본고는 TDX-1 의 호처리 용량에 관한 것으로 우선 전자교환기에 있어서 일반적인 호처리 용량 측정 방법에 대해 설명하고, LCS(Local Call Simulator)를 이용하여 측정에 의한 결과를 토대로 TDX-1의 호처리 용량을 산출한 결과 135,000BHCA로 추정됨을 밝힌다. RSS의 경우는 시스팀 구성에 따라 7,200~24,000BHCA로 추정된다.
Switching System(이하 교환 시스템)이 QoS(Quality of Service)를 유지하면서 처리 가능한 최대 동시 호처리 능력을 검증하기 위하여, 수학적 분석을 이용한 해석적 방법, 실제 호를 사용한 통계적 방법 등이 제안되었다. 해석적 방법을 이용해 산출한 교환 시스템의 최번시 동시 호 처리능력(BHCA, Busy Hour Call Attempt)은 단지 수학적인 예측일 뿐이므로 이를 검증하기 위해서 가상 호 발생기가 제안되었다. 이 가상호 발생기는 가입자의 행동을 시스템 하위 프로세서(가입자 정합 Device 제어 프로세서)에서 Simulation하여 가상의 호를 발생시키고, 이를 통해 교환기 최대 동시 호 처리 용량을 시험하기 위한 SW이다. 이 가상호 발생기는 동일한 형태의 호를 동시에 다량으로 발생시킴으로써 교환 시스템의 주 프로세서(Main Processor, MP)의 동시 호 처리 용량을 시험하기 위한 SW이다. ITU-T 권고에 의하면 시스템부하가 90~95%를 넘어 서는 경우는 예외적인 처리(과부하 제어 등)를 권고하고 있으므로 MP 부하 90~95%에서 BHCA를 계산하면 최대 호 처리 용량이라 할 수 있다. 가상 호 발생기는 시스템 개발 초기에 실제 가입자 정합 Device 와 호 발생기 없이도 MP 과부하 지점까지 호를 발생시킴으로써 개발의 시간 및 비용을 절약할 수 있도록 하고, 계획된 시스템 용량을 만족하기 위해 필요한 조치를 교환 시스템 개발 초기에 취할수 있도록 한다. 또한, 과부하 지점에서 MP가 정상 동작하는지 검증하는 도구로 사용 가능하다. 앞으로 이를 더 발전시키면 가상호 발생기를 이용한 다양한 시스템 검증 및 분석에 이용할 수 있을 것이다. 본 논문은 가상호 발생기의 구조와 최대 용량 시험 방법을 소개하고, 더 나아가 호 Traffic에 대한 최대 용량 시험뿐 아니라 QoS를 향상시키기 위한 교환 시스템의 제반 성능 시험 및 분석에 이를 이용하기 위해 개선이 필요함을 서술하고자 한다.
식품 산업 가공 공정에 다양하게 적용되는 진동 선별기(twist screen)의 구조를 변경하고 그 효율을 분석하기 위하여 위와 같은 실험을 실시하였다. 시료 공급 시 스크린 외곽의 프레임을 따라 선별되지 못하고 빠지는 입자를 방지하기 위하여 스크린 프레임에 dam을 설치하였으며, 스크린 중앙에서 공급되는 시료가 진동에 의하여 중앙에서 외곽으로 빠르게 이동하며 입자층을 이루어 선별 효율이 저하되는 것을 방지하기 위하여 스크린에 나선형 구조물을 설치하였다. 진동 선별기는 직경 1,200 mm와 직경 1,500 mm를 사용하였으며 스크린은 mesh 24이고 선경 0.12 mm인 표준망을 적용하였고 진동 모터는 60 Hz로 운전하였으며 자기진동 이송기는 주파수 게이지 8과 10으로 각각 실험한 결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 진동 선별기 직경 1,200 mm인 경우 일반형은 처리 용량 24 kg/hr, 처리 분율은 4.72%이었고 스크린 프레임에 dam을 설치하고 스크린에 나선형 구조물을 설치한 경우에는 처리 용량이 22.8 kg/hr, 처리 분율 8.05%이었다. 구조물의 설치로 처리 용량은 다소 감소하였으나 처리 분율은 1.7배 증가하여 선별 효율이 상당히 높아졌다는 것을 알 수 있었다. 