P2P 그리드 컴퓨팅 환경에서 피어의 자율성으로 인한 자원 제공의 휘발성과 피어의 이질적인 특성은 스케줄링 과정에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 이에 본 논문에서는 이동 에이전트 기반 적응적 그룹 스케줄링 기법(Mobile Agent based Adaptive Group Scheduling Mechanism: MAAGSM)을 제안한다. 제안 기법은 피어의 특성 (즉, 자원제공자 자율성 고장, 자원제공자 가음용, 자원 제공 시간)에 따라 피어들을 동질적인 그룹(자원제공자 그룹)으로 구성한 후, 그룹에 적합한 다양한 스케줄링 알고리즘은 이동에이전트 기술을 이용하여 적용한다.
인공지능 클라우드는 학습된 모델 공유 및 실행 환경을 제공하여 인공지능 기술과 제어 기술을 융합하는 자율 사물 개발을 지원한다. 기존 자율 사물 개발 기술은 인공지능 모델의 정확도만을 고려하여 은닉 계층 수 및 커널 수 증가 등 모델의 복잡성을 증가시켜 결과적으로 많은 연산량을 요구하게 한다. 자원 제약적 컴퓨팅 환경은 해당 모델이 필요로 하는 충분한 자원을 제공할 수 없어 자율 사물의 실시간성 장애를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 컴퓨팅 환경에 최적화된 인공지능 모델을 선택하는 디지털 트윈 소프트웨어 개발 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 DNN 기반 부하 예측 모델을 활용하여 제어 소프트웨어를 개발한다. 부하 예측 모델은 디지털 트윈을 활용하여 인공지능 모델의 부하를 예측하여 특정 컴퓨팅 환경에 최적의 모델 선택을 지원한다. 대표적인 CNN 모델을 활용한 부하 예측 실험으로 제안 부하 예측 DNN 모델이 수식 기반 부하 예측 대비 최대 20%의 오류를 보임을 확인했다.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
디지털 전환 시대에서 소프트웨어와 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 다양한 교육자료가 개발되어 보급되고 있다. 소프트웨어 교육의 목적을 달성할 수 있도록 학교 현장에 적합한 다양한 소프트웨어 교육프로그램들이 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 중등학교 소프트웨어 교육에 적용할 수 있는 자율주행을 활용한 소프트웨어 교육프로그램을 개발하여 중등학교 학생들을 대상으로 적용하였다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램은 체험과 실습을 중심으로 다양한 센서들을 활용한 물체 탐지, 라인 트레이싱과 같은 다양한 동작 제어 프로그램들로 구성된 피지컬 컴퓨팅 프로그램이다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들의 소프트웨어와 인공지능에 대한 태도와 진로 지향도 그리고 소프트웨어 교육에 대한 만족도가 90% 이상이었고 제안한 교육프로그램에 대한 만족도가 95% 이상이었다.
이동 에이전트는 네트워크로 연결된 컴퓨터들을 사용자를 대신하여 작업을 수행하며 이동위치를 스스로 결정할 수 있는 자율성(autonomy)과 이동성(mobility)을 가진 소프트웨어 프로그램이다. 이동 에이전트는 네트워크 연결을 계속 유지한 상태로 작업하지 않고 실행 코드와 상태가 시스템간을 이동하며 임무를 수행할 수 있기 때문에 네트워크 연결이 불안정한 무선 망 환경이나 부하가 많이 걸리는 환경에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트 패러다임을 사용함으로써 이동 컴퓨팅 환경에서 상품 검색 및 매매를 효율적으로 수행할 수 있는 전자상거래 시스템을 구축할 수 있음을 보여주고 있다. 사용자를 대신하여 복수 개의 이동 에이전트들이 시장으로 직접 이동하여 서비스나 상품을 자율적으로 협상하거나 매매하고, 매매결과는 에이전트 실행 코드와 함께 출발지 시스템으로 이동하여 보고한다. 따라서, 우리는 이동 마켓 시스템을 설계하고 시범 구현함으로써 이동 에이전트 패러다임이 이동 컴퓨팅 환경에서 전자상거래 시스템 구축에 적합함을 보인다.
