Kim, Hee-Wan;Park, Dong-Soon;Rhee, Hae-Kyung;Kim, Ung-Mo
정보처리학회논문지D
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제9D권2호
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pp.235-242
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2002
본 논문에서는 무선 이동 네트워크 환경에서 다단계 보안 데이터베이스의 동시성 제어를 위한 향상된 트랜잭션 스캐쥴링 프로토콜을 제안한다. 무선 통신은 잦은 접속단절의 특성을 가지고 있다. 따라서 단기 트랜잭션은 장기 트랜잭션으로 인한 지연이 없이 데이터베이스를 빨리하여야 한다. 전통적인 직렬성 표기를 가진 두단계 잠금 기법을 무선 이동 네트워크 환경에서 다단계 보안 데이터베이스에 적용했다. 이타적 잠금기법은 기부를 통하여 트랜잭션이 더 이상 그 객체를 요구하지 않을 때 다른 트랜잭션들이 객체를 로크할 수 있도록 미리 객체에 대한 로크를 해제함으로써 트랜잭션들이 대기시간을 줄이기 위해서 제안된 것이다. 확장형 이타적 잠금기법은 처음에 기부되지 않는 객체까지도 처리하는 좀 더 완화된 기법이다. 본 프로토콜은 확장형 잠금 기법을 기초로 한 다단계 보안 데이터베이스를 위한 양방향 기부 잠금 규약(MLBiDL)으로 보안 요구와 동시성 제어를 동시에 만족한다. 시뮬레이션 결과 MLBiDL은 다른 잠금 기법들보다 처리율과 트랜잭션의 평균 대기시간에서 우수한 성능을 보여주었다.
네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.
도로공사는 선형적이고 반복적인 공사로 공사의 특성상 건설장비에 대한 의존도가 높기 때문에, 건설장비의 효율적 운용에 의한 생산성 향상 및 공사비 절감 효과가 크다. 또한, 도로공사는 시공순서, 현장상황, 적용 공법에 따라 다양한 건설 장비의 선택이 가능하기 때문에 공정계획 시, 공종 간 연계에 따른 세부 작업 및 공법을 고려하여야 한다. 시공자는 현장조건에 맞는 작업을 선택하고 투입될 장비의 종류 및 성능, 수량 등을 사전에 파악하여, 적절한 건설장비 운용계획의 수립을 통한 경제성 향상 방안을 마련해야 한다. 하지만 한정된 유사 공사의 실적정보 및 체계적인 공사계획 방법의 부재로, 적정한 공정계획 수립이 용이하지 않으며, 공법 및 건설장비의 선정에 있어 대부분 경험과 직관에 의존한 공사를 수행하고 있다. 그 결과 시공 이전 공정계획단계에서 수립된 계획은 실행단계에서의 충분한 타당성을 확보하지 못하여 그 활용도가 제한적이다. 본 연구는 일반적인 도로공사의 초기 공정계획 수립단계에서 적용가능한 주요 공종별 공정로직을 개발하고, 공종 별 세부 시공절차 분석을 통하여 현장상황 및 공종에 적용 가능한 건설장비 운용 방안을 제시하였다. 또한 공정로직에 따른 다양한 건설장비 대안들을 대상으로 프로세스 시뮬레이션을 활용하여 경제성 기반의 최적화 장비조합 방안을 개발하였다. 개발된 방법을 이용하여, 계획단계에서의 수립된 다양한 공정계획에 대해 효율성을 평가하고 최적의 자원 선정을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 판단된다.
최근 태양광 발전량 예측은 태양광 발전량 설비 시스템의 안정적인 작동을 위한 조정 계획, 설비 규격 결정 및 생산 계획 일정을 수립하기 위해 필수적인 요소로 고려된다. 특히, 대부분의 태양광 발전량은 피크시간에 측정되기 때문에, 태양광 시스템 운영자의 이익 최대화와 전력 계통량 안정화를 위해 피크시간의 태양광 발전량 예측은 매우 중요한 요소이다. 또한, 기존 연구들은 광범위한 지역에서 예측된 불확실한 기후 정보들을 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 한계점 때문에 일사량, 운량, 온도 등과 기상정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측하는 것은 매우 어려운 문제로 고려된다. 따라서 본 논문에서는 피크이전의 기후, 계절 및 관측된 태양광 발전량을 이용하여 미래의 기후 및 계절 정보 없이 피크시간의 태양광 발전량을 예측할 수 있는 LSTM(Long-Shot Term Memory) 기반의 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 모델을 기반으로 실 데이터를 통한 실험 결과, 단기 및 장기적 관점에서 높은 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 피크시간의 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.
