국내 송 배수 시스템은 산지가 많은 지형적 특성을 이용하여 송수펌프를 통해 고지대에 위치한 배수지에 용수를 저장한 후, 급수구역으로 자연유하방식으로 배수하는 방식을 사용한다. 이 과정에서 송수펌프 운영에 많은 전기 에너지가 소모되며, 이는 전체 상수관망 시스템 운영에서 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 알려져 있다. 송수펌프의 적정 용량과 운영방법은 하류단에 위치한 배수지의 크기에 영향을 받게 되므로 송, 배수 시스템의 경제적인 설계와 안정적인 운영을 위해서는 초기 시설물의 규모 결정 단계에서 송수펌프 및 배수지의 건설비용과 송수펌프의 장기간 운영비용을 함께 고려하는 것이 타당하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 최적화 기법인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용하여 송수펌프와 배수지의 최적규모와 송수펌프의 운영스케줄링을 동시에 최적화 할 수 있는 모형을 개발하였다. 개발 모형은 국내에서 운영 중인 송 배수시스템에 적용하여 검증을 실시하였다. 본 연구는 송 배수시스템의 초기 설계에 있어 송수펌프와 배수지의 최적규모 산정에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문은 프로젝트 일정을 계획하고 관리하는 PERT/GANTT 차트를 쉽게 그릴 수 있는 임계경로 탐색 알고리즘을 제안하였다. 프로젝트 일정을 결정하는 임계경로를 계산하기 위해 일반적으로 CPM (Critical Path Method)이 적용되고 있다. 그러나 CPM은 프로젝트 수행 활동들의 수행 기간과 상호 의존 관계에 따라 초기에 작성된 네트워크 다이어그램에 대해 임계경로를 계산하는데 5 단계를 수행하며, $T_E$ (The Earliest Time)을 계산하는 노드 (활동)들의 순서를 결정하는 방법을 제시하지 않아 특정 노드의 $T_E$를 정확히 계산하지 못할 수도 있다. 또한, CPM으로 얻은 네트워크 다이어그램의 활동들의 수행 순서가 시각적으로 명확히 표현할 수 없어 Lucko는 9 단계를 거치는 알고리즘을 제안하였다. 반면에, 제안된 알고리즘은 먼저, 초기에 작성된 네트워크 다이어그램에 대해 너비우선 탐색으로 노드들을 레벨로 재배치하여 수행 순서를 사전에 결정한다. 다음으로, 각 레벨에 속한 노드들을 임의로 선택하여 $T_E$를 계산하는 단계만을 거쳐 임계경로를 즉시 결정한다. 마지막으로, 각 레벨에서 임계경로에 속한 노드들의 $T_E$를 기준으로 임계경로에 속하지 않은 노드들의 $T_E$에 따라 약간의 이동으로 프로젝트 활동들의 수행 순서를 시각적으로 명확히 표현하도록 하였다. 제안된 알고리즘은 10개의 실제 프로젝트 데이터에 대해 적용성을 검증하였다. 제안된 알고리즘은 모든 프로젝트에서 임계경로를 구할 수 있었으며, 활동들의 수행 순서를 시각적으로 명확히 표현하였다. 또한, 제안된 알고리즘은 CPM의 5단계를 1단계로 단축시키는 장점과 더불어 활동들의 수행순서를 명확히 표현하기 위한 Lucko의 9 단계 수행 과정을 2단계로 간단히 하였으며, PERT/GANTT 차트로 즉시 전환시킬 수 있는 장점도 갖고 있다.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
이 연구에서는 통신해양기상위성의 위치유지 조정을 분석하고 계획하는 자동화 알고리즘을 개발하였다. 섭동 계산 및 궤도 예측을 위해 일반섭동론을 사용하였으며 궤도 요소들을 각 섭동에 의한 장주기 변화, 영년 변화항으로 나누어 분석하는 해석적인 방법을 적용하였다. 이러한 분석을 통해 통신해양기상위성의 동서방향과 남북방향에 대한 위치유지 조정 시뮬레이션을 수행하였다. 위치유지를 위한 허용범위는 ${\pm}0.05^{\circ}$로 설정하였고 동서 방향은 7일 주기, 남북방향은 14일주기로 1년의 기간 동안 수행하였다. 