스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.
멀티스레딩 기법이 적용된 GPGPU는 내부 병렬 자원들을 기반으로 데이터를 고속으로 처리하고 메모리 접근시간을 감소시킬 수 있다. CUDA, OpenCL 등과 같은 프로그래밍 모델을 활용하면 스레드 레벨 처리를 통해 응용프로그램의 고속 병렬 수행이 가능하다. 하지만, GPGPU는 범용 목적의 응용프로그램을 수행함에 있어 내부 하드웨어 자원들을 효과적으로 사용하지 못한다는 단점을 보이고 있다. 이는 GPGPU에서 사용하는 기존의 워프/스레드 블록 스케줄러가 메모리 접근시간이 긴 명령어를 처리하는데 있어서 비효율적이기 때문이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 GPGPU 자원 활용률을 개선하기 위한 새로운 워프 스케줄링 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 워프 스케줄링 기법은 스레드 블록의 워프들 중 긴 메모리 접근시간을 가진 워프와 짧은 메모리 접근시간을 가진 워프들을 구분한 후, 긴 메모리 접근시간을 가진 워프를 우선 할당하고, 짧은 메모리 접근시간을 가진 워프를 나중에 할당하여 처리한다. 또한, 메모리와 내부 연결망에서 높은 경합이 발생했을 때 동적으로 스트리밍 멀티프로세서의 수를 감소시켜 워프 스케줄러를 효과적으로 사용할 수 있는 기법도 제안한다. 실험결과에 따르면, 15개의 스트리밍 멀티프로세서를 가진 GPGPU 플랫폼에서 제안된 워프 스케줄링 기법은 기존의 라운드로빈 워프 스케줄링 기법과 비교하여 평균 7.5%의 성능(IPC)이 향상됨을 확인할 수 있다. 또한, 제안된 두 개의 기법을 동시에 적용하였을 경우에는 평균 8.9%의 성능(IPC) 향상을 보인다.
분산 처리 플랫폼에서 다양한 빅 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 범용적인 분산 처리 플랫폼인 아파치 스파크에서 어플리케이션들의 처리 성능 최적화에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 스파크에서 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능을 향상시키기 위해서는 스파크의 분산처리모델인 Directed Acyclic Graph(DAG)에 알맞은 형태로 어플리케이션을 최적화시켜야 하고 어플리케이션의 처리 특징을 고려하여 스파크 시스템 파라미터들을 설정해야 하기 때문에 매우 어렵다. 기존 연구들은 각각의 어플리케이션의 처리 성능에 영향을 주는 하나의 요소에 대한 부분적인 연구를 수행했고, 최종적으로 어플리케이션의 성능개선을 이뤄냈지만 스파크의 전반적인 처리과정을 고려한 성능 최적화를 다루지 않았을 뿐만 아니라 처리성능과 상관관계를 갖는 다양한 요소들의 복합적인 상호작용을 고려하지 못했다. 본 연구에서는 스파크에서 일반적인 데이터 처리 어플리케이션의 수행 과정을 분석하고, 분석된 결과를 토대로 어플리케이션의 처리과정 중 스테이지 내부와 스테이지 사이에서 성능 향상을 위한 처리 전략을 제안한다. 또한 스파크의 시스템 설정 파라미터 중 분산 병렬처리와 밀접한 관계를 갖는 파티션 병렬화에 따른 어플리케이션의 수행성능을 분석하고 적합한 파티셔닝 최적화 기법을 제안한다. 3가지 성능 향상 전략의 실효성을 입증하기 위해 일반적인 데이터 처리 어플리케이션: WordCount, Pagerank, Kmeans에 각각의 방법을 사용했을 때의 성능 향상률을 제시한다. 또한 제안한 3가지 성능 최적화 기법들이 함께 적용될 때 복합적인 성능향상 시너지를 내는지를 확인하기 위해 모든 기법들이 적용됐을 때의 성능 향상률을 제시함으로써 본 연구에서 제시하는 전략들의 실효성을 입증한다.
