그리드와 같은 대규모 컴퓨팅 자원이 연결되어 이용되는 분산처리 환경에서 가장 중요한 기능중에 하나가 자원 탐색(lookup)기능이다. 찾기 기능은 미리 정해진 형태로 지원을 등록하고 이 정보를 중앙에서 관리하는 단일기관이나 소규모로 분산된 컴퓨팅 자원을 공유하는 환경에서는 문제되지 않는다. 그러나 임의로 가입과 탈퇴가 가능하고 대규모로 자원이 연결된 그리드 환경에서는 빠른 자원 탐색이 성능의 기본 요소가 된다. 이 논문에서 그리드 환경에서 자원탐색 방법으로 분산형 자원탐색 방법인 Chord시스템을 이용하고 자원탐색방법을 신뢰성 있게 유지하기 위해 메시지큐를 이용하여 시스템을 모델링하고 시스템을 설계한 내용을 기술하였다. 이를 위하여 Chord시스템에 Message Queue System을 통합하여 응용 프로그램에서 요청한 자원탐색을 메시지 큐에 저장하여 노드가 failure되거나 네트워크가 분할이 되더라도 메시지 큐에 저장된 내용을 바탕으로 일관성을 유지할 수 있는 방법을 제시하였다.
이 논문에서는 단말기 기반 시스템에서 경로를 탐색할 때 탐색비용을 줄이고, 경로탐색의 질을 높이기 위해 동적 휴리스틱을 제안한다. 동적 휴리스틱이란 고정된 정보가 아닌 서버로부터 지속적으로 전송받는 휴리스틱으로, 교통정보를 계산한 데이터이다. 서버 기반의 경로탐색 서비스는 서버에서 경로를 탐색하여 결과를 클라이언트에 제공하지만, 제안하는 방법은 휴리스틱 정보만을 클라이언트에 전송하고 이를 활용하여 경로탐색을 하게 된다. 이 논문에서는 제안하는 동적 휴리스틱을 적용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 동적 휴리스틱은 지도를 그리드로 나누고, 각 그리드는 구역내 간선들의 최저속도 정보를 가진다. 그리드의 최저속도가 기준치에 미달되면 해당 그리드를 제거하고 경로를 탐색한다.
그리드 맵에서의 경로 찾기는 로보틱스, 지능형 에이전트, 컴퓨터 게임 등의 분야에서 보편적으로 다루어지는 문제이다. 기술의 발전에 따라 게임의 가상 세계는 점점 정교하고 사실적으로 표현되는 추세인데, 이는 그리드 타일의 수가 너무 많아져 경로 탐색 시간이 증가한다는 단점을 수반한다. 본 논문에서는 축소된 상태 공간을 생성하고 이에 대한 경로를 사전계산하는 오프라인 전처리 과정을 통해, 실시간 질의에 대해 빠른 응답을 가능하게 하는 경로 찾기 알고리즘을 제안한다. 전처리 과정에서는 그리드 맵상의 자유 공간을 수직 분할하고, 분할된 영역들을 노드로 하는 연결 그래프를 생성하고, 모든 노드 쌍에 대한 경로를 행렬 형태로 저장한다. 실시간 쿼리 단계에서는 질의 점이 속하는 노드들을 찾고, 그에 해당하는 저장된 경로를 검색한다. 그리드 기반 경로 찾기의 수준기표로 이용되는 맵들의 집합에 대해 제안한 방법을 시뮬레이션하여, 탐색 공간과 탐색 시간이 획기적으로 감소됨을 확인한다.
그리드 기반 대규모 신약후보물질탐색환경에서는 (1) 대규모의 도킹 작업을 그리드 상에 제출한 후 이들을 지속적으로 관리하고, (2) 실행된 각 작업들은 동시에 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 접근한다. 우리는 위의 두 부분에서 성능의 개선이 필요함을 발견하였다. (1)의 과정에서 제출된 작업의 상태 정보를 얻기 위해 그리드 스케쥴러를 사용하던 기존의 방식은 대규모 작업 제출에 의한 부하 문제로 정확한 정보를 신속하게 얻는 데 어려움이 있어 제출된 작업의 효율성이 떨어지는 문제가 있었다. 그리고 (2)의 과정에서는 동시에 실행된 대규모 작업들의 접근 요청이 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 집중되면서 이로 인해 성능 저하가 일어났다. 본 연구에서는 기존 환경에서 찾아낸 위의 두 가지 주요 부분에서 발견한 성능 이슈를 밝히고 또 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
일반적으로 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2 가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 탐색 비용 증가 문제점을 해결하기 위해 추상 그래프를 제안한다. 추상 그래프는 실제 도로를 단순화한 그래프로서, 전체 지도를 고정된 크기의 그리드 셀로 나누고, 셀과 도로 정보를 기반으로 생성된다. 경로 탐색은 추상 그래프 탐색, 실제 도로 네트워크 탐색 순으로 2단계로 수행된다. 106,254개의 간선으로 이루어진 실제 도로 네트워크 데이터에 대해서 성능 평가 실험을 수행한 결과와 탐색 비용 측면에서 그리드 셀 크기에 따라 그리드 기반 A* 알고리즘에 비해 최소 3%에서 최대 35% 좋은 성능을 보였다. 반면에 유효 셀을 제외한 영역에 대한 탐색이 이루어지지 않기 때문에, 생성된 경로의 이동 비용은 1.5~6.6% 증가하였다.
