전형적인 클라이언트-서버 컴퓨팅 모델에서 네트워크 서버 시스템들은 과중한 양의 계산과 통신 작업을 수행해야 한다 하지만 현재 네트워크 서버 시스템에서 사용되는 통신규약 스택의 구조는 크게 세가지 성능상의 병목을 가지고 있다. 호스트 시스템의 통신규약 스택의 처리, 시스템 호출 처리, 그리고 네트워크 인터럽트 처리에 따른 성능상의 병목을 개선하기 위해서 본 논문에서는 네트워크 인터페이스 카드에 기반한 호스트 독립적인 네트워크 시스템을 설계하고 성능을 평가한다. 첫째, 통신규약 스택 처리를 호스트에서 네트워크 인터페이스 카드로 분산시킴으로써 호스트 시스템의 통신규약 스택 처리에 따른 계산량을 줄인다 둘째, 이렇게 분산된 통신규약 스택과 사용자 수준의 라이브러리를 사용해 통신함으로써 통신규약 스택에 접근하기 위한 시스템 호출 비용을 제거한다. 셋째, 네트워크 인터페이스 카드에서 패킷이 아닌 세그먼트 단위로 인터럽트를 생성함으로써 호스트의 네트워크 인터럽트 처리 비용을 줄인다 실험결과 제안하는 네트워크 시스템을 사용할 경우 호스트의 통신규약 스택을 위한 계산량을 68-71% 감소시킴을 보인다. 이러한 특성으로 인해서 제안하는 시스템을 활용하면 호스트에 계산 및 통신 요구가 높은 경우에 통신 응답시간을 11-83% 가량 단축시킬 수 있음을 보인다.
고출력 레이저 다이오드 광원의 안정적 구동을 위한 방열 관리는 필수적이며, 발열부인 활성층 근처의 열흐름에 있어 병목이 심하므로 그 부분의 열저항을 분석하고 설계에 적용하여 개선하는 것이 매우 중요하다. 띠형 발열구조를 갖는 레이저 다이오드 광원은 열전달층 두께에 따라 열저항이 지수함수적으로 급격하게 증가하다가 점점 선형적으로 포화되므로 열저항을 분석함에 있어서 오차가 큰 어려움이 있으며, 보다 정확한 열저항 모델링이 필요하여 수정된 두께의존성 모델함수를 제안하고 그 정확성을 검증하였다. 또한, 전산모사로 얻어낸 열저항의 변화경향성을 미분하여 열전달-단면적의 변화를 구하여 열병목 부위가 직관적으로 파악되게 하였고, 제안하는 모델함수의 열전달-단면적 결과와도 비교하여 분석모델의 예측 정확성을 부연 확인하였다. 고열전도 보조층을 활용하여 열저항이 개선된 구조에 대하여도 그 열전달-단면적 변화경향과 열저항 개선효과를 높은 정확도로 분석한 결과를 소개한다.
동북아의 물류 체계는 다양한 수단의 수송체계가 연계되는 일괄운송체계로 급진전되고 있으며 수송시스템도 대형항만에서 지역항만을 연결하는 피더서비스가 활성화될 것이며 특히 한국과 중국은 교역이 활발하게 진전되면서 세계 중심항만으로 도약하기 위해 경쟁과 동시에 공동 발전을 전략적 제휴를 하려하고 있으며 그 일환으로 한국과 중국간에 열차페리로 연결시켜 TCR과 연결 유럽까지 일관 운송하려는 계획을 추진하고 있다. 이 연구에서는 한 중간 화물의 흐름에서 해상은 철도운송에 있어서 노선의 단절이 아닌 노선의 한 부분으로 다시 말해 "port to port" 가 아닌 "Station to Station"으로서 열차페리를 우리나라에서 유럽까지를 연결하는 불록트레인의 개념으로 하여 연구하였다. 기존의 문헌 조사를 통하여 한 중간 해상노선에 있어서 TKR, 카페리, 컨테이너선과 열차페리에 대하여 비교 분석하였고 수도권항만을 대상으로 한 설문분석을 통하여 수도권항만과 중국 항만중 열차페리시스템이 적용될 수 있는 가장 적합한 우선경로에 대하여 AHP 기법을 통한 중요도 조사를 하였으며 열차페리사업의 활성화 요인에 대하여 우선순위를 7점 척도로 중요도 조사를 실시하였다. 그 결과 열차페리는 카페리(컨테이너선)에 비하여 화차를 적재에 따른 약간의 고비용 구조일 수가 있으나 통관시간을 줄일 수 있고 중국의 대륙철도를 경유 중앙아시아의 CIS 국가 또는 TSR을 경유하여 유럽 국가까지 블록트레인(Block Train) 운송할 경우에는 열차페리의 비용이 월등히 저렴하고 연계과정의 절차도 줄일 수 있어 카페리(컨테이너선) 운송에만 전적으로 의존하기보다는 열차페리 시스템도 함께 고려할 필요가 있다고 생각된다. 설문결과 열차페리 사업도입을 위해서는 내륙지역까지의 운송망 보유가 가장 우선이며 이를 위해서는 항만의 철도인입선확보와 중국과의 긴밀한 협조가 필요한 것으로 분석되었고 그에 따른 화물수요예측과 TSR을 이용한 유럽까지의 블록트레인을 위한 물동량확보가 높게 나타났으므로 향후 이러한 문제에 대한 대책과 연구가 진행되어야 할 것이다.
