본 논문에서는 동작 모델과 작업 목표에 따라 지능 로봇 시스템의 작업 순서를 결정하는 작업 계획기의 설계와 데모시스템에 대해 설명한다. 블랙보드 중심의 분산 제어 구조에서 하나의 독립적인 지식원으로 동작하는 작업 계획기는 작업 관리기의 요청이 있을 때마다 지식베이스로부터 동작 모델과 월드 상태 정보를 제공받아 작업 목표 달성을 위한 작업 계획을 생성한다. 그리고 이렇게 생성된 작업 계획은 오류로 인해 재 계획이 필요할 때까지 작업 관리기를 통해 실행된다. 본 연구의 작업 계획기는 효율적인 작업 계획 생성을 위해 지역 상태공간 탐색법의 하나인 EHC+ 탐색법과 계획그래프-기반의 휴우리스틱 계산법을 적용한다. 본 논문에서는 작업 계획기의 효율성과 블랙보드와의 연계성을 시험하기 위한 데모 시스템에 대해 자세히 설명한다. 이를 통해 지식베이스, 작업 관리기, 컴포넌트 서비스기 등 로봇 제어 구조내의 다른 지식원들과의 인터페이스를 위한 메시지 설계도 소개한다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
분산시스템에서는 각 노드에서 작업이 생성되어 수행되고 소멸한다. 하지만 특정노드에 집중되어 작업이 수행됨으로써 전체적인 시스템에 부하의 불균형이 초래된다. 각 노드에 작업을 균등하게 나누고 이용률을 극대화시킴으로써 전체적인 시스템의 부하균형을 해결하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 방법으로 배치와 이전이 있는데 배치는 작업이 성될 때만 저부하 노드에서 수행되고 과부하상태가 되어도 다른 곳으로 이전할 수 없다. 반면 이전은 능동적으로 과부하가 되면 작업이전이 되지만 노드가 과부하가 될 때까지 이전정책이 적용되지 않는다. 본 논문에서는 작업이름에 대한 사전정보와 현재 부하상태를 고려한 이전 정책을 적용시킴으로써 부하균등을 이루는 적응적인 이전정책을 제안한다.
본 연구에서는 긴장 스트레스를 평가하기 위하여 작업 중에 긴장 조건을 부가하고 행동량, 주관량, 생리량을 계측하여 통계적으로 긴장 상태 유무와 작업 난이도에 따른 변화를 분석하였다. 긴장 스트레스를 유발시키기 위하여 20대 남자 대학생 3D명에게 세 가지 레벨의 트랙킹 작업을 수행하게 하면서 긴장상태를 유발하여 행동량, 주관신고와 생리신호를 측정하였다. 행동량과 주관신고의 결과를 사용하여 본 연구에서 상정된 작업난이도와 긴장조건이 적절한 가를 살펴보고 생리신호를 사용하여 작업난이도와 긴장감을 분석하였다. 난이도가 낮을 때 HRV의 회귀도와 GSR의 평균값은 긴장 조건이 있을 때가 없을 때에 비해서 통계적으로 유의하게 높게 나타났으며 난이도가 높을 때에는 피부온도의 값이 긴장 조건이 있을 때가 없을 때에 비해서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 또한 긴장 조건이 있는 경우 작업의 난이도가 높을 때에 낮을 때에 비해서 호흡수의 값이 높게 나타났다. 따라서, 본 연구에서 상정한 긴장감은 양호하게 부가되었고 긴장감은 생리신호를 사용하여 측정할 수 있을 것으로 분석되었다.
