The extent and depth of the event plan determines the scope of pedagogical experience in situations and consequently the quality of immersive learning based on our simulated world. In contrast to planning in conventional narrative-based systems mainly pursuing dramatic interests, planning in virtual world-based pedagogical systems strive to provide realistic experiences in immersed situations. Instead of story plot comprising predetermined situations, our inter-event planning method aims at simulating diverse situations that each involve multiple events coupled via their associated agents' conditions and meaningful associations between events occurring in a background world. The specific techniques to realize our planning method include, two-phase planning based on inter-event search and intra-event decomposition (down to the animated action level); autonomous and independent agents to behave proactively with their own belief and planning capability; full-blown background world to be used as the comprehensive stage for all events to occur in; coupling events via realistic association types including deontic associations as well as conventional causality; separation of agents from event roles; temporal scheduling; and parallel and concurrent event progression mechanism. Combining all these techniques, diverse exogenous events can be derived and seamlessly (i.e., semantically meaningfully) integrated with the original event to form a wide scope of situations providing chances of abundant pedagogical experiences. For effective implementation of plan execution, we devise an execution scheme based on multiple priority queues, particularly to realize concurrent progression of many simultaneous events to simulate its corresponding reality. Specific execution mechanisms include modeling an action in terms of its component motions, adjustability of priority for agent across different events, and concurrent and parallel execution method for multiple actions and its expansion for multiple events.
병행 Java 프로그램의 경합은 프로그램의 비결정성을 초래하므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하기 위해서는 스레드에 대한 수행양상과 모든 접근사건들을 감시할 수 있어야 한다. 기존의 경합탐지 기법들은 프로그램의 수행중에 기록된 파일들을 분석하거나 대상 프로그램을 수정하여 감시하므로 스레드나 모든 접근사건들에 대한 감시가 현실적으로 어렵다. 본 연구에서는 JDI(Java Debug Interface)를 이용하여 스레드에 대한 수행양상과 모든 접근사건을 감시하여 확장적 경합탐지를 할 수 있는 투명한 감시도구를 제안한다. 여기서 JDI는 JDPA(Java Platform Debugger Architecture)에서 제공하는 상위 레벨의 100% 순수 자바 인터페이스로써 자바프로그램의 수행중에 특정 정보를 제공할 수 있다. 그리고 제안된 도구의 투명성을 입증하기 위해서 벤치마크 프로그램으로 실험한 결과, 모든 스레드와 접근사건들을 프로그램 수정없이 감시할 수 있었고 프로그램의 감시시간이 20배 이상 증가되었다.
공유메모리 병렬프로그램의 디버깅을 위해서 비결정적인 수행결과를 초래하는 경합을 탐지하는 것은 중요하다. 특히, 프로그램 수행에서 가장 먼저 발생하는 최초경합은 이후에 발생하는 경합에 영향을 줄 수 있으므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 최초경합을 탐지하기 위해 최초경합에 참여할 가능성이 있는 후보사건들을 수행 중에 수집하는 기존의 기법은 접근사건들을 감시하여 후보사건들을 수집하고, 그들간의 병행성 관계만을 검사하여 경합을 보고한다. 그러나 이렇게 보고된 경합은 경차들간의 영향관계가 고려되지 않으므로 최초경합임을 보장하지 못한다 본 논문에서는 내포병렬성을 가진 병렬프로그램의 수행 중에 수집된 후보사건들을 프로그램 수행 후에 각 내포수준에서 분석하여 영향 받지 않은 경합만을 보고하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 임의의 내포수준까지 분석하여 보고된 최초경합이 그 내포수준 까지는 영향 받지 않은 경합임을 보장하므로, 상위 내포수준에 대한 재분석이 필요 없는 효율적인 최초경합 탐지기법이다. 본 기법은 내포병렬성에서 후보사건들만 수집되면 최초경합을 탐지할 수 있으므로 기존의 기법에 비해서 현실적이고 효과적인 디버깅을 가능하게 한다.
We develop a simulation method that affords very high variability of virtual pedagogical situations involving many independent plans, still achieves authoring (or implementation) scalability. While each individual plan would be coherently drawn up by an agent for its respective goal, those independently-made plans might be coincidentally intertwined in their execution. The inevitable non-determinism involved in this multi-event plan encompassing pre-planned and unforeseen events is resolved by (multi-phase) dynamic planning and articulated sequencing of events in contrast to static planning and monolithic authoring in conventional narrative systems. Connections between events are dictated by their associated rules and their actual connections are dynamically determined in execution time by current conditions of background-world. This unified connection scheme across pre-planned and unforeseen events allows a multi-plan, multi-agent situation to be coherently planned and executed in a global scale. To further the variability of a situation, the inter-event coupling is made in a fine level of action along with a limited episteme of each agent involved. We confirm analytically the viability of our approach with respect to the situation variability and authoring scalability, and demonstrate its practicality with an implementation of a composite situation.
The traditional form of parallelism in Monte Carlo particle transport simulations, wherein each individual particle history is considered a unit of work, does not lend itself well to data-level parallelism. Event-based algorithms, which were originally used for simulations on vector processors, may offer a path toward better utilizing data-level parallelism in modern computer architectures. In this study, a simple model is developed for estimating the efficiency of the event-based particle transport algorithm under two sets of assumptions. Data collected from simulations of four reactor problems using OpenMC was then used in conjunction with the models to calculate the speedup due to vectorization as a function of the size of the particle bank and the vector width. When each event type is assumed to have constant execution time, the achievable speedup is directly related to the particle bank size. We observed that the bank size generally needs to be at least 20 times greater than vector size to achieve vector efficiency greater than 90%. When the execution times for events are allowed to vary, the vector speedup is also limited by differences in the execution time for events being carried out in a single event-iteration.
