교환기 시스템(Switching System)과 같은 통신 시스템에서는 제안된 이벤트들이 반드시 명시된 시간 제약 내에 완료되어야 한다. 따라서, 시스템에 유지되는 응용 데이터들은 빠른 접근이 가능해야 하며, 동시에 제한된 시간 내에 이벤트의 완료가 보장되어야 한다. 현재, 많은 데이터 시스템들이 사용되고 있지만, 이들은 정형화된 구조와 이에 대한 기본적인 연산들만을 제공하고 있다. 최근 통신 응용에서 데이터의 복잡성이 증가함으로서, 기존의 방식과는 달리, 비정형화된 구조의 표현이 가능하며, 이들에 대해 쉽게 접근 가능한 체계가 요구되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 비정형화된 다중 응용 환경의 모델링에 적합한 데이터 모델을 소개한다. 모델은 데이터세트에 대한 빠른 접근과 필요한 데이터를 쉽게 추출할 수 있는 체계를 제공한다 추가로, 모델의 특징을 명확히 하기 위해 몇몇 세부 알고리즘을 함께 설명한다.
Quality of Service (QoS) 제약을 통한 자원관리 정책은 사용자에 의해 요구되는 서비스를 보장해줄 수 있는 장점을 가지고 있다. 쿼럼 시스템은 중복되어 저장되어 있는 데이타의 무결성과 가용성을 보장해 줄 수 있는 특성을 의미한다. 이 논문에서 우리는 사용자의 응용프로그램이 요구하는 시스템 자원 및 네트워크 자원의 QoS를 만족시킬 수 있는 쿼럼 기반의 자원관리방법을 제안한다. 또한 우리는 쿼럼 시스템내의 자원에서 실행되고 있는 응용프로그램의 실행시간을 통하여 자원의 상태예측을 하고 기대되는 자원의 서비스 수준을 유지하기 위한 자원의 재구성기법을 제안하고 있다. 자원의 재구성은 현재의 가용한 쿼럼내의 자원의 집합을 요구되는 서비스 수준으로 새롭게 재구성하는 것을 의미한다. 자원 재구성 정책의 효율성을 평가하기 위해서 우리는 인공심장혈류해석 병렬 프로그램을 사용하였다. 실험결과는 자원의 재구성 방식이 자원의 재구성 방식을 채택하지 않은 경우와 비교해서 응용프로그램의 실행완료시간을 감소시킬 뿐 아니라 실행환경의 안정성을 증가시키고 있다.
하드웨어-소프트웨어 통합설계에서 다양한 설계제약 조건을 만족하는 임베디드 시스템 개발을 효율적으로 완료하기 위하여 하드웨어와 소프트웨어의 최적분할을 빠른 시간 안에 탐색하는 핵심기술이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 하드웨어-소프트웨어 분할에 따른 매핑 조합 중 최적분할에 해당할 수 없는 조합들은 미리 선별하여 탐색대상에서 제외하는 것을 가능하게 하는 맞춤형 매핑 휴리스틱, CHARMS을 제시한다. CHARMS은 응용프로그램의 여러 태스크를 하드웨어 또는 소프트웨어로 매핑하면서, 단위시간 안에 처리되는 태스크의 수인 Parallelism과 일의 양인 Workload 로 Throughput을 예측하고 최적의 분할대상을 선별하는 기존의 휴리스틱보다 향상된 방법으로, 태스크들의 계산 복잡도를 고려하였으며, 설계제약 조건의 중요도를 다양하게 표현할 수 있는 weighted combo-metric을 활용한다. H.263 인코더 설계에서 CHARMS을 이용할 경우 매핑조합의 95.17%를 탐색 대상에서 제외할 수 있었음을 실험을 통하여 보였다.
모바일 기기 관련 기술의 급속한 발달에도 자원 제약적인 특성으로 인한 많은 문제들이 아직까지 해결되지 못하고 있다. 이러한 물리적인 한계성을 극복하기 위해 인터넷으로 연결된 클라우드 서버의 자원을 활용하는 컴퓨테이션 오프로딩이 고안되었고 에너지 절약 측면에서 다양한 연구들이 진행되었다. 그러나 실시간성을 만족시켜야 하는 응용에서는 에너지 보다 마감시간 내에 작업의 수행을 완료하는 것이 더 중요하다. 본 논문에서는 이러한 실시간 응용을 지원하기 위해서 클라우드의 스케줄링 지연 시간을 고려한 오프로딩 결정 기법을 제안했다. 제안 기법에서는 오프로딩의 예상 여유시간과 모바일 기기 내에서 수행했을 때의 여유 시간을 비교하여 마감시간을 더 효과적으로 만족할 수 있는 방법을 선정함으로써 실시간 작업에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다.
