본 연구는 최적의 공급사슬을 구성하기 위해 다수의 주문을 다수의 참여자에게 할당하기 위한 방법으로 에이전트 협상을 이용하였다. 본 에이전트 협상은 투명한 정보공유를 바탕으로 참여자간의 전략적 협력관계를 형성하기 위한 조정 메커니즘을 제공하고 있으며, 모든 참여자(주문자, 제조자, 공급자)가 자신의 이득을 달성하고, 공급사슬 전체 관점에서도 파레토 최적해가 달성됨을 보여주고 있다. SET 모델기반의 스케줄링에서 지연생산비용과 조기생산비용이 발생되고, 경쟁적 관계에 놓인 다수의 참여자를 고려하였다. 이러한 동적공급사슬 환경에서 에이전트 협상의 결과가 파레토 최적해임을 증명하고, 성능을 검증하기 위해 수리적 모형을 수립하고, 휴리스틱 방법론과 비교하는 실험을 진행하였다.
비동기식 제 3세대 이동통신 시스템인 GPRS망은 기존의 제 2세대 통신인 GSM 방식에 GGSN과 SGSN 노드를 추가함으로써 패킷 교환 방식을 가능하게 하였다. 따라서 GPRS망과 인터넷 망을 연결시켜주는 관문(Gateway) 역할을 수행하는 GGSN 노드의 성능과 용량을 최적화 시키기 위한 패킷 트래픽 처리 방안에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 외부 인터넷 망으로부터 GGSN 노드에 도착되는 인터넷 패킷 트래픽의 모델을 정립하고, 이를 효율적으로 처리하기 위한 GGSN노드의 프로토콜 구조를 분석하여 처리 프로세서들의 트래픽 처리 능력을 분석하기 위한 성능모델을 만든다. 제안된 성능 모델의 시뮬레이션을 통해서 다양한 트래픽 부하 상태에서 처리 능력에 대해 분석한다. 입력 트래픽인 Speech, Video, WWW, E-mail에 대해 실시간 트래픽인 Speech와 Video의 QoS 요구사항을 만족시키기 위해 여러 스케줄링 알고리즘을 적용하여 각각의 기법에 대한 성능을 분석하였다.
기존의 다중 셀 전송 다양성 기법의 경우, 단말기는 채널 상태가 가장 좋은 송신 안테나에 대한 인덱스를 기지국으로 피드백하고, 각 기지국은 그 정보에 의해 한 개의 송신 안테나만을 이용하여 다중 셀 전송 다양성 기법을 적용한다. 그러나, 채널이 빠르게 변하는 경우에는 단말기의 피드백 시점과 기지국의 데이터 스케줄링 시점의 채널이 매우 달라지게 된다. 또한, 기지국에 장착된 송신 안테나들은 보통 개별적인 전력 증폭기를 가지고 있기 때문에, 한 개의 송신 안테나만을 사용할 경우 가용 전력의 일부만을 사용하게 되어서 전체 성능이 감소하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 기지국이 단말기의 피드백 정보에 의존하지 않고 모든 송신 안테나들을 동시에 사용하는 프리코딩 벡터 기반의 다중 셀 전송 다양성 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 이웃한 부반송파들 간에 서로 다른 프리코딩 벡터를 적용함으로써, 수신 신호가 넓은 대역에 걸쳐서 큰 채널 감쇄 현상을 겪는 것을 회피하게 된다. 모의 실험을 통하여, 단말기의 이동 속도가 빠른 경우에는 제안하는 방법이 기존 방법보다 더 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보인다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 위해 Hadoop 기반의 클러스터를 구축하고, RandomTextWriter, WordCount, PI 애플리케이션을 수행함으로써 애플리케이션 특성에 따른 클러스터의 성능을 평가한다. RandomTextWriter는 주어진 용량만큼 임의의 단어를 생성하여 HDFS에 저장하는 애플리케이션이고, WordCount는 입력 파일을 읽어서 블록 단위로 단어 빈도수를 계산하는 애플리케이션이다. 그리고 PI는 몬테카를로법을 사용하여 PI 값을 유도하는 애플리케이션이다. 