One of the eventual goals of VR research is to provide valuable experiences to the participants. In this work, we view that the content of experience is composed of a sequence of events, and develop algorithms authoring those events. Event authoring can be realized by controlling agents in VE in two different modes: (1) the autonomous mode, in which the agent exhibit autonomous behaviors based on the current world status and its own personality, and (2) the event mode, in which the behaviors generated form the autonomous mode is further controlled to meet the needs of the experiment. We define the event authoring language, so that the authors can design experiments by writing event-programs. Then the architecture of event execution manager is described, which is the heart of event-program execution. prove the effectiveness of our approach by showing results of several experiments.
메세지 전달 병렬 프로그램은 프로세스 사이의 메세지 경합에 의하여 실행의 비결정성이 발생하여 순차 프로그램에서 널리 사용되는 순환 디버깅 기법을 사용하기 어렵다. 본 논무은 MPI 병렬 프로그램에서 비결정적 실행에 영향을 미치는 메세지 전달 사건을 정의한 후, 기본실행에서의 사건의 발생순서가 다음의 재실행시 똑 같이 유지되도록 병행실행을 순차생행으로 변환하여 결정적 재실행을 보장함으로써 실행시 마다 같은 오류가 재현되도록 한다. 또한 MPI 병렬 프로그램의 디버깅을 보다 쉽게 하기 위하여 임의의 프로세스를 정짓켰을 때, 다른 모든 프로세스는 정지점 이전에 발생한 모든 사건을 반영하는 최초의 상태에 정지하게 하는 인과관계 정지점을 구현한다. 따라서 인과관계 재실행 기법을 이용하여 병렬 프로그램에서도 순차 프로그램 환경에서와 같이 순환 디버깅 기법을 사용할 수 있게 한다.
As robotics systems are becoming more complex there is the need to promote component based robot development, where systems can be constructed as the composition and integration of reusable building block. One of the most important challenges facing component based robot development is safeguarding against software component failures and malfunctions. The health monitoring of the robot software is most fundamental factors not only to manage system at runtime but also to analysis information of software component in design phase of the robot application. And also as a lot of monitoring events are occurred during the execution of the robot software components, a simple data treatment and efficient memory management method is required. In this paper, we propose an efficient events monitoring and data management method by modeling robot software component and monitoring factors based on robot software framework. The monitoring factors, such as component execution runtime exception, Input/Output data, execution time, checkpoint-rollback are deduced and the detail monitoring events are defined. Furthermore, we define event record and monitor record pool suitable for robot software components and propose a efficient data management method. To verify the effectiveness and usefulness of the proposed approach, a monitoring module and user interface has been implemented using OPRoS robot software framework. The proposed monitoring module can be used as monitoring tool to analysis the software components in robot design phase and plugged into self-healing system to monitor the system health status at runtime in robot systems.
DEVS는 이산 사건 시스템을 명세하는 집합론에 근거한 수학적인 틀이다. 이러한 DEVS를 통해 시스템을 시뮬레이션할 때는 명세된 DEVS로부터 구현된 모델과 시뮬레이션 엔진으로 이루어진 실행 환경이 필요하다. 시뮬레이션 엔진은 스케줄링 알고리즘을 통해 모델을 해석하고 실행하는데, 주로 DEVS의 계층적이고 모듈러한 특성을 따라 계층적인 스케줄링 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 계층적인 구조로 인해 시간 관리와 메시지 패싱에 있어서 오버헤드가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하기 위해 이벤트 지향 시뮬레이션을 적용한다. 이벤트 지향의 시뮬레이션은 이벤트에 의해서 모델이 실행되며 이벤트 리스트에 의해 이벤트가 관리된다. 이벤트 리스트에 의해서 시간 관리가 되고 메시지 패싱이 이루어지기 때문에 계층적인 오버헤드를 줄이고 성능 향상을 이룰 수 있다. 본 논문은 이벤트 리스트를 이용한 실행 환경을 제안하고 이러한 실행 환경을 위한 모델 구현 방안에 대해 논하며, 각 실행 환경의 성능을 비교, 분석한다.
안드로이드의 소스 코드는 공개되어 있어 목적에 따라 수정이 용이하다. 최근 이런 점을 악용하여 런타임 보호 기법을 우회하는 원본 실행 코드 탈취 기법이 등장하였다. 불행하게도, 안드로이드 디바이스는 파편화가 심해 시스템의 무결성을 검증하기가 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 어플리케이션 권한의 특징을 이용하여 간접적으로 실행 환경의 무결성을 검증하는 기법을 제안한다. 우리의 기법은 원본 실행 코드를 실행하기 전 더미 실행 코드를 로드 및 실행하여 비정상적인 이벤트를 모니터링하며, 이를 통해 무결성 여부를 판단한다. 우리의 기법은 현재까지 공개된 우회 기법을 탐지할 수 있으며, 평균적으로 약 2초 내외의 성능 오버헤드를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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