본 논문에서는 병렬 및 분산 시스템에서 자원을 배치함에 있어서 최소한의 자원 복사(copy)만을 사용하면서 임의의 노드 및 링크 상에서 고장이 발생하더라도 주어진 성능 요건을 만족하게 하는 자원의 최적 배치 방법을 모색하고자 한다. 이러한 성능 요건의 만족과 시스템의 고가용성을 위하여, 모든 노드들에 대하여 최소한의 자원 복사를 사용하여 그 노드나 혹은 인접한 노드 중 적어도 두 개 이상에 자원 복사가 존재해야 하는데, 이것을 본 논문에서는 고장 허용 자원 배치 문제라고 부른다. 병렬 및 분산 시스템은 그래프로 표현할 수가 있다. 여기에서 고장 허용 자원 배치 문제는 그래프 상에서 가장 작은 고장 허용 dominating set을 찾는 문제로 변환이 된다. Dominating set 문제는 NP-complete로 증명이 되어 있으며, 본 논문에서는 A* 알고리즘을 사용하여 상태 공간 탐색 방법으로 최적 배치를 구한다. 또한, 최적 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 단축시키기 위하여, 고장 허용 dominating set의 특성들을 분석하여 유용한 휴리스틱 정보들을 도출한다. 또한 여러가지 정형 그래프와 임의 그래프 상에서의 실험을 통하여, 이들 휴리스틱 정보들을 사용하여 최적 고장 허용 자원 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 첨단 배치기인 Kraftwerk (& KraftwerkNC)와 Mongrel을 개선 확장한 것으로써, 광역배치에서 셀 중첩을 효과적으로 해결하는 Mongrel의 ripple move 기법과 force directed 광역배치기인 KraftwerkNC의 강력한 성능을 결합한 것이다. 제안한 기법에서는 Mongrel의 ripple move를 최적화하기 위해 Kraftwerk에서 사용한 힘 분산(force spreading)기법을 이용한다. 셀 밀집을 개선시키고, 배선길이를 최적화하는 과정에서 타이밍을 위해 넷 제약조건들이 고려된다. 제안된 기법을 통해 얻은 실험 결과는 배선길이 뿐만 아니라 타이밍에서 향상된 결과를 보여준다.
주문형 비디오 서버의 중요한 목표는 일정시간 내에 보다 많은 클라이언트들에게 그들이 원하는 서비스를 제공하는 것이다. 이와 같이 효율적이고 빠른 정보 제공을 위해서는 여러 가지 정책들이 함께 고려되어야 하지만, 정보 저장시의 효율적인 정보의 배치는 검색의 효율을 높이는 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 클러스터드 주문형 비디오 서버에서 비디오 데이터들을 저장 시스템에 저장할 때, 보다 효율적인 검색 성능을 제공할 수 있는 배치정책을 제안한다. 제안된 배치 정책은 대규모의 디스크 배열을 구성하는 다양한 성능의 디스크들을 평가하여 유사한 성능을 갖는 것들끼리 디스크 그룹을 구성하고 각 디스크 그룹마다 그 성능에 적절한 특성을 지닌 비디오 데이터를 할당한다. 또한 제안된 정책의 검증을 위해 모의 실험을 통해 제안된 정책과 기존의 배치 정책을 비교하므로써 검색 효율이 개선됨을 보인다.
본 논문은 셀룰러 시스템에서 에너지 효율적인 마이크로 기지국 배치 방안에 관한 것이다. 먼저 기지국 배치는 영역에 대한 고려가 필요하기 때문에 공간 스펙트럼 효율(ASE)을 제한조건으로 하여, 제한조건을 만족하면서 에너지 사용을 최소로 하는 최적화 문제를 제시한다. 최적화 문제의 계산 복잡도를 감소시키기 위하여 마이크로 기지국 배치에 따른 기지국 서비스 영역과 ASE간의 관계를 기반으로 하는 마이크로 기지국 배치 방안을 제안한다. 모의실험을 통하여 제한된 알고리즘이 일정 범위 안에서 최적해의 성능을 만족시킴을 보인다.
