The ant colony optimization (ACO) algorithm is a new heuristic algorithm that offers good robustness and searching ability. With in-depth exploration, the ACO algorithm exhibits slow convergence speed, and yields local optimization solutions. Based on analysis of the ACO algorithm and the genetic algorithm, we propose a novel hybrid genetic ant colony optimization (NHGAO) algorithm that integrates multi-population strategy, collaborative strategy, genetic strategy, and ant colony strategy, to avoid the premature phenomenon, dynamically balance the global search ability and local search ability, and accelerate the convergence speed. We select the traveling salesman problem to demonstrate the validity and feasibility of the NHGAO algorithm for solving complex optimization problems. The simulation experiment results show that the proposed NHGAO algorithm can obtain the global optimal solution, achieve self-adaptive control parameters, and avoid the phenomena of stagnation and prematurity.
소프트웨어의 외부 환경이 동적으로 변화하고 복잡해지면서 소프트웨어가 예상하지 못한 외부 환경의 변화에 직면하였을 때 변화를 감지하고 대안을 선택하여 지속적인 서비스를 제공할 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해 외부 환경의 변화를 감지하고 변화에 적응할 수 있는 적응형 소프트웨어가 나오게 되었다. 그러나 적응형 소프트웨어를 개발하고자 할 때 기존의 요구사항 분석 방법은 소프트웨어의 외부 환경의 변화에 대한 고려가 부족하다. 본 논문에서는 적응형 소프트웨어의 외부 환경의 변화와 그러한 변화에 의해 가변적으로 나타나는 요구사항을 분석하기 위한 문맥 기반 요구사항 분석 방법을 제시한다.
Ship motion is a complex controlled process with several hydrodynamic parameters that vary in wide ranges with respect to ship load condition, speed and surrounding conditions (such as wind, current, tide, etc.). Therefore, to effectively control ships in a designed track is always an important task for ship masters. This paper presents an effective adaptive autopilot ships that ensure the optimal accuracy, economy and stability characteristics. The PID control methodology is modified and parameters of a PID controller is designed to satisfy conditions for an optimal objective function that comprised by heading error, resistance and drift during changing course, and loss of surge velocity or fuel consumption. Designing of the controller for course changing process is based on the Model Reference Adaptive System (MRAS) control theory, while as designing of the automatic course keeping process is based on the Self Tuning Regulator (STR) control theory. Simulation (using MATLAB software) in various disturbance conditions shows that in comparison with conventional PID autopilots, the designed autopilot has several notable advantages: higher course turning speed, lower swing of ship bow even in strong waves and winds, high accuracy of course keeping, shorter time of rudder actions smaller times of changing rudder direction.
최근 자가 적응 시스템의 개발을 용이하게 하기 위해 적응 관련 요소와 시스템의 행동을 분리한 MADAM, DiVA, Rainbow들이 제안되었다. 하지만 기존의 자가 적응 시스템을 개발하는 방법들은 개발 과정에서 요구사항과 아키텍처간의 상호 영향을 수용하는 체계적인 방법을 제공하지 않는다. 이는 요구사항의 변경이 미치는 영향을 판단하기 어렵고, 개발 과정에서 발생하는 변화에 대해 빠른 대처가 어려우며, 이해관계자들이 시스템에 대해 낮은 이해도를 가지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 SAS의 개발에서 요구사항과 아키텍처 사이의 추적 가능성을 이용한 체계적인 인터위빙 방법을 제안한다. 제안한 방법은 요구사항과 아키텍처의 각 구성요소 사이의 관계를 통해 제공되며, 제공된 관계는 요구사항의 변경이 영향을 미치는 요소들을 추적하고, 아키텍처의 구성에 대한 근거를 추적하여 시스템에 대한 이해도를 높여준다. 본 논문은 스마트 그리드에서 적응형 협력 시스템의 개발과 변화 과정을 통해 제안한 방법의 유용성을 보여준다.
본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성 (Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration작업들(Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer방식으로 파일을 복사하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM의 관련시스템과 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.
