이 논문에서는 패킷 스케줄에 사용된 Percentile 스케줄 기법을 웹 서버에 적용하여 서버에 들어오는 다양한 요구를 클래스로 분류하여 차등적인 서비스를 제공하고자 하는 연구를 기술하였다. 논문에서는 범용 운영 체제를 실시간화 하기 위한 노력들을 살펴보았으며, Percentile에 기반한 스케줄러를 리눅스 환경에 구성한 방법을 기술하였다. 제안된 기법의 성능을 살펴보기 위하여 실험을 수행하였으며 Percentile 스케쥴 기법을 적용한 경우 지정된 클래스에 따라 자연히 다른 응답 시간을 관찰할 수 있었다.
IT와 네트워크의 발전에 힘입어 많은 서비스를 인터넷을 통해서 제공하고 있다. 인터넷 사용자가 급증하면서 수많은 서비스 요청에 대한 효과적인 처리 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 라우터에서 패킷을 대상으로 사용된 Percentile 스케줄 기법을 리눅스 커널 스케줄러에 적용하여, 다양한 서비스 요청에 대해서 적절한 기준에 따라 다른 등급으로 분류하고 차등적인 서비스를 제공하고자 하는 연구를 진행하였다. 논문에서는 리눅스의 기본 스케줄러에 nice()시스템 콜을 이용하여 차등화 스케줄을 적용한 것과 Percentile 스케줄 기법을 리눅스 커널 스케줄러에 적용한 것을 비교 실험하였다. Percentile 스케줄 기법을 적용한 경우 기존의 리눅스 커널에 비해서 등급에 따른 응답시간의 차이가 명확한 것을 관찰할 수 있었다.
백분위수는 시뮬레이션 결과의 전체적인 성향을 파악하는데 아주 유용한 측정 기법 중의 하나이다. 그러나, 시뮬레이션으로 수집된 데이터들에 대한 평균이나 표준편차와는 달리 백분위수를 추정하기 위해서는 모든 관측된 데이터들을 저장해야 만 한다, 왜냐하면 백분위수의 추정을 위해서는 관측된 모든 데이를 분류하여 오른차순으로 정렬하는 등 여러 단계의 처리과정이 필요하기 때문이다. 따라서, 백분위수 추정을 위해서는 관측된 모든 데이터를 저장하기 위한 대용량의 저장장치와 정렬을 위한 계산시간 (O($nlog_{2}n$))이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 여러 백분위수 추정 기법들이 제안되었으나 고정된 샘플 크기의 시뮬레이선(fixed sample size simulation) 을 수행할 경우에만 적용 가능하다. [11, 12, 21]. 본 논문에서는 3가지 백분위수 추정 기법(linear PE, batching PE, spectral $P^2$ PE) 을 순차적인 안정상태 시뮬레이션(sequential steady-state simulation) 에 적용하여 연구하였다. 또한, 3가지의 백분위수 추정 기법들에 대해 coverage 분석을 수행한 결과를 제시하였다.
Primarily, to evaluate the structural condition assessment of concrete structures, percentile strength of concrete in concrete structures should be found out. This study aims to establish the evaluation techniques for concrete strength in existing concrete structures considering the concrete quality and reliability. The results are as follows ; 1. Percentile strength of concrete in concrete structures can be estimated from following strength equation. $$f_p=f_{mea} - {\lambda}_pS_s$$2. For the calibration of above percentile strength equation with proposed codes or specifications, following sample size based on ASTM E122 can be applied.
가뭄은 농작물 수확량 및 농업생산시스템에 영향을 주는 등 농업분야의 주요 문제이며 이는 피해를 야기하므로 농업가뭄의 대안 마련 및 모니터링이 필요한 실정이다. 농업현장에서의 용수공급의 경우 기상학적 가뭄이 발생하더라도 농업용 수리시설물에 의한 농업용수 공급이 가능하여 기상학적 가뭄과 농업현장에서 체감하는 가뭄은 상이하다. 따라서 농업가뭄 피해를 최소화하기 위해서는 농업현장에 직접적인 영향을 주는 농업용 수리시설물의 관리는 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내 100만톤 이상의 농업용 저수지 중 시범지역을 선정하여 2017년의 일별 저수율을 정규화한 후 미국국립가뭄경감센터 (National Drought Mitigation Center, NDMC)에서 가뭄을 모니터링하는데 사용하는 Percentile을 활용하여 농업용 저수지의 관리기준을 제시하고자 한다. Percentile을 활용하여 저수율 기준을 관심, 주의, 경계, 심각 수준으로 분류하고 당해 저수율의 단계별 빈도를 파악하고자 한다. 그 후 표준강수지수(Standrad Precipitation Index, SPI)를 활용한 2017년 가뭄의 공간분포와 2017년 저수율 관리기준 빈도에 따른 공간분포를 구축하여 비교 분석 해보고자 한다. 본 연구는 농업가뭄 모니터링을 위한 정책 마련에 활용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 차별화 서비스를 지원하는 웹 서버의 응답시간 성능을 향상시키기 위해 기존의 동적 성능 분리 기법에 퍼지 기법을 접목한다. 특히, 클러스터 기반 웹서버 시스템의 부하량에 대한 판단 기준 흑은 사용자 요청율 및 동적요청 비율 변화시에 발생하는 애매모호한 상황을 효과적으로 반영하기 위해, 퍼지제어 기법에 기초한 로드분배 메커니즘을 제안하였다. 이를 통해, 기존의 퍼지 기법을 활용하지 않은 성능분리 기법과 퍼지기법을 활용한 경우에 대해 응답시간(95-percentile of Response Time) 성능비교 평가를 통해 퍼지기반의 성능분리 기법이 차별화 서비스 시스템의 성능을 더욱 강건하고 효율적으로 향상시킬 수 있다는 점을 검증하였다.
