최근 많이 부각되고 있는 여러 데이터베이스 응용들은 복잡하고 많은 무결정 규칙을 요구한다. 이러한 응용에서 갱신 트랜잭션은 많은 양의 무결성 규칙을 동반하며 시스템 고장시 많은 수의 트랜잭션이 검사 단계에 있을 경우가 증가하여 철회될 가능성이 높아지낟. 그러나 일반적으로 대부분의 트랜잭션 수행은 무결성 제약 규칙을 만족하므로, 무결성 검사를 통과하여 완료될 트랜잭션을 시스템 고장 회복시에 철회시키는 것은 물론 시스템의 자원을 낭비하는 결과를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 이러한 트랜잭션이 가지는 성질을 이용하여 , 시스템 고장 시에도 철회되지 않고 계속해서 남은 작업을 수행하고 종료될 수 있도록 하는 방법을 제시하고 실험을 통해 제안한 방법의 효용성을 보였다.

데이터웨어하우스는 데이터분석을 위한 특수 목적의 데이터베이스로, 주로 데이터분석을 위한 질의(이하 OLAP 질의)가 던져진다. 그런데 OLAP질의는 수백만개의 레코드를 가지 테이블에 대해 하나 이상의 aggregation 함수와 group-by 연산자가 포함되므로, 질의 처리 시간은 수 분에서 수 시간이 걸린다. 이를 개선하기위하여 데이터 큐브를 구현함에 있어서의 문제는 디스크 공간이 한정되어 있기 때문에 평균 질의 처리 시간이 훨씬 짧아진다하더라도 모든 셀들을 실체화할수 없다. 따라서 한정된 디스크 공간을 최대한 활용하면서 가능한 빠른 평균 질의 처리 시간을 얻을 수 있도록 데이터 큐브의 일부만을 실체화 시켜야한다. 본 논문의 주제와 관련된 연구로는 Harinarayan[4] 이 제안한 greedy 알고리즘이 있다. 이 알고리즘은 1) 데이터 큐브를 격자구조로 표현한후, 2) 격자의 위에서부터 아래로 차례로 뷰들을 방문하면서 방문한 뷰가 실체화되 경우 데이터 큐브에 주는 이익을 계산한다. 3) 그 중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 3) 그중 가장 이익이 큰 것을 선택한다. 2)와 3)의 과정은 k개의 뷰를 선택할 경우, k번 반복된다. 이 알고리즘의 운영 시간은 데이터 큐브를 구성하는 뷰의 개수가 n개이고 그 중에서 k개를 실체화할 경우에 O(kn2)이다. 본 논문에서는 운영 시간을 향상시킨 수정된 greedy 알고리즘을 제안한다. 알고리즘 내부에서 실체화할 뷰를 선택할 때 격자를 단순화시킨 트리를 사용함으로써, 알고리즘 운영시간을 O(kn2)에서 O(kn)으로 향상시켰다.

시간의 흐름에 따라 순차적으로 생성되는 연속적인 데이터의 모임을 시퀀스라 한다. 저장된 시퀀스에서 질의로 주어진 시퀀스와 유사한 것을 찾는 문제에 대한 기존의 연구는 대부분 하나의 속성만을 대상으로 한것이며, 여러 속성으로 구성된 다차원 시퀀스에 대해서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지지않고 있다. 본 논문에서는 유사도에 기반한 다차원 시퀀스의 범위 검색 문제를 정의하고 세 가지 검색 기법을 기술한다. 순차 검색 기법, 속성별 인덱스 구조, 차원 감소 기법을 이용한 다차원 시퀀스의 검색 기법을 기술하고 질의에 대해 어떤 검색 기법이 효율적인지 실험을 통해 보인다.