최근 높은 휴대성과 이동성을 특징으로 하는 모바일 도메인에서 사용자의 상황정보를 이용한 모바일 상황인식 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 모바일 상황인식 서비스들은 사용자의 상황정보를 모바일 기기로부터 수집 및 분석하여 추론 시스템을 통해 상황을 추론해야 한다. 그러나 모바일 도메인의 높은 이동성으로 인해 상황에 적합한 추론 결과를 얻기에 어려움이 있다. 또한, 잘못된 추론 결과를 수정 및 적응하기 위한 체계적인 방법에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해 소프트웨어 사이버네틱스 기반 피드백 개념을 적용한 체계적인 프로세스 모델을 제시한다. 또한 피드백 프로세스 모델을 적용, 설계 및 구현한 MADA(Monitoring, Analysis, Determinating, Adaptation) 프레임워크를 제시한다. 이를 통해 정확한 상황 추론이 가능한 적응적 모바일 상황인식 서비스 개발 환경을 구축할 수 있으며 추론 규칙의 체계적 관리가 가능하다.
최근에는 스마트폰과 같이 임베디드 형태로 다양한 장소에서 서비스를 제공하는 어플리케이션의 수가 늘어나는 추세이다. 기존의 고정된 장소에서의 실행 환경보다 서비스 실행 중 상태가 동적으로 변할 수 있다는 점으로 인해 실행 중 오작동이 발생할 수 있다. 이 문제를 다루기 위하여 본 연구에서는 레거시 소프트웨어 시스템을 대상으로 메서드 수준의 오작동 탐지 기능의 구축기법을 제안한다. 기존의 문맥 의존적 행위 모델 기반으로 비정상 행위를 탐지하는 방식 메서드 수준의 탐지에 적용 시 거짓 양성의 발생 비율 증가, 모니터링 오버헤드 증가 등의 문제가 발생 가능하다. 이를 향상하기 위해 본 연구에서는 문맥 독립적 행위 모델 기반 오작동 탐지(Context-Insensitive Behavior Model-based Failure Detection, CIBFD) 기법을 제안한다. 사례 연구를 통해 기존 연구 대비 탐지 결과를 비교 분석하고, 어플리케이션 도메인 별 기법의 효용성을 분석한다.
에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션(Agent-Based Modeling and Simulation)은 기존 시스템 수준에서의 시뮬레이션이 구현할 수 없는 에이전트의 세밀한 행동과 상호작용을 활용하여 시장이나 사회 현상의 모델링에 사용되는 기술이다. 그러나 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션은 에이전트 기반 시스템의 지식 수준에서의 합리성의 원칙에 기반하여 구현되기 때문에 스스로의 목표 달성을 저해하는 에이전트를 표현할 수 없다[1]. 에이전트 기반 소프트웨어 공학 분야에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 사회적 수준에서의 행동 법칙을 통해 해결하였으나[2], 구체적인 개발 방법론은 제시가 되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 에이전트 기반 소프트웨어 공학 방법론인 트로포스와 사회적 행동 법칙을 결합하여 사회적 행동 법칙을 반영한 새로운 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 방법을 제안한다. 이를 위해 각 개발 단계별로 구체적인 과업을 명시하고 과업 별로 생성되는 산출물 분석을 통해 모델링 및 시뮬레이션의 과정을 설명한다. 또한 자가 적응적 스마트 그리드와 군 도메인 시스템에서의 구체적인 적용 사례와 실험을 통해 제안 방법을 검증한다.
폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill & Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.238-256
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2016
Modern web services have been broadly deployed on the Internet. Most of these services use multi-tier architecture for flexible scaling and software reusability. However, managing the performance of multi-tier web services under dynamic and unpredictable workload, and different resource demands in each tier is a critical problem for a service provider. When offering quality of service assurance with least resource usage costs, web service providers should adopt self-adaptive resource provisioning in each tier. Recently, a number of rule- and model-based approaches have been designed for dynamic resource management in virtualized data centers. This survey investigates the challenges of resource provisioning and provides a competing assessment on the existing approaches. After the evaluation of their benefits and drawbacks, the new research direction to improve the efficiency of resource management and recommendations are introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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