진동 선별기 직경 1,500 mm의 경우 일반형의 처리 용량은 43.32 kg/hr으로 직경 1,200 mm인 경우와 비교하여 처리용량은 1.8배 증가하였으나 처리 분율은 2.37%로 처리용량에 비하여 낮게 나타났다. 처리 1의 입도를 분석한 결과 스크린에 의하여 선별될 세립의 입자가 비선별 처리물에서 발견되고 있다. 스크린의 직경이 넓어져서 처리 용량이 증가하였으나 공급 속도를 높여 공급량이 많아지므로 입자들의 망 접촉 시간이 감소하고 입자의 층 현상이 심화되어 처리 효율이 감소하고 세립의 입자 선별이 완벽하게 이루어지지 않았다는 것을 알 수 있었다. 선별기 직경 1,500 mm에 screen frame dam을 설치한 경우 처리 용량 43.14 kg/hr로 일반형과 비슷하며 처리 분율은 3.25%로 매우 증가되었다. 입자들의 층현상이 심화된 ${\emptyset}$1500에서 스크린의 프레임에 dam을 설치함으로써 스크린 프레임으로 빠져나가 망에 체류 시간이 단축되는 것이 방지되며 프레임을 따라 입자층이 형성되어 스크린과 접촉이 불가능하였던 입자들이 dam에 의하여 스크린 안쪽에서 이동되므로 거의 동일한 처리 용량에서도 처리 효율 증가가 뚜렷하게 구분되었다고 할 수 있다. Screen frame dam과 나선형 구조물을 모두 설치한 경우 처리 용량은 39.04 kg/hr로 다소 감소되었으나 처리 분율은 6.77%로 직경 1,500 mm의 진동 스크린에서 일반형 구조시 보다 3배, frame dam만 설치된 경우보다 2배의 증가를 보였다. 비선별 처리물인 처리 1의 시료를 입도분석한 결과 선별 처리되지 못한 세립의 입자를 전혀 발견할 수 없었다. 이와 같은 결과는 frame dam을 설치하여도 입자들이 빠르게 휩쓸려 스크린의 외곽으로 이동하여 망과 접촉 시간이 단축되며 층을 이루어 입자간의 간섭에 의해 선별 효과가 감소되는 것을 나선형 구조물에 의하여 방지함으로써 체류시간을 증가시키고 입자층을 분산시켜 선별 효율을 증가시킬 수 있었다. 나선형 구조물 설치시 처리 용량은 다소 감소되는 경향을 보이나 처리 분율이 3배까지 차이를 나타나며 이는 공급 속도가 빠를수록 처리 용량이 많을수록 영향이 크다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시뮬레이션 모델을 통해 호유형뿐만 아니라 개인통신서비스에서 필수적인 핸드오버 및 위치등록 등의 모든 트래픽 유형을 고래했을 때 개인통신교환기(PCX : Personal Commuincations Exchange)에서의 지연시간을 분석하며, 지연시간에 대한 결과와 프로세서의 이용율로부터 개인통신교환기의 호처리 및 이동성처리용량을 분석하고 그에 따른 가입자의 수용능력을 추정한다. IPC(Inter-Processor Communications) 메시지의 송수신시간 및 메시지의 처리시간등 교환기 제어계의 성능분석에 필요한 입력 파라미터 값은 기존 ISDN(Integrated Services Digital Network) 및 CMS-MX(CDMA Mobile System-Mobile Exchange) 교환기의 측정자료를 이용하였다. 시뮬레이션 분석결과 PCX 교환기의 호처리 성능은 주로 번호번역 기능을 담당하는 프로세서인 NTP(Number Translation Processor)의 용량에 의해 결정되며, 가입자 밀도가 1,500명$/km^2$인 경우 호처리용량은 약 42만 BHC(Busy Hour Call Completion)로 추정되었고, 이에 상응하는 핸드오버 및 위치등록 처리용량은 각각 시간당 약 2만 6천히 및 40만 6천회로 나타났다. 이것은 가입자당 호처리 부하가 1.6BHC일 경우, 약 15만 7천 가입자를 수용할 수 있는 용량에 해당한다.