본 논문에서는 UHDTV(Ultra HDTV)를 위한 MPEG-2 Transport Stream(TS)의 다중화 기법 및 다중화 SW 툴의 설계 및 구현에 대해서 기술한다. 대용량의 UHD 비디오를 처리하기 위해서는 당분간 병렬처리에 기반한 코덱 구현이 불가피하며 이로 인해 다수의 비디오 비트스트림 간의 동기화 및 다중화가 요구된다. 본 논문에서는 4K(또는 8K) 해상도의 UHD 비디오가 4 개의 화면으로 분할되어 각각 H.264/AVC로 부호화되고, 2 개의 5.0 채널의 오디오가 AC-3로 부호화되는 병렬처리 기반의 UHDTV의 TS 다중화를 고려한다. H.264/AVC와 AC-3를 TS로 전송하기 위한 MPEG-2 시스템(Systems) 확장 규격을 반영한 PES 패킷화 및 TS 다중화 툴을 설계한다. 또한 T-STD(TS System Target Decoder)의 타이밍 모델을 만족하도록 T-STD에 정의된 버퍼들의 상태를 모니터링 하면서 다중화 스케쥴링을 수행하고, 한 TS 패킷의 전송 시간 단위로 H/W의 실시간 처리를 에뮬레이션(emulation)하도록 구현한다. UHDTV 다중화를 위해서 재다중화(Re-multiplexing)를 포함하는 UHD 재다중화와 단일 TS로 다중화하는 UHD 프로그램 다중화의 2 가지 구조를 구현하고 이들의 장단점에 대해서 고찰한다. 본 논문에서 설계 구현된 TS 다중화 툴은 상용 분석 툴 및 실시간 재생 툴을 이용하여 규격 및 타이밍의 적합성과 그 기능을 검증한다.
건설프로젝트에서는 다양한 참여자들이 제한된 공간에서 각자의 작업공간을 차지하며 작업을 수행한다. 작업공간에 대한 부적절한 계획은 건설프로젝트의 생산성 감소, 작업 위험 증가 및 품질 저하 등의 문제로 이어지기 때문에 작업공간은 건설프로젝트에서 고려하여야 할 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 기존의 건설프로젝트 공사 계획 수립을 위한 방법들은 건설프로젝트에서의 작업공간을 고려하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 체계적이지 못한 작업공간 계획으로 인하여 발생하는 작업공간 간섭 문제를 예방하기 위하여 4D BIM(Building Information Model) 기반의 작업공간 계획 프로세스를 제안한다. 제안된 프로세스는 각 작업공간의 특성과 공사수행계획을 반영하여 각 액티비티의 작업공간 점유상태를 표현하고 이를 바탕으로 발생 가능한 작업공간 간섭을 발견한다. 또한 각 액티비티와 작업공간의 특성 그리고 공사수행계획 등을 고려하여 발견된 작업공간 간섭에 대한 해결책을 도출한다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 프로젝트 관리자는 본 공사 수행 이전에 공사에 필요한 작업공간을 미리 계획함으로써 서로 다른 액티비티 작업공간 사이의 간섭을 예방하고 건설프로젝트에서의 불필요한 손실을 예방할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서의 시간 동기 알고리즘은 위치 추적, 데이터 암호화, 중복 이벤트 감지 인식, 정밀한 TDMA 스케줄링 등의 다양한 응용을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 두 노드 사이에서 시간 보정을 위한 클럭 표류율과 기준 신호를 이용한 시간 동기 알고리즘인 CDRS을 제안한다. CDRS는 시간 동기를 위해 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 LTS를 이용하여 시간 보정 값인 노드간의 시간 차이와 클럭 표류율을 구한다. 이 단계가 끝나면 두 노드는 시간이 맞추어진 상태가 되고 클럭 표류율로 시간 차이를 보정할 수 있게 된다. 두 번째 단계에서는 동기 노드는 주기적으로 기준 신호를 전송한다. 비동기 노드는 수신된 신호를 사용하여 두 노드간 시간 차이를 측정하고, 시간 차이가 최대 허용 오차 범위를 초과하면 다시 첫 번째 단계를 수행한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과, CDRS는 LTS 대비 시간 정확도가 향상된다. 또한 메시지 발생량이 LTS 대비 50% 감소하고, 기준 신호는 타임스탬프를 사용하지 않기 때문에 CDRS는 LTS에 비하여 시간 동기에 사용되는 에너지가 2.5배 정도 적게 사용된다.
본 논문은 해사위성 통신을 이용한 기상 예보 데이터를 수신하여 운항 선박의 최적 항로 안전 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장은 경험적으로 기상, 선박 제원 상태 및 운항 일정을 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 안전 평가 시스템을 소개한다. 선사와 선장이 요구하는 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 신속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행하며, 기본적으로 기상 예보는 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 확보되어져야만 한다.
이 논문은 Automated Guided Vehicle(AGV)를 이용하여 운영되는 통합물류시스템의 시뮬레이션 실험설계와 분석에 관한 방법을 제시한다. 물류창고의 AGVs(Automated Guided Vehicle system) 성능을 최대로 운영하기 위해선 많은 변수들이 고려되어져야 하는데 대표적 중요 요인에는 차량 대수, 속도, 운행규칙, 부품 타입, 스케줄링, 버퍼 사이즈 등이 있다. 우리는 이 논문에서 다양한 중요요인들 중 (1)처리량 최대화, (2)차량 이용률 최대화 (3)차량 혼잡 최소화, (4)Automated Storage and Retrieval System(ASRS) 이용률 최대화를 고려하기 위해 직교배열(Orthogonal Array)로 실험계획을 수립하였고 이를 이용한 시뮬레이션 기반 분석과 진화전략(Evolution Strategy : ES)를 이용한 최적화를 각각 수행했다. 그 결과 ES에 비해 직교배열이 실험 시간과 회수를 절약하였고 두 결과에 대한 유효성 검사 또한 큰 차이를 나타내지 않았다. 따라서 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 분석 방법은 시간, 회수 그리고 실험의 정확성에 대한 분석의 효율성을 증대시킬 것으로 예상되며 통합 물류 시스템 이외의 시스템에도 적용이 가능 할 것으로 생각된다.
Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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