다양한 과학 분야에서 대규모의 계산집중적인 어플리케이션들이 많은 그리드 자원을 활용해감에 따라 그 실행 관리와 제어의 어려움도 증가하였다. 어플리케이션의 반복되는 실행으로 축적된 작업 이력을 참조하여 어플리케이션의 특성을 파악하고 그리드 자원 선택 정책을 결정하였다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경과 이를 활용한 어플리케이션의 이력을 분석하기 위해 통계적 기법인 PBDF(Plackett-Burman with Fold-Over)계획법을 적용하였다. PBDF는 그리드 환경과 어플리케이션에서 주요한 요인들을 파악하고, 그것들이 얼마만큼 영향을 미치는 가를 수치화한다. 영향력 큰 요인은 작업 이력에서 참조 프로파일을 찾고 적절한 자원을 선택하는데 사용하였다. 응용의 수행 결과를 다시 작업 이력에 포함시키고 인자의 신뢰도를 조정하였다. 본 연구는 항공우주 연구 그리드의 작업 이력을 분석하여 적응형 자원 선택 알고리즘을 제안하였다. 주요한 요인들의 영향력을 계산하고 자원 선택 정책에 반영하는 실험을 하였다. 또한, 수행이 끝난 후 인자의 신뢰도를 평가해 그리드 환경 변화에 적응하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 오류가 빈번한 그리드 환경에서 자원 선택 기법을 평가하기 위해 다양한 시나리오에서 그 적응력을 실험하였다.
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
본 논문에서는 모바일 그리드 컴퓨팅 환경에서, 작업분배에 대한 보다 효율적인 계획을 스스로 결정하고, 이를 지속적으로 개선하는 'Self-Growing Engine' 기반 적응시스템을 제안한다. 최근, 모바일 컴퓨팅 환경에서의 다양한 제약사항을 극복하기 위해, 주변의 여러 컴퓨팅 단말기들의 유휴자원을 공유하여 하나의 작업을 처리하는 그리드 컴퓨팅 개념을 무선환경에 적용하려는 연구가 이슈로 등장하고 있다. 이때, 대부분의 기존 연구들은 그리드 컴퓨팅에 참여하는 단말기들의 리소스 상태만 고려하여 작업을 할당하는 방식을 취하고 있다. 따라서 상대적으로 작업효율이 낮은 단말기에서 작업이 할당되는 경우도 생기게 된다. 제안 시스템에서는 보다 효율적인 작업분배 결정을 위해, 다양한 사항을 고려하여 적절한 단말기를 선택하며, 각 작업수행결과를 history로 저장하며, 이후에 같은 요청이 있을 때 이를 분석하여 보다 적절한 단말기를 선택하도록 스스로 진화하는 특성을 갖는다. 우리는 제안 시스템의 평가를 위해, 데스크 탑에서 프로토타입을 구현하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과를 통해 제안시스템의 효율성을 증명하였다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
이질적인 컴퓨팅 환경에서 다중 응용 프로그램은 안정적으로 수행되기 위해 제한된 자원을 공유하며 서로 경쟁한다. 더욱이 응용 프로그램이 수행되는 환경으로부터 획득된 불완전한 정보와 정보로부터 적용 행동의 선택까지 소요되는 시간의 비용에서 발생하는 불확실성은 응용 프로그램이 환경에 적응하며 유연하게 동작하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 불확실한 정보를 확률 값으로 처리함으로써 적응 행동을 예측하도륵 한다. 또한, 실제 시뮬레이션을 통해 제안된 미들웨어의 유용성을 확인한다.
