본 논문에서는 사물인터넷을 증착 순서 공정에 적용하여 증착 공정을 진행하는 과정의 제어에 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기 등 네 가지 종류를 대체하여 개선된 순서제어에 따른 부하균등을 해석하였다. 먼저 증착 설비에서 사물인터넷의 적용 전과 후의 시퀀스 절차를 통해 각각의 기능을 갖는 온도제어기, 압력제어기, 가스제어기, 입출력 제어기로 제어에 필요한 데이터를 전송받아서 개선된 시퀀스 순서대로 실행을 비교하여 순서과정을 제안하였다. 또한, 증착 공정에서 사물인터넷의 도입 전과 후를 비교하면서 증착 공정의 시퀀스 다이어그램을 작성하여 증착과정의 센싱 영역에 대한 부하 균등을 수행하였다. 이를 위해 각 센서입출력을 랜덤 프로세스와 버스트 프로세스 도착으로 모델링하고 CPU 부하와 메모리 부하를 수행한 결과를 도출하였다. 결과적으로 증착설비의 증착 공정에 장비제어기에서 수행하던 일부 기능을 사물인터넷에서 수행함으로써 장비제어기의 부하 균등 조절로 부하를 감소시키고 순서제어의 감소로 신뢰성은 높아지는 결과를 확인하였다. 본 논문을 통해 확인한 바와 같이, 사물인터넷을 증착 공정에 적용하면 설비의 확장 시에도 장비제어기의 부하를 최소화 함으로써 설비의 안정성을 향상시킬 수 있을 것을 것으로 기대된다.
디지털 입력값과 이에 대응되는 CIEXYZ 삼 자극치 값에 대한 관계를 도출하는 기법인 디스플레이 특성화는 칼라 운영 시스템에서 정확한 색을 재현하는데 중요하다. 9개 채널 제조 응답 곡선으로부터 추정된 디스플레이 장치의 특성화는 기존 3개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 것 보다 성능이 향상된다. 하지만 9개 채널의 계조 응답 곡선을 사용한 디스플레이 장치의 특성화는 각각의 RGB값에 대응되는 CIEXYZ값이 분리되지 않기 때문에, 역 특성화 과정이 직접적으로 적용되지 않는다. 따라서 일반적인 경우 역 특성화 과정은 3차원 참조표를 사용하여 구현된다. 3차원 참조표를 역 특성화 과정에 적용할 경우, 결과의 정확도는 향상 되지만 많은 양의 메모리 공간과 다수의 측정 데이터가 필요한 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 채널 의존적인 값의 모델링과 GOG(gain, offset gamma) 모델에 기반한 9개 채널의 역 변환 과정을 적용한 역 특성화 기법을 제안한다. 제안한 방법은 디스플레이 특성화의 정확도를 향상할 뿐 아니라 3차원 참조표 방법을 사용할 경우 요구되는 복잡도와 다수의 측정 데이터도 감소할 수 있다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 특성을 가진 웹 클러스터링 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크 구조를 응용하여 효율적인 최적의 부하분산 알고리즘 모델을 제안한다. 기본적으로 리눅스 환경의 웹 클러스터 시스템을 바탕으로 하였으며 이는 부하를 실제 서버(리얼서버)로 분배해주는 로드밸런서와 그 하단에 실제 부하를 처리하는 여러 대의 리얼서버로 구성된다. 기존의 부하분산 방법에서는 각각의 리얼서버들에 대한 접속수 등 단편적인 판단정보를 기준으로 부하분산을 결정하였다. 즉, 리얼서버의 네트워크 처리량 중 입력에 관련된 정보만으로 부하분산을 결정하였으므로 실제 시스템 성능 향상에 적당하지 않다. 이에 대한 대안으로 리얼서버의 시스템 상태 정보로 네트워크 부하량의 입 출력 두 가지 측면 모두를 기준으로 판단한다. 즉, 로드밸런서가 리얼서버에게 요청을 전달할 때의 리얼서버 상태(접속수) 및 그 요청에 대해 클라이언트에게 응답을 보낼 때의 리얼서버 상태 등을 종합적으로 고려한다. 또한 그에 따른 시스템의 CPU 상태로만 한정하여 부하분산을 결정하지 않고 각 리얼서버의 CPU 및 메모리 상태를 모두 고려하여 보다 효과적인 부하분산 스케줄링 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 좀 더 향상된 최적화 모델을 구축하며 보다 나은 지능형 로드밸런서 모델을 생성함을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다.
본 논문에서 제안하는 시나리오기반 검증기법의 목적은 UML로 작성된 객체지향 분석모델의 완전성 및 일관성을 진단하는 것이다. 검증기법의 전체 절차는 요구분석을 위한 Use Case 모델링 과정에서 생성되는 Use Case 시나리오와 UML 분석모델로부터 역공학적 방법으로 도출된 객체행위 시나리오와의 상호참조과정 및 시나리오 정보트리 추적과정을 이용하여 단계적으로 수행된다. 본 검증절차를 위하여 우선, UML로 작성된 객체지향 분석모델들은 우선 정형명세언어를 사용하여 Use Case 정형명세로 변환하다. 그 다음에, Use Case 정형명세로부터 해당 Use Case 내의 객체의 정적구조를 표현하는 시나리오 정보트리를 구축하고, Use Case 정형명세 내에 포함되어 있는 객체 동적행위 정보인 메시지 순차에 따라 개별 시나리오흐름을 시나리오 정보트리에 표현한다. 마지막으로 시나리오 정보트리 추적과 시나리오 정보 테이블 참조과정을 중심으로 완전성 및 일관성 검증작업을 수행한다. 즉, 검증하고자 하는 해당 Use Case의 시나리오 정보트리를 이용한 시나리오 추적과정을 통해 생성되는 객체행위 시나리오와 요구분석 과정에서 도출되는 Use Case 시나리오와의 일치여부를 조사하여 분석모델과 사용자 요구사양과의 완전성을 검사한다. 그리고, 시나리오 추적과정을 통해 수집되는 시나리오 관련종보들을 가지고 시나리오 정보 테이블을 작성한 후, 분석과정에서 작성된 클래스 관련정보들의 시나리오 포함 여부를 확인하여 분석모델의 일관성을 검사한다. 한편, 본 논문에서 제안하는 검증기법의 효용성을 증명하기 위해 대학의 수강등록시스템 개발을 위해 UML을 이용해 작성된 분석모델을 특정한 사례로써 적용하여 보았다. 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.ore complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the
사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.
초고해상 3차원 탄성파 탐사를 통하여 취득된 자료는 수백 Hz 이상의 높은 주파수 대역에 의하여 수치 모델링에 기반 한 역시간 구조보정의 계산효율성이 확보되지 않는다. 이에 본 연구에서는 초고해상 탐사자료를 활용하여 고품질의 3차원 지질구조를 효율적으로 도출할 수 있는 역시간 구조보정 프로그램을 개발하였다. 우리는 전통적인 3차원 역시간 구조보정 프로그램의 메모리 사용량 및 계산시간을 대폭 축소하기 위하여 음원 파동장의 최대 진폭만을 저장하여 영상화를 수행하는 여기진폭 기법과 연산 영역을 음원과 수신기가 위치한 최소한의 영역인 로컬 도메인으로 제한하는 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 2019년에 한국지질자원연구원에서 획득한 초고해상 3차원 탄성파 탐사 자료에 대하여 수평방향 격자 크기가 1 m인 3차원 구조보정 영상을 성공적으로 도출하였으며 지질학적인 해석이 수행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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