사용하였다. 제안된 연구에서는 균일한 에이전트간의 포메이션 형성, 신속한 목표물 이동, 그리고 에이전트간의 충돌 회피를 만족시키는 동적 연합(Dynamic Association, 이하 DA)알고리즘을 소개 한다. 동적 연합을 바탕으로 조직화된 단일 연합법(Systematic Singular Association, 이하 SSA)을 제안하였다. 제안된 계획에서는 장애물과 목표물 사이에도 직선시야(Line Of Signt, 이하 LOS)를 고려했다. 제안된 SSA 규칙과의 비교를 위해, 에이전트 간의 LOS만 고려하는 근거리 에이전트 선택 단일연합(Singular Association, 이하 SA)과 다(多) 연결 에이전트 선택 SA 알고리즘을 사용하였다. 비교의 결과로 제안된 방법에서 두개의 중요한 장점을 확인했다. 첫째, SSA규칙은 동료 에이전트를 잃을 가능성이 상당히 낮고 빠른 에이전트들의 빠른 이동을 만족시킨다. 둘째, 장애물과 목표물 사이의 LOS고려로 인해서 SSA규칙의 간소화는 특히 그룹 이동시 유리하다. 제안된 알고리즘의 효율성을 자세히 보여주기 위하여 다른 알고리즘과의 비교 시뮬레이션을 제공한다.
통합유도조종(IGC, Integrated Guidance and Control)은 기존의 분리형 유도조종루프의 성능한계를 극복하기 위해 제안된 개념이다. 본 논문에서는 입사각제어가 가능한 새로운 형태의 IGC 기법을 제안하였다. 제안된 IGC는 자동조종성능과 유도성능을 동시에 얻기 위해 받음각, 피치각속도, 피치각, 시선각을 상태변수로 고려한다. 제안된 IGC의 제어특성을 고찰하기 위하여 비선형 상태방정식에 대한 가제어성 해석 및 평형점 해석을 수행 하였다. IGC 모델에 대한 제어기법으로는 LQR(Linear Quadratic Regulator)을 사용하였으며 LQR을 IGC에 적용하기 위한 방법을 상세하게 설명하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 분리형 유도조종루프와 IGC의 성능을 비교하였다. 성능 비교 결과 IGC는 급격한 기동이 필요한 유도기하에 대하여 분리형 유도조종루프에 비해 우수한 유도성능을 보임을 확인하였다.
오늘날 인프라 무선 랜은 많은 사용자들이 사용하는 중요한 인터넷 접속 기술이다. 지금까지 무선 랜에 관한 연구들은 물리 계층의 채널 다양성으로 인하여 발생하는 모델링 부정확성에 대해 충분히 고려하지 않고, MAC 프로토콜의 향상 및 분석 그리고 시뮬레이션을 통한 성능 평가에만 초점을 맞추어 왔다. 본 논문에서는 계층 상호 간의 의존성의 중요성에 주목하는 새로운 시각으로 IEEE 802.11 무선 랜의 특성을 고찰한다. 실제 무선 랜 시스템 상에서 실험을 수행하여 물리 계층에서 발생하는 불평등성을 관찰하였다. 그리고, 그것이 노드들 간의 혼잡 수준을 떨어뜨리는 역할을 하여 경쟁 기반의 MAC 처리율이 혼잡 상태에서도 서서히 감소하는 것을 보인다. 반면에 노드들 간의 공평성과 노드 처리율의 안정성은 시스템 입력 로드가 특정 수준을 넘으면 크게 저하되는 것을 보인다. 이와 같은 결과를 통하여, 처리율을 높이기 위해 링크 계층에서 제어를 할 필요성은 적은 반면에, 공평한 자원 분배나 서비스의 품질을 보장하기 위해서는 트래픽 제어가 필요하다는 것을 알 수 있다. 시스템의 성능 평가를 위하여 시뮬레이션과 실험을 병행하였다.
협업 워크플로우 관점에서 비즈니스 프로세스는 기업 내외의 애플리케이션들과 인적 자원들과의 유기적인 결합을 통하여 협업 프로세스를 신속하고 유연하게 수행할 수 있도록 지원하여야 한다. 현재기업 업무에 대한 시스템 의존도가 높아지고는 있지만, 인간은 여전히 핵심적인 역할을 차지한다. 즉 워크플로우 모델링에는 이러한 인간의 역할이 강조되어야 하며 인간 의사결정 과정 자체를 분석하여 인적오류를 제어할 수 있는 구조가 반드시 필요하다. 또한 액티비티간의 협업을 통하여 빠르고 효율적인 커뮤니케이션이 구축되어 궁극적으로는 액티비티들이 목표 프로세스에 연류되어 결과물에 대한 품질이 향상되도록 하여야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 워크플로우에서 발생할 수 있는 인적오류를 제어하기 위해 GEMS(Generic Error Modeling System) 모델을 적용한다. 또한 하이브리드 기반의 모델링 방법을 통한 인적오류 제어 방법을 제시한다. 아울러 이러한 기반에서 협업 워크플로우를 모델링할 수 있는 도구를 설계하고 구현한다. 이와 같은 모델링 방법을 사용하면 인간 자체의 특성을 고려함으로써 인적오류를 제어할 수 있는 워크플로우 모델링이 될 수 있도록 지원할 수 있다.
