최근에 인터넷의 급격한 수요증가로 인하여 웹서버의 고가용성(high availability)이 절실히 요구되고 있다. 이를 위한 방안으로 클러스터링 가상 서버가 핫이슈로 대두되고 있는 상황에서 이의 가장 핵심부분인 로드밸런스(load balancer)의 고가용성을 위해 고장극복(fault-tolerant) 기법 연구는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 클러스터링 웹서버의 구성과 로드밸런서의 운영방안을 제시하고 특히, 로드밸런서가 고장났을 경우 로드밸런서의 작업을 신속하게 대체하는 방안을 모색한다. 로드밸런서의 구성이 마스터 로드밸런서와 백업 로드밸러서로 구성된다는 가정 하에 백업 로드 밸런서가 마스터 로드밸런서의 작업을 신속히 대체하는 방안을 위해 체크포인트(checkpoint) 기법을 적용한다.
우주 방사선은 메모리 시스템에 소프트 에러를 야기할 수 있다. 소프트 에러는 오류 검출 및 정정 코드를 이용하여 극복될 수 있으며, 소프트 에러의 누적을 방지하기 위하여 스크러빙 작업이 병행되어야 한다. 본 논문은 CPU의 쓰기 동작 없이 소프트 에러를 정정할 수 있는 자가 오류 검출 및 정정 회로가 적용된 메모리 시스템에 적용할 수 있는 최적 스크러빙 수행 방안을 제안한다. 제안된 스크러빙 방안은 시스템의 가용한 스크러빙 로드와 시스템에서 실행되는 태스크의 주기적 메모리 접근을 함께 고려하여 최대의 신뢰도를 성취할 수 있도록 하여준다.
본 연구는 초기 스타트업의 제한된 자원으로 겪게 되는 어려움을 극복하는 과정을 이해하기 위해 부트스트래핑(bootstrapping)방법을 적용하여, 한양대학교 학생창업 기업인 (주)블랙루비 스튜디오 사례를 통해 설명하고자 하였다. 스타트업 초기 겪게 되는 자원 조달에 대한 문제는 끊임없이 반복되어 오고 있는 연구 주제이다. 이와 같은 문제에도 불구하고 스타트업의 초기 어려움을 극복하는 과정을 자세히 설명하는 연구들은 비교적 많지 않다. 스타트업들이 창업을 시작할 때, 부족한 자금과 제한된 자원을 해결하기 위한 방법으로 외부의 자금 유입을 줄여 위험을 감소시키고 내부적으로 자금 문제를 해결하는 방법인 부트스트래핑에 의존하게 된다. 따라서, 본 연구에서는 스타트업의 부트스트래핑 개념을 이해하기 위해 관련된 선행연구 검토와 부트스트래핑에 관한 Winborg와 Landstrom(2001)의 연구에서 제시된 32개의 세부 항목별 부트스트래핑 방법을 바탕으로 블랙루비 스튜디오의 사례에 적용시켜 연구를 진행하였다. 창업자인 소재우 대표와의 수 차례의 인터뷰를 통해 스타트업의 생존을 위한 부트스트래핑 방법 활용과 창업 초기 어려움을 극복하는 과정을 면밀히 분석하여 예비창업자들에게 통찰력 있는 시사점을 전한다.
본 논문은 4족 지능 로봇의 비평탄 지형 극복 기능을 구현하기 위해, 시뮬레이션 환경에서 제공하는 역기구학(Inverse Kinematic)과 개선된 강화 학습 방법(Partially Observable Markov Decision Process)을 분석하여 수립한 알고리즘을 동작 검증을 위한 임베디드 보드(Embedded Board)에 실제 적용하여 보았다. 이 연구를 통해 4족 보행 로봇의 효율적인 지형 극복형 보행 방식 설계 방법을 제안하며, 특히 IMU 센서의 지능적인 균형제어 방법을 평가하고 다양한 통신방식과 서보모터 제어 방식을 실험하고 구현하였다. 또한 모터 가감속 제어를 통해 보다 부드럽고 안정적인 보행을 구현한다.
