에너지 절감형 서버 클러스터에서는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 하며, 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 주기 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력을 절감하거나 열을 낮추는데 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지 못했다. 본 논문에서는 기존 자율학습기반의 서버 전원 모드 제어 방법의 단위전력당 성능과 QoS를 높이기 위한 에너지 효율적인 클러스터 관리기법을 제안한다. 제안 방법은 다중임계기반의 자율학습 방법과 전력소모 예측 방법을 결합한 서버 전원 모드 제어이다. 일반적인 부하 상황에서는 다중임계 학습기반의 서버 전원 모드 제어를 적용하고, 급변하는 부하 상황에서는 예측기반의 서버 전원 모드 제어가 적용된다. 일반적 상황과 급변하는 상황의 구별은 현재의 사용자 요청과 관찰된 과거 몇 분의 사용자 요청의 비율에 따라 이루어진다. 또한, 동적종료 기법을 추가로 적용해 서버가 OFF 하는 데 소요되는 시간을 단축한다. 제안 방법은 16대 서버로 구성된 클러스터 환경에서 3가지 부하 패턴을 이용하여 실험을 수행한다. 다중임계 학습, 예측, 동적종료를 함께 이용한 실험에서 단위전력당 성능(유효응답 수)과 표준화된 QoS 측면에서 가장 우수한 결과를 보여준다. 제안하는 방법과 파라미터 로드된 단일임계 학습을 비교할 때 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴에서 단위전력당 유효응답 수가 각각 1.66%, 2.9%, 3.84% 향상되고, QoS 관점에서는 각각 0.45%, 1.33%, 8.82% 향상되었다.
2019년 발생한 코로나라는 팬데믹 영향의 장기화로 인해 사람들 간 접촉을 하지 않고도 생활이 가능한 비대면 활동의 중요성이 증대되면서 우리사회는 본격적인 언택트(untact) 시대로 진입하게 되었다. 언택트 시대는 우리의 일상생활뿐만 아니라 산업사회를 디지털화로 재편하는 거대한 구조적 변화를 초래하는데 영향을 미쳤는데, 그 중심의 핵심기술에 디지털트윈(digital twin)이 있다고 해도 과언이 아니다. 디지털트윈은 4차 산업혁명에 접목되고 있는 다양한 기술력을 융합하여 현실세계를 가상의 디지털 세계에 그대로 재현해내는 기술로, 다양한 산업 공정 전반에 관여하여 산업 사회에서의 혁신을 선도하고 있다. 그러나 디지털트윈이 갖는 구조적 한계 및 환경적 제약으로 인해 동 기술은 모든 산업 제반에 걸쳐 적극적으로 활용되고 있지는 않다. 특히 건축 및 시설물 분야는 일상에서 건물의 주기적 관리가 요구되고 재난 발생 시 인명피해와도 직결되는 분야이기 때문에 디지털트윈의 접목 필요성이 더욱 제기되고 있는 분야지만 현실적으로 직면한 사항들이 디지털트윈의 적용에 있어 장애물로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 건축물 시설안전대응분야에서 디지털트윈 기술의 적용 필요성을 제시하고, 그로 인해 창출 가능한 기대효과를 기술함으로 디지털트윈의 적극적 활용을 강조한다. 더불어 디지털트윈이 현재 직면한 문제를 극복하고 향후 지속발전가능성이 높음을 시사하여 디지털트윈의 수요 창출을 견인하도록 연계짓는다.
소노부이는 수중에서 음파를 활용하여 정보 수집을 수행하는 장치로, 엔진 소음이나 다양한 음향 특성을 감지하여 수중 표적을 정확하게 탐지하는 대잠전에 효과적인 탐지체계이다. 다중상태 시스템에서의 기존 소노부이 배치 방식은 고정된 패턴이나 휴리스틱 기반의 규칙에 의존하므로, 예측하기 힘든 수중 표적의 기동으로 인해 소노부이 투하 개수 및 작전 소요 시간 측면에서 효율적인 배치를 보장하지는 못한다. 본 논문에서는 기존 소노부이 배치 방식의 한계를 극복하기 위해, 수중 표적의 이동을 고려한 시뮬레이션 기반의 실험 환경에서 강화학습을 이용한 무인항공기의 소노부이 최적 배치를 제안한다. 제안한 방법은 Unity ML-Agents를 통해 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 이용하여 가상 작전환경과 실시간 상호작용하며 무인항공기를 학습한다. 소노부이 투하 개수 및 음원 및 수신기 간의 비용을 고려한 보상 함수를 설계하여 효과적인 학습이 가능하게 한다. 동일한 실험 환경에서 강화학습을 적용한 배치 방식과 기존 소노부이 배치 방식을 비교한 결과, 탐지 성공률, 투하된 소노부이 개수, 작전 소요 시간 측면에서 강화학습을 적용한 배치 방식이 가장 우수한 성능을 보였다.
