멀티 코어 프로세서는 현재 많은 고성능 서버에 적용되어 사용되고 있다. 최근 이들 서버는 점차 높은 네트워크 대역폭 활용을 요구하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서는 멀티 코어를 효율적으로 활용하여 네트워크 처리율을 향상시키는 방안이 필요하다. 그러나 현재 운영체제들은 멀티 코어 시스템을 멀티 프로세서 환경과 거의 동일하게 다루고 있으며 아직 멀티 코어의 고유 특성을 고려한 성능 최적화 시도는 미흡한 상태이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 멀티 코어의 특성을 최대한으로 고려하여 프로세스 스케줄링을 결정함으로써 통신 성능을 향상시키는 방안에 대해서 연구한다. 제안되는 프로세스 스케줄링은 멀티 코어 프로세서의 캐쉬 구조, 프로세스의 통신 집중도, 그리고 각 코어의 부하를 기반으로 해당 프로세스에게 최적의 코어를 결정하고 스케줄링한다. 제안된 기법은 리눅스 커널에 구현되었으며 측정 결과는 최신 리눅스 커널의 네트워크 처리율을 20%까지 향상시켰으며 프로세서 자원은 55% 더 절약할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 멀티 센서가 장착된 스마트 인솔로 측정한 보행 데이터에 대해 앙상블 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행의 타입을 분류하는 시스템을 제안한다. 보행 타입 분류 시스템은 인솔에 의해 측정된 데이터를 정규화하는 부분과 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행의 특징을 추출하는 부분, 그리고 추출된 특징을 입력으로 보행의 타입을 분류하는 부분으로 구성되어 있다. 서로 다른 특성을 가지는 CNN과 LSTM을 기반으로 하는 네트워크를 독립적으로 학습하여 두 종류의 보행 특징 맵을 추출하였으며, 각각의 분류 결과를 결합하여 최종적인 앙상블 네트워크의 분류 결과를 도출하였다. 20~30대 성인의 걷기, 뛰기, 빠르게 걷기, 계단 오르기와 내려가기, 언덕 오르기와 내려가기의 7종류의 보행에 대해, 스마트 인솔을 이용하여 실측한 멀티 센서 데이터를 제안한 앙상블 네트워크로 분류해 본 결과 90% 이상의 높은 분류율을 보이는 것을 확인하였다.
도메인이 여러 개로 구성된 멀티 네트워크를 운영하는 조직에서는 단일 화면 상에 다수의 네트워크 토폴로지를 시각화하여 전체 노드들과 링크들을 감시할 수 있는 기능이 필요한데, 도메인간의 연결점이 없는 토폴로지를 단일 화면 상에 표시하는 것은 간단하지가 않다. 게다가, 다수의 네트워크 형상들을 단일 화면 상에 실제와 같은 물리적 모습으로 표시하는 것은 어렵기 때문에, 멀티 도메인 네트워크를 하나의 화면을 통해 관리하는데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 멀티 도메인 환경에서 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크를 구성하는 노드들의 중심성 지수를 활용하여 도메인별 중심 노드를 찾고, 자식 노드들과의 연결정보를 재귀적으로 탐색하여 토폴로지를 생성한다. 화면 상의 도메인별 토폴로지 표시 영역은 자식 노드들의 가중치의 합으로 계산 및 동적 분할되고, 가상의 Root 노드를 활용하여 3D 공간 상에 전체 노드들을 배치함으로써 멀티 도메인 토폴로지를 시각화한다. 이 방법은 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하는 단순한 방법이지만, 멀티 도메인 네트워크의 물리적 형상을 유지하면서 하나의 화면에 표시할 수 있는 효율적인 토폴로지 시각화 방법이다.
본 연구는 다수단 교통망에서 교통시설 운영자와 이용자의 상호 의사결정과정을 고려하여 교통시설의 건설 및 운영 정책 문제를 해결하기 위한 다수단 연속형 교통망 설계문제를 다룬다. 특히, 교통시설에 대한 정책변화에 따라 교통수단간 통행이 어떻게 변화하는가를 고려하기 위하여 승용차 교통망과 대중교통 교통망을 함께 고려하고자한다. 이러한 교통망 설계 모형을 개발함에 있어서 일반적인 Nash 균형(비협력 게임)의 접근법이 아닌 좀 더 합리적이라고 연구되어진 Stackelberg 균형(협력적 게임)의 접근법을 이용하고 그러한 방법으로 다수단 교통망의 교통수단 선택을 고려한 민감도 분석 방법을 적용한다. 본 연구의 다수단 연속형 교통망 설계 모형은 교통정책 결정에 대한 임의의 연속형 교통망 설계변수(${\epsilon},\hat{\epsilon},p$)에 대해서 개발되어진다. 또한 모형의 적용 및 평가를 위하여 1)도로 정책에 대한 최적 도로용량 산정과 2)대중교통 정책에 대한 최적 대중교통 노선빈도 산정 그리고 3)교통체계의 수단분담 정책에 대한 현 교통체계의 최적 목표 수단분담율 산정 문제에 모형을 적용하여 본다.