최근에 기업은 신규 고객을 유입시키고, 신규 고객 및 기존 고객과 장기적인 관계를 갖기 위해 연결 플랫폼을 이용한 모바일 바이럴 마케팅 전략을 세우고 실행한다. 상호작용성을 가진 웹 2.0의 출현은 고객 참여의 폭발적 증가를 가져왔고, 실무자들은 고객과 가까운 관계를 구축하는데 도움이 되는 연결 플랫폼에 관심을 갖게 되었다. 그러나 기업에서 활용하는 연결 플랫폼을 이용한 다양한 고객 유입 방법들이 고객 참여 수준을 실제로 높이는지에 대한 효과성 연구는 부족하며, 따라서 이에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 Sashi(2012)의 이론적 연구에 기반하여 신규 고객을 유입시키고, 유입된 신규 고객과 장기적인 관계를 갖기 위한 목적으로 시행된 A사 오픈 마켓 쇼핑몰의 실제 모바일 바이럴 프로모션을 분석하였다. 고객 참여 유형을 분석함으로 모바일 바이럴 프로모션의 효과성에 대한 시사점을 제안한다. 첫째, 온라인 바이럴 프로모션의 즉각적인 효과를 본 결과, 프로모션은 신규 고객 유입에 있어 부분적으로 효과적이다. 둘째, 온라인 바이럴 프로모션의 장기적 효과를 보기 위해 고객의 참여 유형 변화를 살펴 본 결과, 대부분의 경우 유입된 신규 고객은 만족한 고객이 되지 못하였으며, 만족한 고객이 되기까지 시간이 걸리는 지체 현상이 확인됐다.
최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.
최근 IoT 기술이 다양한 클라우드 환경에 적용되면서 IoT 장치에서 생성되는 다양한 정보의 정확한 검증 기술이 필요하게 되었다. 그러나, IoT 기술 및 5G 기술의 융합으로 인하여 IoT 정보 처리가 빠르게 처리되면서 정확한 분석이 요구되고 있다. 본 논문은 오버레이 클라우드 환경을 위한 블록체인 기반의 다중 IoT 검증 모델을 제안한다. 제안 모델은 지역 IoT 그룹 내 포함된 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하면서 오버레이 네트워크의 병목현상을 최소화하기 위해서 IoT 정보를 n비트의 블록체인으로 2계층(n+1 계층과 n-1 계층)을 추가 분류하여 IoT 정보를 다중 처리하고 있다. 또한, 제안 모델은 n계층에 가중치 정보를 k개의 블록이 포함하도록 함으로써 IoT 정보가 서버에서 손쉽게 처리하도록 하였다. 특히, IoT 장치간 송·수신 정보는 오버레이 네트워크에서 병목현상을 최소화하도록 n비트의 IoT 정보를 블록체인으로 분산 처리한 후 IoT 정보에 가중치를 부여함으로써 서버 접근을 손쉽게 하도록 하였다.