오늘 날 3세대 이동통신망의 서비스가 널리 사용됨에 따라, WCDMA 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 자동차 정보를 가져오기 위한 OBD-II통신을 이용하고 외부 서버로 데이터를 전송을 하여 다른 외부 장치에서도 자동차 상태 모니터링을 할 수 있는 시스템을 개발 하였다. 차량 내부의 각종 센서들로부터 OBD-II 커넥터를 이용하여 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 후, WCDMA 모듈을 이용하여 외부 데이터 서버로 전송을 하는 자동차 상태 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템의 성능 테스트를 위하여, 가상의 자동차 상태 시뮬레이터를 사용했으며, 이는 실제차량에서 발생하는 데이터를 생성한다. 발생된 데이터는 OBD-II 커넥터로 전송하였으며, 자동차 상태 모니터링 시스템은 이 데이터를 에러 없이 수신 되는 것을 확인하였다. 또한 이 데이터를 WCDMA를 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 수신되는 것을 확인 하였다. 향후, 이런 기술은 OBD-II를 이용한 차량 IT 융합 기술에서 다양한 활용이 가능할 것이다.
최근 다양한 3차원 콘텐츠 및 응용 프로그램의 개발되고, 컴퓨터 사용자 계층이 다양화됨으로 인하여 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 사용자가 손을 이용하여 윈도우를 효율적으로 제어할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 기존 인터페이스에 관한 연구들은 고가의 장비를 사용하거나 복잡한 제스처 인식, 또는 부가적인 도구인 마커 등을 사용하는 문제가 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 새로운 시각적 비접촉 인터페이스를 제안한다. 손을 사용하여 윈도우를 제어하기 위하여 HSV 색상공간을 이용하여 손 영역을 검출한다. 그리고 거리변환 행렬과 손 외곽선의 곡률을 이용하여 손의 중심과 손가락의 위치를 파악한다. 손의 중심과 손가락 위치를 이용하여 본 논문에서 제안하는 7가지의 제어 동작 중 사용자가 의도하는 동작을 파악하여 인터페이스로써 활용한다. 제안하는 인터페이스는 스테레오 카메라를 사용함으로써 사유자가 3차원 공간에서 거리감을 가지고 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 손동작으로 제어하고자 하는 객체를 시각적으로 접촉할 수 있도록 함으로써 직관적인 제어가 가능하도록 하였다. 마지막으로 제안하는 인터페이스를 활용한 응용을 통해서 효율성을 확인한다.
인터넷을 이용하는 다양한 게임 장르 중에서 대규모의 게임 유저들이 이용하는 게임 장르인 MMORPG(Massively Multi-player Online Role-Playing Game)를 개발하기위해서는 많은 기술들이 필요하다. 특히 분산 작업의 효율을 높이기 위해서 C++와 같은 객체지향언어가 사용되는데, 대규모의 게임을 만들 때 객체지향개념을 충분히 활용할 수 있는 설계기법이 유용하다. GoF(Gang of Four)의 디자인 패턴에는 소프트웨어 분산 설계에 응용할 수 있는 다양한 패턴이 있는데, 게임 유저들 사이에 커뮤니티를 형성하기 위한 파티 시스템 설계에 Observer 패턴을 이용하면, 필요한 새로운 클래스의 추가나 유지보수를 쉽게 할 수 있다. MMORPG 게임 내에서 파티 사냥 시스템은 게임 이용자들의 커뮤니티를 형성하기 위해 자주 이용되는 중요한 시스템이다. 파티 사냥 시스템에서 중요하게 고려해야 할 사항은 파티 사냥 결과로 얻어지는 획득물과 경험치를 다양한 레벨의 이용자들에게 공평하게 나누어 주는 것이다. 시스템의 유지보수적인 측면을 고려한 파티 사냥 시스템을 구현하기 위하여, 본 논문에서는 GoF의 디자인 패턴 중 Observer Pattern을 이용한 기법을 제안하고, 제안된 기법이 C++언어가 가지는 장점인 동적메모리 할당과 가상 메소드 호출을 이용하여 프로그램 실행 시에 실시간으로 객체를 변경하고 새로운 클래스를 추가하는데 효율적이며, 시스템을 유지 보수하는데 장점이 있음을 보인다.
확률론적인 지진재해분석(PSHA)은 지진원, 전파경로, 부지효과의 불확실성을 고려하여 특정 기간내에 특정 크기를 초과하는 지진동이 부지에 발생할 확률을 결정하는 방법이다. PSHA은 전세계적으로 미래 발생할 지진동을 정량화하기 위하여 가장 널리 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 PSHA와 동일한 결과를 계산하지만, 유한기간내에 발생하는 지진 시나리오와 이에 상응하는 지진파기록을 생성하는 신(新) PSHA 기법의 국내 적용성을 평가하였다. 신(新) PSHA으로 40,000년에 상응하는 가상의 지진기록을 생성하여 총 16,378개의 지진 시나리오를 생성하였으며 이를 사용하여 지진재해도를 생성한 결과, 신(新) PSHA은 상당히 정확하게 기존의 PSHA 결과를 재현할 수 있는 것으로 나타났다. 신(新) PSHA은 자체적으로 의미가 있다기 보다는 이의 결과를 통하여 궁극적으로 확률론적인 지진재해분석을 수행할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 생성된 지진기록은 동반논문에서 확률론적인 지진계수를 생성하는데 활용되었다.