통신해양기상위성의 경도가 동경 $128.2^{\circ}$와 동경 $116.0^{\circ}$ 사이에서 아직 확정되지 않았기 때문에 두 경우 모두에 대해서 시뮬레이션 해보았다. 2008년 12월부터 1년에 대해서 동경 $128.2^{\circ}$의 경우에는 동서방향 위지유지를 위해서 3.50m/s의 속도 변화량이 남북방향 위치유지를 위해서는 52.71m/s의 속도 변화량이 필요하다는 결과를 얻었다. 동경 $116.0^{\circ}$의 경우에는 동서방향 위치유지에는 3.86m/s, 남북방향 위치유지에는 52.71m/s의 속도 변화량이 필요하다는 결과를 얻었다. 이 결과를 통해서 통신해양기상위성의 위치유지 조정은 동경 $128.2^{\circ}$에 위치했을 때 효율적이라는 결론을 얻을 수 있었다.
실시간 시스템이 복잡해짐에 따라 이를 개발하는 과정에서 객체 지향 설계 방법론과 이를 지원하는 CASE 도구들이 널리 사용되고 있다. 그러나 이런 객체 지향 CASE 도구를 사용할 경우, 설계자들은 별도의 과정으로 객체 중심으로 설계된 모델을 실제 수행되는 주체인 태스크로 변환시켜야 한다. 불행하게도 객체 모델과 태스크는 특성이 근본적으로 다르고, 스케줄 가능성을 분석하기가 어렵기 때문에 이러한 과정을 자동화하기는 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 CASE 도구에서는 개발자가 직접 수동으로 객체를 태스크로 변환시키도록 요구하고 있다. 결과적으로 개발자들은 자신의 경험을 바탕으로 하여 임시 변통적인 방법에 의존하여 태스크를 유도하고 있다. 유도된 태스크 집합은 결과 시스템의 스케줄 가능성에 직접적으로 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 실시간 객체 지향 설계 모델을 스케줄 가능성을 고려해 다중 스레드 구현으로 자동적으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 태스크는 다른 주기와 종료시한을 갖는 상호 배타적인 트랜잭션들로 이루어진다. 이러한 새로운 태스크 모델에 대하여 스케줄 가능성 분석 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 방법을 지원하기 위하여 런 타임 시스템과 코드 생성이 어떻게 지원되어야 하는지에 대하여 설명한다. 사례 연구는 단일 태스크 매핑의 부적절성을 보여줌과 함께, 다중 태스크를 수동으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 제안된 방법이 실질적으로 유용하다는 것을 명백하게 보여준다.
센서 네트워크는 빛, 소리, 온도, 움직임 같은 물리적 데이터를 센서 노드에서 감지하고 측정하여 중앙으로 전달하고 처리하는 구조를 가진 네트워크이다. 센서 네트워크는 여러 분야에서 활용할 수 있는 기술이다. 센서 노드가 외부에서 채취한 데이터를 실시간으로 사용자에게 전달하는 것은 매우 중요하다. 센서 네트워크의 핵심은 센서 노드인 하드웨어 플랫폼과 노드에 들어가는 초소형 운영체제라고 할 수 있다. UC 버클리에서 개발된 TinyOS는 센서 노드에서 동작하는 운영체제 중 가장 많이 사용되고 있다. TinyOS는 Event-driven 방식이며 Component 기반의 센서 네트워크 운영체제이다. 기본적으로 비선점 방식의 스케줄러를 사용한다. 만약 급한 작업이 수행되어야 하는 시점에서 다른 태스크가 수행 중에 있다면 수행 중인 태스크가 완료할 때까지 기다려야 한다. 이러한 특성으로 인해 TinyOS에서 정해진 시간안에 자신의 작업을 끝낸다고 보장하기 어렵다. 최근 연구에서 TinyOS의 빠른 반응성을 위해 Priority Level Scheduler라는 선점 기능이 제안되었다. 이것은 제한적으로 5개의 우선순위를 만들어 높은 우선순위가 낮은 우선순위를 선점할 수 있게 한다. 여기서 본 논문은 TinyOS의 실시간성을 보장함과 더불어 사용자 태스크의 평균 응답시간을 줄이고자 Priority Level Scheduler에 실시간 스케줄러인 EDF(Earliest Deadline First)를 적용한 선점형 EDF 스케줄링 방식을 제안하고자 한다.
