조선소에서 생산관리는 생산성 향상과 가장 밀접한 업무 중의 하나이다. 현업 생산관리자와 공정계획 엔지니어들은 상호 간의 정보 공유 미흡으로 인해 공정계획 및 공정관리에 대한 충분한 생산정보를 얻지 못한다. 본 연구에서는 생산계획과 공정관리의 요구사항 분석을 통하여 생산공정모니터링 시스템에 대한 주요 이슈를 도출하고, 콤포넌트 기반 설계 기법을 활용하여 시스템 아키텍처를 수립하였다. 제안한 시스템의 주요 기능은 블록 조립에서 안벽의장 단계까지 수립하여 생산공정현황을 시각적으로 보여 줄 뿐 아니라 공정정보 공유를 극대화하는 것이다. 본 시스템은 생산관리자에게 신뢰성 있고 정확한 생산 정보를 제시간에 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 클라우드 환경에서는 고성능 연산이 가능한 GPU(Graphics Processing Unit) 장치를 가상머신에게 적용한 GPU 클라우드 컴퓨팅 기술이 많이 사용되고 있다. 클라우드 환경에서 가상머신에게 할당된 GPU 장치는 대규모 병렬 처리를 통해 CPU보다 더 빠르게 연산을 수행할 수 있으며, 이로 인해 다양한 분야의 고성능 컴퓨팅 서비스들을 클라우드 환경에서 운용할 때 많은 이점을 얻을 수 있다. 클라우드 환경에서 GPU 장치는 가상머신의 성능 향상에 많은 도움을 주지만 가상머신의 CPU 사용 시간을 기반으로 작동하는 가상머신 스케줄러에서는 GPU 장치의 사용 시간이 고려되지 않아 다른 가상머신들의 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가상머신에게 GPU를 할당할 때 많이 사용되는 직접 통로기반 GPU 가상화 환경에서 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행하는 가상머신으로 인한 다른 가상머신들의 성능 저하 현상을 검증하고 분석하며, 이를 해결하기 위한 가상머신의 GPGPU 작업 관리 기법을 제안한다.
공동작업을 위한 어플리케이션 공유는 분산되어 있는 개발도구와 어플리케이션을 공유하여 다수의 참여자가 환경적으로 제약받지 않고 공동 개발할 수 있도록 한다. 그러나 CVE(Collaborative Virtual Environment)에 기존의 어플리케이션 공유방식을 적용하기에는 기존 방식의 3차원이라는 공간적인 요소를 고려하지 않고 자유스런 상호작용을 방해한다는 문제점을 가지고 된다. 이 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하여 CVE(에서 효과적으로 어플리케이션을 공유하기 위한 3차원 가상환경에서 공동작업을 위한 어플리케이션 공유 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템은 어플리케이션 공유 관리기와 그룹 관리자와 통신 관리자로 구성하였다. 시스템은 참여자 사이트로 이동하는 에이전트에 의해 가상 환경에서 참여자의 어플리케이션에 대한 3차원상의 이벤트를 감지할 수 있고 스케줄링에 의해 참여자간의 충돌을 해결할 수 있다. 다라서 설계한 가상환경 공동작업을 위한 어플리케이션 공유 시스템은 가상환경을 위한 ,CSCW응용 개발 시, 기존 윈도우 어플리케이션을 3차원 가상환경에서 쉽게 공동 사용할 수 있도록 함으로써 효율적인 공동 작업을 지원하고 기존 어플리케이션 소프트웨어의 재사용성을 높일 수 있다.
Multipath TCP (MPTCP)는 다중 경로를 지원하는 전송계층 프로토콜이다. MPTCP가 가진 다중 경로 중에서 한 경로에 지연시간이 급격히 증가하는 "bufferbloat"가 발생하게 된다면 경로 간의 패킷 도착시간 차이로 수신버퍼에서 HoL blocking이 발생하여 bufferbloat가 발생된 경로뿐만 아닌 다른 경로의 성능도 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 대역폭 측정 기반의 스케줄러를 제안한다. 대역폭 측정 기반 스케줄러는 각 서브플로우의 대역폭을 측정하여 이를 기반으로 패킷 스케줄링을 하도록 설계하였다. 제안한 스케줄러 검증을 위해 리눅스커널에 제안한 스케줄러를 구현하고 bufferbloat가 발생하는 테스트베드를 구성하여 기존 MPTCP와 비교분석 하였다. 실험결과 제안한 스케줄러가 bufferbloat 환경에서 기존 MPTCP보다 성능이 크게 개선됨을 보였다.
