KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5465-5480
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2018
Energy-efficient task scheduling on multi-core server is a fundamental issue in green cloud computing. Multi-core processors are widely used in mobile devices, personal computers, and servers. Existing energy efficient task scheduling methods chiefly focus on reducing the energy consumption of the processor itself, and assume that the cores of the processor are controlled independently. However, the cores of some processors in the market are divided into several voltage islands, in each of which the cores must operate on the same status, and the cost of the server includes not only energy cost of the processor but also the energy of other components of the server and the cost of user waiting time. In this paper, we propose a cost-aware scheduling algorithm ICAS for computation intensive tasks on multi-core server. Tasks are first allocated to cores, and optimal frequency of each core is computed, and the frequency of each voltage island is finally determined. The experiments' results show the cost of ICAS is much lower than the existing method.
본 연구에서는 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 포트란을 이용하여 확산파 강우 유출모형을 개발하였다. CUDA 포트란은 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit: GPU)에서 수행하는 병렬 연산 알고리즘을 포트란 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPU상의 범용계산(General-Purpose Computing on Graphics Processing Units: GPGPU) 기술이다. GPU는 그래픽 처리 작업에 특화된 다수의 산술 논리 장치(Arithmetic Logic Unit: ALU)로 구성되어 있어서 중앙 처리 장치(Central Processing Unit: CPU)보다 한 번에 더 많은 연산 수행이 가능하다. 이에 따라, CUDA 포트란기반 확산파모형은 분포형 강우유출모형의 수치모의 연산시간을 단축시킬 수 있다. 분포형모형의 지배방정식은 확산파모형과 Green-Ampt모형으로 구성되었고, 확산파모형은 유한체적법을 이용하여 이산화 하였다. CUDA 포트란기반 확산파모형의 정확성은 기존 연구된 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형과 비교하였으며, 연산소요시간에 대한 효율성은 CPU기반 확산파모형과 비교하였다. 그 결과 CUDA 포트란기반 확산파모형의 결과는 수리실험 결과 및 CPU기반 강우유출모형의 결과와 유사한 결과를 나타냈다. 또한, 연산소요시간은 CPU 기반 확산파모형의 연산소요시간보다 단축되었으며, 본 연구에 사용된 장비를 기준으로 최대 100배 정도 단축되었다.
각종 환경 규제에 대한 대응이 세계 IT 시장에서 큰 이수로 부각되면서 데이터 센터 유지를 위해 소모되는 막대한 양의 에너지와 저장 장치를 효율적으로 관리하기 위한 통합(Consolidation), 가상화(Virtualization), 최적화(Optimization), 관리 (Leverage) 등의 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 다수의 저장 장치를 계층화하여 전력 소비량 및 데이터 이중화 작업의 강도를 달리하는 새로운 개념의 RAID 기법을 제안한다. G-RAID는 저장 장치의 전력 소비량을 계층화하고 데이터 접근 빈도수에 따라 저장 장치를 선택함으로써 데이터 I/O 성능 저하의 발생을 최소화하면서 전력 소비를 최소화 했다. 또한 파일 시스템과 G-RAID의 블록 맵 정보는 효율적인 작업을 위해 연속적으로 위치한 블록들의 그룹을 기본 단위로 처리되며 그룹 별 접근 빈도수를 고려하여 블록 연결 작업으로 인한 성능 감소를 최소화하고자 했다. 실험 결과, 블록 재배치 작업으로 인한 응답 시간의 향상이 나타났지만 전력 소비 율은 최대 38% 감소하는 것으로 나타났다.
4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.
기존의 GrabCut 알고리즘은 자동 객체 추출이 아닌 사용자가 객체 영역에 사각형 윈도우를 설정해야하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 자동 시스템으로 변환하기 위해 인간의 시각 시스템을 기반으로 영상에서 가장 눈에 띄는 영역을 탐지하는 방법을 연구하였다. 주의 시각 영역인 Saliency Map을 생성하기 위해서 인간이 색채를 감지하는 '적/녹' '황/청'의 대립색설을 기반으로 하는 Lab 색공간을 이용하여 생성한다. 생성된 Saliency Map을 주파수 공간으로 변환하여 저주파 영역에 국부적인 경계를 나타내고 경계를 탐지해내어 Saliency Point를 생성한다. 이렇게 생성된 Saliency Point의 좌표 값을 이용하여 윈도우를 자동으로 생성한 후 GrabCut 알고리즘을 기반으로 객체를 추출하였다. 다양한 영상에 제안한 알고리즘을 적용한 결과 객체 영역에 자동으로 윈도우가 생성되었고 객체가 추출되었다.
컴퓨터 및 통신기술의 급속한 발전으로 인해 동영상 정보는 인터넷 및 사회전반의 다양한 분야에서 활용되고, 그 수가 기하급수적으로 증가되고 있다. 동영상 정보 분석 시스템은 기본적으로 텍스트를 기반으로하기 때문에, 동영상 정보가 가지는 애매성을 표현하기 곤란하며, 주석 작성에 따르는 과다한 작업부담 및 객관성 결여 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량의 동영상 정보를 효율적으로 분석 하기 위해 있는 동영상 이미지의 분할영역에서 색상정보와 모양정보를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 분할영역은 영역성장과 결합 방법을 사용한다. 색상정보를 추출하기 위해서는 기존의 RGB 방식에서 HSI방식으로 색상변환 하여 대표색상과 매칭되는 특징 정보를 사용한다. 그리고 모양정보는 물체의 윤곽선에 해당하는 화소들만을 대상으로 연산을 수행하는 향상된 불변 모멘트(Improved Moment Invariants : IMI)를 이용한다.