실시간 데이터베이스 시스템의 트랜잭션은 마감시간과 같은 시간 제약조건을 갖는다. 따라서 트랜잭션은 마감시간 내에 완료되어야 하며 동시에 데이터 일관성 제약조건을 만족해야 한다. 빠른 평균 응답시간 제공을 목표로 하는 기존 데이터베이스 시스템과 달리 실시간 데이터베이스 시스템은 트랜잭션의 마감시간 초과 비율과 마감시간을 초과한 트랜잭션에 의해 발생되는 비용에 의해 평가된다. 따라서 실시간 트랜잭션은 공정성과 시스템 처리율의 저하를 발생시킨다 하더라도 트랜잭션의 중요도 및 마감시간에 따라 스케줄링 되어야 하고, 항상 높은 우선 순위 트랜잭션의 선행 처리가 보장되어야 한다. 본 논문에서는 기존 실시간 스케줄링 알고리즘들이 갖는 문제점을 개선시킬 수 있는 새로운 스케줄링 알고리즘(Multi-level EFDF)과 펌, 소프트 실시간 트랜잭션온 고려한 병행실행제어 알고리즘(2PL-FT)을 제안한다. 또한 성능평가를 통해 2PL-FT와 AVCC방법에 대한 트랜잭션의 재시작 비율 및 마감시간 초과 비율을 비교한다. 이 실험들을 통해 제안하는2PL-FT알고리즘이 기존에 제안된 방법들보다 더 우수함을 보인다.
응답면 기법을 활용하여 댐구조물과 같은 사회간접자본 시설물의 파괴확률을 구할 수 있다. 본 위험성 평가과정에서 응답면기법으로 구성한 한계상태 방정식을 유전자알고리즘의 적합도 방정식으로 사용하면, 핵심타입이나 지반종류, 지반다짐정도 등의 입력설계변수의 최적화 과정 속도를 더욱 신속화 시킬 수 있다. 제안된 응답면 기법과 유전자알고리즘의 복합해석기법은 신뢰성기반 최적화프로그램으로 기존의 유전자알고리즘의 수렴속도를 더욱 빠르게 하여주고, 특히 입력변수의 상하한계가 불확실한 경우에도 만족스러운 수렴성을 보장하여준다. 한계상태 방정식의 목표신뢰도 지수를 변화시켜면 해당하는 입력변수의 최적값을 출력하여주므로, 입력변수의 제약조건에 가격함수와 같은 가중치를 벌칙함수로 부여하면 가격최적화 프로그램으로 작용하게 되며, 시설물 운영자에게는 목표신뢰도에 대한 유지관리 기법과 정도를 의사결정 할 수 있도록 하여주는 기능을 가지게 된다. 조사된 많은 댐구조물의 파괴모드가 시간에 독립적으로 시공중 또는 시공완료 후 5년이내에 다수 발생하는바, 파괴모드를 조사하고 중요한 파괴모드인 파이핑 현상에 대해서 파괴확률을 계산하고 최적유지관리를 위한 개선된 유전자알고리즘 최적화 연산을 수행하였다. 기존 댐구조물과 같이 설계변수와 하중의 변동성을 알기가 어려운 경우에 유지관리비용 최소화를 위해서 본 제안 프로그램의 확장된 버젼은 중요한 기준을 제시하여줄 것으로 기대한다.
무선 센서 네트워크가 적용되는 새로운 응용분야는 점점 더 정교하고 복잡한 태스크 수행과 정해진 시간내에 태스크 수행을 완료해야 한다는 조건 만족을 요구하고 있다. 그러나 현재까지, 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 자원 제약성과 수행 작업 특성을 고려한 실시간 센서 운영체제 기반의 인터럽트 처리 기법에 관한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 센서 운영체제에서 실시간성을 만족시키기 위한 요구 사항들을 분석하고, 이를 바탕으로 시스템을 설계 및 구현한다. 또한 다양한 검증을 통해, 제안하는 기법의 신뢰성 제공을 확인하며, 시뮬레이션을 통해 실시간 특성에 대한 요구사항 충족 및 성능의 효율성을 검증한다.