이러한 애플리케이션을 실행시키면서 데이터 블록 크기와 데이터 복제본 수 증가에 따른 애플리케이션의 수행시간을 측정한다. 시뮬레이션을 통하여 RandomTextWriter 애플리케이션은 데이터 복제본 수 증가에 비례하여 수행시간이 증가함을 알 수 있었다. 반면에 WordCount와 PI 애플리케이션은 데이터 복제본 수에 큰 영향을 받지 않았다. 또한 WordCount 애플리케이션은 블록 크기가 64~256MB 일 때 최적의 수행시간을 얻을 수있었다. 따라서 이러한 애플리케이션의 특성을 고려한 스케줄링 정책을 개발한다면 애플리케이션의 실행시간을 단축하여 클라우드 컴퓨팅 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문은 효율적인 무선 AMI 네트워크를 위한 채널 할당 및 스케줄링 기법에 관한 것이다. AMI 시스템에서, 제안하는 다중채널 클러스터 네트워크는 NC(Network Coordinator)와 CDA(Clustered Data Aggregator) 간의 통신 채널을 네트워크 채널로 정의 하고, CDA와 OMD(Out Meter Display), SMD(Smart Meter Device) 간의 통신채널을 그룹 채널로 정의한다. 네트워크 채널과 그룹채널이 혼합된 다중채널 클러스터 기반의 AMI 네트워크는 물리적/논리적 수용가 채널 클러스터링을 통해서 관리의 효율성을 증대하고, 인접 클러스터간 구별되는 채널 사용을 통한 검침 데이터의 신뢰성을 증대한다. 또한 다중채널 클러스터 기반의 채널할당을 통하여 데이터의 빠른 수집이 가능하며 검침망의 크기를 증가시킨다.
최근 클라우드 환경에서는 고성능 연산이 가능한 GPU(Graphics Processing Unit) 장치를 가상머신에게 적용한 GPU 클라우드 컴퓨팅 기술이 많이 사용되고 있다. 클라우드 환경에서 가상머신에게 할당된 GPU 장치는 대규모 병렬 처리를 통해 CPU보다 더 빠르게 연산을 수행할 수 있으며, 이로 인해 다양한 분야의 고성능 컴퓨팅 서비스들을 클라우드 환경에서 운용할 때 많은 이점을 얻을 수 있다. 클라우드 환경에서 GPU 장치는 가상머신의 성능 향상에 많은 도움을 주지만 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 작동하는 가상머신 스케줄러에서는 GPU 장치의 사용 시간이 고려되지 않아 다른 가상머신들의 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU를 할당할 때 많이 사용되는 직접 통로기반 GPU 가상화 환경에서 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행하는 가상머신으로 인한 다른 가상머신들의 성능 저하 현상을 검증하고 분석하며, 이를 해결하기 위한 가상머신의 GPGPU 작업 관리 기법을 제안한다.
전자상거래는 인터넷이라는 가상 공간을 통해 이루어지므로, 시간과 장소에 구애받지 않는다는 강점이 있는 반면, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 개방형 네트워크의 특성에 따라 보안상의 문제점이 대두될 수 있다는 약점을 동시에 갖고 있다. 따라서, 안전하고 효율적인 전자상거래 구현을 위해서는 전자상거래 보안상의 문제를 해결하기 위한 장치가 필요한데, 이러한 장치 중에 하나가 견고한 암호 알고리즘의 구축이라 할 수 있겠다. 본 논문에서 제안한 YK2(Young Ku Kang) 암호 알고리즘은 이러한 전자상거래 보안을 충족시켜주기에 적합한 시스템으로서, 기본적으로 입·출력의 키와 암호화에 사용되는 키의 크기가 각각 128비트로 구성되고 32회전으로 전개됨으로서 기존의 64비트를 사용했던 블록 암호 알고리즘의 한계를 극복할 수 있다. 또한, 암호화에 민감한 영향을 미치는 요소 중에 하나인 키 스케줄링을 보다 복잡하게 설계함으로써 계산 복잡도의 증가와 확률 계산의 증가를 도모하였다.
