최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.
컴파일러와 언어구현 교과목은 컴퓨터과학 교과과정에서 오랫동안 중요한 주제로 인식되어 왔다. 그것은 컴파일러에 관한 지식이 프로그래밍 언어와 시스템을 이해하는 데에 중요한 역할을 할 뿐 아니라, 컴파일러 기술이 많은 응용 영역에서 활용될 수 있기 때문이다. 그러나 제한된 자원과 시간적 제약 때문에 컴파일러 기술을 효과적으로 전달하기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 교육용 컴파일러 개발환경인 Edu-IDEC을 이용한 컴파일러 수업모형을 제시한다. Edu-IDEC는 로봇 플랫폼에서의 컴파일러 개발환경으로서, 컴파일러 제작도구, 레퍼런스 컴파일러, 구문트리 시각화도구, 목적언어 시각화 도구, 로봇제어기, 그리고 로봇시뮬레이터 등의 기능이 있으며, 이클립스 플러그인 기반으로 동작한다. 그리고 제시된 모형을 실제 수업에 적용하여 그 평가결과를 제시한다.
인공지능의 활용성이 다양해지면서 소형 휴대용기기에 알고리즘을 탑재하려는 요구가 증가하고 있다. 또한 임베디드 시스템이 고성능화하면서 운영체제는 물론 고속연산 및 머신러닝의 알고리즘 구현이 가능해 지고 있다. 그러나 반복연산과 방대한 학습데이터를 처리하는 머신러닝알고리즘의 특성으로 네트워크 연결에 의한 클라우드 환경에 의존하고 있다. 임베디드 시스템에서의 독자적인 운영을 위해서는 저 전력화 및 최적화 알고리즘에 의한 빠른 실행이 요구된다. 본 연구에서는 스마트 제어를 목적으로 임베디드 시스템에 에너지 측정용 센서를 연결하고, 실시간 측정 및 모니터링 시스템으로 측정정보를 데이터베이스로 저장하는 장치를 구현하였다. 연속적으로 측정되어 저장된 데이터는 학습 알고리즘에 적용하여, 최적화 전력제어에 활용가능하며, 에너지 측정에 요구되는 다양한 센서의 인터페이스가 가능한 시스템을 구성하였다.
본 연구에서는 전력량 제약을 가진 멀티프로세서 시스템에서 (m,k)-firm 데드라인을 갖는 실시간 태스크를 효율적으로 스케줄링 할 수 있는 방법으로 EMRTS-MK(Energy-constrained Multiprocessor Real-Time Scheduling algorithms for (m,k)-firm deadline constrained tasks) 를 제안한다. EMRTS-MK는 단지 전력 소모량을 최소로 줄이는 것이 목표가 아니라 한정된 전력량을 고려하여 시스템이 주어진 임무 시간(Mission Time) 동안 최소한의 서비스 품질을 보장하고 동시에 가능하면 최대한의 서비스 품질을 제공함을 목표로 한다. 본 연구에서는 상용멀티코어 환경에서 EMRTS-MK를 구현하여 성능을 평가하였으며, 제안된 알고리즘이 (m,k)-firm 데드라인을 갖는 멀티미디어 서비스를 효과적으로 지원해 줄 수 있다는 것을 보였다.
현재 강의는 교실에서 실시되는 교수자 주도의 전통적인 방법과 학습자 주도의 이러닝 방식이 공존하고 있다. 이러한 기존 강의 시스템에서는 교수자의 일방적인 강의를 학습자가 수동적으로 받아들이는 단점이 있다. 또한, 최근 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 게임 관련 기술의 발달로 게임의 순기능을 교육에 활용하고자 하는 시도도 이루어지고 있다. 특정 교육목표를 위해 제작된 기능성 게임을 강의에 활용하는 경우와 기존 게임을 특정과목에 활용한 강의 등이 시도되고 있으나 일반 교육 과정에 통합 적용되기에는 기술적 경제적으로 많은 어려움이 있다. 이에, 본 논문에서는 성취감, 사회성, 몰입감 등을 제공하는 3차원 다중 사용자 온라인 게임의 특징을 학습 동기화하여 학습자의 능동적인 강의참여를 유도하고 일반 교수자가 기존 교육과정에 쉽게 적용할 수 있는 새로운 강의 시스템을 제안하고자 한다. 본 강의 시스템은 네트워크로 연결된 교수자와 학습자가 3차원 공간상에서 3차원 캐릭터를 이용하여 실시간 양방향 상호작용을 통해 강의를 진행하도록 한다. 또한, 3차원 컴퓨터 그래픽스 및 네트워크 관련 전문 지식이 없는 일반 교수자가 강의 슬라이드 파일만 지정하면 3차원 온라인 강의를 실행 할 수 있도록 하여 교수자의 강의준비 부담을 최소화하고 기존 교육과정에 쉽게 적용될 수 있도록 구현 되었다. 향후 연구로써, 제안된 본 시스템의 학습 효과 및 사용자 평가를 수행할 예정이다.
