에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
스마트 돈사 내의 열환경 분석에 필수적으로 고려되어야 인자는 가축의 복사 에너지 변화로 볼 수 있다. 열환경 제어의 대상이기도 하지만 회귀적으로 열환경 변화의 인자이기도 하다. 이러한 가축의 복사 에너지 분석을 위하여 시설 내에 용이하게 배포가 가능한 열화상 계측 시스템을 개발하였다. 초소형 마이크로 열화상 계측 시스템에 부가적으로 IOT(Internet of Thing) 기반 기술을 이용한 모듈화 개발을 병행하였다. 열화상 계측 센서로 LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}4{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. SPI(Serial Peripheral Interface) 속도 2 Mhz로 마이크로프로세서(NanoPi NEO Air, FrendlyArm, CA, USA)와 고속 통신을 수행하여 9 Hz의 계측이 가능하다. 열화상 센서와 마이컴으로 구성되는 단위 계측 시스템의 통신 기능 확장을 위하여 다음과 같이 세 단계의 정보 전달 시나리오를 설계하였다. 1) 단독적으로 열화상을 계측 하고 내장된 메모리에 저장하는 형식 2) 인접한 사용자 인터페이스에서 1번 단독 모듈에 접속하여 열화상을 실시간으로 전송하여 화면에 도시하는 형식 3) 2번 사용자 도시모듈과 병행적으로 Local WI-FI 통신을 이용한 모바일 기기에 화면을 도시하는 형식. 이와 같은 계층적이며 모듈화된 계측 시스템을 구성하기 위해서 1번 모듈에 공개 소프트웨어인 Hostapd 2.5(http://w1.fi/hostapd)버전을 설치하였다. 외부 인터넷 환경이 없는 상황에 1번 모듈 단독으로 AP(Access Point) 기능을 제공하여 지근 거리에 있는 2번 모듈과 3번 모바일 기기의 접속을 관리할 수 있다. 2번 모듈의 경우 화면 다수의 1번 모듈에 접속을 교차적으로 수행하는 방식과 2번 모듈 자체가 AP가 되어 1번 모듈의 접속을 허용하는 형태로 구성되어 있다. 계측 시스템의 계측 매트릭스 구성에 따라 선택적으로 결정할 수 있다. 1번 2번 모듈 공통적으로 TCP/IP Listener와 Client 서비스를 병렬적으로 수행할 수 있도록 개발을 하였다. 3번 모바일 기기에서 사용자 인터페이스 구현을 위하여 범용 Android 기반 GUI 프로그램과 Socket 통신을 연동시켰다. 1개의 열화상 Frame의 전송량은 9,600 Byte ($=80{\times}60{\times}2Byte$) 로 WI-FI 통신 전송 시 2회 ~ 6회 정도 내외로 가변적인 통신 수행 횟수를 나타내었다. 센서 계측 시스템과 정보 전송 시스템을 병렬적으로 구성한 모듈화 된 계측시스템의 전 요소에서 센서에서 제공하는 최대 계측 주기인 9 Hz 구현이 일반적으로 가능하였다. 이를 이용한 추후 연구를 통해 가축 객체의 열복사 정보와 돈사 내 열환경 간의 역학성을 연구할 것이다.
에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
최근 들어 네트 을 활용할 수 있는 사회기초 기반구축의 빠른 진척과 더불어 교육환경에서 네트 및 멀티미디어 서비스의 활용에 대한 대내외적 요구는 빠른 속도로 증가하고 있는 반면, 이러한 요구를 충족시켜줄 만한 디지털 시스템을 기반으로 하는 교육 시나이로에 대한 연구는 그 다지 쉽게 찾아 볼 수 없는 실정이다. 특히 시청각 교육을 위주로 하는 교육환경(미술, 디자인 등)에서의 디지털 시스템의 활용에 관한 연구는 데이터베이스의 구조에 관한 연구를 제외하고는 거의 전무한 형편이다. 21세기의 국가 디자인 경쟁력 향상을 위해서도 산재되어 있는 디자인 자료를 디지털화 하여 언제 어디서나 열람할 수 있게 하는 시스템의 개발이 시급한 때이다. 따라서 본 연구에서는 다음과 같은 세 가지의 목적을 가지고 수행되었다. 첫째, 디자인 데이터 베이스 구성요소 추출 및 분류체계 개발. 둘째, 디자인 데이터 베이스 구성요소 추출 및 분류체계 개발. 마지막으로, 디자인 데이터 베이스 활용 방법 개발. 본 목적에 의거하여 두 가지 방향성에 의하여 기초 조사가 수행되었다. 첫째는 기존의 디자인 분류 체계에 관한 체계적 분석이었으며, 둘째는 기초 조형 교육의 교육내용 및 과정분석이 이루어 졌다. 분석된 결과를 토대로 본 연구에서는 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 디자인 데이터의 감성적 평가에 대한 교육적 요구를 수용하기 위하여 이미지 데이터에 고정적 구성요소이외에 감성요소를 수용할 수 있는 가변적 구성요소를 부가하여 구조를 설계하였다. 둘째, 디자인 데이터 베이스를 운용하여 기초 조형 교육에 활용할 수 있는 체계를 개발하였다. 그리고 마지막으로, 디자인 데이터 베이스 활용 Application의 프로세스가 시나리오 기반 디자인 방법론에 의거하여 개발되어 졌으며, 또한 그에 합당한 UI 도 개발되어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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