차량 환경에서 발생하는 계산 집약적인 태스크가 증가하면서 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC, Mobile Edge Computing)의 필요성이 높아지고 있다. 하지만 지상에 존재하는 MEC 서버는 출퇴근 시간과 같이 태스크가 일시적으로 급증하는 상황에 유동적으로 대처할 수 없으며, 이러한 상황을 대비하기 위해 지상 MEC 서버를 추가로 설치하는 것은 자원의 낭비를 불러온다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)기반 MEC 서버를 추가로 사용해 엣지 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 UAV MEC 서버는 지상 MEC 서버와 달리 한정적인 배터리 용량으로 인해 서버 간 로드밸런싱을 통해 에너지 사용량을 최소화 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 UAV MEC 서버의 에너지 사용량을 고려한 마이그레이션 기법을 제안한다. 또한 GRU(Gated Recurrent Unit) 모델을 활용한 트래픽 예측을 바탕으로 한 마이그레이션을 통해 지연시간을 최소화할 수 있도록 한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 MEC의 마이그레이션 시점을 결정하는 기준점와 차량의 밀도에 따라 실험을 진행하고, 서버의 로드 편차, UAV MEC 서버의 에너지 사용량 그리고 평균 지연 시간 측면에서 성능을 분석한다.
병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.
사물인터넷 환경에서 사용자가 자신의 태스크를 수행하기 위해서는, 태스크 수행에 사용되는 서비스들을 제공하는 사물인터넷 기기를 검색하는 과정이 필요하다. 사용자가 필요로 하는 태스크는 기술이 발전함에 따라 더 많은 서비스들이 복합적으로 결합된 형태로 변하는 중이다. 이 때 태스크를 구성하는 많은 수의 서비스들이 사용자 태스크를 효과적으로 수행하기 위해서는 검색된 사물인터넷 기기들이 지리적으로 서로 인접하여 위치해야 한다. 또한 동적으로 변화하는 사물인터넷 환경의 특징을 고려하여 안정적으로 서비스 검색이 이루어져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 모바일 애드혹 네트워크 환경에서 지리적 응집력을 갖는 두 가지의 서비스 검색 방법을 제안하고, 지리적 응집도를 바탕으로 기존의 서비스 검색 방법과 비교, 평가하였다.
CPU, 메모리 등 모바일 디바이스의 제한된 자원문제를 해결하기 위한 방법으로, 모바일 디바이스의 자원이 아닌 클라우드 서비스 또는 PC등 외부 자원을 사용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC)이 부각되고 있다. 전형적인 MCC 환경(MCC Environment, MCE)은 다른 운영체제 및 플랫폼을 가지는 여러 개의 노드, 모바일 애플리케이션과 서비스들로 구성되어 있고, 중앙관리자는 MCE 전체 품질이 일정 수준 이상을 유지하도록 관리 태스크를 수행한다. 그러나, 노드 수, 모바일 애플리케이션 수, 서비스의 수가 많아지고 서비스 실행빈도가 높아질 경우, 중앙 관리자의 관리 태스크 과중으로 병목현상과 성능저하 문제가 제기될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대규모 MCE의 병목과 성능저하 문제를 해결하고, 전체 품질을 안정화시키기 위한 클러스터링(Clustering) 기반의 최적화 기법을 제안한다. 본 기법을 적용하면 MCE의 전체 품질을 안정화시키기 위한 부하를 최소화하면서, 능동적이며 자율적인 방식으로 품질을 보장할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅은 자원 공유를 위한 새로운 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 서비스를 위해 사용 하는 다양한 어플리케이션들은 워크플로우들로 표현된다. 이러한 워크플로우 어플리케이션은 클라우드의 자원 또는 서비스들에 적절하게 할당되어야 한다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 고려하여 다중 워크플로우 어플리케이션을 위한 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비용 기반 랭크 스케줄링 알고리즘으로서 다중 워크플로우 어플리케이션을 고려할 뿐만 아니라, 서비스 평가를 위한 다양한 QoS 메트릭을 고려한다. 실험결과에서 제안한 알고리즘은 다른 알고리즘들에 비해 평균 총 처리시간과 평균 가용성에서 향상된 결과를 보였다.