본 논문에서는 반도체 방식의 직접 터치식 용량 형 지문인식센서의 신호처리를 위한 회로를 제안하였다. 센서로부터의 용량의 변화를 전압의 신호로 전환하기 위해서 전하분할 방식의 회로를 적용하였다. 지문센서 감도저하의 가장 큰 원인인 센서 플레이트에 존재하는 기생용량을 제거하고 융선과 계곡 사이의 전압차를 향상시키기 위하여 기존과는 다른 아날로그 버퍼회로를 설계 적용하였다. 센서 하부회로와의 isolation 대책을 통하여 ESD 및 노이즈방지를 위한 설계를 실시하였다. 제안된 신호 처리회로는 0.35마이크론 표준 CMOS 공정에 의해 레이아웃 되었다.
최근 클라우드 컴퓨팅은 대학의 정보시스템 구축에도 영향을 미치고 있다. 대학 학사정보시스템을 클라우드 컴퓨팅 환경으로 설계할 때 자원낭비와 서비스품질을 고려하여 적정한 처리용량을 산정하는 것은 매우 중요한 일이다. 사용자가 기대하는 서비스품질을 만족시키는 클라우드 컴퓨터의 처리용량은 사용자 트랜잭션의 발생 패턴과 자원요구 특성에 근거하여 예측해야 한다. 본 논문에서는 대학 학사업무에서 발생하는 실제 트래픽을 분석하고 특정한 평균 응답시간을 만족시키는 클라우드 컴퓨터의 처리용량을 산출하는 기법을 제시한다. 이를 위해 학사업무 클라우딩 서비스 모델을 정립하고 대학 학사업무의 실제 운용데이터로부터 도출한 트래픽 패턴과 자원요구 특성을 적정용량 분석 모델에 적용하여 현실적인 값들을 유도한다. 제시된 서비스 모델과 실제 운용 데이터를 바탕으로 한 트래픽과 적정용량의 분석 결과는 유사한 규모의 대학 정보시스템 진화에 충분히 활용될 수 있다.
최근 Hardware Transaction Memory (HTM)으로 트랜잭션을 처리하는 기술이 각광을 받고 있다. 그러나 HTM의 처리 실패 요인 중 하나는 캐시를 사용하여 트랜잭션을 처리하여 용량에 제한이 존재한다. 이러한 이유로 long 트랜잭션의 경우 용량을 초과하여 처리가 불가능한 경우가 빈번히 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 long 트랜잭션 처리를 위한 HTM 기반 트랜잭션 분할 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 HTM 으로 수행하여 캐시 용량을 초과하는 경우, long 트랜잭션을 다수의 트랜잭션으로 분할한다. 분할된 트랜잭션이 수행이 완료되면, 부분 커밋(commit)을 수행하고 이에 대한 정확성을 제공하기 위해 validation을 수행한다. 분할된 모든 트랜잭션의 수행이 완료되면 최종적인 커밋을 수행한다. 이를 통하여 기존 HTM 으로 처리하기 불가능한 long 트랜잭션을 속도가 우수한 HTM을 기반으로 효율적인 트랜잭션 처리가 가능하다.
최근 IT산업의 화두인 클라우드 컴퓨팅에서, HDFS는 널리 사용되고 있는 분산 파일 시스템이다. HDFS는 분산된 데이터의 저장과 검색의 장점이 있는 반면, 대용량 파일처리를 목적으로 설계되었기 때문에 실시간 파일처리와 저용량 데이터 처리에 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HDFS의 파일 처리 과정을 개선하여 저용량 파일 처리를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 기법은 데이터 블록에 저용량 파일들을 병합함으로써 데이터 처리의 효율성을 높이는 결과를 보였다.