버스정보 시스템을 이용하는 시민들은 더 정확한 예측 정보를 원한다. 하지만 평균 기반 단기간 예측 알고리즘을 사용하는 대부분의 버스정보시스템에서는 교통흐름, 신호주기, 정차시간 등의 영향이 고려되지 않기 때문에 많은 오차를 포함하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 오차의 영향요인 분석을 통해 예측정보의 정밀도를 향상시켜 시민들의 편의를 도모하고자 한다. 이에 현재 운영되고 있는 버스정보 시스템의 자료를 토대로 오차의 영향요인을 분석했다. 분석 데이터에서 시간대별 특성과 지리적 여건에 의한 영향이 복합적으로 나타나고, 정차시간과 단위구간속도에 미치는 영향도가 다름을 보였다. 이에 따라 정차시간은 일반화 가법 모형을 사용하여 시간, GPS 좌표, 통과 노선수의 설명변수로 패턴을 구축하고, 단위구간에 대해 은닉 마르코프 모델을 사용하여 교통흐름에 따른 영향도를 고려한 패턴을 구축했다. 패턴 구축의 결과로 정밀한 실시간예측이 가능하고, 노선 통행속도의 장기간 예측이 가능했다. 마지막으로 관측 데이터와 예측 데이터의 통계적 검정 과정을 통해 전구간 예측에 적합한 모델임을 보였다. 본 논문의 결과로 시민들에게 더 정확한 예측 정보를 제공하고, 장기간 예측은 배차시간 등의 의사결정에 중요한 역할을 수행할 수 있으리라 생각한다.
네트워크 연결을 위한 고속 스위치는 계속해서 발달하여 왔으며, 스위치가 필요한 성능을 내는가를 여러 조건으로 분석하는 것은 중요한 일이다. 하지만, 복잡한 구조를 가진 시스템을 모델링하여 그 성능을 측정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 큐잉이론을 이용한 모델링은 큰 상태 공간을 고려해야 됨은 물론이고 성능평가에 있어서도 복잡한 계산과정을 수행해야 하지만, SAN(Stochastic Activity Networks)에 의한 모델링과 성능평가는 그에 비해 간단하다는 장점이 있다. 본 논문의 목적은 출력포트에 큐를 갖는 고속 ATM 스위치를 확장된 SPN(Stochastic Petri Net)인 SAN을 이용해 모델링하고, 셀 도착 과정은 실제 트래픽과 유사한 특징을 가지고 있는 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)로 모델링하여 그 성능을 평가하는데 있다. MMPP 모델을 이용한 버스티 트래픽을 고겨한 성능측정과 아울러 SAN의 장점을 이용한 확장이 용이한 스위치 모델을 보이고자 한다. 제한된 버퍼 크기를 갖는 출력 큐잉 ATM 스위치에 도착하은 셀은 포아송 도착 과정에서는 정확히 표현할 수 없는 버스티 특징을 표현할 수 있어 좀더 실제 트래픽에 가까운 MMPP로 모델링한다. SAN 모델은 UltraSAN 소프트웨어 패키지를 이용해 대기행렬의크기, 지연시간 그리고 셀 손실률에 대한 성능을 측정한다.