많은 무선 스마트 단말의 보급으로 무선 데이터 트래픽이 폭발적으로 증가해 왔고, 이로 인한 주파수 자원의 부족은 피할 수 없는 문제가 되었다. 본 과제에서는 획득한 인지정보를 기반으로 하여 다중 라디오 환경에서 주파수 스펙트럼 감지, 동적 스펙트럼 할당, 다중 라디오 선택 및 다중화, 최적 자원 할당, 적응형 전송 기술을 개발하였고, 이 기술들의 개발로 추가적인 주파수 사용 없이 주파수 사용 효율을 최대화함으로써 네트워크 성능 향상을 이끌어 내었다. 본 기술은 고유 주파수 대역 접속, 공통 주파수 대역 접속, 고유/공통 주파수 대역 동시 접속의 경우로 나누어 개발되었다. 개발된 기술은 사용자의 QoS(Quality of Service)를 만족하는 동시에 네트워크 성능 향상을 이끌어낼 수 있음을 모의실험을 통해 검증하였다. 따라서 본 연구의 결과는 4G뿐만 아니라, 5G에서 핵심적인 기술 개발의 중요한 역할을 담당할 것이며, 앞으로도 추가적인 연구가 필요하다.
클라우드 컴퓨팅이 발전하면서, 전체적인 관리 비용을 최소화하기 위해 자원 관리 기술이 중요하다. 클라우드 환경에서 사용자 선호도에 기반한 호스트의 활용과 가상머신들의 요구사항은 본질적으로 자주 바뀐다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 호스트와 가상 머신들이 분류가 되지 않은 상황에서 효율적인 자원 할당 방법을 연구할 필요가 있다. 에너지 소비를 절약하기 위해 액티브 호스트를 줄일 때, 가상머신들을 다른 호스트로 이주할때 임계값을 사용한다. 가상머신의 자원 요구량과 호스트의 자원 이용량을 분류할 때 Fuzzy Logic을 이용하여 적응성 가상머신 할당 및 이주 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자원의 요구량에 따라 가상머신들을 분류한 뒤 가장 적은 자원활용도를 갖는 호스트에게 자원을 할당하며, 과부하된 호스트들로부터 가상머신을 이주시킬 때 상위 임계치를 설정하기 위해 각 호스트들의 자원 활용도가 사용된다. 이주하기 위한 후보 가상머신들을 선택할 때, 호스트에서 높은 자원을 가진 가상머신을 선택한다. 시뮬레이션을 통해 연구 결과를 평가하였고, 평가 결과 다른 가상머신 할당 방법들보다 효율적임을 증명하였다.
오늘날 사용자의 데이터 증가에 따른 데이터 중복으로 인해 다양한 중복 제거 연구가 이루어졌다. 그러나 상대적으로 개인 스토리지에 대한 연구는 미진하다. 개인 스토리지는 고성능 컴퓨터와는 다르게 CPU와 메모리의 자원 사용을 줄이면서 중복 제거를 수행할 필요가 있다. 본 논문에서는 개인 스토리지에서 중복 제거율을 적절히 유지하며 부하를 낮추기 위해 파일의 타입과 크기에 따라 FSC(Fixed Size Chunking)와 WFH(Whole File Chunking)를 선택적으로 적용하는 적응형 알고리즘을 제안한다. 제안한 파일 시스템은 LessFS에 비해 최초 파일 Write 시에는 Write 소요 시간은 1.3배 이상 높았으나 메모리의 사용은 3배 이상 감소하였고, Rewrite 시는 LessFS에 비하여 Write 소요시간이 2.5배 이상 빨라지는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
센서 네트워크 운영체제는 다양한 실험과 작업을 위해 다양한 기능을 수행해야한다. 이를 위해 센서 운영체제는 필요에 따라 응용프로그램을 설치하여 사용하고 이를 필요에 따라 수정하는 것을 지원한다. 이에 따라 센서 운영체제는 다양한 응용프로그램을 사용할 수 있도록 범용화 되고 고정된다. 또한 운영 체제 와 응용프로그램의 분리에 따라 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 센서 운영체제가 설치된 운영체제에 따라 커널의 구조를 최적화하고 응용프로그램수행에 따른 오버헤드를 최적화하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 커널을 모듈화하고 필요에 따라 선택적으로 커널을 재구성 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 모듈화 된 커널 자원을 효율적으로 관리하며, 수행하는 응용 프로그램의 요구 기능에 따라 커널의 구성을 바꿀 수 있어 최적화된 커널을 유지할 수 있다.
컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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