본 논문에서는 장시간 실행이 예상되는 결함 허용 프로세스를 위한 검사점 및 복구 도구를 제시한다. 제시한 도구의 기본 개념은 프로세스의 실행 상태를 주기적으로 저장함으로써 시스템 결항으로 인해 실행이 정지되었을 경우, 결함이 발생하기 전의 실행 상태를 복구하여 계속 실행시키는 것이다. 제시한 도구에서는 검사점 및 복구를 위하여 결함 허용 프로세스의 소스 코드를 수정할 필요가 없다. 이를 위하여 결함 허용 프로세스를 위한 파일명과 검사점 주기를 사용자가 직접 지정하도록 설계하고, 두 개의 시스템 호출(Save, recover)을 추가하였다. 마지막으로 제시한 기법의 타당성을 검토하기 위하여 리눅스 환경(커널 2.4.18)에서 구현하였다.
자바의 같이 객체지항 언어로 작성된 프로그램은 프로그램의 실행과 관련된 정보들과 제어의 흐름이 숨겨져 있기 때문에 분석하기가 쉽지 않다. 그러나, 자바의 겨우는 컴파일 과정을 통해 생성된 클레스 파일에 프로그램의 수행과 관련된 벙보가 포함되어 있다. 자바 가상 기계는 클레스 파일에 포함된 바이트코드를 실행시킨다. 따라서 바이트코드가 실행되는 과정을 살펴보면 자바소스 프로그램에 대해 보다 명확한 분석과 쉬운 이해가 가능해 진다. 본 논문에서는 자바 프로그램의 구조와 객체들 사이의 제어의 흐름을 이해하는데 도움을 준다.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
모바일 장치의 성능 향상과 네트워크 인프라의 확산 그리고 개방형 어플리케이션의 등장으로 스마트폰이 빠르게 보급되고 있다. 이러한 모바일 환경의 변화는 다양한 선 작용과 동시에 보안 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 방법 중 하나로 가상화를 이용한 보안 기술이 주목받고 있다. 이에 본 논문에서는 가상화를 이용한 모바일 플랫폼 보안성 형상 기술을 제안한다. 제안하는 Secure execution 기술과 프로세스 은닉 기술을 통하여 가상 머신 보호 및 프로세스 보호가 가능함으로써 보다 더 안전한 모바일 환경을 제공한다.
최근 건설공사에서 설계VE 업무의 중요도는 더욱 증대되고 있으며, 일상적인 관리활동으로 도입되고 있다. 건설공사에서 설계VE는 기본설계와 실시설계 두 번에 걸쳐 진행된다. 설계VE의 효과를 높이기 위해서는 발주자 및 사용자 요구사항과 설계의 라이프 사이클 측면에서 기본설계와 실시설계 VE 결과를 상호 연계할 필요가 있다. 본 연구에서는 설계VE 업무를 효율적으로 수행하기 위한 연속적 설계VE 프로세스를 제시한다. 제시된 모델에서는 Follow-up(후속조치) 활동을 강조하여 VE 성과 분석 중심의 업무모델을 수립했다. 제시된 모델을 설계VE 실무사례에 적용하여 효율성을 검증했다. 실제 VE 업무에 적용한 결과 첫째, 발주자 및 사용자 요구사항을 체계적 반영할 수 있었으며; 둘째, VE 제안내용의 반영계획 수립을 통한 발주자 의사결정을 지원하고; 셋째, 설계업무 인터페이스를 강화하며; 넷째, 반영결과 추적을 할 수 있었다. 이러한 효과를 고려할 때 본 연구에서 제시한 설계VE 업무모델은 설계의 라이프사이클에서 설계VE 결과를 추적하고 업무분석을 체계화하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 교육프로그램의 액션러닝 프로세스를 분석한 연구로서, 과정별 액션러닝 프로세스의 오리엔테이션, 과제의 명료화, 자료 활동, 대안의 모색과 실행 안 선정, 실행과 결과를 파악한 연구이다. 고위공직 후보자 액션러닝 과정은 정책현장 방문, 체험사례 분석 등을 통한 성과가 제고되어야 하며, 포스코 엔지니어 액션러닝 과정은 액션러닝 문제해결에서 습득한 지식을 회사의 지적자산으로 체계화 하는 것이 중요하며, 이(異) 업종 융합 최고경영자 액션러닝 과정은 자사의 제품을 소비하는 소비자 그룹이나 주주 등을 가상의 과제후원자로 정하여 그들의 의견을 통해 방향이 설정되어야 한다.
