극저온이 요구되는 우주용 탑재장비의 냉각을 위해 일반적으로 Pulse Tube-type 압축기가 적용되고 있으며, 궤도상에서 압축기의 냉각성능, 임무수명 및 비대칭 온도분포에 의한 미소진동발생 방지를 위해 압축기를 허용온도 범위로 유지하는 열제어가 필요하다. 압축기는 궤도 운용 시 미소진동을 발생하여 관측성능이 요구되는 탑재체의 지향성능을 저하시키는 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 압축기의 미소진동 방지를 목적으로 적용된 진동절연기의 성능유지 및 압축기의 허용온도범위 유지를 위한 열제어 성능을 동시에 만족하는 우주용 압축기 조립체의 열설계를 제안하였으며, 설계의 유효성을 해석적으로 입증하였다.
분산 공유 메모리(Distributed Shared Memory)시스템은 사용자에게 간단한 공유메모리 개념을 제공하기 때문에 사용자는 노드 사이의 데이터 이동에 관여할 필요가 없다. DSM에서 일치서 유지를 위한 프로토콜을 선택하는 것은 통신부하를 줄이는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 DSM 프로토콜을 효과적으로 선택하기 위한 새로운 성능평가 모델을 제시한다. 본 연구에서 제안하는 성능평가 모델을 사용함으로써 무효화방식(invalidate protocol), 갱신 방식(update protocol) 그리고 이주방식(migratory protocol)의 성능예측이 가능하다. 본 성능평가모델은 노드들 사이의 데이터 일치성(consistency)유지를 위한 부담을 최소화하는 최적의 DSM 프로토콜을 결정하는데 사용된다.
현재 국방부는 주요 핵심 시설에 대해 EMP 방호 시설 건설 사업을 추진하고 있으며, 향후 더욱 많은 방호 시설 확보 계획을 가지고 있다. EMP 방호 시설은 장비 운용 중 방호 성능이 감소하여도 감소 현상을 알지 못하다가 EMP 공격을 받게 되면 그때 문제가 발생하게 된다. 따라서 EMP 방호 시설에 대한 정비 유지는 매우 중요하며, 방호 시설에 대한 성능 감소 여부를 평상시에도 확인할 수 있는 체계적이고, 현실적인 정비 유지 기법이 요구된다. 본 논문에서는 EMP 방호 시설 정비 유지에 필요한 정비 유지 기법을 미국 EMP 방호 시설 군사 규격 MIL-STD-188-125의 정비 유지 요구사항을 기준으로 구체적으로 작성하였으며, 실제 EMP 방호 시설 정비 유지에 쉽게 활용할 수 있도록 노력하였다. 주요 내용은 EMP 방호 시설에 대한 정비 개념, 정비 매뉴얼 구성, 정비 유지 단계(예방 정비, 고장 정비, 창 정비)의 업무, 교육/훈련 내용으로 구성되어 있다.
최근 유지관리 단계에서 BIM (Building Information Modeling)을 이용하여 시설물 유지관리 효율성과 성능개선을 도모하기 위한 연구들이 시작되고 있다. 현행의시설물 유지관리 업무에서는 준공도서를 효과적으로 활용하고 있지 못하고 있으며, 유지관리 단계의 의사결정을 위한 정보체계 미흡, 자산관리 체계 미흡 등으로 효율성 측면에서 유지관리 운영의 한계를 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 시설물의 3차원 형상정보 관리체계와 능동적 의사결정 모델 등 BIM기술을 활용한 유지관리 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 핵심인 BIM모델을 활용함으로써 시설물의 유지관리 정보의 통합관리와 시설물 성능관리에 대한 효율적 의사결정을 지금보다 쉽게 할 수 있을 것이다.