본 연구에서는 망혼용단말(Multi-homed host)이 사라지지 않는 근본원인과 위험성을 알아보았다. 또한, 지금까지 연구 개발된 망혼용단말 탐지방법에 대해 비교 분석하여 개선사항을 도출하였다. 도출한 개선사항을 반영하여 망혼용단말을 효과적으로 탐지할 수 있는 자동 탐지시스템 모델을 제안하고 구현하였다. 아울러, 개발한 탐지시스템을 실제 망분리 기관과 유사한 가상실험환경에 설치한 후, 망혼용단말을 유형별로 발생시켜가며 탐지시스템의 기능과 성능을 측정하였다. 본 연구 범위에서는 오탐과 미탐 없이 정상 작동됨을 확인하였다. 제안한 탐지시스템은 에이전트(Agent) 기반 방식 중, 망혼용단말 탐지를 목표로한 최초의 학술 연구이다.
본 논문은 다운링크 다중 선박 네트워크에서 동적으로 협력 전송(CoMP Transmission; Coordinated Multi-point Transmission)을 사용하는 유틸리티 함수를 도출하고 이를 기반으로 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 기법은 수율과 공정성을 고려한 PF 형태의 유틸리티 함수를 최대화하기 위해서 매 프레임 협력적 전송 여부를 결정하고, 유틸리티 함수를 최대화하는 사용자를 선택한다. 특히 제안하는 유틸리티 함수 기반의 스케줄링 기법은 셀 경계 지역에 위치하는 사용자의 서비스 품질을 만족시키는 것을 목적으로 한다. 무선 환경에서 PF(Proportional Fair) 스케줄링을 사용할 때 제안한 유틸리티 함수를 기반으로 하는 스케줄링 기법의 성능을 평가한다. 모의실험을 통하여 제안하는 스케줄링 기법은 협력적 통신 네트워크와 비협력적 통신 네트워크를 동적으로 사용함으로써 전체 네트워크의 성능을 유지하면서 가장자리에 있는 선박의 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
공급사슬망에서 분산되어있는 제조시스템에 대한 생산 계획수립은 공급사슬관리의 주요 연구분야 중의 하나이다. 본 논문은 공급사슬망에서 자원제약을 갖는 다단계 다품목 로트사이즈 결정 문제(Multi-Level, multi-item Capacitated Lot Sizing Problem: MLCLSP)를 위한 알고리즘을 제시한다. MLCLSP는 MIP(mixed integer program) 문제에 해당한다. 제안된 알고리즘은 휴리스틱과 최적화 패키지인 LINGO를 이용해 서로 반복적인 방식으로 해를 풀어나가는 혼성적인 성격을 갖는다. 휴리스틱을 이용하여 정수형 변수를 결정한 후, 얻게 되는 LP(linear program) 문제를 LINGO를 이용하여 해를 개선해 나가는 방식을 기본으로 한다. 본 논문에서는 탐색 휴리스틱 기법으로 임의 재시작 타부탐색 알고리즘을 제시한다. 다양한 시나리오의 실험을 통해 제안된 알고리즘들의 성능을 평가한다.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.
The Internet traffic is forecasted to grow at a compound annual rate of 21 % from 2013 to 2018, according to surveys carried out by Cisco [1]. Network resources are significantly over-provisioned in today's networks, and it is quite common to see link utilization in the 30-40% range [2]. Additionally, the multi-media services have widely divergent bandwidth and Quality of Experience (QoE) requirements. Unfortunately, the huge transmission capacity will increase the power consumption of network equipment [3]. Applications Coordinated with Transport, Internet Protocol and Optical Networks (ACTION) [4] has been proposed to realize a multi-QoE, application-centric, and highly energy-efficient network that leverages flexible elastic optical network technologies [5-7]. This paper provides key network technologies for realizing the ACTION, which are a virtual optical slice core network and a Time Division Multiplexing (TDM)-based deterministic active optical access network.
Diffserv Network의 혼잡 상태에서도 최소 전송속도를 보장하는 AF(Assured Forwarding)은 AF1부터 AF4에 이르기까지 다양한 Class 형태로 존재한다. Core Router나 Edge Router에서 패킷을 Drop 해야 한다면, 처음으로 DE(Default Forwarding) 방식의 패킷이 Drop되고, 피 다음으로 AE4, AF3, AF2, AF1의 등급을 가진 패킷들이 Drop 된다. 이러한 AF 패킷의 전송에서 A Network는 AF1, AE2, AF3, AF4의 순서로 패킷의 우선 순위를 두고, B Network는 그 반대인 AF4, AF3, AF2, AF1의 순서로 패킷의 우선 순위를 둔다면, A Network에서 최고의 품질을 제공받는 AF1 패킷이 B Network로 넘어가면서 가장 낮은 우선 순위의 서비스 품질을 제공받게 되어, B Network에서 패킷 드롭의 상황이 발생하게 되어 가장 먼저 드롭이 일어나게 된다. 이러한 결과는 반대로 B Network에서 A Network로 패킷을 보내는 과정에서도 발생한다. 본 논문은 이러한 AF Class의 패킷을 다른 정책을 가지는 네트워크로 전송할 때 AF 패킷 등급의 손실을 최소화하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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