그리드 기반 대규모 신약후보물질탐색환경에서는 (1) 대규모의 도킹 작업을 그리드 상에 제출한 후 이들을 지속적으로 관리하고, (2) 실행된 각 작업들은 동시에 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 접근한다. 우리는 위의 두 부분에서 성능의 개선이 필요함을 발견하였다. (1)의 과정에서 제출된 작업의 상태 정보를 얻기 위해 그리드 스케쥴러를 사용하던 기존의 방식은 대규모 작업 제출에 의한 부하 문제로 정확한 정보를 신속하게 얻는 데 어려움이 있어 제출된 작업의 효율성이 떨어지는 문제가 있었다. 그리고 (2)의 과정에서는 동시에 실행된 대규모 작업들의 접근 요청이 그리드 스토리지 및 메타데이터 카탈로그 서비스에 집중되면서 이로 인해 성능 저하가 일어났다. 본 연구에서는 기존 환경에서 찾아낸 위의 두 가지 주요 부분에서 발견한 성능 이슈를 밝히고 또 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
현재까지 대부분의 클러스터들은 웹 서비스를 지원하지 않고 있다. 하지만 웹 서비스를 사용하면 서비스 사이의 상호 의존성을 최소한으로 줄일 수 있다 그리고 프로토콜에 얽매이지 않기 때문에 코드 재활용 성 및 확장성이 높아진다는 장정이 있다. 또한 서비스간에는 개발 언어에 상관없이 서비스 개발이 가능하며 이렇게 개발된 서비스간의 통합 역시 용이하기 때문에 클러스터를 구축하는 비용을 줄일 수 있다. 더욱이 클러스터를 윈도우 환경으로 구축할 경우에는 다양한 GUI 도구들과 않은 어플리케이션을 사용할 수 있어서 리눅스를 기반으로 클러스터를 구축할 때 보다 좀 더 쉽게 클러스터를 구축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 윈도우 환경의 컴퓨터들을 서로 연결하여 클러스터를 만들고 웹 서비스를 통하여 작업을 스케쥴링할 수 있는 클러스터 작업 스케쥴러를 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계한 클러스터 작업 스케쥴러는 크게 SchedulingClient ClusterJobScheduler와 ResourceManager 3 부분으로 나누어진다. SchedulingClient는 사용자의 작업 정보를 입력받는 사용자용 어플리케이션이고 ClusterJobScheduler는 사용자의 작업 정보를 큐에 저장하고, 스궤쥴링하며, 작업의 결과를 사용자에게 전달하는 웹 서비스 어플리케이션이다. 그리고 ResourceManager는 클러스터를 구성하는 컴퓨터를 관리하는 기능을 한다.
최근 산업 현장에도 작업자들의 안전사고를 방지하기 위하여 인공지능 기법을 활용한 안전관리 시스템들이 도입되었다. 그러나 기존의 인공지능 기법을 활용한 방식은 데이터가 중앙 서버에 집중된 형태로 데이터 이동시 작업자의 민감 정보에 대한 보호가 어려울 뿐 아니라 대량의 데이터 발생 시 전체 시스템에 장애가 발생할 수 있어 이는 빠른 대응 프로세스가 필요한 산업 현장에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 연합학습 기법을 적용하여 중앙 서버의 스트레스를 낮추어 작업자의 위험 상황에 빠른 대응이 가능하고, 작업자의 헬스 케어 데이터 같은 작업자의 민감 정보도 보호할 수 있는 시스템 설계를 제안한다.
인터넷 보안기술 관련 프로토콜의 제정과 표준화 작업의 거의 대부분은 IETF에 의해 수행되고 있다. 여기서는 IETF의 조직 구성과 작업 방식, 문서 발간 절차 등을 알아보고, IETF에서 표준화가 진행되고 있는 보안기술과 분야와 그 작업 동향을 조사·분석한다. 그리고, IETF의 전반적인 작업에서 보안이 갖는 의미를 살펴보며, 향후 인터넷 보안의 발전 방향을 가늠해 본다.
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.
지능형 서비스 로봇의 불확실한 작업 환경과 작업에 대한 요구사항의 증가는 작업 계획(task planning)의 어려움을 증가시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 PRS (Procedural Reasoning System)를 이용한 작업 계획이 제안되어 작업 환경의 동적 변화에는 효율적으로 대응할 수 있게 되었으나, 작업의 요구사항의 증가에 따른 하위 계획의 복잡성은 아직도 해결해야 할 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 요구된 작업의 하위 목표(sub-goals)와 속성을 고려하여 계획 후보들의 예상 유용성을 계산할 수 있는 유틸리티 함수를 기반으로, 보다 간결한 방식의 작업 계획을 수립하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 작업 계획의 적용 가능성을 확인하기 위하여 로봇 서비스 시나리오를 구성하고 실험을 통하여 그 유용성을 검증한다.
이동 에이전트는 네트워크 내에서 스스로 이동하면서 사용자 또는 다른 개체 대신 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말하며 이동 에이전트가 적용될 수 있는 응용 분야로는 전자 상거래, 정보 검색, 병렬 처리, 네트워크 관리 등이 있다. 이러한 응용 분야에서 이동 에이전트가 작업을 수행하기 위해 이동할 때 작업 시간을 고려한 후 적절한 방법으로 목표 노드를 선택한다면 전체적인 작업 처리 시간은 단축되어 시스템의 성능은 향상될 것이다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 목표 노드 선택 방법을 정적인 노드 선택법, 동적인 노드 선택법, 단순 순회 법으로 구분하고 이동 에이전트의 작업 시간에 따라 세 가지 방법을 적용하여 수행 성능을 측정하고 결과를 통해서 이동 에이전트의 작업 시간에 따라 적절한 노드 선택법을 사용할 때 전체적인 성능이 향상되는 것을 알 수 있었다.
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.
패션 의류업계에서 기획의도의 명확한 전달을 위해 제품 사양서, 생산의뢰서, 생산 지시서, 제조지시서 등으로 불리는 작업지시서를 사용하고 있다. 명확한 작업을 지시하기 위해서는 소재, 제조방법, 제조규격, 불량사례 그리고 생산 공장의 작업능력을 등 다양한 정보를 기초로 작업지시서를 작성하여야 한다. 본 연구에서는 기존의 오프라인 작업지시서와 달리 손으로 직접 입력하는 것이 아니라 데이터베이스 시스템을 접목한 디자인과 작업지시서 작성 시스템을 구현하였다. 따라서 본 시스템의 특징은 사용하기 편리한 사용자 인터페이스, 세부지시사항을 위한 도구 지원과 보다 정확하고 쉬운 데이터 입출력이 가능하며 기존 저장 데이터의 활용, 편리한 치수기입 등을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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