VR 카툰은 웹툰의 간명한 스토리와 칸을 이용한 그래픽 스토리텔링을 VR 콘텐츠 디자인의 한계를 극복하는 전략으로 활용한 VR 콘텐츠 포맷이다. VR 프로토타이핑을 통해 웹툰 콘텐츠를 VR로 전환하여 웹툰 상의 3차원 공간에 실제 존재하는 듯 한 체험을 가능하게 하였다. 기존 VR 콘텐츠에 비해 어지럽지 않게 관람 가능하고 몰입이 잘 된다는 평균적인 피드백을 받을 수 있었다. 우리는 영화 스크린을 통해 스토리를 이해하는 데 익숙한 거처럼 그 동안의 출판 만화와 웹툰들을 통해 만화의 스토리텔링에 익숙해져 있다. 즉, 칸이라는 평면적 공간을 바꿔 가며 연속된 시각 이미지들을 통해 스토리를 전달하는 것은 우리에게는 보편화 된 커뮤니케이션 방법이다. 시간과 공간을 분할하는 만화의 칸 사이에는 아무것도 보이지 않는 홈통만이 존재하지만 우리는 경험에 의한 완결성 연상을 하게 된다. 바로 이러한 만화의 문법이 VR 카툰에서 차용하게 된 가장 핵심적인 스토리텔링 기법이다. 본고에서는 웹툰의 스토리텔링이 어떤 형태로 VR 카툰의 스토리텔링으로 전환 되었는지를 살펴보고 VR 카툰의 요소들을 분석해 본다. 이 연구를 통해 무한한 가능성을 가진 '연속 예술', 만화를 비롯한 다양한 서사 매체들의 특성을 VR 콘텐츠 제작에 접목하는 시도의 기반 연구로서 역할을 할 수 있기를 기대한다.
연구에서는 입체시 측정방법과 양안시차에 따라 지각되는 입체시 깊이 차이를 살펴보기 위해서 실시되었다. 직접비교 조건에서는 깊이를 평가할 가상자극과 깊이 평가에 사용된 실제 LED들이 모두 정면의 동일 공간에 제시되어 있었고, 간접비교 조건에서는 가상자극은 정면에 제시되었지만 깊이 평가에 사용된 LED들은 45도 오른쪽에 놓여있었다. 따라서 직접비교 조건에서는 동일 공간에 제시된 두 자극의 깊이를 비교하면서 대응시킬 수 있었지만, 간접비교 조건에서는 가상 자극의 깊이를 평가한 후 오른쪽 방향에 있는 LED를 이용하여 깊이를 추정할 수 있었다. 이 들 두 측정 방법에서 지각되는 입체시 깊이가 달라지는 지를 확인하고 부가적으로 관찰자들의 입체시력에 따라 지각되는 깊이가 달라지는 지를 살펴보았다. 실험 결과 직접비교 조건에서 지각된 깊이는 간접비교 조건에서 지각된 깊이보다 더 기하학적으로 예측된 깊이와 유사하였다. 또한 입체시력이 좋은 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 기하학적으로 예측된 깊이와 유사한 깊이를 지각하였다. 이러한 결과는 동일한 양안 시차를 가진 자극들이라도 이들 가상자극들만 제시되는 것보다 현실자극과 가상자극이 동일 공간에 제시될 때 지각된 깊이가 더 크게 지각됨을 보여주는 것이다. 따라서 양안시차를 가진 자극만 제시되는 가상현실에서 지각되는 입체 자극의 깊이보다 현실영상과 가상영상이 함께 제시되는 증강현실에서 보다 큰 깊이가 지각될 수 있음을 시사한다.
최근 몇 년 동안 기업이 수행하는 비즈니스 활동에서 생성된 데이터를 기반으로 하는 기술이 비즈니스 성공의 열쇠로 부상함에 따라 대체 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색 기술에 대한 필요성이 대두되었다. 기존 빅 데이터 플랫폼 시스템은 대체 데이터인 비정형 데이터를 처리하기 위해 실시간으로 생성된 대량의 데이터를 지체 없이 로드하고 중복 데이터 발생 시 서로 다른 스토리지의 중복 제거 시스템을 활용하여 스토리지 공간을 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터의 특성을 고려하여 쿠쿠 해싱 필터 기법의 유사도를 이용한 다중 계층 분산 데이터 중복 제거 프로세스 시스템을 제안한다. 가상 머신 간의 유사성을 쿠쿠 해시로 적용함으로써 개별 스토리지 노드는 중복 제거 효율성으로 성능을 향상시키고 다중 레이어 쿠쿠 필터를 적용하여 처리 시간을 줄일 수 있다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 블룸 필터를 이용한 중복 제거 기법에 의해 8.9%의 처리 시간 단축과 중복 제거율이 10.3% 높아짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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