철포 서비스의 품질과 효율을 높이기 위해서는 늪은 RAMS 성능을 가진 시스템의 획득과 이의 지속적인 달성이 매우 중요하다. 이를 위해서 시스템의 구매사양서에 RAMS 요구사항을 명기하고 이를 검증하는 것과 운영 및 유지보수 단계에서 RAMS 성능의 지속적인 관찰 및 RAMS. 중심적인 운영 및 유지보수 정책 수립이 필요하다. 본 연구서는 획득된 시스템의 RAMS 고유 성능이 지속적으로 달성되는 것을 목표로 하는 RAMS 중심의 유지보수에 대한 절차를 제안한다. 또한 유지보수 업무 및 수기에 따른 RAMS 영향 평가 기법 및 최적유지보수주기 결정을 위한 개념적 모형을 제시한다.
맵 캐시 기법을 사용하는 낸드 플래시 저장장치는 맵 데이터를 저장하기 위한 공간을 필요로 한다. 이 공간을 맵 블록이라 브르며 시스템 유지 및 성능 개선을 위해 사용되는 낸드 블록의 일부를 점유한다. 맵 블록의 개수가 너무 많을 경우 시스템 유지에 블록이 부족해지기 때문에 전반적인 성능이 하락하게 된다. 하지만 맵 블록이 너무 적은 경우에도 전체 맵 데이터를 유지하기 위한 동작이 과도하게 수행되어 성능이 크게 하락하는 문제가 발생한다. 본 논문은 맵 블록 개수에 따른 성능 변화를 분석하고 최적의 맵 블록 개수를 제안한다.
초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
클라이언트-서버 컴퓨팅에서 서버의 과부하를 줄이기 위하여 각 클라이언트는 재사용을 위하여 자신만의 캐시를 유지한다. 캐시 유지 규약을 위한 비관적 접근법은 모든 잠금을 획득하기 전까지 완료될 수 없기 때문에 필요 없는 기다림을 만든다. 또한, 낙관적 접근법은 필요 없는 철회를 일으킨다. 본 논문은 이와 같은 단점을 극복할 수 있는 낙관적인 규약을 제안한다 본 논문에서는 잘 알려진 규약들과 제안하는 기법과의 정량적 성능평가를 보여준다. 성능평가는 웹의 성능분포를 나타낼 수 있는 Zipf 작업부하에서 수행되었다. 본 성능평가를 통하여 제안하는 기법이 적은 오버헤드를 가지고 좋은 성능을 나타낸다는 것을 보인다.
정보화 사회로 발전하면서 크고, 다양하며, 복잡한 데이터들이 생겨나고 저장, 유지되어 데이터베이스도 대형화되면서, 대용량 데이터베이스의 성 문제는 매우 중요한 논점이 되었다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 시스템의 새로운 성능향상 보조도구를 소개한다. 본 도구의 목적은 사용자나 시스템 관리자가 특정 데이터베이스 시스템에서 성능 영향을 주는 요소들을 효과적으로 파악하여 데이터베이스 시스템이 높은 수준의 성능을 유지할 수 있도록 도와준다. 설계 원리, 시험 데이터베이스, 그리고 튜닝 질의어들이 보여진다. 9개의 카테고리 안의 총 36개의 시험 질의어가 제안되었다.
5G 무선통신시스템은 동일한 영역에서 스펙트럼 사용 효율성을 개선하기 위해 매크로셀과 소형셀이 공존하는 이종 네트워크(HetNet: Heterogeneous Network) 형태로 진화하고 있으며, 급증하는 모바일 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 소형셀들을 고밀도 네트워크(High dense network)로 구축하는 방안이 연구되고 있다. 매크로셀과 고밀도 소형셀들이 중첩되어 구축되는 HetNet 기반 셀룰러 네트워크에서 소형셀 시스템의 구성과 파라미터 최적화를 통한 성능 유지를 운영자가 수동으로 조정하는 것은 한계가 있으므로 네트워크 환경변화에 따라 시스템에서 자율적으로 파라미터를 조정하여 시스템 성능을 유지하는 기술이 요구되고 있다. 본고에서는 시스템 운용 중 자율적인 최적화를 통해 시스템 성능을 최적으로 유지하고 유지비용을 최소화하는 3GPP 자율적 네트워크 최적화 기술을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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