캐시 에너지의 소비 전력을 줄이기 위해 필터 캐시가 제안되었다. 필터 캐시의 사용으로 인해 많은 전력 사용 감소 효과를 가져왔으나, 상대적으로 시스템 성능도 더불어 감소하게 되었다. 필터 캐시의 사용으로 인한 성능 감소를 최소화하기 위해서, 본 논문에서는 기존에 제안된 주요 필터 캐시 예측 모델들을 소개하며, 각각의 방식에 있어서의 핵심 특징 및 해당 방식의 문제점을 분석한다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 모드 선택 비트를 활용하는 개선된 형태의 새로운 필터 캐시 예측기 모델을 제안한다. 제안된 방식은 MSB라 불리는 참조 비트를 고안하여, 이를 기존의 필터캐시와 BTB에 새롭게 활용한다. 실험 결과, 제안된 방식은 기존 방식 대비, 전력 소모량 시간 지연면에서 평균 5%의 성능 향상을 가져 왔다.
최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.
본 연구의 목적은 자기회귀 교차지연 모델 (ARCL: autoregressive cross-lagged model)을 통해 검증된 청소년 비행과 일탈적 자아개념의 상호적 인과관계(이은주, 정익중, 2009)를 잠재 상태-특성 자기회귀 모델 (LST-AR: latent state-trait autoregressive model)의 적용을 통해 재검증하는데 있다. 일반적으로 상호적 인과관계의 검증을 위해 ARCL 모델이 적용되지만, 일탈적 자아개념이 갖고 있는 특성적 요인의 변량을 통제하지 않은 상태에서 비행과의 상호적 영향을 분석하게 되면 비행이 일탈적 자아개념에 미치는 영향에 대한 해석이 왜곡될 수 있다. 따라서 LST-AR 모델을 통해 일탈적 자아개념의 안정적 특성 및 변동적 상태를 구분하고, 특성적 요인을 통제한 후 상태적 일탈자아와 비행의 상호적 인과관계를 살펴보았다. 본 연구의 분석에는 한국청소년패널조사의 중2에서 고3까지 5년 종단자료가 활용되었다. 연구결과, 일탈적 자아개념과 비행의 상호적 인과관계가 재검증되었을 뿐만 아니라 일탈적 자아개념의 안정적 특성 및 변동적 상태 요인에 따라 비행과의 상호적 인과관계가 다를 수 있음도 확인되었다. 마지막으로 상호적 인과관계의 연구에서 안정적 특성과 변동적 상태 요인의 구분에 대한 방법론적 의미가 논의되었다.
기존 다중스레드 모델에서의 주로 사용되는 선입선출 스케줄링 알고리즘은 실행의 지역성을 고려하지 않았기 때문에 높은 문맥전환 비용과 상대적으로 수행 시간이 짧은 프레임의 지연이 야기되어 일부 환경에서는 실행의 효율성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 선입선출 스케줄링 알고리즘의 문제를 개선한 TAM의 퀀텀 단위 스케줄링 방법은 퀀텀 단위의 우선권을 너무 강조하므로 프로그램 실행의 병렬성을 제한시켜 프로세서의 활용도가 저하될 수 있고, 프레임 내에 있는 스레드들 간의 동기화로 인한 지연이 발생될 경우 대기 시간이 길어질 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 위의 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 컴파일러에 의해 생성된 스레드의 크기와 동기화 정보를 이용하여 상대적으로 가장 짧은 프레임의 실행 시간을 예상하여 이를 우선적으로 처리하는 최단 프레임 우선(shortest-frame-first) 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 다중스레드 모델은 실행의 일부분 특히 동기화 처리를 컴파일러에 의존하는 방식을 취함으로써 작업 시간에 대한 정확한 예상과 일관성을 쉽게 이용할 수 있다. 제안한 최단 프레임 우선 스케줄링 알고리즘을 선입선출 스케줄링 알고리즘과 비교한 실험 결과, 실행시간의 평가에서는 평균 15% 정도 실행 시간을 단축시켰고 프로세서 활용도의 평가에서는 5% 정도의 성능 향상을 얻었다. 그리고 대기 시간의 평가에서는 평균 24% 정도의 대기 시간을 줄였다.
지하공간인 터널에 대하여 이론적인 전파 경로손실 예측과 측정을 수행하였다. 터널 내 전파 경로 손실을 보다 정교하게 해석하기 위하여 터널의 단면적이 직사각형이고 직선구조의 터널을 선택하였다. 혼합도파관 모델, ray tracing모델을 이용하여 수신전력을 예측하였고, 측정시스템을 이용하여 송ㆍ수신기 사이의 거리에 따른 수신전력을 측정하였다. 주어진 터널 환경에서 터널 내 수신전력 측정값에 대한 회귀분석 값(0.0238dB/m)은 혼합도파관 EH1,2모드의 감쇄 값(0.0246dB/m)과 가장 근사한 결과를 보였다. 터널내 송ㆍ수신안테나 사이의 거리에 따른 수신 전력에 대한 Ray-tracing모델 시뮬레이션 결과와 측정값은 거의 일치하였다. 터널 내 RMS지연확산을 계산한 결과 송ㆍ수신안테나 사이의 거리가 증가할수록 RMS 지연확산 값은 증가하였고, 코히어런스 대역폭은 감소하였다.