최근의 기계 가공시스템은 가공기능이 고밀도로 압축되어, 작업자가 진행중인 가공상태를 단시간 내에 파악하기 어려울정도로 복잡하다.그러나 단위 기계별로 공정의 복합화와 자동화가 꾸준히 추진되어 가공기당 투입 작업인원 을 감소시키으로써 생산성을 증가시키고 있다. 이와 함께 작업자의 관리 영역은 오히여 증가해서 여러 대의 기계를 동시에 관리하게 되어, 그 중에 한 기계가 갑자기 이상동작을 일읠 경우 즉각적인 원인파악과 조치를 취하기가 매 우 어렵다. 그래서 요사이 작업자의 이상상태 파악을 위해 감시시스템을 설치하여 즉시 원인을 파악할수 있도록 하고 더 나아가서 자동제어 기능을 추가해서 실시간으로 이상상태를 보완,보정하도록 시도하고 있다. 본 연구에서는 공작기계의 신뢰성있는 열변형 예측을 위해 온도센서의 부착 위치를 최적으로 결정하는 방법을 일점센서와 다점 센서일 경우로 나누어 제시하였다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 연구는 용접게에 퍼지이론을 적용하여 작업자의 비숙련성 및 용접모재의 형상에 따라 변동되는 아크상태에 항상 일정하게 유지되도록 하는 제어방식ㅇ르 제안한다. 기존의 방식은 작업자 스스로 아크상태를 판단하고 아크길이의 변화를 주었다. 이에 비하여, 퍼지 용접기는 적업자가 기준 용접전압 및 용접전류를 설정한 후, 용접을 할 때 발생하는 아크상태를 숙련자의 경험에 바탕을 둔 퍼지제어기를 이용한다. 그러므로써 퍼지제어기의 출력부가 출력전압을 조절하여 균일한 용접효과가 나오도록 하는데 목적을 두었다.
최근 단일 모바일 기기에서 처리하기 어려운 모바일 컴퓨팅을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 모바일 기기로 구성된 모바일 클라우드내에서는 멀티미디어, 소셜미디어 등의 다양한 모바일 컴퓨팅이 발생하기 때문에[1], 고성능 컴퓨팅(HPC) 보다는 대규모 컴퓨팅(HTC)이 필요하다[2]. 또한 모바일 컴퓨팅 작업이 모바일 기기의 컴퓨팅 리소스에 어떻게 할당하는지에 대한 상태 파악이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 모바일 기기를 통합한 모바일 클라우드내 대규모 컴퓨팅을 위한 모바일 작업 할당 시뮬레이터(JAS-HTC)를 제안한다. JAS-HTC는 모바일 컴퓨팅의 작업 할당을 시각적으로 표현하여, 대규모 컴퓨팅 작업 처리의 상태를 파악할 수 있도록 한다.
중량물을 다루는 작업들 중 허리를 이용한 들기 작업은 LBP(Low Back Pain) 및 기타 상해들을 유발한다. 실제 작업장에서 허리 상해에 대한 문제가 중요하게 부각됨에도 불구하고, 허리근육을 대상으로 피로회복의 효과에 대한 연구가 적절하게 제시되고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 이같은 문제점을 해결하기 위해 Sub-maximal상태에서 유발된 근육의 피로가 초기 상태로 회복되기 위한 휴식시간을 EMG를 통하여 정량적으로 산정하였다. 그 결과, 휴식시간에 따른 피로 회복이 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 본 결과는 허리요소작업이 들어 있는 실제작업장에서 작업의 반복에 따른 적절한 휴식시간을 정량적으로 제시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 허리에 관련된 근골격계 질환을 예방하고자 하는데 이용될 수 있는 것으로 기대한다.
최근 인터넷 기반 서비스에서 사용되는 데이터가 개인화 및 맞춤화가 됨에 따라 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같이 데이터를 서비스 요청 즉시 처리해야 하는 실시간 서비스에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 하지만, 기존 컨테이너 관리 시스템은 컨테이너의 데드라인 할당 및 관리 기능이 제공되지 않으며, 컨테이너 관리 시스템에서 GPU(Graphic Processing Unit) 작업의 실행과 같은 작업 상태를 알 수 없다. 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 시작 및 종료 상태의 추적과 데드라인 할당 기법을 위한 실시간 처리 정보 관리 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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