GPS(Global Positioning System)는 시간, 기상 상태에 관계없이 지구 전역에서 사용 가능한 가장 이상적인 항법 시스템이다. GPS는 현재 건설, 측량, 환경, 통신과 지능 항체 등 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 앞으로 그 활용은 더욱 커질 것이다. 본 논문은 GPS와 관성 항법 시스템(INS :Inertial Navigation System)을 혼합 구성한 수신보드의 항법 컴퓨터 부에서 동작하는 실시간 운영체제에 대한 설계 및 구현에 관한 것이다. 실시간 운영체제는 항법 컴퓨터 부에서 GPS의 운용 태스크(task)들을 수행하게 된다. 개발된 실시간 운영체제는 GPS 수신기 수행에 최적인 환경을 제공하도록 하며, 사용자로 하여금 고수준의 응용으로 GPS용 프로그램을 개발할 수 있도록 한다. 본 운영체제는 태스크들을 우선 순위 기반으로 처리하는 선점형(preemptive) 스케쥴링 방식을 채택한 운영체제이며, 동적 메모리 관리, 인터럽트, 타이머, IPC 등의 부분으로 구성되어 있다. 논문에는 GPS/INS 통합 보드 시스템의 구조, 운영체제의 구조, 개발 환경, 실시간 운영체제의 성능 평가에 대한 내용들을 기술하였다.
그리드 환경에서 워크플로우 프로세스 단위 기반의 애플리케이션 컨텐츠는 특정한 문제 해결을 위한 실질적인 작업이며, 그리드 자원에 분산 배포되고 서로 연관되어 실행되기 때문에 협업 환경을 구성하는 것은 매우 중요한 부분이다. 그리고 대부분의 협업은 워크플로우를 통하여 구체화되고, 그리드 환경에서 협업처리를 위한 미들웨어로는 Globus toolkit이 대표적이다. 하지만 이 미들웨어는 그리드 환경 구축을 위한 기본 서비스들만을 제공하고, 협업을 할 수 있는 워크플로우 생성, 작업 스케줄링, 프로세스 단위 기반의 애플리케이션 관리 같은 부분은 적용되지 않는다. 또한 Globus Toolkit은 대형화된 그리드 커뮤니티 구성에는 적합하나, 소규모 대다수가 특정한 운영 체제로 구성된 대형화된 그리드 커뮤니티 구성에는 적합하지 않고, 소규모 대다수가 특정한 운영체제로 구성된 그리드 커뮤니티 구성에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 그리드 환경에서 소규모 협업 처리에 효율적인 워크플로우 프로세스 단위 기반의 애플리케이션 배포 시스템을 제안한다. 이 시스템은 애플리케이션 배포, 그리드 커뮤니티에 구성된 자원관리 등의 역할을 통해 효율적인 협업 환경을 지원한다. 또한 워크플로우 프로세스 단위 기반의 애플리케이션간 연관 관계 사전을 만들어 협업에 필요한 애플리케이션간의 정보 및 연관 관계를 표현하여 애플리케이션을 배포하는 기반 정보로도 활용한다.
본 논문은 야드에서 스태커의 위치 정보를 이용한 효율적인 선적 하역 작업을 수행하기 위한 개선된 클로버 알고리즘에 대하여 기술하고 있다. 작업 스케쥴링은 반드시 스태커의 작업 할당과 스태커의 위치정보를 능동적으로 처리하기 위한 위치 데이터 처리에 중점을 두어야 하며 작업요구에 따른 복수의 스태커들의 작업 할당관리를 수행할 수 있어야 한다. GPS와 GIS를 이용한 스태커의 위치 추적은 야드 관리에 필수 요소이며 선적 하역 작업의 개선에도 필요한 요소 기술이다. 본 논문에서 제안하는 개선된 클로버 알고리즘은 야드 내에서의 스태커들의 위치를 추정하고 각 컨테이너들의 선적하역 작업을 모니터링하는 기법과 스태커의 작업량을 추정함으로써 다수의 스태커들의 작업 균형을 이루기 위한 기법을 소개하고 있다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 효율적임을 나타내고 있다.