비디오 데이터베이스는 비디오 정보를 저장하고 있다가 사용자가 요구한 비디오 정보를 검색해 주는 기능을 갖는다. 따라서, 비디오 데이터베이스의 목적은 비디오정보를 저장하고 검색하기 위한 편리하고도 효율적인 환경을 제공해야 할 뿐만 아니라 보다 많은 사용자들에게 보다 신속하게 요구한 정보들을 검색해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 비디오 데이터베이스에서 빠른 응답을 유지하면서 지원할 수 있는 사용자들의 수를 증가시킬 수 있는 저장시스템을 제안한다. 다중 디스크환경하의 저장시스템에서 다중 비디오 스트림들을 읽을 때, 각 디스크헤드들의 이동을 비동기화 시킴으로써 빠른 응답을 유지할 수 있고, 한쪽 방향으로만 이동하게 함으로써 디스크 대역폭을 절약할 수 있다. 또한, 더블버퍼링을 기반으로 비디오 스트림의 시간제약 특성을 만족시키고 더블버퍼링의 단점을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 새로운 저장시스템에 대한 타당성은 이론적으로 해석 및 증명되고 시뮬레이션을 통하여 평가된다.
본 연구의 목적은 이공계 대학생들에게 수학에 대한 동기유발과 수학학습에 도움을 주기 위하여 기반 학습 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위하여 Mathematica와 웹 연동을 가능하게 해주는 webMathematica를 사용하여 이공계 대학생을 위한 미적분학습용 웹 콘텐츠 시스템인 MathBooster를 제작하였다. 이공계 대학생을 위한 웹 콘텐츠의 구성은 먼저 미적분의 개념을 그래프와 같은 시각화한 그림을 사용함으로써 흥미와 동기의 유발, 그리고 개념 형성을 위해 요소 지식에 관련된 내용을 수식과 텍스트로 제시하였다. 또한 단계별 풀이과정이 제시되는 예제를 제공하여 개념의 이해를 통한 응용력을 배양하도록 콘텐츠를 제공하였다. 학습자의 이해력을 확인하기 위하여 퀴즈를 제공하였으며 베이지언 네트워크를 이용하여 학습자의 퀴즈 풀이 결과에 따라 해당 콘텐츠에 대한 학습의 이해 정도를 진단하는 기능을 개발하였다. 이공계 수학용 웹 콘텐츠의 형성평가를 위하여 MathBooster에 대한 사용자의 반응, 화면구성의 적절성, 실습하기 모드의 만족도, 퀴즈, 진단결과, 피드백 만족도 등의 네 영역으로 구분하여 설문지를 작성하였다. MathBooster의 실습을 마친 이공계 학생을 대상으로 설문지를 배포하였으며 영역별로 통계 처리한 결과 MathBooster 사용에 대한 높은 만족도를 보여 주었다. 이 결과에 따라 향후 시스템을 수정보완 할 과제를 제시하였다.
MMORPG환경에서 이용자들은, 한정된 게임 월드보다 끊임없이 넓은 지형에서 플레이하기를 원하기 때문에 끊임없이 연속된 확장 가능한 공간을 제공해야 한다. 이때 사용자는 개개의 서버들로 구성된 게임 월드를 하나의 지역으로 인식하게 하고 분산 서버들이 구성한 게임 월드를 자유롭게 이동할 수 있어야 한다. 여러 대의 게임 서버를 분산 방식으로 구성하여 하나의 게임 월드를 제공하므로 개개 서버가 관리하는 영역을 벗어나 다른 서버의 관리지역으로 이동 시 이동에 따른 게임 캐릭터의 게임 관련 정보 등을 모두 전송해 주어야 한다. 서버 간의 정보 동기화를 위하여 복잡한 과정이 필요하고 이로 인한 응답 지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상 환경을 구축하는 데 필요한 가상 환경 중 가상 환경 구축을 위한 마이그레이션 에이전트 서버를 제안한다. 마이그레이션 에이전트는 응답시간 단축을 위한 캐시 서버 역할을 수행하며, Player character수 70,000인 상황에서 응답시간을 50% 단축할 수 있었다.
정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입 탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브리드 특징 선택을 수행한 이후에 Quantile Scaler로 정규화를 처리하여 전처리를 완료한다. 준비된 데이터는 DNN(Deep Neural Network) 모델로 학습한 후 TP(True Positive)와 FN(False Negative)를 기준으로 분류 성능을 평가했다. 이 연구를 통해 3종류의 데이터 세트에서 분류 성능이 모두 개선되는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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