선박 자율운항시스템(autonomous navigation system)이란 선박운항에 있어 항해계획을 수립하고 현재의 선박운항 상태를 파악하여 주변 상황변화를 예측하고 대처하는 항해 전문가의 능력을 전산화한 것이다. 선박 자율운항시스템은 항해, 충돌회피, 선체유지, 자료융합, 운동제어 그리고 이를 통합하는 아키텍처로 구성되어 있다. 운동제어시스템은 선박의 유체학적 특성을 고려하여 해도 상에 원하는 위치로 선박을 이동하기 위해서 추진 및 조타장치를 제어하는 시스템으로 자율운항제어시스템에 필수적인 구성 시스템 중에 하나이다. 본 논문은 운영플랫폼인 가상세계시스템을 기반으로 운영되는 선박자율운항시스템과 운동제어시스템의 연동과 구현에 관한 연구이다. 운동제어시스템은 충돌회피시스템으로부터 상위 레벨의 고수준제어 요구치를 전달받아 조타 및 추진치로 변환하고 조타장치와 추진장치를 제어하는 시스템이다. 본 논문에서 선박 운동 특성을 수학적으로 모방하는 Oldenburger의 제어 이론에 기반하여 선박운동제어기를 개발하고 성능검정을 위해 선박시뮬레이터에서 다양한 시나리오를 바탕으로 시뮬레이션 한다.
에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.
지리적으로 분산된 이 기종의 유휴 자원들을 서로 연결하여 가상의 고성능 컴퓨팅 자원으로 사용하는 그리드에서 자원에 대한 접근 제어 시스템의 구축은 필수적이다. 본 논문에서는 그리드 환경 구축 시 전세계적으로 가장 많이 사용되는 Globus Toolkit 을 기반으로 하는 그리드 접근 제어 시스템을 설계 및 구현한다. 특히, 각 자원을 제공하는 사이트의 자율성을 보장하기 위해 각종 환경 설정 파일들을 이용하는 자원 접근 제어 시스템을 설계 및 구현하였다.
네트워크 기반 컴퓨터 시스템이 각종 악의적 공격에 의해 손상되더라도, 지속적인 서비스를 제공할 수 있게 해주는 침입 감내시스템(Intrusion Tolerance Systems) 설계기법의 중요한 요소 기술 중의 하나는 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(Dependability) 분석이라 할 수 있다. 본 논문에서는 침입 감내시스템의 신인도를 분석하기 위해 자율컴퓨팅(Autonomous Computing)의 핵심 기술인 자가 치유(Self-healing) 메커니즘을 적용하였다. 즉, 주 서버와 보조서버로 구성된 이중계 침입 감내시스템의 상태천이(State Transition)를 자가치유 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여 분석하였으며, 시뮬레이션 실험을 통해 침입 감내시스템의 가용도(Availability)를 정량적으로 정의하였다.
본 연구에서는 관리의 복잡도를 줄이기 위한 대상으로써 운영체제 커널을 목표로 하였다. 특히, 운영체제의 핵심 기능들이 구현된 소프트웨어인 운영체제 커널이 본 논문에서 다루고자 하는 영역이다. 본 연구에서는 커널의 실제적인 서비스를 제공하는 커널서브시스템의 독립성을 살리고 시스템 내부의 변화에 따른 관리 복잡도를 줄이기 위해, 커널 내 구성요소들 간의 상호 관계 조율에 필요한 개념과 그 구조를 제안하고 있다. 본 논문에서 정의한 Self-prevention은 커널 내의 자율적인 상호 관계 조율을 위한 모든 방안들의 총칭이다. 이러한 self-prevention의 구현을 위해 커널 내의 핵심 관리부의 관여를 줄이고 예상치 못한 동작에 대한 처리를 서브시스템의 자율에 맡길 수 있도록 하기 위해서 3가지의 부가적인 커널 컴포넌트들 (sampler, analyzer, preventer)을 정의하였고, 그 상호관계들을 서술하고 있다. 본 연구의 기여도는 크게 두 가지로써 먼저, self-managing 혹은 자율형 컴퓨팅 분야의 새로운 시도라는 점과 두 번째로 서브시스템의 자율성과 독립성을 유지하여 운영체제의 기능 확장성에 도움이 될 수 있다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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