광대역 무선 디지털 통신 시스템용 파이프라인 적응 결정귀환 등화기(pipelined adaptive decision-feedback equalizer; PADFE)를 0,25-${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 full custom 단일 칩으로 설계하였다. ADFE의 동작속도를 향상시키기 위해 DLMS(delayed least-mean-square)을 적용한 2-stage 파이프라인 구조로 설계하였다. PADFE의 필터와 계수갱신 블록 등 모든 연산을 redundant binary(RB) 수치계로 처리하였으며, 2의 보수 수치계를 사용하는 기존의 방식에 비해 연산량의 감소와 동작속도의 향상이 얻어졌으며, 또한 전체적인 구조의 단순화에 의해 VLSI 구현이 용이하다는 장점을 갖는다. COSSAP을 이용한 알고리듬 레벨 시뮬레이션을 통해 파이프라인 stage 수, 필터 tap 수, 계수 및 내부 비트 수 등의 설계 파라메터 결정과 bit error rate(BER), 수렴속도 등을 분석하였다. 설계된 PADFE는 약 205,000개의 트랜지스터로 구성되며, 코어의 면적은 41.96\times1.35-mm^2$이다. 시뮬레이션 결과, 2.5-V 전원전압에서 200-MHz의 클록 주파수로 동작 가능할 것으로 예상되며, 평균 전력소모는 약 890-mW로 예측되었다. 제작된 칩의 테스트 결과로부터 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
원자성 완료규약 분산트랜잭션을 규약에 참여하는 사이트에 일관되게 종료할 수 있게 한다. 사이트 나 통신의 고장에도 불구하고 참여자들이 트랜잭션을 정확하게 종료할 수 있다면 이것은 봉쇄문제를 제거한 규약이라 한다. 2PC 규약은 봉쇄 규약으로 유명하고, 반면에 3PC 규약은 봉쇄문제를 해결한 규약으로 알려졌다. 본 논문에서 제안된 봉쇄 해결 규약보다 봉쇄문제를 축소한 NB-2PC 규약을 제안한다. NB-2-PC 규약은 2PC 규약과 3PC규약을 변형한 규약이다. NB-2PC 규약은 선출단계에서 참여자들이 조정자에게 Prepare 메세지를 받으면, 조정자와 여러 참여자들에게 응답 메세지를 보낸다. 참여자들은 결정 메세지를 기다리다 조정자의 고장으로 인해 봉쇄 문제가 발생하면 Prepare 메세지를 보낸 참여자들 중에서 새로운 조정자를 선출한다. 참여자는 종료규약을 수행하여 봉쇄문제를 줄인다. 본 논문에서는 NB-2PC 규약의 기본적인 구조와 종료규약, 새로운 조정자 선출 방법을 제안한다. 또한 실험을 통하여 NB-2PC 규약이 3PC 규약보다 완료규약 수행시간이 우수하다는 것을 보인다.
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.
한국은 고령화에 따라 지역사회를 중심으로 보건의료 전문직 여성이 지속해서 증가할 것으로 예상된다. 이에 본 연구는 지역사회 보건의료 전문직 여성의 직무 스트레스로 인한 고통 체험 현상의 본질을 파악하여 구조화하고, 이를 통해 보건의료 전문직 여성의 직무 수행을 지지하는 기초자료를 제공하고자 한다. Parse의 인간되어감 질적 연구의 수행을 위해 지역사회에 종사하는 보건의료 전문직 여성 9명을 선정하였다. 연구자는 너와 나의 관계 형성 이후 진솔한 대화를 통해 참여자의 고통 체험 현상을 녹음하였다. 참여자의 구술은 추출-종합, 발견적 해석 과정을 통해 인간되어감 이론의 구조로 전환하고, 개념적 해석을 통해 체험의 구조를 구체화하였다. 그 결과 보건의료 전문직 여성 참여자는 열악한 근무 여건으로 직무 스트레스를 경험하고, 직장과 가정의 역할 갈등으로 고통 받지만 변화에 대한 기대감으로 능력 및 소통 강화를 통해 현실을 극복하려 노력하는 과정이다. 본 연구의 결과로 볼 때 보건 의료 전문직 여성의 근무 여건 개선을 통해 이들이 안정적으로 근무할 수 있는 국가 차원의 복지 정책이 시행되어야 한다.
