데이타베이스 시스템의 로그는 데이타베이스에서 수행된 연산에 관한 다양한 정보를 기록하고 있으나, 주로 장애시의 시스템 복구용으로 사용되고 있다. 본 논문은 데이타베이스 튜닝에 도움이 되는 내용을 제공하는 로그 분석 도구를 제안한다. 본 도구는 사용자에게 로그 분석을 통해 데이타베이스에 수행되는 워크로드 구성, 데이타베이스 스키마 특징, 질의의 자원 사용 상태를 제공한다. 본 논문에서는 개발된 로그 분석 도구의 구조, 특징적 기능, 구현, 검증절차 등을 기술한다. 본 로그 분석 도구의 검증은 TPC-W 벤치마크를 이용하여 수행하였으며 주요 분석 결과를 보인다.
공정제어시스템을 위한 제어기로써 현재까지는 PID 제어기가 보편화되어 적용되어 왔으나 비선형 시스템이나 복잡한 시스템 제어를 위해서는 목표치 추종특성이 우수하며 환경이나 공정 파라미터변화에 둔감하여 외란에 대한 영향이 적은 제어기가 요구된다. PID 제어기로는 이러한 목적을 달성하는 데에 한계가 있기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 활발히 수행되어 목표치 추종성능과 외란 억제를 동시에 만족토록 하는 다양한 2자유도 PID 제어시스템들이 제안되었고, 본 연구에서는 먼저 현재까지 제안된 2자유도 PID 제어시스템들 중 제어성능이 가장 우수한 것으로 나타난 목표치 필터형 2자유도 PID 제어시스템(Target Value Filter Type 2-DOF PID Control System: 이하 TVF-2DOF) [2]보다 우수한 2자유도PID 제어시스템을 제안하고, 이를 바탕으로 2자유도 선행필터(Pre-Filter)부분에 지능제어기법의 하나인 퍼지로직을 적용함으로써 PID 제어기의 장점과 퍼지로직의 장점을 동시에 활용하는 지능형 튜닝(Tuning)기법에 관한 연구를 수행하였고, 지능형 시스템이 2자유도 PID 제어시스템들보다 목표치 추종 성능 및 외란억제효과가 우수하다는 사실을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 입증하였다. 시스템으로는 유량 제어 밸브가 사용되었다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4 슬롯 기반 CSMA/CA(Slotted Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 네트워크에서 시스템 처리율 향상을 위해 동작 중인 단말 수 추정을 통한 백오프 기간 튜닝 기법을 제안한다. IEEE 802.15.4 슬롯 기반 CSMA/CA 네트워크에서는 각 단말이 채널을 항상 센싱하지는 않으므로, 제안하는 기법에서는 채널을 항상 센싱할 수 있는 PAN(Personal Area Network) 코디네이터를 사용하여 동작 중인 단말 수를 추정한다. 이 때, 실시간 단말 수 추정을 위해 단순 이동 평균 필터를 사용한다. PAN 코디네이터는 추정한 단말 수에 따라 튜닝한 최적의 백오프 기간을 비콘 프레임에 담아 PAN 코디네이터에 연결된 단말들에게 전달한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 단말 수 추정에 대한 성능과 시스템 처리율에 대한 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 IEEE 802.15.4 표준보다 더 높은 시스템 처리율을 얻을 수 있음을 보인다.
데이터베이스 시스템의 응용분야가 데이터웨어하우징에서 전자상거래에 이르기까지 광범위해지면서 데이터베이스 시스템이 대형화되었다. 이로 인해 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 튜닝이 중요한 논점이 되었다. 데이터베이스 시스템의 튜닝은 워크로드 특성을 고려하여 수행할 필요가 있다. 그러나 복합적인 데이터베이스 환경에서 워크로드를 식별하기는 어려우므로 자동적인 식별 방법이 요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류 한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된 분류 성능을 보였다.
본 논문에서는 친환경 이동 수단인 이륜 역진자 로봇을 기존의 방법보다 더욱 안정적으로 밸런싱 하기 위한 제어시스템을 구현하였다. 먼저 이륜 역진자 로봇의 제어시스템을 퍼지 제어구조로 선택하고, 적절한 소속함수 요소 값들을 지정된 3종류의 무게에 따라 시행착오적으로 구하였다. 임의의 무게에 따른 퍼지 소속 함수 요소 값을 구하기 위해 3종류의 무게에 따른 퍼지 소속함수 요소 값을 신경회로망으로 튜닝한 뒤 퍼지 제어시스템에 적용하여 보다 안정적인 제어가 가능 하도록 제어시스템을 구현하였다. 구현된 제어시스템을 실제 로봇에 적용시켜 본 결과, 기존의 퍼지 제어시스템에 비해서 본 논문에서 제안한 신경회로망으로 튜닝한 퍼지 제어시스템이 보다 우수함을 확인할 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제33권8호
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pp.1268-1274
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2009
훈련 및 시험 목적의 시뮬레이터 평가 시스템이 다양하게 적용되고 있는 상황에서 본 논문은 개인용 컴퓨터를 이용한 평가용 득점 시스템의 한 방식을 제시한다. 여기서는 기기들에 대한 피평가자의 운전 능력과 관련 지식을 100점 만점의 상대 평가 방식으로 점수를 출력하게 되고 이를 위해 PID 튜닝 시스템의 시뮬레이션 환경을 구축한 후 평가 알고리듬을 결합하였다. 먼저 시뮬레이션 프로그램을 모의 운전하는 과정에서 피평가자가 만들어내는 오류들의 적분값을 구한 후 다음 단계로 100점 만점의 점수로 변환하였으며 피평가자 그룹의 수준은 몇 가지 방식으로 적절하게 보상될 수 있도록 하였다. 설정된 한 시나리오에서 운전한 데이터를 분석한 결과 구축된 시스템이 나타내는 평가의 적절성과 유효성이 확인될 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.
네트워크와 연구 장비들의 발전에 따라 여러 과학 응용 분야에서 협업체계를 구축하면 원거리의 파트너들과 실시간적 연구를 진행하고 있다. 네트워크 대역폭의 크기는 현재의 상황에 충족될 수 있을 수준이지만, 데이터를 실질적으로 전송하는 프로토콜의 경우 고대역폭 요구 응용을 위해서 여러 가지면에서 수정 및 튜닝할 필요가 있다. 시스템 단위에서 전송 프로토콜의 성능을 향상 시킬 수 있는 방법에 대해서 본 논문에서 모색해보기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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