'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.
현재 극한기상의 발생빈도가 많아지면서 극한기상현상이 발생하였을 때 피해규모는 증가하고 있다. 이게 과거부터 강우량의 예측을 위해 많은 시간과 제원을 투자하여 예측정보를 제공하고 있다. 하지만 이러한 정보는 전문가가 아닌 일반인이 이해하기 어려우며 특히 극한기상현상이 발생하였을 때 어느정도의 규모의 피해가 발생하는지에 대한 정보는 포함되어 있지 않다. 이에 본 연구에서는 영국에서 최초로 제시한 Risk Matrix 작성을 통해 영향예보 기준을 활용하여 호우피해 등급기준 Risk Matrix를 제시하였다. 먼저 강우량 자료와 피해자료와의 상관 분석을 통해 Risk Matrix 작성에 필요한 변수를 선정하고 선행연구에서 제시된 PERCENTILE (25%, 75%, 90%, 95%)과 JNBC(Jenks Natural Breaks Classification)기법을 이용하여 강우량과 피해에 따른 등급기준을 산정하여 두 개의 등급기준을 합성하여 하나의 기준을 제시하였다. 분석 결과에 이재민 세대수 결과의 경우 가장 많은 피해가 발생하였던 영산강, 섬진강유역에서 JNBC 보다 PERCENTILE이 가장 많은 분포를 보였으며, 충청도 지역에서는 유사한 결과를 나타내었다. 강우량의 등급화 결과를 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC의 등급이 높게 산정되었으며, 특히 전라도 지역과 충청도 지역에서 가장 큰 등급을 나타내었다. 또한 피해지역 호우특보 현황과 비교해 보면 JNBC가 유사한 것을 확인할 수 있다. Risk Matrix 결과에서 가장 피해가 심했던 세종, 대전, 충남, 충북, 광주, 전남, 전북지역을 살펴보면 PERCENTILE보다 JNBC가 잘 모사한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 SLA(Service Level Agreement)와 같이 차별화 서비스를 지원하는 웹서버 시스템의 가동성 척도를 향상시키기 위해 기존의 동적 성능 분리 기법에 퍼지 기법을 접목하였다. 특히, 클러스터 기반 웹서버 시스템의 부하량에 대한 판단기준 혹은 사용자 요청률 및 동적요청 비율 변화시에 발생하는 애매모호한 상황을 효과적으로 반영하기 위해, 퍼지제어 기법에 기초한 부하분배 메커니즘을 제안하였다. 이를 통해, 기존의 퍼지 기법을 활용하지 않은 성능분리 기법과 퍼지기법을 활용한 경우에 대해 응답시간(95-percentile of response time) 성능 비교 평가를 통해 퍼지기반의 성능분리 기법이 차별화 서비스 시스템의 성능을 더욱 강건하고 효율적으로 향상시킬 수 있다는 점을 검증하였다.
클라우드 데이터베이스와 같은 분산 시스템 환경에서는 균일한 서비스 품질을 보장하기 위해 꼬리 응답시간을 짧게 유지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 카산드라 데이터베이스를 대상으로, 긴 꼬리 응답시간에 해당하는 지연이 메모리 공간 부족으로 인해 발생한다는 것을 보이며, 이러한 지연이 메모리 공간 확보를 위해 버퍼에 저장된 데이터를 저장장치에 완전히 내려쓸 때까지 카산드라가 사용자의 요청을 받지 않기 때문임을 밝힌다. 버퍼에 저장된 데이터를 내려쓰는데 걸리는 시간은 저장장치 성능에 따라 결정되므로 SSD의 가바지 컬렉션으로 인한 성능 저하가 꼬리 응답시간을 더 길게 만들고 있음을 관찰하였다. 우리는 자바가상기계에서의 가비지 컬렉션과 SSD에서의 가비지 컬렉션을 함께 수행하여 SSD의 가비지 컬렉션 비용을 숨기는, SyncGC 기법을 제안한다. 실험 결과, SyncGC 기법을 통해 꼬리 응답시간인 $99.9^{th}$와 $99.9^{th}-percentile$을 각각 31%, 36% 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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