멀티미디어 서비스는 미디어 오브젝트의 대용량 특성으로 인해 클라이언트에게 서비스를 수행할 때 QoS를 보장하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 진행되었는데 이중 사용자의 요구에 대한 적절한 응답시간과 서버의 부하를 줄이기 위한 목적으로 주기적인 멀티캐스트가 제안되었다. 하지만 오브젝트를 세그먼트로 나누는 이 멀티캐스트 정책은 세그먼트 개수의 증가에 따라 서버의 작업부하가 커지게 되는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 주기적인 멀티캐스트를 수행하는 서버의 작업부하를 줄이기 위해 스카이스크래퍼 멀티캐스트와 하모닉 멀티캐스트를 통해 서버의 휴지시간을 유도하고, 이에 따라 서버가 멀티캐스팅하는데 이용되는 시간을 감소시키는 멀티캐스트 정책을 제안한다.
산업이 고도화됨에 따라 자동화 기계 및 로봇에 의해 대량 생산 되는 품목과 달리, 작업 절차의 비정형성, 비연속성 등으로 인해 여전히 농업에 많은 인력이 투입되고 있다. 국제노동기구에 따르면, 세계 인력의 절반이 농업 인력에 해당하고 작업 중 부상이나 사망 등으로 인해 가장 위험한 직업군 중 하나에 해당하는 것으로 나타났다. 시설 재배 농업의 경우, 노동집약적인 온실 내 작업 특성상 잘못된 자세로 작업하거나 지나친 작업량 등으로 인해 작업자에게 근골격계 질환이 발생할 수 있다. 근골격계 질환으로 인해 작업효율이 감소하거나 생산비용의 증가로 이어질 수 있으며, 농가 수익에 손실이 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 현행 시설 재배 농업에서 사용되는 레일 전동 작업차를 이용하여 작업자가 토마토를 수확할 때의 신체에 대한 농작업의 부하를 평가하고자 하였다. 작업차를 이용한 주요 작업 절차는 작물로부터 과실 수확, 과실 상자에 과실 투입, 빈 과실 상자와 가득 찬 과실 상자의 교대, 작업차 위의 과실 상자를 운반용 파레트에 하역하는 순서로 이루어지는 것을 확인하였다. 비디오장비로 촬영된 일련의 농작업 과정을 OWAS, RULA, REBA와 같은 체크리스트형 인간공학적 작업 부하 평가 도구를 이용하여 평가한 결과, 기존 레일 전동 작업차를 이용한 농작업의 근골격계 질환 유발 가능성을 확인하였다. 동작별 위험성을 토대로 근골격계 질환 유발 가능성이 높아 개선이 필요한 농작업 동작을 선정하였다. 선정된 동작은 실험실 내 환경에서 피실험자를 통한 모의 동작의 생체 신호 계측을 통해 신체 부하 정도를 정량적으로 측정할 수 있으며, 보조가 필요한 신체 부위를 특정하거나 안전성 확보가 필요한 동작에 대한 증거가 될 수 있다. 본 연구를 통해 향후 토마토 온실 내 신선도 유지를 위한 레일 전동 작업차의 개발에 작업자의 안전과 효율성 향상을 위한 인간공학적 설계를 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
이동 에이전트는 이동성이 있어 다양한 분야에서 응용되는 기술이다. 특히 오픈네트워크에서의 이동 에이전트 실행은 보안을 통한 안전한 실행이 보장되어야 한다. 또한 에이전트는 에이전트 실행을 위해 에이전트의 작업량 분배가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 신뢰모델 기반의 에이전트 실행 보안 메커니즘을 제안하였다. 제안된 메커니즘은 에이전트의 안전한 실행 보장과 기존 연구에서 고려되지 않았던 합리적인 에이전트 작업량 분배를 위한 로드 밸런싱으로 처리율을 향상되도록 하였다. 제안된 신뢰기반 에이전트 보안 메커니즘에 대한 보안 분석을 통해 이동 에이전트의 안전한 실행을 증명하였다.