Rios-Utrera, Angel;Montano-Bermudez, Moises;Vega-Murillo, Vicente Eliezer;Martinez-Velazquez, Guillermo;Baeza-Rodriguez, Juan Jose;Roman-Ponce, Sergio Ivan
Animal Bioscience
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제34권7호
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pp.1116-1122
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2021
Objective: The aim was to characterize the genetic diversity evolution of the registered Mexican Charolais cattle population by pedigree analysis. Methods: Data consisted of 331,390 pedigree records of animals born from 1934 to 2018. Average complete generation equivalent, generation interval, effective population size (Ne), and effective numbers of founders (fe), ancestors (fa), and founder genomes (Ng) were calculated for seven five-year periods. The inbreeding coefficient was calculated per year of birth, from 1984 to 2018, whereas the gene contribution of the most influential ancestors was calculated for the latter period. Results: Average complete generation equivalent consistently increased across periods, from 4.76, for the first period (1984 through 1988), to 7.86, for the last period (2014 through 2018). The inbreeding coefficient showed a relative steadiness across the last seventeen years, oscillating from 0.0110 to 0.0145. During the last period, the average generation interval for the father-offspring pathways was nearly 1 yr. longer than that of the mother-offspring pathways. The effective population size increased steadily since 1984 (105.0) and until 2013 (237.1), but showed a minor decline from 2013 to 2018 (233.2). The population displayed an increase in the fa since 1984 and until 2008; however, showed a small decrease during the last decade. The effective number of founder genomes increased from 1984 to 2003, but revealed loss of genetic variability during the last fifteen years (from 136.4 to 127.7). The fa:fe ratio suggests that the genetic diversity loss was partially caused by formation of genetic bottlenecks in the pedigree; in addition, the Ng:fa ratio indicates loss of founder alleles due to genetic drift. The most influential ancestor explained 1.8% of the total genetic variability in the progeny born from 2014 to 2018. Conclusion: Inbreeding, Ne, fa, and Ng are rather beyond critical levels; therefore, the current genetic status of the population is not at risk.
2019년 발생한 코로나는 전파력이 강하고 감염 증상, 후유증 등이 심각하며 기저질환 및 증상에 따라 심한 경우 사망한다. 코로나는 전파력이 강한 만큼 국내에서는 코로나 확산세를 막기 위해 코로나 양성 여부를 판별하고 감염자를 격리하기 위해 전국에 선별 진료소를 설치했다. 그러나 코로나 검사 희망자들이 선별 진료소로 몰려 검사 대기시간이 길어져 검사를 받지 못하는 경우가 발생했으며 대기 중에 2차 감염이 발생할 수 있는 위험성이 있다. 본 연구에서는 기존 선별 진료 시스템에 예약 및 알림 시스템을 적용하여 공간적 제약 문제를 해결하여 선별 진료 예약으로 대기시간을 줄일 수 있으며 선별 진료소로의 인구 병목 현상을 해소할 수 있다. 코로나 팬데믹 사태를 삼아 향후 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹 사태에서 방향성을 제시할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간 데이터를 처리하기 위해 Google의 Firebase를 활용하여 클라우드 환경의 Realtime Database를 사용한다. 실시간 Database를 사용하기 때문에 사용자는 앱을 통해서 선별 진료소의 현황을 실시간으로 파악 및 예약을 할 수 있고 검사 예약에 대한 알림을 받을 수 있다.
코로나 팬데믹 이후 B2C(Business to Customer) 중심의 온라인 시장 규모가 확대됨에 따라 물류 산업계는 다품종 소량 중심의 물류 처리를 위한 물류 자동화 창고를 구축하고 있다. 물류 자동화 창고 구축 시 시스템 설계 단계에서부터 자동화 창고의 요구사항을 만족하도록 설비 성능과 운영 로직이 설계되었는지 공학적인 검증이 필요하다. 본 연구는 전북 익산의 H 물류 자동화 창고를 대상으로 시뮬레이션 모델 기반의 설계 검증 및 최적 대안을 제시한다. 먼저, 전체 물류 프로세스 중 설계 검증 대상을 출고 프로세스와 관련 있는 박스 공급과 포장 프로세스로 선정하였다. 그리고 대상 프로세스에 대하여 병목현상이 발생 가능한 부분을 분석하고 분석 결과를 바탕으로 이산사건 시뮬레이션 모델을 설계 및 구현하였다. 시뮬레이션 실험 결과, 시스템 설계 단계에서 식별한 설비 파라미터와 운영 로직은 전체 자동화 창고의 성능 요구사항을 일부 만족하지 않는 것으로 분석되었고, 추가 시뮬레이션 실험을 통해 설비 파라미터와 운영 로직을 변경하여 시스템 성능 요구사항을 만족하는 대안을 제시하였다. 해당 시뮬레이션 연구는 추후 시스템 설계 단계뿐 아니라 시스템 구축 단계에서도 설계에 맞게 구축이 진행되는지 확인하는 검증 목적으로도 활용되기를 기대한다.
데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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