서비스 산업이 발달할수록 개인의 취향에 좋아하는 정보만을 제공받기 원하고 서비스를 받기 위한 대기시간이 길어지는 것을 좋아하지 않는다. 그러나 기존의 공연장, 극장, 도서관 등의 좌석관리 시스템은 개인의 취향에 맞게 자동으로 좌석 배치를 할 수 없으며 누구나 동일한 정보만 제공하여 준다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 개인의 취향에 맞게 즉 신체적인 조건이나 개인의 성향에 맞는 좌석을 지능적으로 배치하고, 선호하는 정보만을 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 성능 확인을 위하여 임의의 극장 좌석 배치도를 이용하여 실험을 한 결과 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 실세계에서 센서를 배치할 때 발생하는 최적화 문제인 최대 커버리지 센서 배치 문제를 정의하고 문제의 해 공간의 특성을 분석하였다. 또한 최대 커버리지 센서 배치 문제의 좋은 해를 얻기 위해 유전 알고리즘을 설계하고 그 우수성을 비교 실험을 통해 보였다. 이 문제에 유전 알고리즘을 적용할 때 중요하게 고려되어야 할 부분은 평가 함수를 어떻게 구현하느냐 인데 몬테카를로법을 통해 해결할 수 있었다. 유전 알고리즘의 몬테카를로법을 이용한 평가 부분에서 샘플 생성 횟수를 조절함으로써 동일한 성능을 내면서 계산 시간을 크게 줄일 수 있었다.
이 연구에서는 높이가 400 mm인 중공슬래브(Hollow-Core Slab, 이하 HCS)의 구조성능을 평가하기 위한 실대형 실험을 수행하였으며, 기존의 압출성형방식이 아닌 단일몰드방식을 적용하여 총 4개의 HCS를 제작하였다. 실험의 주요 변수는 토핑콘크리트의 유무, 전단보강근의 배치 유무 및 위치로 설정하였으며, 실험체들의 균열패턴 및 하중-변위 응답을 상세히 분석하였다. 실험결과 전단철근이 배치된 HCS 실험체들은 휨강도를 달성하였고, 이후에 최종적인 파괴는 사인장균열에 의하여 지배되었으며, HCS 유닛 웨브 내에 전단철근이 배치되지 않은 실험체들의 경우 설계기준을 통해 산정된 공칭휨강도를 발현하지 못하였다. 전단철근을 HCS 유닛에 배근 할 경우에는 전단강도가 약 8~23% 증가하는 것으로 나타났으며, HCS의 중공을 철근콘크리트로 보강하는 방법보다 전단성능 향상에 더 효과적인 것으로 나타났다.
지연시간 계산은 지연시간을 고려한 배치 단계에서 백만 번 이상도 수행되므로 효과적이면서 간단해야 한다. 본 논문에서는 계산은 매우 빠르고 간단하지만 수 백%의 오차를 가질 수 있는 Elmore delay를 개선하기 위해 Elmore delay와 SPICE 결과의 비율을 보상값으로 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 새로운 방법은 resistance shielding effects를 고려하여 실험적으로 지연시간을 보상하여 그 오차를 크게 줄이며, 계산 복잡도는 Elmore delay와 같은 정도로 간단하다. Elmore delay가 31.6 ~ 145.2% 오차를 갖는 RC 트리에 대하여 실험한 결과, 보상된 delay의 오차는 2.5 ~ 22.7%로 크게 줄었다.
클래스라벨에 대한 정보를 가진 데이터가 매우 적을 때 클래스라벨 정보가 없는 데이터로부터의 정보를 학습에 활용하는 반감독학습(semi-supervised learning) 방법들 중에서 데이터 샘플들 간의 유사도를 나타내는 그래프를 이용하는 방법이 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 그래프 기반 반감독 학습에서 배치 모드 능동적 학습을 위한 방법을 제안하고 실제 데이터를 이용한 실험결과를 통해 제안된 방법의 성능을 입증한다.
상용주파 자계와 인체의 건강에 대해서 과학적인 해명 목적으로 Specific Pathegen Free Room을 제작하였다. 환경 실험실의 설치조건 중 자계 노출장 치간의 Stray Field의 영향이 중요하므로 SPF Room을 배치하는 데 있어 각 자계노출장치의 Stray Field로 인한 노출장치의 자계 균일도를 예측 계산하고 그 결과를 바탕으로 최적 배치를 구하였으며 실제 자계 균일도를 측정한 결과 목표한 바와 같이 2%이내임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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