지금까지 시스템의 자원을 효율적으로 활용하고, 응용 프로그램의 실시간 응답을 보장하는 등의 사용자의 요구를 만족시키기 위해 다양한 다중 프로세스 스케줄링 기법들이 연구되어 왔다. 대부분의 스케줄링 기법들은 프로세서, 즉 CPU 자원을 어떻게 할당할 것인가에 초점을 맞추고 있다. 그러나 오늘날 급격한 발전을 이루고 있는 무선 모바일 네트워크 시스템에서는 전력 자원이 네트워크의 지속시간을 결정짓는 중요한 지표가 되기 때문에 프로세스 스케줄링 기법에 있어서도 전력 자원을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 충.방전을 고려하여 전력 자원을 효율적으로 사용하기 위한 스케줄링 기법에 대해 연구하였다. 각 프로세스의 실행시간과 실행 시 소비되는 전력량을 기준으로 한 6가지의 스케줄링 기법을 제안하고 이를 비교 분석하여, 그 중 단위 실행시간 당 소비되는 전력량이 작은 순서로 프로세스를 실행시키는 스케줄링 기법이 가장 효율적임을 확인하였다.
계산 과학 분야에서 자원을 필요한 만큼 빌려 쓸 수 있는 클라우드 기술을 적용하여 과학 클라우드(Science Cloud)를 구축하는 연구가 활발해지고 있다. 특히 의료 분야에서는 3D 볼륨 렌더링과 갈은 고성능의 자원을 활용한 대규모 작업 계산 응용이 있다. 이러한 응용의 성공적인 작업 수행과 실시간으로 변화하는 자원 수요에 대처하여 클라우드 자원을 효율적으로 관리하기 위한 오토 스케일링 엔진 개발이 필요하다. 그러나 대부분의 오토 스케일링 엔진은 단순한 하드웨어의 성능을 기반으로 제공되고 있어 클라이언트에 따라 부하를 고려해야한다. 본 논문에는 클라이언트에 따라 가중치를 적용한 동적인 SLA 기반으로 자원 수요를 예측하고 클라우드 자원을 효율적으로 관리하는 오토 스케일링 엔진을 제안한다.
본 논문에서는 해수면 온도에 따라 양식장의 깊이를 연장하여 어족자원을 보호하기 위한 스마트 양식장 깊이 제어 시스템을 제안한다. 가두리 양식장의 경우 이상 고온현상에 의하여 해수면 온도가 상승하면 어족자원의 집단폐사를 가져온다. 해수면 온도가 어족자원의 폐사를 유발할 수 있는 온도에 이르면 사용자에게 통지하고 양식장의 깊이를 5m 연장시켜 어족자원이 뜨거운 해수면을 피할 수 있도록 하며, 어족자원의 수확을 필요로 할 때에는 양식장을 해수면방향으로 당길 수 있는 시스템이다.
본 논문에서는 그리드 컴퓨팅 환경에서 사용자와 자원 제공자간의 자원거래 시 사용자의 자원 요구량을 예측하고, 합리적인 가격 결정 알고리즘을 이용하여 기존의 자원 거래 모델에 비해 빠른 응답 속도를 갖는 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 사용자의 자원 요구량를 예측을 위해 통계학의 예측 모델을 적용하였고, 그리드 자원의 거래 가격 결정을 위한 경제학의 이론을 도입하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 그리드 자원 거래를 위한 응답시간을 비교 하였다. 우리는 실험을 통해 기존의 모델들과 비교하여 응답시간이 최소 $72.39\%$ 향상된 결과를 얻었고 우리가 제안한 모델이 기존 모델에 비해 우수하다는 것을 입증하였다.
모듈은 동적으로 커널에 적재 가능한 오브젝트 파일로써 적재된 이후에는 커널의 권한으로 모든 자원에 대해 완벽한 접근 권한을 가진다. 따라서 잘못 작성된 모듈이나 혹은 정상적으로 작성된 모듈이라 할지라도 운영체제의 상황에 따라 비정상 수행되는 경우 시스템 전체의 안정성과 신뢰성에 치명적인 영향을 끼친다. 따라서 본 논문에서는 모듈이 발생시킬 수 있는 다양한 자원관련 문제를 해결하기 위해 커널 자원 보호자를 설계하였다. 커널 자원 보호자는 메모리, 주 번호, 워크 큐 등 운영체제가 관리하는 다양한 자원에 대한 보호를 제공한다. 제안된 기법은 리눅스 2.6.18에 실제 구현되었으며, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 커널 자원 관리가 커널 자원을 효율적으로 보호하고 있음을 보였다.
