그리드 포탈 서비스는 기존의 어플리케이션 기반 그리드 서비스가 갖는 시간적 공간적 제약을 극복하여 보다 유연한 연구 환경을 제공한다. 그러나 사용자 인터페이스와 같은 사용자 요구 사항은 개발 기간 동안 불분명하기도 하고 자주 변하기도 한다. 그러므로 그리드 서비스를 위한 사용자 인터페이스를 만들고 유지 관리하는 비용을 줄일 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 유저 인터페이스 개발이 보다 쉽고 코드의 재사용률을 증가시킬 수 있는 객체 기반의 컨트롤 모델을 제안한다. 이 모델에서는 프레젠테이션 페이지의 구조를 보다 명확히 기술할 수 있고 액션들을 구현하는 것이 보다 쉽고 간단하다.

이 논문에서는 여러 개의 소프트웨어 혹은 하드웨어 컴포넌트가 존재하는 MPSoC(Multiprocessor-System-on-a-chip) 아키텍처를 빠르면서도 정확하게 통합시뮬레이션 하는 내용을 다룬다. 복잡한 시스템을 설계하기 위해서 MPSoC 아키텍처가 점점 일반화되고 있는데, 이러한 아키텍처를 통합시뮬레이션 할 때는 시뮬레이터의 개수가 증가하고 그에 따라 시뮬레이터들 간의 시간 동기화 비용도 증가하므로 전체적인 통합시뮬레이션 성능이 감소된다. 최근의 통합시뮬레이션 연구들에 의해서 등장한 SystemC 통합시뮬레이션 환경이 빠른 성능을 보이고 있으나, 시뮬레이터의 개수가 증가할수록 성능은 반비례한다. 본 논문에서는 효율적인 시간동기를 통해 통합시뮬레이션의 성능을 증가시키는 기법인 가상동기화 기법을 확장하여, (1) SystemC 커널을 수정하지 않고도 가상 동기화 기법을 적용한 SystemC 통합시뮬레이션을 수행할 수 있고, (2) 병렬적으로 가상동기화 기법을 수행할 수 있게 하였다. 이를 통해 SystemC 통합시뮬레이션의 병렬적인 수행이 가능해졌는데, 널리 알려진 상용 SystemC 통합시뮬레이션 도구인 MaxSim과 비교하였을 때, H.263 디코더 예제의 경우 11배 이상의 성능 증가를 얻었고 정확도는 5% 이내로 유지되었다.

각 에지에 무게(양수, 음수, 0 가능)가 주어진 트리에서, 경로의 에지들의 무게의 합이 비음수이면서 길이가 가장 긴 경로를 구하는 문제를 해결하고자 한다. 트리에서 가장 긴 비음수 경로를 찾는 O(n logn) 시간 직렬 알고리즘과 $O(log^2n)$ 시간과 O(n)개의 프로세서를 사용하는 CREW PRAM 병렬 알고리즘을 제시한다. 여기서, n은 트리가 가지는 노드의 수이다.

최근 현실 세계의 불확실한 환경을 극복하기 위한 방법 중 하나로 베이지안 네트워크(Bayesian network, BN)가 부각되고 있다. BN의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이타의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, BN 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 기존의 오프라인 학습은 학습에 필요한 충분한 양의 데이타를 모으기에는 많은 노력과 시간이 필요하다. 또한 현실세계는 불완전성을 포함하고 있어 완전한 데이타를 얻기 힘들다. 본 논문에서는 불완전한 데이타로부터 온라인으로 BN 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법은 불완전한 데이타로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 실시간 학습을 통해 변화하는 환경에 대한 적응성을 높인다. Cohen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험한 결과, 완전한 데이타를 가지고 학습한 경우에는 동일한 학습 결과를, 그리고 불완전한 데이타의 경우에는 보다 나은 학습 결과를 얻었다.

모바일 기기의 성능 및 화면, 무선 네트워크의 속도 등의 제약으로 모바일 컨텐츠 개발에는 많은 어려움이 있다. 단순히 유선 웹상에서 기존에 서비스 되던 컨텐츠의 가시적인 축소만으로는 양질의 컨텐츠 제작이 어렵다. 빠르게 변화하는 모바일 컨텐츠 시장에 적응하기 위해서는 컨텐츠 특성에 최적화된 데이타 표현 기법 및 저작 도구의 개발이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 모바일 기기 상에서의 한자 학습을 위한 적은 용량의 모바일 컨텐츠 및 저작 도구를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 모바일 컨텐츠는 단순히 한자 이미지와 설명 정보를 보여주는 것이 아니라, 한자 획순으로 붓으로 쓰는 것과 같은 애니메이션 효과를 줄 수 있다. 또한 저작 도구는 사용자가 그래픽이나 한자, 모바일 프로그래밍에 관한 전문가가 아니더라도 쉽고 빠르게 컨텐츠를 생성할 수 있는 개발 환경을 제공한다. 본 논문은 트루타입 폰트로부터 글자 모양을 획득하여, 간단한 사용자 입력으로 획 분할 및 획 순서 정보를 얻고, 자동으로 획의 방향을 추출, 각 획마다 붓으로 쓰는 효과의 애니메이션을 생성한다. 다음으로 모바일 기기에서의 효율적인 글자 애니메이션을 위해 애니메이션 데이타를 압축한다. 본 논문은 한자뿐 아니라, 한글 또는 다른 형태의 그래픽에도 이용될 수 있으며, 향후 획 분할 및 획 순서 결정을 자동화하는 방법을 연구하고자 한다.

본 논문에서는 각 중복서비스의 수행형태가 결정적이냐 비결정적이냐에 따라 알맞은 수동형중복 프로토콜을 적용함으로써 이동 에이전트 시스템에서 중복 서비스의 결함포용성과 확장성을 향상시키는 새로운 전략을 제안한다. 이러한 목적을 위해 두 개의 수동형 중복 프로토콜들인 PRPNS과 PRPDS를 각각 비결정적 중복 서비스와 결정적 중복 서비스를 위해 설계한다. 이 두 프로토콜들은 모두 방문 이동 에이전트들이 반드시 주 서비스 에이전트만이 아니라 보조 서비스 에이전트를 수행하는 임의의 노드로 전달되어 수행될 수 있도록 한다. 특히, 프로토콜 PRPDS는 임의의 보조 서비스 에이전트가 이동 에이전트 요구 메시지를 수신하고, 주 서비스 에이전트로부터 그 요구 메시지의 전달 일련번호를 얻은 후에, 그 보조 서비스 에이전트가 해당 요구 메시지를 처리하고 다른 중복 서비스 에이전트들과의 조정역할을 할 수 있도록 한다. 따라서, 이 두 프로토콜들을 사용하는 본 논문의 전략은 이동 에이전트 시스템에서 매우 많은 수의 이동 에이전트들이 동시에 접근하고자 하는 중복서비스의 높은 확장성을 보장할 수 있다. 본 시뮬레이션 결과는 제안된 전략이 기존의 수동형 중복프로토콜만을 사용하는 전략에 비해 매우 향상된 성능을 발휘한다는 것을 보여준다.