다양한 과학 분야에서 대규모의 계산집중적인 어플리케이션들이 많은 그리드 자원을 활용해감에 따라 그 실행 관리와 제어의 어려움도 증가하였다. 어플리케이션의 반복되는 실행으로 축적된 작업 이력을 참조하여 어플리케이션의 특성을 파악하고 그리드 자원 선택 정책을 결정하였다. 본 논문은 그리드 컴퓨팅 환경과 이를 활용한 어플리케이션의 이력을 분석하기 위해 통계적 기법인 PBDF(Plackett-Burman with Fold-Over)계획법을 적용하였다. PBDF는 그리드 환경과 어플리케이션에서 주요한 요인들을 파악하고, 그것들이 얼마만큼 영향을 미치는 가를 수치화한다. 영향력 큰 요인은 작업 이력에서 참조 프로파일을 찾고 적절한 자원을 선택하는데 사용하였다. 응용의 수행 결과를 다시 작업 이력에 포함시키고 인자의 신뢰도를 조정하였다. 본 연구는 항공우주 연구 그리드의 작업 이력을 분석하여 적응형 자원 선택 알고리즘을 제안하였다. 주요한 요인들의 영향력을 계산하고 자원 선택 정책에 반영하는 실험을 하였다. 또한, 수행이 끝난 후 인자의 신뢰도를 평가해 그리드 환경 변화에 적응하는 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 오류가 빈번한 그리드 환경에서 자원 선택 기법을 평가하기 위해 다양한 시나리오에서 그 적응력을 실험하였다.

생체네트워크는 여러 종류의 환경 변화에 매우 강건하다고 알려져 있지만 그 메커니즘은 아직 밝혀지지 않고 있다. 본 논문에서는 랜덤 네트워크에 비해 생체네트워크에 되먹임 루프가 매우 많이 존재한다는 구조적 특징을 발견하고 그것이 네트워크의 강건성에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 이를 위해 불리언 네트워크 모델을 이용하여 네트워크 강건성을 적절하게 측정하는 방법을 정의하고 많은 불리언 네트워크에 대해서 시뮬레이션하였다. 그 결과, 불리언 네트워크에서 되먹임 루프의 개수가 증가하면 고정점 끌개의 개수는 거의 변화가 없지만 유한순환 끌개의 개수는 크게 줄어든다는 사실을 밝혔다. 또한, 되먹임 루프의 개수가 증가함에 따라 고정점 끌개로 수렴하는 거대한 끌개 영역이 생성됨을 보였다. 이러한 사실들은 매우 많은 수의 되먹임 루프가 네트워크의 강건성을 높이는 데 중요한 요인임을 설명한다.

최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.

임베디드 시스템이 모놀리식(monolithic) 커널을 사용하면서, NAND 플래시 메모리는 가상 메모리 시스템의 스왑(swap) 공간을 위해 사용되고 있다. 플래시 메모리는 저전력 소비, 충격 내구성, 비 휘발성의 장점을 가지지만, '쓰기 전 삭제'의 특징 때문에 가비지 컬렉션(GC) 작업이 필요하다. GC 기법의 효율성은 플래시 메모리 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 기반으로 하는 가상 메모리 시스템에서 메인 메모리와 플래시 메모리 사이에 중복된 데이터를 활용한 새로운 GC 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GC 부하를 최소화하기 위해 데이터의 지역성을 고려한다. 실험 결과는 제안된 GC 기법이 이전의 기법과 비교하여 평균적으로 37%의 성능을 향상시킴을 보여준다.

가상 메모리 시스템(VM)에서 페이지 부재로 발생하는 디스크 I/O를 감소시키기 위해 페이지 선반입 기법을 사용한다. 이 기법은 부재 페이지와 함께 추가적인 페이지들을 한 번의 디스크 I/O로 미리 읽는다. 그런데, 4.4BSD와 같은 운영체제의 VM은 응용 프로그램의 페이지 참조 패턴을 고려하지 않고 항상 가능한 많은 페이지들을 선반입하고자 한다. 이 방법은 선반입된 페이지들 중 일부만 사용하는 참조패턴에서 디스크 참조 시간을 증가시키며, 유용한 페이지들을 메모리에서 내보내는 메모리 오염을 야기한다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 적응적 페이지 선반입 제어 기법(APC)을 제안한다. APC는 선반입 페이지들 중에서 메모리에 존재하는 동안 참조된 페이지들의 비율을 프로세스 단위로 주기적으로 측정하고, 이 비율을 사용하여 4.4BSD VM이 선반입하고자 하는 페이지의 개수를 조절한다. 그래서 실행도중 페이지 참조 패턴이 바뀌더라도 적절한 수의 페이지를 선반입할 수 있다. 성능 검증을 위해 APC를 4.4BSD 기반의 FreeBSD 6.2에 구현하였으며, SOR, SMM, FFT 벤치마크를 통해 성능을 측정하였다. 성능 측정 결과 APC는 기존 BSD VM보다 벤치마크의 실행 시간을 최대 57% 단축하였다.

본 논문은 생물체 표면에서 번쩍이고 다채로운 색깔의 반사특성을 보이는 훈색(暈色)현상의 양방향 반사율 분포 함수(BRDF: Bidirectional Reflectance Distribution Function)의 압축방법을 제안한다. 그래픽스 기술에서 훈색 현상의 용어를 보통 이리데센스(Iridescence) 또는 구조적 색상(structural colors)라고 부른다. 이러한 현상의 주요한 특징은 시점에 따라 다채로운 색상과 밝기를 갖는 것이다. 이것을 구현하기 위해 기존의 그래픽스 기술들은 BRDF를 이용한 방법을 사용한다. BRDF 방법은 많은 시점의 영상을 직접 활용하여 사실적인 표현이 가능한 장점이 있지만, 데이터양이 커서 연산량이 많은 단점이 있다. 본 논문에서는 훈색(暈色: Iridescence)현상의 BRDF로부터 반사맵을 작성하고, 반사맵을 여러 개의 색상 기반의 동심원으로 반사맵을 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 이때 동심원 1개는 1개의 법선벡터에 의한 반사광의 빔폭을 의미한다. 본 논문에서는 여러 개의 가상의 광학적 법선벡터를 사용하여 울퉁불퉁한 동심원을 합성한다. 그리고 동심원의 중심을 통과하는 한 선분으로부터 1차원 스펙트럼 정보를 취득한다. 제안하는 방법은 BRDF의 막대한 데이터양을 효과적으로 줄여서 단지 1장의 텍스처를 사용하여 사실적인 밝기 차이와 스펙트럼 표현이 가능한 영상기반 렌더링 기법(IBR: image based rendering)으로 사용할 수 있다.