본 논문에서는 제안하는 컨버터와 인버터의 회로를 통합하여 다중레벨의 출력 전압과 커패시터의 전압 균등화 동작을 부스트와 차지펌프 회로를 이용하여 고효율의 회로를 구성하였다. 또한 결합 인덕터를 사용함으로써 누설인덕턴스를 최소화 할 뿐만 아니라 추가적인 전하균등화 회로를 추가하지 않음으로 써 가격에서도 유리함을 제공한다. 부스트-차지펌프회로와 멀티레벨 인버터가 결합된 새로운 구조를 제안하고 이를 수식적으로 정리하고 시뮬레이션과 실제 하드웨어를 통하여 검증하였다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버 상에서 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 과일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문은 대용량 클러스터 기반의 웹 서버를 위한 새로운 내용 기반 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 요청 빈도와 전송될 파일 크기를 누적하여 히스토그램을 생성한다. 그 결과로 생성된 히스토그램의 누적 분포에 히스토그램 균등화 변환함수를 적용하여 각각의 서버 노드에 해시 값에 따라 분포하는 부하를 균등하게 할당할 수 있다. 제안된 부하 분산 기법의 효율성 검증을 위한 시뮬레이션에서 히스토그램 균등화 기법은 서버의 지역적인 캐시 활용과 부하의 균등 분산 등의 장점으로 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
본 논문에서는 전하 균등화를 해주는 동시에 차동전력조절 방식(Differential Power Processing, DPP)을 추가하여 최대 전력점(Maximum Power Point, MPP)을 추종하는 회로를 제안한다. 이를 통하여 본 논문에서는 PV모듈을 제어를 하고, 동시에 벅-플라이백 컨버터를 이용하여 전하 균등화를 할 수 있다. 본 논문에서의 전력조절기는 포워드컨버터로 구성 되어 있고, 주 컨버터인 전하균등화회로는 벅-플라이백컨버터로 구성하였다. 컨버터의 입력은 PV모듈을 직렬로 연결, 출력은 배터리를 직렬로 연결하여 제안한 기능을 구현하였다. 이에 따른 조건을 수식으로 증명하였다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network; MANET)는 인프라 없이 빠른 구성이 가능한 네트워크이다. 하지만, 긴급 상황과 같은 특수한 경우가 아닌 일상생활에서 사용 가능한 네트워크로 발전하기 위해서는 MANET과 인터넷의 연결이 꼭 필요하다. 인터넷 노드와 MANET 노드 간의 통신을 가능하게 만드는 것은 인터넷과 MANET을 중계하는 인터넷 게이트웨이를 통해서 이다. 고장 감내(fault tolerance)를 지원하고 대역폭을 늘리기 위해 다중 인터넷 게이트웨이들을 MANET에 배치하여 사용할 수 있다. 다중 게이트웨이들 간의 부하를 잘 분배한다면 네트워크 성능 향상을 얻을 수 있으므로, MANET 내에 여러 개의 인터넷 게이트웨이가 존재할 경우 이들 간의 부하 균등화는 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 노드들의 이동이 빈번하고 인터넷 게이트웨이들이 고정되어 있는 MANET 환경에서의 부하 균등화 인터넷 게이트웨이 발견 기법들을 제안한다. 기존에 제안된 부하 균등화 기법들로 Shortest Path (SP), Minimum Load Index(MLI), Running Variance Metric (RVM) 기법들을 소개하고 각 기법들에 대한 시뮬레이션 결과를 제공한다. 시뮬레이션을 통해 이들 기법을 분석하여 문제점을 찾아내고 이를 수정 및 보완하여 새로운 기법들을 제안하며, 새로운 기법들의 성능이 기존 기법들에 비하여 향상되었음을 보인다.
이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network; MANET)는 유선 인프라 없이 구축된 무선 네트워크로 멀티 홉 통신을 수행할 수 있다. 인터넷 노드와 통신하고자 하는 MANET 노드에게 인터넷 연결을 가능하게 하는 방법이 요구되며 인터넷 연결은 인터넷과 MANET을 중계하는 인터넷 게이트웨이를 통해 지원된다. 신뢰성과 통신의 유연성을 지원하기 위해 다중 인터넷 게이트웨이들을 MANET에 배치하여 사용할 수 있다. 게이트웨이들 간의 부하를 잘 분배한다면 네트워크 성능 향상을 얻을 수 있으므로, MANET 내에 여러 개의 인터넷 게이트웨이가 존재할 경우 이들 간의 부하 균등화는 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 부하 균등화 기법을 제어 메시지의 플러딩 방법과 인터넷 게이트웨이를 선택하는 주체에 따라 4가지로 분류하며, 부하 균등화 문제를 해결하기 위한 새로운 메트릭(metric)을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 흡 수와 라우팅 엔트리의 수를 메트릭으로 이용하는 새로운 기법의 성능이 기존 기법에 비하여 향상되었음을 보인다.
국소적으로 선형적인 특성을 보이는 음성신호와 같은 신호의 데이터율을 감소시키기 위하여 변곡점 검출에 기반한 비균등 표본화 방법을 제안한다. 국소적인 최대값과 최소값 검출에 기반하여 비균등 표본화를 수행하는 기존의 방법에 비하여 변곡점에 기반한 비균등 표본화는 신호의 기하학적인 특징을 충실히 활용한다. 결과로서, 변곡점 검출에 기반하여 비균등 표본화된 데이터를 보간법으로 처리하면 기존의 방법보다 원시신호를 정밀하게 복원할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 기존의 최대값/최소값 검출 방법에 비교해서 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 표본화가 약 9~23dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있음을 확인하였다. 제안된 변곡점 검출 기반의 비균등 부호화의 유용성을 보이기 위하여 음성신호의 부호화에 적용하였으며, Continuously variable slope delta modulation (CVSD)방법과 성능을 비교하였다. 변곡점 표본은 1로 설정된 플래그와 함께 이진수로 전송되며, 비 변곡점은 플래그만 0으로 설정된다. 음성신호에 따라 약 0.3 ~ 9dB의 신호대 잡음비 개선효과가 있으며, 주관적인 성능지표인 Mean Opinion Score (MOS)는 약 0.5 ~ 1.3 개선되었다.
히스토그램 스트레칭이나 히스토그램 균등화 등 기존 대비 향상 기법들과 히스토그램 균등화 기반의 수많은 방법들은 저대비에 소수의 화소들이 넓게 퍼져 있는 영상에 대해서 만족할만한 결과를 내지 못한다. 따라서 본 논문은 군집화 방법을 이용한 새로운 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 히스토그램의 군집수는 원영상의 히스토그램을 분석하여 얻을 수 있다. 히스토그램 성분들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화한다. 그리고 히스토그램 군집 범위와 군집의 화소수 비율을 비교하여 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 균등화를 선택적으로 적용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 대비 향상 기법들보다 더 효과적임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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