데이터베이스 복제(Replication)는 분산 데이터베이스 환경에서 신뢰성, 가용성, 과부하 방지 등을 위하여 이용되며, 마스터/슬레이브(Master/Slave), 멀티마스터(Multi-Master)와 같이 두 가지 모델이 존재한다. 멀티마스터 데이터베이스는 다중 데이터베이스에 삽입 및 갱신을 위한 동기화에 따른 복잡도 증가와 비용 증가와 같은 문제를 지닌다. 이러한 이유로 데이터의 삽입과 수정이 빈번히 일어나는 환경에는 마스터/슬레이브 모델을 이용한 데이터베이스 복제가 적합하다. 하지만 마스터/슬레이브 데이터베이스 역시 시스템에서 각 트랜잭션이 마스터로 접속해야 할지, 슬레이브로 접속해야 할지를 선택하기 위한 기준이 명확히 존재하지 않는 문제를 지닌다. 따라서 이 연구에서는 마스터/슬레이브 데이터베이스 모델에서 AOP(Aspect Oriented Programming) 기반의 데이터베이스 트랜잭션 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 AOP에 기반하여 애플리케이션을 횡단 관심사로 분리하고 각 관심사들을 모듈화 하여 트랜잭션을 마스터 데이터베이스 및 슬레이브 데이터베이스로 라우팅한다. 이 논문은 시나리오 기반의 기능 통합 테스트를 통하여 제안 알고리즘의 안정성(Stability) 및 성능이 우수함을 평가한다.
차량의 전자제어장치 및 마이크로컨트롤러의 향상으로 전자제어장비가 증가하였고, 그 장비들 간의 통신 방식이 필요하게 되었다. 통신 및 제어를 위해 중앙 제어 방식에서 분산 제어 방식으로 기술발전을 하고 있었다. 이런 제어 방식으로 CAN(Controller Area Network)통신이 개발되었다. CAN의 통신 모델 중 마스터-슬레이브 모델은 하나의 마스터 노드가 전체 시스템을 동기화하고 스케줄링하는 형태로 본 연구에 사용하였다. 본 논문에서는 CAN통신 기반으로 기울기 측정 시스템을 구현하여 하나의 마스터와 여러개의 슬레이브로 구성하였다. 슬레이브 모듈에서 측정한 데이터가 버스라인을 통해 마스터모듈로 전송 될 때 충돌로 손실이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 데이터 손실을 최소화와 여러개의 슬레이브 모듈에서 전송되어진 데이터가 에러가 나지 않도록 하기 위한 전송 프로토콜을 제안한다.
본 논문은 퍼지 모델을 이용한 불확실한 카오스 시스템의 적응 동기화 기법을 제안한다. 카오스 동기화 시스템은 마스터 시스템과 슬레이브 시스템으로 구성되며 각각의 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 통해 표현된다. 마스터 시스템은 파라미터가 미리 알려지지 않은 불확실한 모델로 가정되므로 불확실한 파라미터를 추정하기 위해 적응 기법을 적용하여 슬레이브 시스템을 설계한다. 동기화 오차 시스템을 안정화하고 불확실한 파라미터를 추정하는 적응 규칙을 이용한 제어기를 설계하며 Lyapunov 이론을 통해 안정도를 해석한다. 제안된 퍼지 적응 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 Duffing 시스템과 Lorenz 시스템에 대해 모의 실험을 수행한다.
원격제어는 명령을 전달하는 마스터 장치와 원격지에 위치한 로봇을 슬레이브로 간주하는 방식이다. 이러한 원격제어의 경우, 양 에이전트 간의 동특성, 전송속도 차이에 의해 가상환경을 이용한 가상 슬레이브를 통해 조작자가 원격제어의 특수성을 선행 수행하는 것이 일반적이다. 기존의 가상 슬레이브는 연산량의 한계에 의해 동역학적 효과를 제거한 그래픽 모델로 구성하는 것이 일반적이나 이는 원격지 로봇의 동특성이 무시되어 실제 원격제어시의 실재감을 살리기 어렵다. 본 논문에서는 로봇의 정동역학 모델을 이용하여 이를 원격제어에 활용하고, 가상 환경에서 상대적으로 느린 제어 주기에 의해 발생하는 정동역학의 수치오류를 보완하는 보상 기법을 제안하고 이를 실제 환경과의 원격제어와 비교하고자 한다.
본 논문에서는 에너지 수확 센서 네트워크 시스템을 DEVS 형식론을 이용해서 시뮬레이션하고 모델링한다. 이 시스템은 주전원이나 배터리를 사용하는 싱크(마스터(master)) 노드와 에너지 수확 소자로부터 전원을 공급 받는 센서(slave) 노드로 구성 된다. 시뮬레이션을 위해 (i) 슬레이브 노드에서 에너지 수확하고 저장하는 회로의 동작을 연속적인 구간들로 분할한 후에 각 구간을 이산적인 상태로 표현하고, (ii) 마스터 노드와 슬레이브 노드의 컴포넌트들의 동작의 관계를 면밀하게 분석하여, (iii) 분석된 결과를 DEVS 형식론을 이용하여 모델링하고 시뮬레이션 한다.