본 논문에서는 탑재운영절차서 실행환경을 위한 Lua 인터프리터 기반의 가상머신 설계와 기능 및 성능분석 결과를 나타낸다. 한국항공우주연구원에서 계획 중인 달 탐사 임무를 온보드상에서 자율적으로 운영하기 위해 탑재운영절차서 실행환경의 개발이 요구되어졌다. 탑재운영절차서는 위성에 탑재되어 지상 간섭없이 자율적으로 임무 수행을 가능케 함으로써 전파 지연과 제한된 데이터 통신용량을 갖는 심우주 임무들에서 이미 적용되고 있다. 가상머신의 실행엔진인 인터프리터는 고급언어로 작성된 원시코드를 한줄씩 번역하고 실행하므로 컴파일러에 의해 생성된 코드가 실행되는 것에 비해서 실행 속도가 현저하게 느리다. 이를 극복하기위해 레지스터 기반의 Lua 인터프리터를 적용하여 탑재운영절차서 실행환경 설계 및 구현하였으며 실험을 통해 여러 요소들에 따른 성능분석을 수행하였다. 성능분석 결과는 탑재운영절차서 스케줄링 방안 뿐 아니라 Lua 인터프리터를 적용하는 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 비디오의 사용이 보편화되면서 비디오에 대한 효율적인 브라우징이나 검색의 요구가 증가하게 되었다. 이러한 연산을 지원하기 위해서는 효과적인 비디오 인덱싱이 결랍되어야 한다. 비디오 인덱싱에서 가장 기초적인 단계의 하나는 비디오론 샷과 장면으로 파싱하는 것이다. 일반적으로, 비디오 파싱은 복잡한 연산을 필요로 하기 때문에, 기존의 단일 컴퓨터 환경에서는 많은 시간이 소요된다. 기존의 연구는 일정한 시간 동안에 각 슬레이브들에게 작업을 할당하는 라운드 로빈 방식을 사용하였다. 그러나 이러한 방식은 이질적인 환경에서는 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이질적인 분산 컴퓨팅 환경에서 사용가능한 병렬 파싱 알고리즘인 사이즈 적응적인 라운드 로빈과 동적으로 사이즈 적응적인 라운드 로빈 방식을 제안하였다 성능을 비교하기 위해 몇 가지 실험을 하였으며, 그 결과를 분석하였다.
As of July 1999, i,185 lomocotives(excluding metropolitan area electric locomotives) are in Korean National Railroad(KNR). With this limited number of resources assigning locomotives to each trains of timetable is very important in the entire railway management point of view because schedule can be regarded as goods in transportation industry. On a simple rail network, it is rather easier to assign proper locomotives to trains with the experience of operating experts and get optimal assignment solution. However, as the network is getting bigger and complicated, the number of trains and corresponding locomotives will be dramatically increased to rover all the demands required to service all of the trains in timetable. There will be also numerous operational constraints to be considered. Assigning proper locomotives to trains and building optimal cyclic rotations of locomotive routings will result in increasing efficiency of schedule and giving a guarantee of more profit. The purpose of this study is two fold: (1) we consider a planning-level locomotive scheduling problem with the objective of minimizing the wasting cost under various practical constraints and (2) development of implementation prototype program of its assigning result. Not like other countries, i.e. Canada, Sweden, Korean railroad operates on n daily schedule basis. The objective is to find optimal assignment of locomotives of different types to each trains, which minimize the wasting cost. This problem is defined on a planning stage and therefore, does not consider operational constraints such as maintenance and emergency cases. Due to the large scale of the problem size and complexity, we approach with heuristic methods and column generation to find optimal solution. The locomotive scheduling prototype consists of several modules including database, optimization engine and diagram generator. The optimization engine solves MIP model and provides an optimal locomotive schedule using specified optimization algorithms. A cyclic locomotive route diagram can be generated using this optimal schedule through the diagram generator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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