본고에서는 컨테이너 선석 당 적정처리능력 40만 TEU로 설정하고 컨테이너항만을 40만 TEU에 맞는 선석 개수로 개발하는 현재의 우리나라 항만기본계획의 문제점을 분석하였다. 선사가 요구하는 고 생산성의 터미널을 건설하여 선사의 물동량을 유치하고, 이를 통해 그 항만 배후지에서 고 부가가치 생산활동을 가능케 하려면, 40만 TEU 표준하역능력 같은 항만개발 제약요인을 두어서는 초대형선 부두 이용자의 요구를 충족시키기 어려울 것으로 판단된다. 10,000 TEU 이상 초대형 컨테이너선 기항 시 선사가 요구하는 서비스 수준은 항만대기시간과 항만 내 체류시간으로 나누어 설문조사를 실시한 결과 초대형 컨테이너선에 대해서 대기가 발생하지 않는 수준의 서비스를 제공해야 함을 확인할 수 있었다. 그리고 10,000 TEU급 이상 초대형 컨테이너선 기항시 선사가 요구하는 총 재항시간은 대부분24시간 이었다. 이를 바탕으로 12,000 TEU 급 초대형선이 24시간 이내에 서비스를 완료할 수 있는 항만의 하역능력을 산정해본 결과 초대형선 선석 400미터 2선석, 피더선 250미터 2선석의 1,400m 컨테이너 터미널의 연간 요구 처리능력은 약 300만 TEU가 되었다. 이를 실현할 수 있도록 하는 시뮬레이션 분석을 한 결과 주 선석 2개(900미터)와 피더선석 2개(500미터)의 1400미터 선석에서 300만 TEU를 처리해도 선석점유율, 선박대기시간이나, 서비스 면에서 기존의 항만보다 오히려 우수한 결과를 보이고 있다. 이를 장비가격으로만 비교할 때 기존터미널에 비해 700억원 정도(28%)를 더 투자하면 연간 처리능력이 160만 TEU에서 300만 TEU로 88%이상 증가할 수 있음을 보여준다. 따라서 전국항만 기본계획에서는 기존의 선석 수 개발방향에서, 항별로 미래 일정기간 동안 건설 필요 처리능력 한도를 실제 건설되는 처리능력의 누계를 관리해 나가는 정책으로 전환해야 할 것이다.
현재 까지 지능형 자동차의 서비스 형태는 주로 차량 운전자에 대한 유용한 정보제공과 엔터테인먼트를 중심으로 연구 되어 왔다. 그러나 유비쿼터스 환경에서의 지능형 자동차와 같이 시간과 장소의 구애됨 없이 언제 어디서든 자동차와 대화 및 제어가 가능한 서비스 제공에는 많은 제약 사항을 가진다. 본 논문에서는 CDMA 이동통신망을 기반으로 웹상에서 차량의 무선 원격진단과 관리 가능한 지능형 차량정보시스템을 설계 및 구현 하였다. 구현한 지능형차량정보시스템은 본 논문에서 제안하는 컷앤콜백 매커니즘을 사용하여 언제 어디서든 웹브라우져를 통하여 원격지 차량의 제어와 진단이 가능하며, 제어 조작자와 차량 간의 이동성을 제공하다. 본 논문에서는 CDMA 기반의 지능형 차량 정보시스템의 설계 기법을 설명한다. 또한, 제안한 시스템의 구현을 통한 시스템의 성능분석이 이루어진다. 실험결과, 웹 클라이언트의 요구에 의한 차량단말의 초기 접속 응답 시간은 평균 10.302초를 보였으며, 초기 접속 완료 후 646.44ms의 응답시간을 보였다. 또한 차량 단말에 의한 CAN 센서노드의 응답시간은 평균 6.669ms를 보였다.
연구목적: 화재 발생 시 요양병원은 재실자 특성, 건물의 취약요소 등으로 인해 피난하는데 상당한 제약이 따르며, 요양병원 내 환자를 대피시킬 수 있는 제품 개발을 하여 피난의 효율을 높이고자 한다. 인공지능 기반 자율주행형 재난약자 대피 도움장치를 개발하였고, 효율적으로 사용하기 위해 화재 및 피난 시뮬레이션에 활용하였으며, 환자 대피를 돕는 조력자에 대한 분석을 연구하고자 한다. 연구방법: 화재 시뮬레이션을 통해 시간 별 연기 성상 분석을 하였으며, 최종적으로 주간 야간에 따른 조력자수를 입력하고, 피난시뮬레이션을 활용하여 피난 완료 시간을 비교 분석하였다. 연구결과: 재난약자 대피 도움장치를 활용하였을 경우 대피 시간은 20%이상 단축이 되는 것을 알 수 있었으며, 주간 대비 야간의 화재 발생 시 대피 시간은 70% 가까이 늦어짐을 알 수 있었다. 결론: 수평·수직 대피 도움장치를 실제 화재 상황에서 효율적으로 활용할 경우 상황에 맞는 전략이 필요할 것으로 판단된다. 추후 화재 상황별 시나리오에 따른 대피 매뉴얼을 개발함으로써, 수평 대피 도움장치 및 수직 대피 도움장치에 대한 활용에 대한 내용을 바탕으로 피난의 효율성이 증대될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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