본 논문은 주행 로봇의 H/W에 관한 연구로서, 로봇 자체 지능을 통하여 주변 환경에 따라 변형되는 하이브리드 휠에 대한 바퀴 변형 방식을 제안한다. 더불어 바퀴 변형에 요구되는 다리의 개수, 극복 가능한 장애물의 높이, 계단주행 메커니즘을 구조적으로 분석하고, 개선된 성능을 입증하는 객관적인 실험데이터를 제시한다. 또한, 로봇 몸체 프레임을 설계하여 하이브리드 휠과 함께 장애물을 극복하는 응용 분야에 적용하여 제시한다.
최근 자동화의 필요성이 증가함에 따라 얼굴 표정 인식 분야(face expression recognition)가 인공지능과 이미지 처리 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 인공신경망에서 요구되었던 고성능 GPU 환경과 높은 연산량을 극복하고자 모델 경량화(Light weighted Model) 기법을 적용하여 드론 및 모바일 기기에서 적용될 수 있는 얼굴 표정 인식 신경망을 제안한다. 제안하는 방법은 미세한 얼굴의 표정 인식을 위한 방법으로, 입력 이미지의 receptive field 를 늘려 특징 맵의 표현력을 높이는 방법을 제안한다. 또한 효과적인 신경망의 경량화를 위하여, 파라미터의 연산량을 줄일 때 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 네트워크를 적용하면 많은 연산량과 느린 연산속도로 인해 제한되었던 네트워크 환경을 극복할 수 있을 뿐만 아니라, UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 및 모바일 기기에서 신경망을 이용한 실시간 얼굴 표정 인식을 할 수 있다.
본 논문은 주행 로봇의 h/w에 관련된 연구로서, 기존의 험난한 지형을 극복하기 위해 1-자유도 반의 4-bar linkage 구조인 deformation wheel로 로봇 자체 지능을 통해 바퀴 변형을 수행한다. 바퀴변형을 통해 평지뿐만 아니라 비평지 지형도 극복하는 로봇을 제시한다. 또한, 로봇 몸체 중간에 관절로 다이나믹셀을 삽입해 deformation wheel로 극복하지 못하는 장애물을 관절이 로봇 body를 들어 올려줘서 장애물의 키기에 대한 관절의 각도 조절 방법에 대해 제시한다.
반려동물의 죽음으로 정신적으로 고통받는 것을 펫로스 증후군이라고 한다. 1인 가구 수의 증가에 따라 반려동물을 기르는 사람들의 수가 늘어나는 만큼 이로 인한 펫로스 증후군 환자도 증가하고 있다. 본 논문에서는, 심한 경우 자살에까지 이르기도 하는 펫로스 증후군을 극복하기 위한 서비스로 상실을 위로해주며 극복할 수 있는 앱을 제공하고자 한다.
사전 학습 모델을 특정 데이터에 미세 조정할 때, 최대 길이는 사전 학습에 사용한 최대 길이 파라미터를 그대로 사용해야 한다. 이는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 일부 작업에서 단점으로 작용한다. 본 연구는 상대적으로 긴 시퀀스의 처리를 요구하는 질의 응답(Question Answering, QA) 작업에서 사전 학습 모델을 활용할 때 발생하는 시퀀스 길이 제한에 따른 성능 저하 문제를 극복하는 방법론을 제시한다. KorQuAD v1.0과 AIHub에서 확보한 데이터셋 4종에 대하여 BERT와 RoBERTa를 이용해 성능을 검증하였으며, 실험 결과, 평균적으로 길이가 긴 문서를 보유한 데이터에 대해 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
긴급 업무를 위한 네트워크 시스템에서는 네트워크 구성요소의 고장을 즉시 극복할 수 있는 메커니즘이 제공되어야 한다. 고장 극복을 위해서 네트워크 경로를 이중화하고 경로를 주기적으로 감시하여 고장 발생 시에 대체 경로를 사용하는 방법이 연구되어 왔다. 이를 위해서 서브넷 상의 경로를 감시하는 마스터 노드가 필요한데 마스터 노드의 고장 시 이를 극복할 방법이 필요하다. 본 논문에서는 마스터 노드가 있는 단일 서브넷에서 마스터의 고장 시에 모든 노드가 참여하여 자율적으로 새로운 마스터를 선출하는 알고리즘을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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