최근, 모바일 디바이스 성능 고도화로 인해 내장된 컴퓨팅 및 스토리지 자원을 이용한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 모바일 디바이스내 제한된 배터리량으로 인해 개발된 많은 어플리케이션을 동작하는 데 원활하지 못한 문제점을 가진다. 최근 연구는 어플리케이션의 몰입감 및 모바일 디바이스의 자체 성능 최적화에 대한 연구가 집중되어 있다. 현재, 분산된 모바일 디바이스내 비가용 유휴 자원을 활용한 연구가 미흡한 단계로 모바일 디바이스의 자원 고가용성을 위한 자원 관리 연구가 필요하다. 기존에 모바일 자원 통합 기법인 Mobile Resource Management(MRM)가 연구되었지만, 작업량 증가에 따라 인프라내 특정 모바일 디바이스의 배터리 소모가 급격히 소모되는 문제점을 내재한다. 따라서 본 논문에서는 MRM 인프라내 특정 모바일 디바이스의 급격한 배터리 소모 방지를 위해 모의적으로 모바일 디바이스 연결 및 작업 수행하여 최적의 작업 분배를 위한 MBC-Sim을 제안한다.
본 논문에서는 움직임 추정기의 하드웨어 자원이 유한하게 주어졌을 때, 동작 중에 적응적으로 작업량을 제어함으로서 주어진 경성 실시간 동작 조건 내에서 최적의 성능을 얻는 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 작업량과 탐색 단계를 적응적으로 결정함으로서 경성 실시간 동작을 보장하는 범위 내에서 최대한의 탐색을 수행할 수 있다. 이 기법은 하드웨어 크기를 기존 기법의 1/4~1/400까지 줄이면서도 PSNR 저하는 0.02~0.44 dB에 불과하며, 하드웨어의 사용 효율도 기존 기법의 3.7~21.5배에 달하였다. 이 기법은 기존의 고속 탐색 기법에 쉽게 적용이 가능하므로 실시간 처리가 가능한 인코더 칩을 설계하는데 유용하다.
외관검사공정의 성능을 개선하기 위하여 기존의 자동외관검사장비 및 인간검사원에 추가하여 새로이 나이브 베이즈 분류기를 이용한 공정 구성을 개발하였다. 나이브 베이즈 분류기를 공정에 적용함으로써 불량의 유출 및 인간검사원의 작업량을 동시에 개선할 수 있다. 이때 분류기의 판정기준으로 기존의 MAP 방법 대신 AMPB 방법을 제안하여 적용하였다. 카메라모듈 용 필터 제품을 이용한 실험 결과 유출율 1.14%, 인간검사원 작업량 비율 75.5% 수준에서 공정을 구성하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 검사 장비 및 인간이 협업을 하여 수행하는 타 공정 - 가스 누출 탐지 - 등에도 적용될 수 있다는 것에 넓은 범위에서의 의의가 있다.
방제 작업은 병해충을 줄여 농산물의 품질과 생산량을 높이기 위한 필수 작업이다. 하지만 방제 작업은 고온 다습한 환경에서 작업하여 고된 작업 강도와 농민의 농약 중독 문제, 고령화 여성화로 인한 농가 일손 부족 문제로 농촌에서는 기피하고 있는 작업 중 하나이다. 이러한 점을 보완하기 위해 동력 살포기와 같은 기계를 이용하여 살포 작업을 실시하고 있으며, 스피드 스프레이어의 경우 2015년 기준 2,073 대가 농가에 공급되어졌다. 스피드 스프레이어를 사용하는 농가는 점차 증가하고 있으나, 현재 스피드 스프레이어의 살포 방식의 경우 농약을 다량 살포함으로써, 농약의 낭비, 환경오염의 문제점이 나타나고 있다. 이러한 점을 보완하기 위해 최근에는 방제 작업의 방식이 붐을 이용한 방제 작업으로 바뀌어가고 있는 추세이다. 붐 방제기의 경우 붐에 노즐을 배치하여 작물에 근접한 위치에서 농약을 정밀 살포하며, 스피드 스프레이어와 다르게 농약의 낭비를 줄일 수 있으며, 농약의 살포량을 제어하기 쉬운 장점이 있다. 본 연구에서는 기존의 트랙터 부착형 붐 방제기가 아닌 스피드 스프레이어를 개선한 붐식 스피드 스프레이어를 개발하기 위하여 현재 사용되고 있는 붐 방제기의 연구 동향 및 제품을 소개하고 개발에 필요한 기초 자료로 활용하고자 한다. 기존의 붐 방제기는 트랙터에 부착하는 형태로 개발되어졌으며 트랙터의 부착위치에 따라 전륜, 후륜형으로 나뉘고, 작물의 크기에 따라서 붐의 높이 및 붐의 각도를 조절하는 구조로 제작하여 사용되고 있다.