DNA 컴퓨팅은 분자 수준(molecular level)에서 연산을 수행한다. 따라서 일반적인 실리콘 기반의 컴퓨터에서와는 달리, 순차적인 연산 제어를 보장하기 어렵다는 특징이 있다. 그러나 DNA 컴퓨팅은 화학반응에 기초한 연산이기 때문에, 실험자가 의도한 연산을 많은 수의 분자에 동시에 적용할 수 있으므로 실리콘 기반의 컴퓨터와는 비교할 수 없는 병렬 연산을 구현할 수 있다. 병렬 연산을 구현하고자 할 때, 일반적으로 연산에 사용하는 모든 DNA 분자들을 대상으로 연산을 구현할 수도 있다. 그러나 전체가 아닌 일부의 분자들을 상대로 연산을 수행하는 것 역시 가능하며 이 때 자연스러운 방법으로 사용할 수 있는 방법이 배깅(Bagging)이나 부스팅(Boosting)과 같은 앙상블(ensemble) 계열의 학습 방법이다. 일반적인 부스팅과 달리 가중치를 부여하는 것이 아니라 특정 학습자(learner)를 나타내는 분자들을 증폭한다면 가중치를 분자의 양으로 표현하는 것이 가능하므로 분자 수준에서 앙상블 계열의 학습을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 앙상블 계열의 학습 방법 중 특히 부스팅의 효과를 DNA 컴퓨팅에 응용하고자 할 때, 어떤 방법이 가능하며, 표현 과정에서 고려해야 할 사항은 어떠한 것들이 있는지 고려하고자 한다. 본 논문에서는 규모를 사전에 한정할 수 없는 진화 가능한 그래프 구조(evolutionary graph structure)를 학습할 수 있는 방법을 찾아보고자 한다. 진화 가능한 그래프 구조는 기존의 DNA 컴퓨팅 방법으로는 학습할 수 없는 문제이다. 그러나 조합 가능한 수를 사전에 정의할 수 없기 때문에 분자의 수에 상관없이 동일한 연산 시간에 문제를 해결할 수 있는 DNA 컴퓨팅의 장정을 가장 잘 발휘할 수 있는 문제이기도 하다.개별 태스크의 특성에 따른 성능 조절과 태스크의 변화에 따른 빠른 반응을 자랑으로 한다. 본 논문에선 TIB 알고리즘을 리눅스 커널에 구현하여 성능을 평가하였고 그 결과 리눅스에서 사용되는 기존 인터벌 기반의 알고리즘들에 비해 좋은 전력 절감 효과를 얻을 수 있었다.과는 한식 외식업체들이 고객들의 재구매 의도를 높이기 위해서는 한식 외식업체의 서비스요인, 식음료요인, 이벤트 요인 등을 강화함으로써 전반적인 종사원 서비스 품질과 식음료품질을 높이는 전략을 취해야 한다는 것을 시사해주고 있다. 본 연구는 대구 경북소재 한식 외식업체만을 대상으로 하여 연구를 실시하여 연구의 일반화와 한식 외식업체를 이용하는 이용 고객들이 한식 외식업체를 재방문하는 재구매 의도가 발생하는데 있어 발생하는 과정을 설명하는 종단적 연구를 실시하지 못한 한계점을 가지고 있다.아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자인 기술개발 및 디자인 교육지원의 강화를 통하여 각각 디자인 경쟁력$\righta
자율컴퓨팅은 관리자나 사용자의 개입없이 시스템이나 서비스가 원활하게 동작되는 환경으로 구조조정, 최적화, 치료, 방어 등을 위한 여러가지 기술이 복합적으로 요구된다. 태스크를 자율적으로 완수하고 최적으로 수행하기위한 자율적 계획수립 및 계획실행은 자율컴퓨팅에서 필요한 요소기술이다. 이 논문에서는 목표의 실패없는 수행을 위한 여러 잠재적인 실행경로를 포함하는 강건한 계획수립과 다중 에이전트 구조를 이용하여 가용한 자원에 대한 전반적인 고려와 함께 실행시점의 상황을 반영하여 최적의 실행경로에 따라 계획을 실행하게 하는 방법을 제안한다.
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.
디지털 빅데이터 시대가 도래함에 따라 다양한 분야에서 하둡 플랫폼이 널리 사용되고 있지만, 하둡 맵리듀스 프레임워크는 대량의 작은 파일들을 처리하는데 있어서 네임노드의 메인 메모리와 맵 태스크 수가 증가하는 문제점을 안고 있다. 또한, 맵리듀스 프레임워크에서 하드웨어 기반 데이터 병렬성을 지원하는 GPU를 활용하기 위해서는 C++ 언어 기반의 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 수행하기 위한 방식이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이미지 빅데이터를 처리하기 위해 하둡 플랫폼 환경에서 이미지 시퀀스 파일을 생성하고 하둡 파이프를 이용하여 GPU 기반의 얼굴 검출 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 처리하는 얼굴 검출 시스템을 제시하고 단일 CPU 프로세스 대비 약 6.8배의 성능 향상을 보여준다.
무선 센서 네트워크가 적용되는 새로운 응용분야는 점점 더 정교하고 복잡한 태스크 수행과 정해진 시간내에 태스크 수행을 완료해야 한다는 조건 만족을 요구하고 있다. 그러나 현재까지, 무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 자원 제약성과 수행 작업 특성을 고려한 실시간 센서 운영체제 기반의 인터럽트 처리 기법에 관한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 센서 운영체제에서 실시간성을 만족시키기 위한 요구 사항들을 분석하고, 이를 바탕으로 시스템을 설계 및 구현한다. 또한 다양한 검증을 통해, 제안하는 기법의 신뢰성 제공을 확인하며, 시뮬레이션을 통해 실시간 특성에 대한 요구사항 충족 및 성능의 효율성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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