모바일 컴퓨터가 고성능화되고 범용 컴퓨터처럼 사용되면서 모바일 컴퓨터의 운영체제에서도 주 기억장치를 효율적으로 사용할 수 있게 해주는 스왑 시스템 기능이 요구되고 있다. 모바일 컴퓨터의 저장 장치는 플래시 메모리가 널리 쓰이고 있는데 현재의 리눅스 스왑 시스템은 플래시 메모리를 고려하지 않고 있다. 스왑 시스템은 실행 중인 프로세스의 내용을 저장하기 때문에 프로세스 실행과 밀접한 관련이 있다. 이러한 성질을 고려하여, 본 논문에서는 프로세스 별로 플래시 메모리 블록을 할당하는 PASS(Process-Aware Swap System)라는 새로운 리눅스 스왑 시스템을 연구하였다. 트레이스 기반의 실험을 통해 PASS의 가비지 수집 성능이 기존 가비지 수집 기법을 사용하는 리눅스 스왑 시스템보다 우수함을 보였다.
The business process of global third party logistics company is defined as a network of logistics activities which involves the products that are manufactured in the developing countries, such as Vietnam, China and so on, and delivered to North or South American countries via intermediate stopover sites. The third party logistics company usually uses proprietary logistics information system to support the related logistics activities. However, each consignor sometimes may require different business process based on the customer type or characteristics of their products. Therefore, the third party logistics company need to modify their business process to reflect customer's requirements, resulting in the modification of logistic information systems and additional costs. Therefore, a flexible mechanism is required to efficiently support the various types of requirements by the owners of the products. In this paper, first, we figured out various business rules related to third party global logistics activities. Second, we grouped the identified business rules into business processes, objects, relations, dependency, policy, representations, execution, and resources and further into precondition, postcondition, and invariant based on checking point in time. Furthermore, the categorized rules are classified into inter-activity and intra-activity rules based on the execution range. Third, we proposed a rule syntax to describe the defined rules into scripts which are understood by user and information system together. When each activity is executed, the rule manager checks whether there are rules related with the activity execution. Finally, we developed a prototype rule management system to show the feasibility of our proposed methodology and to validate it with an example.
소프트웨어 공학 관점에서 트레이싱은 프로그램의 실행 정보를 기록하는 로깅의 특수한 형태이다. 엄청난 데이터를 실시간으로 생성하고 디코딩해야 하는 트레이서의 특징상 전용 하드웨어를 사용하는 트레이서가 많이 사용되고 있다. Intel(R) PT는 전용 하드웨어를 사용하여 각 하드웨어 쓰레드에서 소프트웨어 실행에 대한 모든 정보를 기록한다. 소프트웨어 실행이 완료되면 PT는 해당 소프트웨어의 트레이스 데이터를 처리하여 정확한 프로그램 흐름을 재구성할 수 있다. 하드웨어 트레이스 프로그램은 운영체제에 통합되어 사용할 수 있으나 윈도우 시스템의 경우에는 커널 개방과 같은 문제로 인하여 긴밀한 통합은 이루어지지 않고 있다. 또한, 단일 프로세스만 트레이스 할 수 있고 다중 프로세스 스트림을 트레이스 하는 방법은 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 윈도우 환경에서 다중 프로세스 스트림을 트레이스 지원이 가능하도록 기존의 PT 트레이스 프로그램을 확장하는 방안을 제안하였다.
Graphical Processing Units(GPUs)는 비교적 정형화된 연산을 병렬적으로 처리함으로써 높은 성능을 제공한다. 기술의 발전에 따라 GPU 환경에서 다양한 응용 실행을 시도하는 General Purpose GPU(GPGPU) 실행환경이 연구되고 있으나, 자원 분배, 스케줄링 등의 GPU 자원을 효율적으로 사용하기에는 아직 제한적이다. 최신의 GPU 구조들은 커널의 동시 실행을 지원하지만 같은 응용 안에서만 동시 실행이 가능하다는 문제점이 있어 NVIDIA는 Multi-Process Service(MPS)를 제안하였다. MPS는 다른 응용에 속한 커널도 동시 실행할 수 있도록 서비스한다. 하지만 응용의 실행 특성 및 동시 실행되는 패턴이 미리 파악되어 있지 않으면 MPS 장점을 최대한으로 취할 수 없다. 본 논문에서는 응용 프로파일링을 통해 응용의 특성을 파악하고, 동시 실행 스케줄링 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하였다. MPS의 장점을 최대한으로 활용하기 위해서는 함께 돌릴 응용의 특성을 파악하고, 프로파일링을 통해 동시 실행하는 응용들의 순서를 제어하는 스케줄링 알고리즘이 중요함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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