멀티캐스트 트래픽의 특징은 한 노드에서 특정 다수노드로 셀을 전송하는 방법으로써 ATM 스위치의 중요한 기능으로 부각되고 있다. 그러나, 기존에 나와 있는 point-to-point 스위치로 멀티캐스트 기능을 수행할 경우 멀티캐스트 셀 뿐만 아니라 유니캐스트 셀도 복사망을 통과하게 되어 복사망에서 추가적인 부하가 발생된다. 이 추가적인 부하로 인하여 멀티캐스트 셀이 다른 셀과의 충돌로 셀이 손실되는 데드락 현상이 발생하여 전체 스위치 성능을 현저히 감소시킨다. 또한 입력 저장 스위치 (Input queued switch)구조는 전체 스위치의 성능을 저하시키는 HOL 블록킹(blocking)의 단점을 가지고 있다. 제안한 스위치 구조는 HOL 블록킹 및 데드락 현상을 줄이기 위하여 공유 메모리 스위치를 이용하였다. 스위치의 복잡도와 셀 처리 시간을 줄이고 처리율(throughput)의 향상을 위해 셀 형태에 따라 분리해서 경로 배정하는 방식과 제어부에서 최대 2N개의 셀들을 동시에 처리하는 스케줄링 기법을 이용하였다. 또한 특정 포트로 트래픽이 밀집되었을 때 발생하는 손실률을 줄이기 위하여 출력 메모리를 이용하였으며 메모리 효율성 향상을 위하여 입력 셀의 ?'?형태에 따라 셀들을 분리 저장하는 방식과출력 메모리에서 일정 시간이 지난 셀을 폐기하는 방식을 이용하였다. 제안한 스위치의 분석을 위하여 마코흐(Markov) 체인을 이용한 성능 해석을 실시하였고 버스트(burst) 트래픽 조건에서의 모의 실험을 통하여 제안한 방식과 기존의 방식간의 성능을 비교, 분석하였다.
계산 그리드는 다양한 컴퓨팅 자원을 통합한 환경을 제공하며, 그리드 환경은 기존의 컴퓨팅 환경에 비해 매우 복잡하며 다양하다. 그리고 그리드 자원들은 각각 같지 않은 플랫폼과 서로 다른 소프트웨어들을 설치하고 있다. 계산 그리드를 보다 효율적으로 사용하기 위해서는 그리드 자원들을 효과적으로 다룰 수 있는 통합이 필요하다. 본 논문에서는 그리드의 자원을 메타 수준에서 통합하면서 동시에 다 양한 정책을 반영할 수 있는 글로벌 스케줄러를 소개한다. 이 글로벌 스케줄러는 기계적인 부분과 세개의 정책으로 구성되어 있다. 기계적인 부분은 적절한 사용자 작업과 계산 자원을 선택하기 위해서 주로 사용자 대기열과 자원 대기열을 검색한다. 이 기계적 부분을 위한 최적화된 알고리즘이 정의되었다. 또한 세개의 정책은 사용자 선택 정책, 자원 선택 정책, 자원 할당 정책으로서 이들은 계산 그리드의 운영을 잠시 중단하고 새로 정의해서 교체 할 수 있다. 예를 들면 사용자 선택 정책은 특정 사용자가 다른 사용자보다 높은 우선 순위를 가지게 하거나 할 수 있고, 자원 선택 정책은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원에 부합하는 자원을 선택하도록 하며, 자원 할당 정책은 그리드 기반의 통신에서 올 수 있는 부하를 제어하여 극복 할 수 있다. 마지막으로, 사용자 선택 정책을 위한 여러 가지 알고리즘을 사용자 형평성만을 고려하여 정 의하고 이들의 성능을 측정하여 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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