전동차 출입문은 포켓 슬라이딩 도어, 아웃 슬라이딩 도어, 플러그 도어로 구분된다. 현재 국내 전동차의 표준규격으로 제시되어 있는 포켓 슬라이딩 도어는 철도차량이 고속화됨에 따라 소음 및 외풍의 차단이 어려운 단점이 있으며, 아웃 슬라이딩 도어 역시 소음 및 외풍차단이 어려운 시스템이다. 반면에 플러그 도어는 최근 철도차량이 고급화됨에 따라 고속철도에 적용되던 출입문을 전동차에 적용하면서 쓰이게 된 도어시스템으로 승차감 개선에 소음이 중요한 위치를 차지함에 따라 소음에 강한 플러그 도어 시스템이 주목받고 있다. 이러한 이유로 차세대전동차에 적용할 목적으로 전기식 플러그 도어를 개발하여 시험 진행 중에 있다. 플러그 도어를 구성하는 하부 부품으로는 출입문 제어 장치 (DCU : Door Control Unit), 모터, 스크루 기어, 볼 너트, 레일, 리미트 스위치, 각종 전기 장치, 비상 수동 개폐장치, 코디네이션 바 등이 있는데 이중 DCU는 전동차 출입문을 개폐하기 위한 제어장치로 량당 8개인 전동차 출입문이 동시에 열리고 닫히기 위해서는 각 출입문간의 인터페이스가 필요하며, 승객의 승하차와 직접적으로 관련되어 있기 때문에 신뢰성 및 안전성 확보가 매우 중요한 시스템이다. DCU의 기능으로는 자동 문 여닫음 제어, 출입문 제어 및 장애 감지, 출입문 상태 제어, 저전압/고전압 감시 등이 있으며, 본 논문에서는 전기식 플러그 도어에 적용하기 위해 개발된 DCU의 기능, 개발요구사양, 시스템 구성 및 시험결과에 대해 논하고자 한다.
지능형교통정보시스템(ITS) 정책의 일환으로 가변안내표지판의 보급이 확대되었음에도 불구하고 여러 가지 문제점들이 나타나게 되었으며 그 중 하나가 지역별 교통 정보 제공의 불평등 및 비효율성 문제이다. 본 논문에서는 전력선 및 통신선 구축이 어려운 인프라 취약 지역에서도 도로상황 및 기상상태 등의 교통정보 제공을 위해 인프라 독립형 가변안내표지판을 제안하였다. 인프라 독립형 가변안내표지판은 인프라 취약지역에서 운영되므로 그 특성상 시스템 구성, 운영방안 등에서 일반형 가변안내표지판과는 차별성을 가지므로 그 특성을 분석하여 나타내었다. 또한 태양광 발전으로 획득된 한정된 전력을 효율적으로 운영하기 위하여 이를 고려한 배터리 체결구조와 가변안내표지판의 표출 메시지에 따른 전력 운용 방안을 제안하였다. 향후 본 연구의 결과를 토대로 인프라 독립형 가변안내표지판뿐만 아니라 병렬 구조의 배터리가 사용되는 다양한 용도의 어플리케이션의 전력 제어에 적용 가능할 것으로 예상된다.
만성 뇌졸중 환자를 대상으로 메타분석 기법을 활용하여 트레드밀 훈련의 융복합적 효과성을 평가하고자 한다. PICOS 기준에 의거하여 문헌을 검색한 후 총 22편의 국내 '뇌졸중', '트레드밀' 관련 연구물을 선정하였다. 메타분석을 위해 CMA 프로그램을 이용하여 효과크기를 산출하였으며, 국내 트레드밀 훈련의 전체 효과크기는 0.661(95%CI: 0.456~0.865)로 중간크기로 유의한 차이가 있었다(p<.05). 트레드밀 훈련의 효과를 족저압(1.147), 하지 근 기능(0.875), 균형(0.664)으로 나누어 효과크기를 비교한 결과, 족저압의 효과크기가 가장 크게 나타났다. 추가로 균형은 하위항목들을 나누어 분석하였고, 균형은 TUG(0.553), BBS(0.760), 정적균형지수(0.654)의 효과크기가 나타났다. 따라서 트레드밀 훈련이 만성 뇌졸중 환자의 삶의 질 향상에 긍정적인 영향을 제공한다. 트레드밀 훈련에 대한 메타분석 연구는 정보, 통신 및 의료기술의 헬스케어 융합을 향한 업계 패러다임의 전환으로 이어질 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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