동적 적응 스트리밍 서버는 일시에 많은 양의 트랜스코딩 연산을 처리하기 때문에 높은 프로세서 전력을 소모한다. 많은 연산량을 위하여 다중 프로세서 구조가 필요하고, 이에 대한 효과적인 트랜스코딩 태스크 분배가 필요하다. 본 논문에서는 2 티어 (프론트엔드 노드 (frontend node)와 백엔드 노드 (backend node)) 트랜스코딩 서버의 전력 상한을 보장하고 스트리밍 되는 비디오의 인기도 및 품질을 고려한 트랜스코딩 서버의 설계 및 구현 방법을 제안한다. 이를 위하여 1) 각 백엔드 노드에 트랜스코딩 태스크 분배, 2) 백엔드 노드에서의 태스크 스케줄링, 3) 프론트엔드와 백엔드 노드 통신 기법들을 구현하고, 테스트베드를 구축하였다. 실제 테스트베드에서의 예상 소모 전력과 실제 소모 전력을 비교하는 실험을 진행함으로써 본 시스템의 효용성을 확인했다. 또한 본 시스템이 각 노드의 부하를 감소시킴으로써 트랜스코딩에 사용되는 전력 및 시간 최적화가 가능함을 보였다.
RC4 스트림 암호화는 내부 구현이 간단하고 빠르게 암호화 할 수 있는 초경량 암호화 알고리즘으로 IEEE 802.11의 WEP와 IEEE 802.11i의 TKIP 등에 널리 이용되고 있다. RC4는 IoT 등의 제한적 자원을 갖는 시스템들에도 사용되지만 성능상 제약이 있다. RC4 암호화는 S-배열과 K-배열의 초기화 및 랜덤화를 수행하는 KSA(Key Scheduling Algorithm)와 랜덤화된 S-배열을 이용하여 암호문을 생성하는 PRGA(Pseudo-Random Generation Algorithm)의 두 단계로 구성된다. 본 논문에서는 KSA에서 발생하는 초기화 지연시간을 줄이기 위해, 랜덤화 과정에 초기화를 삽입하여 함께 처리한다. KSA의 랜덤화에서 교환(swap) 작업과 PRGA의 암호문 생성은 클러스터를 이용하여 매 클록마다 두 개의 교환 및 암호문이 생성되도록 하였다. 제안된 RC4 암호화 하드웨어 구조는 초기화 지연시간이 발생하지 않으며, 랜덤화와 키 스트림 생성율에서 다른 연구들과 비교하여 약 2배에서 6배의 성능이 향상되었다.
In the field of optimization, many studies have been performed on various types of Vehicle Routing Problem (VRP) for a long time. A variety of models have been derived to extend the basic VRP model, to consider multiple truck terminal, multiple pickup and delivery, and time windows characteristics. A lot of research has been performed to find better solutions in a reasonable time for these models with heuristic approaches. In this paper, by considering realtime traffic characteristics in Map Navigation environment, we proposed a method to manage realistic optimal path allocation for the logistics trucks and cargoes, which are dispersed, in order to realize the realistic cargo mixing allowance and time constraint enforcement which were required as the most important points for an online logistics brokerage service company. Then we developed a prototype system that can support above functionality together with delivery status monitoring on Map Navigation environment. First, through Map Navigation system, we derived information such as navigation-based travel time required for logistics allocation scheduling based on multiple terminal multiple pickup and delivery models with time constraints. Especially, the travel time can be actually obtained by using the Map Navigation system by reflecting the road situation and traffic. Second, we made a mathematical model for optimal path allocation using the derived information, and solved it using an optimization solver. Third, we constructed the prototype system to provide the proposed method together with realtime logistics monitoring by arranging the allocation results in the Map Navigation environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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