데이터베이스 응용분야에 따라 데이터베이스 워크로드는 서로 다른 자원 사용 형태를 보인다. 데이터베이스 관리자는 워크로드 특성을 반영하는 자원 관리를 통하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 성능지표와 자원간의 관계를 분석하여 데이터베이스 시스템 성능에 영향을 주는 자원을 선별하는 방법을 제시한다. 첫째, 본 방법은 피어슨 상관계수와 유의도 검정을 적용하여 데이터베이스 시스템 자원 확장에 대해 감소되거나 증가되는 성능지표를 선별한다. 둘째, 감소/증가 관계를 갖는 성능지표를 이용하여 데이터베이스 시스템에 성능에 영향을 주는 자원을 선별한다. 실험은 TPC-C 및 TPC-W 환경에서 본 방법을 수행하였으며, 제안된 자원 선별 방법에 대한 검증 시험을 수행하였다.
도서관은 끊임없는 변화로 다양한 자원을 받아들이고 수용하고 있다. 전자자원은 도서관의 중요한 자원으로 자리잡고 있으며, 최근에 나타난 전자책은 새로운 가능성을 지닌 자원으로 주목받고 있다. 이에 본 연구에서는 전자책의 출현 배경과 특성에 대하여 고찰하였으며, 도서관자원으로서 전자책이 가지는 기능과 문제점 그리고 이로 인한 도서관 서비스 변화에 관하여 분석하였다. 또한 국내 대학도서관의 전자책 이용실태와 발전방안에 관한 설문분석을 하여 문제점과 대안을 제시하고자 하였다.
대부분의 웹 기반의 교육 시스템은 교육 정보 제공에만 중점을 두고 있다. 웹이 점차 교육 정보를 제공하는 보편적인 기반이 되어 감에 따라서, 웹은 이제 정보 제공의 차원을 넘어 다양한 서비스를 제공하는 플랫폼으로 변모하고 있다. 이에 새롭게 변화된 웹 환경에 맞는 교육 서비스 모델이 시급히 요청되고 있다. 본 논문에서는 기존의 웹 기반 교육의 여러 한계성을 해결하기 위하여 새로운 기능형 중재자 기반의 교육자원 서비스 모델을 제시하고자 한다. 본 논문의 기능형 중재자기반의 교육자원 서비스 시스템은 웹상에 산재되어 있는 교육 자원들을 효율적으로 관리하고 사용자의 요청에 맞는 교육 서비스 정보를 제공하여 줌으로써, 교육 서비스 자원들의 재사용 효율과 생산성을 높일 수 있다.
그리드는 지리적으로 분산된 자원을 상호 공유, 이용하여 공동 협업을 가능하게 한다. 이종의 대규모 그리드 네트워크 자원의 효과적인 운영을 위해서는 그리드 네트워크 자원의 총괄적인 관리를 위한 모니터링 구조가 필요하다. 기존의 네트워크 관리시스템은 관리 범위가 정해져 관리영역의 확장성과 이종의 자원의 포괄적인 관리에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 그리드 네트워크에 대한 모니터링을 위해 그리드 NOC에서의 총괄적인 상태 파악을 가능하게 하고 확장성을 가지는 모니터링 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 네트워크 영역이 공통의 디렉토리서비스에 정보를 저장하고 그리드 NOC에서는 이 정보를 이용하여 직접 네트워크영역으로 연결한다. 이로써 그리드 네트워크의 대규모의 자원에 대해 적은 부하로 전체적인 관리를 수행하게 된다.
이 연구는 통계청의 치매 사망자수 및 사망률 자료와 공공데이터포털의 서울시 치매안심센터를 분석하여 치매 문제에 초점을 맞추어 치매 환자와 그 가족들에게 지원을 제공하는 치매안심센터의 역할을 조명합니다. 연구 목적은 서울시 각 자치구에 설치된 치매안심센터의 자원과 인프라가 치매 사망률에 미치는 영향을 분석하여, 치매 예방 및 관리 정책의 개선 방향을 제시하는 것입니다. 데이터는 한국통계정보원(KOSIS)과 사망원인통계에서 수집되었으며, 2022 년에 보고된 치매로 인한 사망자 수와 치매관리센터의 자원 정보를 포함합니다. 데이터 전처리 과정에서는 정확성 검증, 정규화, 표준화, 분류 작업이 이루어졌습니다.분석 방법으로는 통계적 접근과 예측 모델링을 통해 치매 치료 센터 자원과 치매 사망률의 관계를 다각적으로 조사했습니다. 본 연구의 결론은 치매 안심 센터의 자원이 치매 사망률에 미치는 영향을 이해하는 데 중요한 정보를 제공하며, 이는 치매 관리와 예방에 있어서 인력의 중요성을 강조합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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