재시작 회복시 수행해야 할 작업략을 줄이기 위하여 주기적으로 수행되는 검사점 중 퍼지 검사점은 정상적인 트랜잭션들의 수행과 병행하여 수행된다. 트랜잭션들과 퍼지 검사점의 수행시, 로그 레코드 기록의 순서화를 위한 로그 래취를 획득한 상태에서 로그 레코드를 기록할수있으며, 트랜잭션 엔트리의 무결성을 보장하기 위한 트랜잭션 래취를 획득한 상태에서 트랜잭션은 로그 레코드의 기록과 관련된 트랜잭션 상태를 변경할수 있으며 검사점 프로세스는 트랜잭션의 상태를 검사할 수 있다. 퍼지 검사점과 트랜잭션들이 수행이 비동기로 수행되는 상황에서 로그래취와 트랜잭션 래취의 획득 및 해제 방법이 적절하지 못한 경우, 퍼지 검사점이 어떤 트랜잭션의 트랜잭션 상태를 검사하기 전에 그 트랜잭션에 의하여 기록된 로그 레코드이지만 그 퍼지 검사점이 그 트랜잭션 상태를 검사할때까지 그 로그 레코드의 기록상황이 그 트랜잭션의 트랜잭션 상태에 반영되지 않은 경우가 발생할수 있다. 이 경우, 기록 상황이 트랜잭션 상태에 반영되지 않은 그 로그 레코드를 그 퍼지 검사점에 대한 그 트랜잭션의 상태미방영 로그 레코드라고 한다. 본 논문은 상태미반영 로그 레코드를 발생시키는 상황들을 분석하고, 상태미반영 로그 레코드의 발생에 따른 문제점들을 기술하며, 상태미반영 로그 레코드의 발생에 대하여 전면 방지 기법, 일부 방지 기법 그리고 전면 허용하지만 회복시 이를 해결하는 기법등 세가지 해결책을 제시한다.

질의 또는 문서에 대한 상이한 표현 방법 또는 상이한 검색 기법은 서로 다른 집합의 문서들을 검색한다고 알려져왔다. 최근 이러한 특성을 이용하여 다양한 표현 방법 또는 검색 기법을 결합함으로써 보다 높은 검색 효과를 얻을수있음이 입증되었다. 그러나 이러한 다중 증거 결합이 검색 효과를 개선시키는 이유에 대해서는 아직까지 충분한 설명이 이루어지지않은 상태이다. 본 논문에서는 다중 증거 결합이 검색 효과를 개선하는 이유를 분석하고 이에 근거하여 다중 증거들을 효과적으로 결합할수 있는 방법을 조사한다. 또한 다중 증거 결합에 있어서 유사도 대신에 순위의 사용이 검색 효과에 미치는 영향을 조사한다.

본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다석가지 모듈-문자 분리,조합행렬생성, 특징 추출, 문자인식, 사전 후처리 -로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며 , 조합 행렬 생성모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 문자인식모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200개의 단어중 172개의 단어를 정인식하여 86%의 정확도를 얻을 수 있었으며 나머지 28개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2초가 소요되었다.

비디오가 급격히 대중 매체로 부상함에 따라 비디오 자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 비디오를 색인하고 구조화하기 위해 샷이나 에피소드 등 여러 단위로 비디오를 분할하기 위한 기법들이 소개되었다. 각 기법은 나름대로의 장점이 있으나 대부분의 경우 비디오 전체를 조사하기 때문에 시간이 무척 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비디오 분할과정에서 프레임들간의 특징 차이를 계승하여 비디오의 주요프레임들은 짧은 시간안에 검출할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 비디오의 에피소드들을 대표하는 프레임들뿐만 아니라 에피소드가 포함하는 샷들을 대표하는 프레임들도 동시에 추출해준다. 실험을 통하여 제안한 기법이 기존의 기법보다 정확성과 신속성 모든 면에서 우수함을 보였다.

본 논문에서는 웹 정보검색을 위한 신경망 기반 멀티 에이전트 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서 각 에이전트는 신경망 메카니즘을 이용하여 사용자의 관련도 피드백으로부터 환경을 학습하고 사용자가 원하는 정보를 제공하는 자원을 찾아내어 효율적으로 웹 정보를 검색한다. 먼저 신경망 기반 웹 정보 검색 에이전트를 제시하고 단일 에이전트 기법을 사용할 경우의 문제점을 분석한다. 이를 기반으로 하여 멀티 에이전트 웹 정보 검색 시스템을 정의하고 사용자로부터 정보 검색 지식을 습득하기위한 훈련절차를 기술하며 협동적 정보 검색에 대해 설명한다. 마지막으로 제안된 시스템의 성능을 정형적으로 분석하고 실험을 통하여 기존의 검색 서비스와 비교 평가한다.