본 시험은 혐기소화액을 후처리로 호기처리를 한 후 발생한 액비를 벼 재배 시 시용함으로써 벼 생육과 수량에 미치는 영향을 알아보기 위해 실시하였다. 벼 재배 시 사용한 액비는 혐기소화 후 배출된 혐기소화액을 후처리로 폭기처리(1 ㎥당 0.1 ㎥/air/min)를 한 후 생산한 액비로 돈분 액비(Liquid Swine manure; LSM), 돈·우분 액비(Liquid Swine/Cow Manure; LSCM), 돈분·사과착즙박 액비(Liquid Swine/Apple pomace Manure; LSAM)이며, 액비를 농도별(100%, 120%, 140%)로 처리구를 두었고 대조구로 화학비료를 처리구로 두었다. 발효액비 및 화학비료의 시용량은 와그너포트(1/5000a) 환경을 고려하여 표준시비량의 두배의 양을 시용량으로 설정하였으며, 발효액비는 질소를 기준으로 시용하였다. 1. 벼의 주당 수수는 화학비료 처리구가 15개로 가장 많았으나 수당 립수는 화학비료 처리구보다 발효액비 처리구들이 많았다. 천립중도 화학비료 처리구보다 발효액비 처리구들이 무거웠으며, 발효액비 시용량별 큰 차이는 없었다. 등숙률은 화학비료 처리구와 발효액비 처리구들과 차이를 보이지 않았다. 2. 벼의 수확량은 수치로 보면 화학비료 처리구가 782.8 kg/10a로 가장 많았으나 돈분 액비(LSM)와 돈·우분 액비(LSCM)의 경우 시용량과 관계없이 화학비료 처리구와 차이가 없었고, 돈분·사과착즙박 액비(LSAM)의 경우는 140% 처리구만 화학비료 처리구와 유의한 차이가 없었다. 3. 치환성 칼리는 시험 전 토양보다 모든 발효액비 처리구의 토양에서 시용량과 관계없이 증가하는 경향을 보였으며, 수치상으로 시용량이 많을수록 증가하는 경향을 보였다. 벼 재배 시 혐기소화발효액비를 시용할 경우 벼의 생산량과 시용 전 후 토양의 화학성을 종합해 볼 때 벼의 생산량은 모든 발효액비가 시용량에 따라 큰 차이를 보이지 않았으며, 벼의 생산 지수는 화학비료 처리구와 발효액비 처리구들과 차이를 보이지 않았다. 토양의 화학성 중 치환성 칼리는 시용량과 관계없이 시용 전보다 증가하는 경향을 보였으며, 시용량이 많을수록 수치상 증가하는 경향을 보였다. 따라서 혐기소화발효액비는 화학비료를 대체할 수 있을 것으로 보이며, 토양의 환경을 고려하여 발효액비를 과시용하는 것보다는 100%를 시용하는 것이 적정할 것으로 판단된다. 혐기소화 후 발생된 혐기소화액을 후처리 과정을 거쳐 발효액비를 생산해 작물 재배 시 시용한 연구가 많지 않으므로 농지에 시용하기 위해서는 추후 많은 연구가 필요할 것으로 보인다.
도로용량편람에서 정의하고 있는 용량은 하류부에 용량을 제한하는 요소가 없다는 것을 가정한 정상교통류에 대한 용량 개념으로서, 이는 전통적으로 계획, 설계, 현재 및 장래 도로시설의 운영상태 분석 등에 사용되어 왔다. 실시간 제어는, 용량을 초과하지 않는 교통류를 유지시켜 혼잡교통류로의 전이를 막고, 물리적 여건이나 제반 확률적 요인으로 혼잡이 발생하였을 경우 조속히 용량이하로 교통량을 떨어뜨려 정상교통류로 회복시키는 데 목표를 둔다. 이러한 맥락에서 용량은 실시간 제어의 효과를 좌우하는 중요한 입력변수이며, 정상교통류 상태라면 혼잡으로 전이되지 않을 임계치로서의 용량 산정이 중요한 관건이다. 그러나 혼잡교통류 상태에서 정상교통류로 되도록 빨리 회복시켜 주기 위한 제어 기준으로서의 용량은, 하류부 혼잡의 시공간적 전개에 따라 변하는 값이어야 하며 이러한 동적 용량변화를 정확히 예측할 수 있는 방법론이 요구된다. 이에 본 연구에서는 기존의 용량 개념을 출력 개념의 용량으로 정의하고, 입력 개념의 용량을 최대가능처리량(Maximum Sustainable Throughput)으로 새롭게 정의하였다. 이 최대가능처리량은 혼잡의 시공간적 전개에 따라 결정되는 동적 용량이며, 이러한 혼잡의 시공간적 전개는 Newell의 단순화된 교통량-밀도 모형으로 예측할 것을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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