인터넷 전화 서비스가 시장성 있는 기술로 각광 받게 되면서 SIP를 기반으로 많은 제품들이 개발되고 있으며, 개발된 인터넷 전화 시스템은 홈 네트워크 전화서비스 및 일반 사무실 전화서비스로 이용되고 있다. 인터넷 전화에서 호 연결 방법에는 단일전화 호 연결과 그룹 호 연결로 구분할 수 있는데, 그룹 호 연결은 하나의 요청 메시지를 그룹 안에 포함된 모든 전화기에게 병렬적으로 전달하는 메시지의 포킹 기능으로 인하여 호 연결을 위한 메시지 처리에서 하가 많이 발생하여 네트워크에 많은 트래픽을 유발시킨다. 이러한 인터넷 전화의 시스템 모델은 호 연결 기능에 대한 메시지가 프록시 서버에게 집중되게 되어 있다. 따라서 짧은 시간 동안에 다량의 호 연결 메시지가 프록시 서버에 입력되는 경우 호 연결을 위한 메시지 처리가 지연되기 때문에 정상적인 전화 서비스가 이루어질 수 없게 된다. 본 논문은 기존 시스템 모델의 메시지 처리 지연 문제를 해결하기 인해 프록시 서버의 호 연결 요청 메시지를 단순화하켜, 특정그룹 호 연결 요청 메시지의 포킹 기능을 분산 처리하여, 프록시 서버의 부하를 최소화하는 시스템 모델을 제안하고, 이의 구현을 통하여 성능개선을 확인하였다.
멀티미디어의 발달은 고속 네트워크 발전과 이어졌으며, 모바일 장비의 성능 향상으로 높은 전송속도로 광대역 인터넷망 접속과 실내와 실외 사이의 끊김 없는 모바일 멀티캐스팅 서비스를 가능하게 했다. 멀티캐스팅 서비스는 모바일 멀티캐스팅을 기반으로 효율적인 그룹 통신을 지원한다. 그러나 모바일 멀티캐스팅 서비스는 터널 컨버젼스와 핸드오버 지연이라는 제약조건이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 많은 프로토콜들이 연구되어 왔고, 핸드오버 방법 또한 연구대상이 되었다. PMIPv6 기반의 네트워크 에서 모바일 멀티캐스팅 서비스를 위한 도메인 간 최적화된 핸드오버 모델을 제안한다. 제안한 모델은 터널 컨버젼스를 제거하고 라우터 프로세싱을 줄여준다. 또한, 적합한 전송 메커니즘을 이용하여 빠른 핸드오버를 가능하게 한다. 또한 제안한 방식은 이전에 제안된 모델 보다 패킷 전송 비용과 지연시간이 감소하여 도메인 간에서 빠른 핸드오버를 보장한다.
공공 건설공사에 있어서 발주관청에서 산정한 예정공사기간과 실제 공사기간 사이에 차이가 발생하여 당초 계획했던 프로젝트가 예정준공일보다 지연되는 경우가 빈번하게 발생한다. 이는 공사지연에 따른 시공 중 문제점뿐만 아니라 시설물사용 계획의 차질로 초래되는 물류비용증가, 시민불편가중, 시설물을 이용한 생산 및 공급차질과 이로 인한 각 분야의 막대한 손실 등으로 이어진다. 이러한 손실들을 줄이기 위해서는 발주시 산정하는 예정공사기간의 정확도를 높여야 한다. 본 연구는 발주관청의 예정공사기간 산정시 지표로 활용할 수 있는 공사기간보정요소를 포함하는 예정공사기간 산정모델을 제시하여 적정공사기간을 확보함으로서 시공 중의 공기 연장 빈도를 줄이고 나아가서는 공공 프로젝트의 성공적인 운영에 기여하고자 한다.
인터넷의 대부분의 데이터가 이미지, 음성, 비디오 등의 고용량 데이터임을 감안할 때 이를 고속으로 처리할 수 있는 네트워크 상에서의 멀티미디어 데이터의 처리 요구가 증가하고 있다. 네트워크 상에서 IP 멀티캐스트의 대안으로 고려되어지는 오버레이 멀티캐스트는 하드웨어적인 인프라의 구축 없이도 시스템의 자원과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 기법이다. 하지만 고용량의 멀티미디어를 요구하는 다중 사용자들에 대한 요구서비스에 대한 적합한 모델과 중간 노드의 이탈 시 발생하게 되는 멀티캐스트 트리의 복구에 대한 적절한 모델이 필요하다 본 논문에서는 시간적 스케일링을 통해 패킷 간 지연(Jitter)을 적용하여 현재 네트워크 상태를 파악한다. 파악된 네트워크 정보에 따라 제안한 다중 사용자 서비스 제어 알고리즘을 적용함으로써 멀티미디어 요구에 대한 지연시간의 영향을 최소화하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 모델이 기존의 기법들 보다 적은 복구시간이 소요되고 멀티미디어 서비스 요구에 대한 다중 사용자 노드의 이탈로 인해 많은 수의 노드가 영향을 받는 상황일수록 더욱 효과적인 방안임을 보여주고 있다.
4차 산업혁명이 진행되면서 제조업에서 사물인터넷(IoT), 머신러닝과 같은 지능정보기술을 적용하는 사례가 증가하고 있다. 반도체/LCD/타이어 제조공정에서는 납기일(due date)을 준수하면서 작업물 종류 변경(Job change)으로 인한 작업 준비 비용(Setup Cost)을 최소화하는 일정계획을 수립하는 것이 효과적인 제품 생산을 위해 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 병렬기계에서 딥러닝 기반의 납기 지연과 작업 준비 비용 최소화를 달성하는 일정계획 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델은 과거의 많은 데이터를 이용하여 고려되어지는 주문에 대해 작업 준비와 납기 지연을 최소화하는 패턴을 학습한다. 따라서 세 가지 주문 리스트의 난이도에 따른 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법이 기존의 우선순위 규칙보다 성능이 우수하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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