The quick response(QR) system is very popular in Korean apparel companies. However, the usage of QR system was not known well. The purpose of this study is to identify the usage of the quick response decision support system(QR DSS) and postponement manufacturing in the Korean apparel company. The researched company was the only one which used the QR DSS. The researchers carried out the depth interview with the QR decision makers of the company. This company had 14 brands, and had used the QR DSS since January, 2008. The results are as follows: The QR DSS was supportive computer software program, and it helped the staffs to make agile decision about QR repeat production of clothing. The QR DSS automatically calculated the related data, and suggested the expected sales volume and the proper supply amounts of the styles. There were four functions in QR DSS : 'QR Alert', 'Proper Supply Amount Simulation', 'Sensible QR', and 'Supply/Sales Simulation by Item'. The men's clothing brands effectively used 'Supply/Sales Simulation by Item' function. And the women's clothing brands effectively used 'QR Alert' function. This company also used the postponement production system for QR repeat production. The postponement production was conducted with four methods : the yarn stocking, the grey fabric stocking, the dyed fabric stocking, and the fabric sourcing. The men's clothing brands usually used of the yarn stocking methods and the dyed fabric stocking methods. The women's clothing brands usually used the grey fabric stocking methods. By using QR DSS and postponement production system the company was able to shorten the lead time for QR decision making.
Fraunhofer was founded in 1949 and grew into Europe's largest application-oriented research organization. Fraunhofer currently employs over 20,000 members in Germany, is internationally networked, and manages an R&D budget of over 1,8 Billion Euros per year. An important step for Fraunhofer to become an integral component of the German innovation system was the introduction of the Fraunhofer Model of financing based on a performance-related system of financial management. The underlying model of the allocation and distribution of public funding to Fraunhofer that is subsequently allotted to specific research groups is one of the success factors of Fraunhofer. Fraunhofer is proud of its decentralized organizational model. Fraunhofer is comprised of 60 Institutes in Germany working in different fields, under one legal framework, and with a strong brand value. Every Fraunhofer Institute is affiliated with a German University and every institute director simultaneously holds a chair at the affiliated university. It is a challenge for the headquarter organization to balance the intended competition of individual Fraunhofer Institutes with complementarity cooperation in science among Fraunhofer-Institutes, especially when coming from different knowledge domains; however, this goal results in a significant advantage. The unique strengths of Fraunhofer offer system solutions in a world with increasingly complex R&D challenges. While growing to become the largest organization on Europe to focus on applied research it is the challenge to remain an agile organization that is flexible in organizational structure. Fraunhofer has reached a well-recognized position in the European innovation landscape. It is often referred to by science and governments as a role model for innovation policy and a key element of the latest successes in the German economy that has recovered quicker from the latest economic crisis than most other western economies. The paper explains Fraunhofer as an organizational paradigm and its underlying management model to elaborate on the challenges of managing a research organization. We wish to show how it is possible to transfer the management model and philosophy of Fraunhofer to innovation systems with different framework conditions and challenges. A universal conclusion may be drawn based on the description of Fraunhofer; however, changes in existing structures and innovation systems cannot be implemented over night.
본 논문에서는 노령화 사회에서 노인들의 기본 건강과 생활을 케어 할 수 있는 홈 웰니스 로봇 플랫폼을 개발한다. 실내 환경에서 웰니스 서비스에 초점을 맞추어 로봇 및 센서 플랫폼을 구현한다. 로봇플랫폼에서는 정밀제어 이동기능과 정교한 로봇 팔 및 핸드를 개발하고 인간친화형 로봇구조로 설계되어진다. 이동로봇은 옴니휠 기반의 쾌속 시스템으로 제어된다. 로봇팔은 섬세한 조작기능을 수행할 수 있도록 인간의 팔과 유사한 구조로 구현한다. 센서 플랫폼에서는 RF태그와 스테레오 카메라를 활용하여 로봇자신과 대상물체의 위치 인식시스템을 구축한다. 정확한 위치와 자세 인식을 위하여 센서 융합 알고리즘이 제안된다. 끝으로 웰니스 로봇 플랫폼의 좋은 성능들이 실시간 시험 구동을 통하여 확인되어 진다.
은을 이용한 PMC (precious metal clay; 은점토)는 최근 신속한 조형이 가능하여 공예품의 제작용도로 시장이 확대되고 있다. 손으로 직접 조형되는 특성 때문에 PMC자체가 친환경적이어야 하며 소결온도에 따라 적정한 강도와 수축율이 보장되어야 한다. 이미 알려진 선진사의 PMC의 바인더와 달리, 팜오일, 글리콜릭산, 물을 주성분으로 한 새로운 바인더를 제안하여 새로운 PMC를 제안하고, 이를 이용하여 디스크형태의 시편을 성형하여 $700{\sim}900^{\circ}C$ ($50^{\circ}C$간격)구간에서 15분간 소결하여 이들의 경도, 무게변화, 수축률, 소결밀도, 미세구조변화 특성을 선진사의 PMC의 특성과 비교하였다. 제안된 PMC는 선진사의 것과 물성을 비교하여 조형용으로 사용 가능하다고 판단되었으며 $850^{\circ}C$-15분 조건이 조형물 제작에 유리한 소결 조건임을 확인하였다.
기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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