군집 적응형 시스템(Collective Adaptive System, CAS)은 다수의 에이전트를 포함하는 적응형 시스템으로, 에이전트들 간의 헙업을 통해 목표를 수행한다. 협업을 기반으로 시스템의 목표를 수행하는 CAS는 복수의 에이전트들 간의 상호작용에 대한 테스트가 필수적이다. 본 연구에서는 CAS를 테스트하기 위한 하나의 방법으로 태스크 기반의 테스트 모델을 적용하여 모델 기반 테스팅을 하는 것에 대한 타당성을 분석한다. 분석을 위해 CAS의 한 사례로 스마트 홈 시스템을 적용하였고, 그 결과 태스크 모델을 수정 및 확장하면 CAS의 목표 달성 여부를 판별할 수 있는 체계적인 테스트 케이스 생성이 가능한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 혼합현실에서 다수의 사용자들이 공유객체를 조작하는 과정에서 충돌을 줄이고 충돌로 인한 작업 시간을 줄일 수 있는 적응형 동시성 제어 방법을 제안한다. 혼합현실에서 사용되는 공동 작업에 대해서 세부적인 골들과 이들에 대응되는 태스크들로 분류한 뒤 각 태스크에 알맞은 동시성 제어 방법을 매핑 하여 골-태스크-소유권에 대한 모델링을 수행하고 이에 대한 동시성 제어를 수행한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 공동 작업이 진행되어 감에 따라서 같은 태스크이더라도 다른 동시성 제어 방법을 적용하여 사용자들이 동시에 공유 객체들 들고 같이 이동하고 회전을 하는 공동 작업 과정에서 사용자들의 동시적인 작업에 대한 충돌을 제어하여 사용자들에게 현실의 산업 현장과 유사한 혼합협실 공동작업 환경을 제공해 해준다. 본 논문에서 제안한 시스템을 혼합협실 환경에서 실제 동작처럼 작업을 지원하기 위해서 사용자는 MS 홀로렌즈와 마이오 센서를 착용하고 태스크 작업들을 수행한다. 실험 결과 공동 작업 과정에서 충돌 발생과 공동 작업의 완료 시간을 기존의 동시성 제어 방법보다 효과적으로 줄일 수 있었다.
이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)에서의 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 전자 수치 지도(topological digital road map)상의 간선(edge) 비용이 동적인 교통 상태에 따라 빈번하게 갱신되고 있는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(URGS)에서 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간건 상에 있는 양 끝 노드 사이에 대해서 최단 경로를 재계산할 뿐이다. 본 논문에서는 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하는 효율적인 적응형 슬라이딩 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법을 제안한다.
클러스터 시스템을 계산능력과 메모리 크기에 있어서 바람직한 확장성을 제공한다. 또한 고속의 컴퓨터 네트워크 기술의 발달로 인해 클러스터 시스템은 값비싼 MPPs (Massively Parallel Processors)와 비교하여 경쟁력을 얻고 있다. 부적당한 작업 스케줄링은 시스템의 기능을 충분히 이용할수 없고, 병렬처리 프로그램에서 프로그램 실행 전에 각 태스크의 부하를 예측하기 어려우며, 태스크들은 다양한 형태로 서로 의존적이다. 동적 부하균등 알고리즘에서는 실행시간에 각 프로세서의 부하를 평가한 후, 각 태스크를 적절한 크기로 분할하고 그것들을 각 프로세서의 수행능력에 비례하여 클러스터 시스템에 할당한다. 그러나, 프로세싱 노드간의 통신비용이 높으면, 모든 노드들이 부하분산에 참여하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 부하분산에 참여하는 프로세서를 통신비용과 평균 부하로부터의 편차를 고려하여 제한하였다. 기존의 부하균등 방식과 제안된 동적 알고리즘을 비교하기 위하여, 통신비용, 노드 수, 그리고 부하의 범위와 같은 파라메터를 사용하여 다양한 모델의 클러스터 시스템에 관한 시뮬레이션을 수행하였다.