컴퓨터 게임 배경이 정교하게 표현되면서 그리드 기반으로 표현된 게임 맵에서 $A^*$ 알고리즘을 이용한 경로 찾기는 전체 게임 성능을 저해하는 요인이 되고 있다. 셀 단위의 세밀한 표현으로 상태 공간이 커져 탐색 시간이 증가하기 때문이다. 본 논문에서는 정규 그리드로 표현된 컴퓨터 게임 배경을 꼭지점 리스트로 된 다각형 기반 맵으로 변환하고 다각형의 꼭지점에 대한 가시성 정보를 이용하여 효율적인 경로 찾기가 가능하게 하는 방법을 제안한다. 다각형 기반 맵으로의 변환은 오프라인으로 전처리하여 실시간 쿼리에는 영향을 미치지 않도록 하며 꼭지점의 가시성 정보를 이용하는 휴리스틱을 설계함으로서 추정의 정확도를 높여 경로 탐색 시에 방문하는 노드수를 획기적으로 감소시키도록 한다. 시뮬레이션에서는 제안한 방법들이 그리드 기반 방식의 장점을 유지하면서 탐색 공간과 탐색 시간을 효율적으로 감소시킴을 확인한다.
본 논문에서는 모바일 그리드 환경에서 안정적인 자원을 선택하고 활용하는 자원 관리 방법을 제안한다. 모바일 그리드에서 이동 기기를 작업 처리에 이용하고자 하는 연구들이 많이 이루어지고는 있지만 모바일 장치의 불규칙한 이동성, 서비스 탐색, 자원 공유, 기기의 다양성, 제한적인 배터리 용량 등의 제약으로 인하여 기존 유선 그리드 환경에서의 작업 처리에 비해 신뢰성이 매우 낮다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 연구가 진행되었고 대표적으로 프록시 기반 모바일 그리드 구조와 에이전트 기반 모바일 그리드 구조를 들 수 있다. 본 논문에서는 IP 페이징을 프록시 기반 모바일 그리드 구조에 적용하여 보다 쉽게 유휴 자원 탐색과 그리드 자원 정보를 관리하고자 한다. 그리고 모바일 기기의 작업 관리를 위하여 SIP(Session Initiation Protocol)를 이용하여 지속적으로 모바일 기기의 이동성을 관리하고 페이징 캐쉬를 이용하여 모바일 기기의 자원 변화와 배터리 용량을 관리하여 자원 예약을 통해 진행 중인 작업의 이주를 허용하고자 한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 모바일 그리드 구조가 효율적이고 안정적임을 보여준다.
최근 소프트웨어는 네트워크를 이용한 서비스가 대부분이다. 그 중 그리드 딜리버리는 서버/클라이언트 모델에서 서버의 부담을 줄이기 위해 개발된 서비스다. 그리드 딜리버리는 사용자의 자원을 이용해 서비스를 원활하게 제공하는 방법으로 충분히 악용할 수 있다. 그러므로 이 논문은 악용되고 있는 그리드 딜리버리를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모니터링 도구를 통해 모든 프로세스의 네트워크 자원을 감시한다. 그리고 네트워크가 사용되는 프로세스를 그리드 딜리버리로 추정하는 방법이다. 제안 방법은 두 단계로 나뉘어 진행된다. 처음으로 네트워크 자원을 사용하는 프로세스를 후보로 뽑아낸다. 두 번째로 이전 단계의 후보에 필터링을 적용해 그리드 딜리버리로 의심되는 프로세스를 찾아낸다. 이 논문에서는 제안하는 방법으로 실제 그리드 딜리버리 프로세스가 검출되는 것을 보임으로 제안하는 방법이 유효함을 보인다.
최적경로를 탐색하기 위해서는 출발지와 목적지간의 거리뿐만 아니라 탐색 되어지는 구간에 존재하는 많은 교통 상황들을 파악하고 이를 경로 탐색에 활용하여야 한다. 그러나 기존의 경로 탐색 알고리즘은 이러한 교통상황들을 적절히 이용하지 못하고 있다. 이 논문에서는 새로운 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 최적경로를 검색하기 위해 교통상황을 충분히 고려하고, 연산비용을 줄이기 위해 도로를 그리드 형태로 나누어 각각의 평균 속도를 가지고 휴리스틱을 부여한다. 또한 알고리즘의 전체 수행시간, 노드 접근 횟수, 최적경로의 정확도를 항목으로 하는 실험을 수행하여 기존의 탐색 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘과 $A^*$알고리즘과의 성능평가를 실시하였다. 설험 결과 제안한 알고리즘이 타 알고리즘에 대해 좋은 성능을 보여주었다. 제안한 알고리즘은 향상된 응용을 지원하는 텔레매틱스 시스템에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 연구에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial neural network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 9월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였다. 전방향 신경망(Feedforward neural network)의 모형 훈련 과정에서, 그리드 탐색(Grid search)을 적용하여 최적의 초모수(Hyperparameter)를 찾고자 하였다. 그 결과, 그리드 탐색법의 최적 모형을 이용한 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 평균 20.9% 였다. 앙상블 기법을 이용한 모형의 MAPE는 평균 20.0%였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 26.3%, 30.3% 높은 예측력을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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