모바일 기기의 성능은 점진적으로 증가하여 멀티코어를 사용하는 고성능의 CPU를 장착한 스마트폰이 일상화 되었다. 그러나 고성능 기기가 사용하는 전력의 소모량을 배터리의 용량이 따라가지 못하므로 전력 관리를 위한 성능 제어가 필수적이 되었다. 이에 DVFS와 같은 Linux 기반의 전력 관리 방안이 연구되고 있으나, 동적으로 자원 요구량의 변화가 심하고 사용자의 입력이 불규칙적인 모바일 기기의 특성으로 인한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 DVFS와 같은 기존 Linux 기반의 전력 관리 방안이 웹페이지 로딩에 있어 부족한 점을 보완하여 사용자 반응성을 유지하면서 전력 소모를 줄이는 방법으로 네트워크를 통해 연산에 필요한 데이터를 받을 때까지 CPU의 동작 Frequency을 제한하는 방안을 제안하였다. 또한, 어플리케이션 수준에서의 구현을 통하여 웹페이지 로딩 시의 전력 소모가 감소함을 확인하였다.
4차 산업의 발전과 고성능의 컴퓨팅 환경 구축으로 다양한 산업분야에서 인공지능이 적용되고 있다. 의료분야에서는 X-Ray, MRI, PET 등의 의료 영상 및 임상 자료를 이용하여 암, COVID-19, 골 연령 측정 등의 딥 러닝 학습이 진행되었다. 또한 스마트 의료기기, IoT 디바이스와 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 ICT 의료 융합 기술 등이 연구되고 있다. 이러한 기술 중 의료 영상 기반 딥 러닝 학습은 의료 영상의 바이오마커를 정확히 찾아내고, 최소한의 손실률과 높은 정확도가 필요하다. 따라서 본 논문은 흉부 X-Ray 이미지 기반 딥 러닝 학습 과정에서 손실률을 도출하는 손실 함수 중 영상분류 알고리즘에서 사용되는 Cross-Entropy 함수들의 성능을 비교·분석하고자 한다.
인터넷을 통한 멀티미디어 지원 시스템들의 급속한 발전은 시공간의 제약을 극복하면서 진행되어야 하는 다양한 형태의 통신과 이를 통한 협동 연구를 가능하게 한다. 본 논문은 원거리 협업을 실감나게 지원하기 위한 미래지향적인 광대역 미디어 통신의 하나로 주목받는, 입체 (스테레오) 영상을 실제 네트워크를 통해 전달하고 재현하기 위해 필요한 요소 기술들을 다룬다. 구현된 시스템을 통하여 송신 측에서의 스테레오 영상 미디어 획득 및 처리, 대용량 데이타의 신뢰성 있는 실시간 전송, 수신 측에서의 복원 및 재현 과정 전반을 기술한다. 전송 성능은 선도망/연구망으로 구성된 실제 네트워크 상의 전송과 가상화된 LAN 테스트 베드 실험을 통하여 측정하였고, 고화질의 스테레오 영상을 전송하여 사용자에게 실감성과 몰입감을 제공할 수 있음을 보여준다.
컴퓨팅 환경을 이용한 멀티미디어 시스템은 기능 측면에서는 고품질의 대용량 데이터에 대해 빠른 접근 속도를 지원해야하며 활용 측면에서는 사용자에 대한 상호작용성과 적응성을 지원할 수 있어야한다. 하지만 기존의 방식에서는 이 두 가지 측면을 모두 지원하기에 어려움이 있다 본 연구에서는 다중 계층 구조의 혼합형 멀티미디어 시스템을 설계하였다. 제안 시스템은 멀티미디어 자료가 가진 매체적 속성을 기반으로, 각 방식을 혼합적으로 사용하여 각 방식이 가진 단점을 보완하도록 설계되었다. 또한 실험 결과 멀티미디어 처리 성능이 향상되었음을 확인하였다.
이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.
배치 작업 스케줄러는 클러스터 환경에서 구성된 계산 자원을 인지하고 순서에 맞게 효율적으로 작업을 배치하는 역할을 수행한다. 클러스터내의 한정된 가용자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 사용자 작업의 특성을 분석하여 반영하여야 하는데 이를 위해서는 다양한 스케줄링 알고리즘을 파악하고 해당 시스템 환경에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 대부분의 스케줄러 소프트웨어는 전체 관리 대상의 자원 명세와 시스템의 상태뿐만 아니라 작업 제출부터 종료까지 다양한 사용자의 작업 수행 환경을 반영하게 된다. 또한 작업 수행과 관련한 다양한 정보 가령, 작업 스크립트, 환경변수, 라이브러리, 작업의 대기, 시작, 종료 시간 등을 저장하게 된다. 본 연구에서는 배치 스케줄러를 통한 작업 수행과 관련된 정보를 통해 사용자의 작업 성공률, 수행시간, 자원 규모 등의 스케줄러의 수행 로그를 분석하여 문제점을 파악하였다. 향후 이 연구를 바탕으로 자원의 활용률을 높임으로써 시스템을 최적화할 수 있다.