현대 로봇 분야의 개발에 있어 지능형 서비스 로봇은 모듈 기반으로 구성될 수 있다. 여기서 모듈이란 로봇의 특정 태스크들 수행하기 위해 만들어진 자동화 하드웨어 단위를 의미한다. 이러한 모듈 기반의 로봇시스템 내부는 네트워크의 이종성에 따라 다양한 네트워크들을 통해 연결될 수 있기 때문에 다중 모듈간 안정적이고 효율적인 통신을 하기 위해서는 상호운영을 위한 기술이 뒷받침 되어야 한다. 이를 위해 본 논문은 모듈기반의 로봇을 위한 통신용 미들웨어를 제안한다. 제안된 미들웨어는 네트워크 인터페이스 계층과 네트워크 적응 계층으로 나누어진다. 네트워크 인터페이스 계층은 각 이종 인터페이스들을 논리적인 채널로 추상화하는 기능을 갖는다. 반면, 네트워크 적응 계층은 모듈간의 통신을 위한 메시지 형식을 정의하고 주소할당 및 이종 네트워크를 고려한 라우팅 기능들을 갖는다. 결국, 제안된 미들웨어는 두 계층을 통해 상위 로봇 어플리케이션 개발자들에게 네트워크의 투명성을 보장할 수 있으며 모듈 기반의 로봇내에서 모듈간의 안정적이고 효율적인 통신을 지원한다.
기존의 타임아웃 기반 캐시 누설 에너지 관리 기법들은 한동안 사용되지 않은 비활성화 상태의 캐시 라인의 전력 공급을 끊음으로써 누설 에너지 소모를 줄인다. 그러나, 이들 기법들은 단일 프로세서 환경에 적합하게 고안되었기 때문에, 태스크들 간의 간섭이 빈번히 발생하는 공유 2차 캐시를 사용하는 멀티프로세서 환경에서는 에너지 감소를 방해한다. 본 논문에서는 캐시 라인 비활성화 시간을 고려한 캐시 파티션 전략을 통해 캐시 간섭을 줄임으로써 멀티프로세서 환경의 공유 2차 캐시에서의 누설 에너지 감소 효과를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 또한, 각 태스크들의 특성을 고려하여 타임아웃을 설정하는 적응형 타임아웃 관리 기법을 통해 캐시 누설 에너지 소비를 감소시키는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과에서 기존의 기법과 비교하여 2-way CMP에서는 평균 73%, 4-way CMP에서는 평균 56% 정도의 누설 에너지 소비가 줄어드는 것을 확인하였다.
최근 인터넷, 인트라넷 등과 같은 네트워크의 급속한 발전에 따라 많은 네트워크 구성요소를 체계적으로 관리할 필요성이 커지고 있다. 네트워크 규모의 급속한 성장은 기존의 SNMP(Simple Network Management Protocol), CMIP(Common Management Information Protocol) 등을 기반으로 한 클라이언트-서버(client-server) 관리 패러다임으로는 한계를 가진다. 따라서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위해서 최근 분산형(distributed) 패러다임인 이동에이전트(Mobile Agent)를 네트워크 관리에 이용하려는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 중앙 집중형의 SNMP, 분산형의 이동에이전트, 그리고 이들 두 접근 방법의 단점을 극복하기 위한 이동에이전트의 한 형태인 혼합모드의 해석적 모델을 제안하고 그 성능을 비교 분석한다. 제안한 해석적 모델을 네트워크 응답 시간에 중점을 두어 성능 평가한 결과 LAN에서는 대체적으로 SNMP가 유리한 반면 WAN에서는 네트워크 환경에 따라 이동에이전트 또는 혼합모드가 더 좋은 응답 시간을 보임을 알 수 있다. 또한 해석적 방법의 결과를 바탕으로 네트워크 환경, 지연(delay), 태스크(task), 관리 노드 수를 고려한 적응형 네트워크 관리 알고리즘을 제안한 후 실험하였다. 그 결과 적응형 네트워크 관리 알고리즘을 사용하였을 때, 이동에이전트 또는 혼합모드 네트워크 관리 패러다임을 사용하는 것과 비교할 때 약 10%의 성능향상이 있음을 알 수 있다.
송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보낸다. 따라서 이같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 태스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 진화알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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