마감시한 스케줄링에서 작업들은 수행을 완료해야 하는 마감시한을 가진다 스케줄링 알고리즘은 각 시간에 어떠한 작업이 수행되어야 하는 지 결정한다. 수행이 마감시한 안에 완료된 작업들만이 알고리즘의 처리량 또는 이익에 포함된다. 작업들은 임의의 가중치를 가지고 알고리즘의 이익은 완료된 작업들의 가중치의 합으로 주어진다. 스케줄링 알고리즘의 목표는 이익을 최대화하는 것이다. 본 논문에서 우리는 온라인 비선점 스케줄링을 생각한다. 여기서 작업들은 온라인으로 도착하고, 스케줄링 알고리즘은 앞으로 도착할 작업들의 정보를 미리 알 수 없다. 작업들은 스케줄 되고 나서 수행 도중에 멈출 수 없다. 이 문제에 대해서, 우리는 임의의 온라인 알고리즘의 성능의 하한을 구한다. 또한 이 하한과 일치하는 성능을 가지는 최적의 온라인 알고리즘을 제안하다.
분산제어시스템은 지리적으로 분산되어 있는 제어장치들을 제어시스템과 HMI(Human Machine Interface) 소프트웨어를 통하여 감시제어 한다. 사용자는 HMI 소프트웨어를 사용해 전체 시스템을 제어한다. HMI 소프트웨어는 통신, 저장 화면 갱신, 데이터 분석 등 모든 작업을 수행한다. 분산제어시스템의 특성상 항상 동작 상태에 있어야 하기 때문에 HMI 소프트웨어의 부담은 고장 가능성을 증가시킨다. HMI 소프트웨어의 작업은 실시간 특성을 기준으로 나눌 수 있다. 작업은 실시간 데이터를 이용하는 감시와 레포트(report)와 데이터 분석을 위하여 저장된 데이터를 이용하는 작업으로 나눌 수 있다. 본 논문이 제안한 분산제어시스템에서는 제어시스템(PCS)과 제어감시 소프트웨어(HIIS)가 작업의 특성에 따라 동적(dynamic)으로 연결된다. HIIS는 동적연결을 통하여 디스크 쓰기 동작을 줄이고 제어시스템으로부터의 데이터 전송을 감소시킨다. 결과적으로 제어시스템과 HMI 소프트웨어의 작업량을 줄임으로서 분산제어시스템의 성능향상과 유효성을 증가시킨다. 본 논문에서는 HMI 소프트웨어의 작업(task) 특성을 고려한 분산 제어시스템 아키텍처를 제안하고 실험을 통하여 아키텍처 성능을 평가하였다.
인공지능의 학습 작업은 연산량이 많아 고성능 연산 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)를 필요로 하며, GPU 장치의 성능은 학습 작업의 실행 성능에 직접적으로 영향을 미치는 요소 중 하나로 작용한다. 인공지능 작업을 처리하기 위해 많이 사용되는 텐서플로의 경우 GPU를 사용해 연산을 수행할 때 기본적으로 거의 모든 GPU 메모리 영역을 단일 학습 작업이 점유하도록 GPU 메모리를 관리한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원 중 확장성이 가장 낮은 GPU 메모리의 단편화를 방지하기 위해 사용되는 방법이지만, 하나의 학습 작업이 GPU를 점유하게 되면, 실제 GPU 메모리 사용량과 상관없이 다른 프로세스는 GPU를 사용할 수 없는 문제를 유발한다. 특히, 전이학습, 소규모 학습과 같이 상대적으로 작업 규모가 작은 경우에는 전체 GPU 메모리 용량 중 대부분의 영역이 낭비된다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 텐서플로의 기본 GPU 메모리 사용 방식으로 인해 다수의 학습 작업을 동시 실행하는 것이 불가능한 문제를 확인하고 GPU 메모리 사용량을 제한한 경우와 하지 않은 경우에 실제 GPU 메모리 사용량과 학습 작업의 실행 시간에 대한 성능 비교를 통해 GPU 메모리의 단편화 방지가 성능에 유의미한 요소인지 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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