본 연구의 목적은 두 가지이다. 첫째, 제조업 혁신과 관련하여 이론적인 측면에서 의미, 파급효과, 고려요소 등에 대해 고찰한다. 둘째, 고성능컴퓨팅(HPC) 활용 정책의 위상을 검증하고 미국과 한국의 상황을 분석한다. 각국의 제조업 혁신 정책은 공통적으로 생산성의 획기적 향상을 목표로 하는데 단순한 생산성의 개선이 아니라 패러다임의 전환을 수반하는 혁신 지향 정책으로서의 성격을 갖는다. 장기적인 성장과 고용을 위해서는 탈공업화를 대체하여 재공업화의 필요성도 있다고 보아야 한다. 제조업 혁신을 통해 고용이 일시적으로 또는 부분적으로 줄어들 수 있으나 간접적인 경로로 고용이 확대되는 효과가 더 클 것이다. HPC 활용의 정책은 제조업 혁신의 부분집합으로서가 아니라 별개의 흐름으로서 중요성을 갖는다. 미국의 경우 HPC 기반의 M&S 활동을 촉진하기 위해 정부주도로 애로요인 해소에 주력하고 있고 민관 합동체제를 통한 문제해결 방식을 추진하고 있다. 한국의 경우 HPC 기반의 M&S 활동에 관련된 생태계 조성이 필요하고 이를 위해 제조기업 M&S 활용 확대와 M&S 지원 전문기업 육성의 과제가 중요하다고 할 수 있다.
본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 정확하고 시간 및 비용 효율적으로 토양수분 모니터링을 수행하기 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 Google Earth Engine (GEE)와 자동화기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 결합한 토양수분 산정모형을 개발하였다. Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), 전구 강수 관측 위성 GPM (Global Precipitation Measurement)을 기반으로 다양한 공간정보를 활용해 최적의 입력 자료 조합을 테스트하였다. 그 결과, GPM 기반의 무강우누적일수 및 5일 평균강수량, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 밤 및 낮시간에 촬영된 LST (Land Surface Temperature)의 합계, 토양특성(사토 및 점토 함량, 용적밀도), 지형자료(고도 및 경사도), 계절 구분이 변수중요도(Feature importance)가 높은 것으로 나타났다. 상기 자료의 조합을 AutoML 통해 목적함수 (Determination of coefficient, R2 ; Root Mean Square Error, RMSE; Mean Absolute Percent Error, MAPE)를 설정 후 기계학습 기법별 비교평가를 수행한 결과, Tree 계열의 모형이 높은 성능을 보였으며, 그 중, Random Forest의 성능이 가장 우수하였다(R2 : 0.72, RMSE: 2.70 vol%, MAPE: 0.14).
최근 들어 플래시 메모리 Solid State Driver(SSD)와 같은 반도체 기반 저장장치가 고성능으로 발전하면서 저장장치 내부 컨트롤러의 CPU와 메모리 같은 자원을 응용의 요구에 맞추어 최적으로 활용해보고자 하는 움직임이 있었다. 이러한 개념을 스토리지 내 프로세싱 방식(In-Storage Processing, ISP)이라고 한다. ISP의 기능이 탑재된 저장장치에서는 호스트에서 수행하던 연산의 일부를 나누어 처리할 수 있으므로 호스트의 부하가 줄어들고 저장장치 내에서 데이터가 가공되어 처리되기 때문에 호스트까지의 데이터 전달 시간이 줄어든다. 본 논문에서는 이러한 ISP 기능을 활용하여 그래프 질의 처리를 최적화하기 위한 방식을 제안하고, 제안된 최적화 그래프 처리 방식이 graph500 벤치마크의 성능을 최대 20%까지 향상 시켰음을 보여준다.
병렬 컴퓨터의 메시지 전달에서 응용에 관계없이 일반적으로 우수한 경로 지정 및 스위칭 정책은 존재하지 않으므로, 사용자가 응용에 따라서 정책을 변경할 수 있게 하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 마이크로프로세서 구조에 기초한 경로 지정 엔진과는 달리, 성능의 감소 없이 융통성 있는 경로 지정과 스위칭 기능을 수행할 수 있는 조견표(look-up table) 경로 지정 엔진의 구현에 대하여 기술한다. 제안된 경로 지정 엔진은 조견표의 내용을 바꿈으로써 웜홀(wormhole), 가상 컷스루우(virtual cut-through) 및 패킷 스위칭(packet switching) 등은 물론, 다양한 경로 지정 알고리즘의 혼성(hybride)스위칭을 구현할 수 있다. 경로 지정 엔진의 조견표는 파이프라인 구조로 되어 있어, 하나의 플릿(flit) 정도의 저 지연을 가지므로, 단일 경로 지정 및 스위칭 정책을 하드와이어(hardwired)로 구현한 경우 보다 큰 성능의 감소 없이 다중의 경로 지정 동작을 중첩할 수 있다. 제안된 4개의 파이프 라인단은 해저드(hazard)를 일으키지 않으므로, 고 비용의 포워딩(forwarding) 회로가 필요 없다. 경로 지정 엔진은 시간공유의 컷스루우 버스나 크로스바(crossbar) 스위치를 갖는 단일 경로로 되어 있는 4개의 물리적 경로를수용할 수 있다. 제안된 경로 지정 엔진은 Xilinx 4000XL 시리즈 FPGA를 사용하여 구현되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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