본 연구에서는 MHEG을 기반으로 한 원격 교육/훈련 시스템으 설계한다. 설계하는 시스템은 코스웨어를 제공하고, 비동기모드로 브라우징하여 개별 학습을 지원하던 기존 시스템과는 달리 , 교육적 효과를 높이기 위해 비동기 방식과 동기 방식을 동시에 수용할수 있도록 설계하였다. 특히 동기 방식은 사용자 공동 작업 환경을 위한 세션 관리 모듈을 두어 실시간 화상 강의 응용에서 학습자 및 세션 제어에 대한 연산을 제공함으로써 학습 효율을 향상시킬수 있으며, MHEG 표준을 도입하여 학습자와의 실시간 상호 작용을 충분히 지원함으로써 훈련 시스템에서의 시뮬레이션 지원 능력을 극대화 할수 있도록 하였다.

정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.

수퍼스칼라(superscalar)나 VLIW 와 같은 명령어 수준 병렬화(ILP) 프로세서의 성능을 극대화하는 과감한 명령어 스케쥴링은 소프트웨어 파이프라이닝과같은 스케쥴링 과정을 거치면서 일반적인 복사 명령어 제거 기법으로 없앨 수 없는 서로 간섭하는 복사 명령을 많이 만들어내는데 루프 내부에 생성된 이러한 복사명령은 적절한 루프 펼침을 수행하여 간섭관계를 없앰으로서 제거할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 루프 펼침이 수행된 루프 내부의 복사명령을 제거하는 기법으로 그래프 컬러링 상에 구현한 낙관적 융합기법을 제안한다. 그래프 컬러링에서의 융합기법은 간선의 개수가 많은 노드를 만들어 낼수 있으므로 채색성에 부정적인 영향을 주는 것으로 알려져 왔으나 본 기법에서는 융합되는 노드에 동시에 간섭하는 노드의 간선의 수가 줄어드는 긍정적인 영향을 최대한 이용하여 채색성을 높이고 융합된 노드에 대한 실제 버림(spill)이 일어나는 경우 유효 범위 분절(live range splitting)을 통하여 버림의 부담을 최대한 줄이도록 하였으며 이를 VLIW 스케쥴링 된 SPEC 정수벤치마크 루프내부의 복사 명령 제거에 적용한 결과 제거 가능한 복사 명령의 99%를 제거하면서도 버림명령은 다른 융합 기법과 비교하여 가장 적게 발생하는 우수한 결과를 얻을수 있었다.

지연 함수형 언어를 효율적으로 구현하기 위한 한 방법으로 G-machine이 제안되었다. G-machine은 그래프 축약을 빠르게 수행하지만, 축약 과정의 그래프를 저장하기 위해 많은 기억장소를 필요로 한다. 이는 그래프 축약 방법자체의 문제점으로 생각된다. 이 논문에서는 그래프 노드의 태그를 옮김으로써 기억장소의 그래프 구조를 압축할수 있는 방법을 제안한다. 노드의 태그는 그 노드를 가리키는 포인터 자리로 옮겨지는데, 포인터 정보의 유지하기 위해 상대주소와 합쳐져 함께 옮겨진다. 태그 옮기기는 그래프 구성 노드를 힙에 동시에 할당할수 있을 때 가능하다. 그러나, 일반적으로 그래프의 일부가 전체 그래프가 생성되기 이전에 생성될 수 있으므로, 이러한 태그 옮기기가 항상 가능한 것은 아니다. 그렇지만, 태그 옮기기에 의해서 어느 정도의 힙 사용량을 줄일 수있다. 태그 옮기기에 의해 그래프를 압축했을 때 압축된 그래프를 해석하기위한 수행시간의 부담이 생기게 되는데, 이 부담정도를 알아보기 위해 몇몇 작은 프로그램에 대해서 실험결과를 보였다. 실험결과에 따르면, 태그 옮기기를 수행한 결과, 총 힙 사용량은 평균 약 305 감소하였고, 이로 인한 수행시간은 원래의 G-machine과 비슷한 수준인 것으로 나타났다.