일반적으로 마스터/슬레이브 원격제어 시스템에서 작업자는 원격에서 슬레이브를 제어하기 위하여 카메라 영상 같은 시각 정보를 이용하는 경우가 많은데, 많은 데이터 양으로 인하여 원격지의 영상 정보에 지연이 발생할 수 있고 카메라 위치에 따라 영상 정보가 제한되거나 불완전하여 제어가 어려운 경우가 생길 수 있다. 카메라 영상을 이용한 원격제어 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상 정보 대신에 3차원 재구성 그래픽 모델을 이용한 원격제어 시스템을 제안한다. 제안된 원격제어시스템은 로봇 제어 모듈, 힘반향 조이스틱을 이용한 마스터 모듈, 그래픽유저인터페이스모듈로 이루어져 있는데, 여기서 그래픽유저인터페이스모듈은 원격지에서 전달된 적은 양의 센싱 데이터를 이용하여 3차원으로 재구성된 그래픽 모델을 작업자에게 제공해 준다. 제안된 원격제어 시스템은 펙인홀(peg-in-hole) 조립 작업을 이용하여 그 효과가 검증되었다.
외판원 문제는 NP-완전 문제 중의 하나로, 외판원 문제에 대한 최적해를 구하거나 근사해를 구하는 다양한 방법들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 마스터/슬래이브 모델을 이용하여 외판원 문제를 해결하는 효율적인 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 특히 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 가장 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킬 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 임의로 생성하여 동적으로 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 또한 개체들이 교환되어질 슬래이브들의 위치를 결정하는 이동 정책을 개발하고 실험하였다.
본 논문에서는 시간지연과 입력포화를 갖는 카오스 시스템에 대한 퍼지 모텔 기반의 동기화 기법을 제안한다. 시간지연을 갖는 카오스 마스터 시스템과 슬레이브 시스템을 모델링하기 위해 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델을 이용한다. 특히 슬레이브 시스템은 제어 입력이 제한되는 입력포화 특성을 갖는다고 가정한다. 선형 오차 피드백과 병렬 분상 보상(PDC) 방법에 따라 퍼지 카오스 동기화 시스템을 설계하고 동기화 오차 시스템의 국소 안정도 조건을 해석한다. 신호 전송 채널에는 시간지연이 항상 존재하므로 채널 시간지연 또한 고려한다. 입력포화와 시간지연을 갖는 퍼지 동기화 시스템의 국소 안정도에 대한 충분 조건은 Lyapunov-Krasovskii 이론을 적용하여 선형 행렬 부등식 (LMI) 문제의 해를 통해 얻어진다. 제안된 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 모의 실험을 수행한다.
본 논문에서는 차세대 통신 플랫폼을 위한 PCI Express의 전송계층과 데이터 연결계층의 모든 기능을 지원하는 PCI Express 컨트롤러를 설계하였다. 설계되어진 컨트롤러는 재전송 매커니즘을 효과적으로 지원하기 위해 제안되어진 송신버퍼 구조를 가지고 있다. 이 버퍼 구조는 전송 버퍼와 재전송 버퍼를 한 개의 버퍼로 통합하여 재전송 버퍼의 공간을 유동적으로 할당할 수 있는 방법이다. 또한 설계되어진 컨트롤러의 송신단 전송계층은 제안되어진 버퍼 구조 효과적으로 지원하도록 설계되어 졌다. 설계 되어진 컨트롤러의 각 블록을 효과적으로 관리하기 위해 80C51 마이크로프로세서를 내장하여 PCI Express 프로토콜을 제공하는 프로그램을 코딩하여 포팅하였다. 또한 설계되어진 컨트롤러의 검증을 위해, Host Bridge, 로컬 마스터 디바이스, 로컬 슬레이브 디바이스를 버스 동작 모델로 구성된 테스트 벤치도 제안하였다. 또한 실제 PCI Express 프로토콜 상에서 발생할 수 있는 모든 경우를 발생 하도록 하기 위해, 각 버스 동작 모델을 위한 어셈블러 명령어들을 정의 하였다.
본 논문에서는, 신경망을 이용한 뉴로 인터페이스 설계를 통해 논홀로노믹 이동 로봇을 제어하는 방법을 제시하였다. 특히, 가상의 마스터-슬레이브 로봇 개념을 이용하여, 부분적으로 안정된 마스터 로봇의 역 동적모델이 피드백-에러 학습법을 적용한 신경망을 통해 온라인으로 획득되도록 하였다. 이 피드백 제어기는 PD 보상기에 기초를 두고 있다. 온라인 학습을 위한 신경망은 입력층이 6개의 입력세포들($x_i$, i=1~6)로 구성되어있으며, 1개의 은닉층에는 2개의 은닉세포($o_j$, j=1~2), 출력층은 2개의 출력세포(${\tau}_k$, k=1~2)로 구성되었고, 신경망의 온라인 학습을 위하여 최소자승법에 의한 오류역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구에서 개발된 뉴로 인터페이스의 경로추적제어에 관한 성능은 2-wheel 독립구동이 가능한 논홀로노믹 이동 로봇의 시뮬레이션으로 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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