지구온난화 및 기후 변화에 따른 재난, 이상기온, 질병 등 각종 사회 문제들이 대두됨에 따라, 에너지 절감 및 효율화를 위한 기술 개발이 증대되고 있다. 주택, 상업건물, 공공 건물 분야에서 소비되는 에너지는 우리나라 전체 에너지 사용의 22%를 차지함에 따라, 건물에너지 절감은 전체 에너지 절감에서 매우 중요한 요소이며, 이를 위한 방안이 추진되고 있다. 기존의 건물에서는 에너지 효율화를 위해 열 손실에 대한 대책 마련 및 에너지 저소비형 장비 사용 등의 수동적 방법을 사용하였으나, 최근에는 ICT 기술과 융합하여 에너지 사용의 측정, 모니터링, 통제를 통해 지속적으로 에너지 낭비 요소를 감지 및 제거하는 방식의 건물 에너지 효율화를 위한 능동적 기술이 대두되고 있다. 에너지 효율화를 이용하여 에너지 절감 장비를 사용하더라도, 낭비 상황을 제어하지 않으면 실질적이고 지속적인 에너지 절감 효과를 달성하기 어렵게 된다. 이 논문에서는 국내외 건물 에너지 효율화를 위한 기술 개발 현황을 소개하고, 능동적 에너지 절감을 위한 이슈를 고찰한다.
본 논문에서는 거대 부유체의 유체-구조 상호작용에 대한 보다 엄밀한 해석법을 전개하여 사파중에 놓은 구조물의 유탄성 거동에서 전단변형의 영향을 고찰하였다. 구조 해석 방법으로는 Mindlin 판 이론에 바탕을 둔 유한요소법을 사용하였으며, 유체장은 일정패널법을 이용한 그린함수법을 적용하였다. 유탄성 해석의 검증을 위해 선수파의 경우에 Yago & Endo가 수행한 Mega Float 모델의 실험결과와 비교하였는데, 전반적인 거동은 비교적 잘 일치하나 양단에서의 변위는 약간의 차이를 보였다. 유체-구조간의 상호작용에 기인하는 방사압력이 파 강제압력보다 국부적으로 큼을 보였으며, 계류계에 의하여 응답이 크게 줄어들 수 있음을 확인하였다. 또한 상기한 메가 프로트의 경우 사파중에서 전체 변형중 전단변형이 차지하는 비중은 대략 4% 정도임을 밝혔다.
Environmental Conservation Value Assessment Map (ECVAM) is the class map to divide the national land into conservation areas and development areas based on legal and ecological assessment criteria. It contributes to enhancements of the efficiency and the scientificity when framing a policy in various fields including the environment. However, it is impossible to understand the multiphase vegetation structure as data on judging the national forest class in ECVAM are restricted to areal information of Ecological Nature Status, Degree of Green Naturality and Forest Map. This point drops the reliability of ECVAM. Therefore we constructed vegetation information using LiDAR (Light Detection And Raging) technology. We generated Biomass Class Maps as final results of this study, to introduce the new forest assessment criterion in ECVAM that alternates or makes up for existing forest assessment criteria. And then, we compared these with Forest Map and Landsat TM NDVI image. As a result, biomass classes are generally higher than stand age classes and DBH classes of Vegetation Map, and lower than NDVI of Landsat TM image because of the difference of time on data construction. However distributions between these classes are mostly similar. Therefore we estimates that it is possible to apply the biomass item to the new forest assessment criterion of ECVAM. The introduction of the biomass in ECVAM makes it useful to detect the vegetation succession, to adjust the class of the changed zone since the production of Vegetation Map and to rectify the class error of Vegetation Map because variations on tree heights, forest area, gaps between trees, vegetation vitality and so on are acquired as interim findings in process of computing biomass.
본 연구의 목적은 매 주기마다 교차로에 출입하는 차량의 도착률을 근거로 다음 주기의 대기차량 길이와 평균지체도를 예측하여 대기차량길이와 평균지체도를 최소화하는 이중목적 변동주기 기반의 동적 신호시간 결정모형을 개발하고 유전자 알고리즘을 이용하여 신호 최적화 모형을 구축하는데 있다. 본 논문에 적용된 주기변동기반 시스템은 기존의 고정주기, 고정 현시값을 적용해서는 실제 현장에서 교통상황의 변화에 적응하기 어렵기 때문에 매 주기마다 교통수요에 근거하여 주기길이와 현시길이를 조정하여 교차로 교통신호운영을 최적화 하는 것이다. 또한 목적함수 값으로 평균지체도와 평균대기차량을 동시에 적용함으로써 교차로 막힘이나 타 교차로의 신호운영에 악영향을 미치치 않으면서 최적의 신호운영을 가능하게 하는 것이다. 본 모형의 적용결과 비포화상태나 포화상태의 경우 모두 TRANSYT-7F나 PASSER-II보다는 동적으로 신호를 계산하는 본 모형이 대기차량수와 통과차량수, 지체도에 있어서 더 좋은 결과를 나타내었다. 그리고 이중목적함수를 적용한 결과 두 가지 목적함수값에서 서로 상쇄(trade-off)가 되며 양자를 모두 고려할 수 있는 현시길이와 주기길이를 찾을 수 있다는 것을 보여주었다. 본 연구결과 지능형 교통체계로서 실시간 신호최적화에 유용하게 적용될 수 있는 첨단교통신호 모형으로 주기변동기반 및 다중목적 신호최적화모형의 적용 가능성을 보여준 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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