쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로, 마이크로서비스 운영에 널리 사용된다. 이는 쿠버네티스가 오토스케일링을 지원하여 서비스 제공자가 부하의 변동에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하기 때문이다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 runc 와 runsc 두 런타임을 대상으로 CPU 및 I/O 집약적 부하를 주는 웹 애플리케이션을 실행하여 처리 성능을 분석했다. 분석 결과 초당 요청 수가 일정 수준을 넘자 성능이 급락하였으며, 이를 바탕으로 워크로드를 고려한 오토스케일링의 필요성을 제고한다.
임베디드 마이크로 프로세서는 기존의 컴퓨터에 비해 제한적인 컴퓨팅 파워로 인해 간단한 연산과 작업의 수행에 보다 적합한 기기로 간주되어 왔다. 하지만 최근 들어 임베디드 마이크로 프로세서의 발전으로 인해 다양한 서비스를 제공하는 것이 가능해 졌다. 이와 더불어 안전하고 신뢰성 높은 서비스의 제공을 위해 임베디드 장비 상에서의 보안의 중요성이 갈수록 높아지고 있다. 현재 임베디드 장비 상에서의 다양한 암호화 구현 기법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 8-, 16-, 32-비트 임베디드 장비인 AVR, MSP, 그리고 ARM 상에서 진행된 다양한 보안 구현 결과들을 비교 분석한다. 이는 추후 연구자들의 임베디드 장비 상에서의 암호 구현 연구에 많은 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 수직편파 수평면내 무지향성을 갖는 마이크로스트립 안테나를 연구하기 위하여 마이크로스트립 패치의 안테나 소자 4개를 원통형 표면상에 수평으로 배열하였다. 안테나의 중심주파수는 ISM 대역인 2.45GHz를 선택하였다. 이는 무선 LAN의 접속점, 무선 마이크의 기지국 등에서 적용이 가능하기 때문이다. 먼저 기본 계산식에서 기본 패치의 폭과 길이를 계산하고 2.5D와 3D 컴퓨터 시뮬레이션으로 최적화하였다. 제작된 안테나의 특성을 측정한 결과 동축케이블 포트의 임피던스는 51.915+j3.688 ${\Omega}$이며, 반사손실은 -31dB, 전압정재파비는 1.081로 나타났다.
본 논문은 마이크로 프로세스로 처리되는 여러 제어장치들 중에서 PI제어기의 최적 자동동조에 관한 개선된 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 Relay 자동동조 법으로서 이를 마이크로 프로세스에 응용하여 제어대상에 최적의 PI계수를 입력하게된다. 이를 위해 먼저 Computer와 DSP사이에 통신이 가능하도록 RS-232를 설치하고, 컴퓨터의 제어신호에 따라 모터의 속도가 Relay와 PI제어기에 의해 목표값에 도달할 수 있도록 설계하였다. 내부적으로 사용된 Relay 동조방식은 Relay로 제어대상의 출력을 강제로 진등시켜서 출력의 진폭과 주기를 이용하여 PI 계수를 조정하고 제어기의 입력값으로 선택된다. Relay동조 법은 동조과정이 간단하여 동조 방식의 구현이 쉽다. 또 위상여유를 고려하여 제어기의 계수를 조정하기 때문에 시스템의 견실성을 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 비례 제어만으로 임계 진동을 하지 않는 시스템의 경우에도 사용할 수 있고, 원점에 극점이 있는 경우에도 적용할 수 있어서 기존의 제어방식이 가지는 제약성의 한계를 극복할 수 있어서 적용성이 우수하다.
마이크로그리드(microgrid)의 독립적 운용방식(islanded operation mode)에서는 전력 공급량과 전력 수요량 사이의 균형을 맞추기 위하여 부하차단(load shedding) 기법이 사용된다. 기존의 부하차단 기법들은 부하의 요구량이 연속적인 값의 범위를 갖는다고 가정하였다. 그러나 일부 부하는 이산적인 정수 값을 사용하여 자신의 요구량을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 독립형 운용방식 환경에서 부하 요구량의 이산적인 특성을 고려한 부하차단 기법을 다중 에이전트 시스템을 이용하여 설계한다. 또한 시스템 구조, 에이전트 기능, 그리고 에이전트 간 통신 프로토콜을 추가로 정의 및 확장함으로써 시스템을 구현하였으며, 구현된 시스템을 기반으로 다양한 시나리오 환경에서의 실험을 통하여 그 성능을 증명하였다.
국산 마이크로서버인 KOSMOS의 활용을 위해 클라우드 컴퓨팅 분야의 실제 응용 서비스 기반 벤치마크 프로그램인 CloudSuite로 성능 평가 결과를 제시한다. CloudSuite는 오프라인 응용과 온라인 응용의 두 가지 부분에서 클라우드 서비스로 제공되는 몇 가지의 구분되는 응용 프로그램을 컨테이너 기반으로 제공하고 있다. KOSMOS의 유사 스펙의 비교군인 다른 마이크로서버와의 성능 비교에서 전 부분에 걸처 KOSMOS가 우수하였으며, 인텔 Xeon CPU 기반 서버와의 비교에서도 일부 오프라인 응용에서는 성능이 더 우수하였다. CloudSuite 오프라인 응용 벤치마크 프로그램인 Graph Analytics 수행 시 KOSMOS의 다수의 노드들을 분산 실행시킨 형상에서 인텔 Xeon CPU 기반 2개의 서버 비교군과 비교하였을 때, 각각 30.3%, 72.3%만큼의 수행시간을 감소시켰다.
본 논문에서 Processing 언어를 이용하여 아두이노 기반의 컴퓨터와의 통신을 이용하여 소리를 내는 전자드럼을 설계 하였다. 먼저 피에조 센서를 이용해서 드럼패드를 구현한다. 이때 드럼패드는 센서가 파손되지 않도록 충격을 완화시킬 수 있는 구조로 제작하였다. 이 패드를 아두이노와 연결하여 센서가 충격을 받으면 감지한 신호를 아두이노로 보낸다. 그러면 신호를 받은 아두이노는 컴퓨터에 신호를 전송하고 신호를 받은 컴퓨터는 저장되어 있는 드럼소리를 출력한다. 이러한 구조를 통해서 마이크로 컨트롤러와 컴퓨터의 통신 기술을 이용한 많은 응용 가능한 부분이 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 저가 하드웨어 기반의 멀티로터용 비행제어 컴퓨터의 하드웨어 개발과 항법 및 제어 알고리즘의 설계 및 구현, 그리고 실제 비행실험을 통한 검증 과정을 서술하였다. 개발된 비행제어 컴퓨터는 마이크로컨트롤러를 통하여 멀티로터를 안정적으로 제어하며 통합된 Linux 컴퓨터를 활용하여 복잡한 임무에 대응이 가능하도록 설계되었다. 항법 해는 Complementary Filter를 통하여 500 Hz의 속도로 계산을 수행하고, 멀티로터의 운동모델을 기반으로 Observer를 설계, 측정 잡음을 크게 줄였다. 제어 알고리즘은 3차원 Curve Fitting을 통하여 얻은 Feed-forward Term을 사용하여 반응속도를 크게 향상시켰으며, 다수의 비행실험을 통하여 실제 상황에서 효과적으로 동작함을 확인하였다.
기계번역 품질 예측 (Quality Estimation, QE)은 정답 문장에 대한 참조없이 소스 문장과 기계번역 결과를 통해 기계번역 결과에 대한 품질을 수준별 주석으로 나타내주는 태스크이며, 다양한 활용도가 있다는 점에서 꾸준히 연구가 수행되고 있다. 그러나 QE 모델 학습을 위한 데이터 구성 시 기계번역 결과에 대해 번역 전문가가 교정한 문장이 필요한데, 이를 제작하는 과정에서 상당한 인건비와 시간 비용이 발생하는 한계가 있다. 본 논문에서는 번역 전문가 없이 병렬 또는 단일 말뭉치와 기계번역기만을 활용하여 자동화된 방식으로 한국어-영어 합성 QE 데이터를 구축하며, 최초로 단어 수준의 한국어-영어 기계번역 결과 품질 예측 모델을 제작하였다. QE 모델 제작 시에는 Cross-lingual language model (XLM), XLM-RoBERTa (XLM-R), multilingual BART (mBART)와 같은 다언어모델들을 활용하여 비교 실험을 수행했다. 또한 기계번역 결과에 대한 품질 예측의 객관성을 검증하고자 구글, 아마존, 마이크로소프트, 시스트란의 번역기를 활용하여 모델 평가를 진행했다. 실험 결과 XLM-R을 활용하여 미세조정학습한 QE 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 품질 예측의 객관성을 확보함으로써 QE의 다양한 장점들을 한국어-영어 기계번역에서도 활용할 수 있도록 했다.
마이크로 컴퓨터 계측 및 제어 시스템을 설계 제작하여 프로그램에 의해 온도 및 무게를 자동(自動) 측정(測定)하고 on-off작동(作動)에 의한 온도 제어와 D/A변환기(變換機)를 부착(附着)한 접속장치(接續裝置)로 풍량을 필요에 따라 자동 제어할 수 있었다. 건조 실험에 관여하는 변수들의 기록과 분석을 컴퓨터화 함으로써 수분감량(水分減量)을 일일이 칭칭량법(稱量法)으로 측정하 는번거로움과 시간을 절약할 수 있었다. 더욱이 계측(計側) 과정에서 건조계(乾燥系)를 전혀 흐트려뜨리지 않게 함으로써 건조가 완료될 때까지 건조환경을 그대로 유지할 수 있었고 자료의 채취시간도 프로그램을 통하여 임의(任意)로 설정하여 조절(調節)할 수 있어 건조실험을 완전 자동화할 수 있었다. 또한 건조 진행중에 software적으로 풍속을 변화시켜 건조를 행한 결과 건조 초기에는 풍속이 건조속도에 크게 영향을 미치나 건조 말기에는 영향이 적었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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