휴대용 멀티미디어 재생기는 기존의 멀티미디어 파일 서버와는 다른 성질들을 가지고 있다. 개인 사용자 전용, 비교적 낮은 하드웨어 성능, 사용자 기능으로 인한 순간적인 높은 부하, 그리고 짧은 개발주기 등이 이러한 성질들이다. 다양한 멀티미디어 파일 시스템은 여러 사용자의 요구는 처리하기에는 적합하지만 단일 사용자의 특수 기능을 지원하기에는 적합하지 않다. 팁과 같은 추가 정의를 응용프로그램과 과일시스템이 주고받는 방식들도 제안되었지만 프로그램의 개발주기를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 파일블록배치, 버퍼-캐시, 그리고 미리 읽기를 사용하여 휴대용 재생기에서 사용자 기능을 효과적으로 지원하는 파일 시스템을 디자인하고 그 성능을 평가하였다. 힌트를 사용하는 기존의 미리읽기들과는 달리 제안된 미리읽기인 SPRA (Speed-based PRefetch Algorithm)는 힌트를 사용하지 않고 입출력 요구의 패턴을 통해서 미리 읽을 블록을 예측한다. 이는 응용프로그램이 수정되고 재컴파일 되는 과정을 제거함으로써 프로그램 개발기간을 단축시킨다. 실험결과 SPRA의 평균 반환시간은 리눅스의 추가읽기와 비교해서 $4.29%{\sim}52.63%$이며, 고속 재생 시 리눅스 추가읽기의 $1.01{\sim}3.09$배의 대역폭을 가진다.

OneNAND 플래시는 NAND 플래시와 NOR 플래시의 장점을 모두 가진 고성능 하이브리드 플래시 메모리이다. OneNAND 플래시는 NAND 플래시의 장점들을 그대로 가지고 있을 뿐 아니라, 그동안 NAND 플래시의 단점으로 지적되던 느린 읽기 성능을 획기적으로 개선하였다. 그 결과 OneNAND 플래시는 휴대폰 및 디지털 카메라, PMP, 휴대용 게임기와 같은 고성능 휴대용 정보기기를 위한 최적의 스토리지 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 Linux를 비롯하여 현재 사용되고 있는 대부분의 범용 운영체제들은 가상 메모리와 블록 I/O 계층 구조의 제약으로 인해 OneNAND 플래시의 뛰어난 위기 성능을 제대로 활용하지 못하는 문제를 안고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 계층 구조 하에서 OneNAND 플래시의 읽기 성능을 최대한 활용하기 위한 기법인 가상 I/O 세그먼트의 활용을 제안한다. 실제 구현을 통한 실험 결과는 제안된 기법이 OneNAND 플래시의 읽기 수행 시간을 기존에 비해 최고 54%까지 단축할 수 있음을 증명하였다.

본 논문에서는 촉감지원 NVE (networked virtual environment) QoE (quality of experience) 프레임워크의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 NVE QoE 프레임워크는 가변적인 네트워크 상황과 이질적인 시스템 상에서도 제한된 자원을 효율적으로 사용하여 사용자에게 높은 현실감을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해서 촉감지원 NVE에서 요구되는 현실감 수준을 효율적으로 수치화 할 수 있는 방법을 제안하고 이를 기반으로 QoE 요구조건을 충족시키기 위해 필요한 컴포넌트들을 정의한다. 또한 다양한 미디어들이 결합되어있는 촉감 지원 NVE의 서비스에 따른 네트워크 요구조건을 분석하고 다양한 요구 조건을 효율적으로 수용하기 위해 필요한 촉감 지원 NVE 전송 컴포넌트들을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안된 3D NVE QoE 프레임워크는 효율적인 cpu 및 네트워크 사용을 보장하며 이를 기반으로 제한된 자원 하에서도 사용자의 현실감을 개선시킨다.

기존의 상용 저장 시스템은 데이타를 저장할 때 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 먼저, 데이타를 저장함에 있어서 실용적인 중복제거 기법이 널리 활용되고 있지 못하기 때문에 저장 장치 낭비를 초래하고 있다. 또한 대규모 데이타 입출력을 처리하기 위해서 고사양의 시스템을 요구한다는 부분도 문제점으로 지적할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 블록 수준에서의 중복을 제거하기 위한 방안으로 파일 지문을 이용한 클러스터링 기반 저장 시스템을 제안하고 있다. 본 연구는 기존의 저장 시스템과 몇 가지 부분에서 차이를 보인다. 먼저, 파일 블록의 지문을 이용한 다단계 중복 제거 기법을 통하여 불필요한 데이타에 대한 저장 용량을 효과적으로 줄일 수 있었다. 또한 입출력 시스템 부분에서는 클러스터링 기법을 적용함으로써 데이타 전송 및 입출력 시간을 효과적으로 감소시켰다. 본 논문에서는 제안된 방법을 검증하기 위해서 몇 가지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 저장 공간과 입출력 성능이 크게 개선되었음을 보였다.

웹을 이용한 정보 공개 및 검색이 확대됨에 따라 웹 검색 엔진도 지속적인 주목을 받고 있다. 이에 따라 웹 검색 엔진의 다양한 기술적 문제를 해결하고자 하는 연구가 있었음에도 웹 검색 엔진의 질의 처리 시스템에 대한 기술적 내용은 잘 다뤄지지 않았다. 질의 처리 시스템의 경우 소프트웨어 아키텍처나 운영 기법을 고안하기 어렵기 때문에 본 논문에서는 구현된 상용 시스템을 바탕으로 관련 기술을 소개하고자 한다. 구현된 질의 처리 시스템은 6,500 만개 웹 문서를 색인하여 일 500만개 이상의 사용자 질의 요청을 수행하는 큰 규모의 시스템이다. 구현한 시스템은 질의 처리 결과를 재사용하기 위해 계층적 캐시 기법을 적용했으며, 저장된 캐시 데이타는 4계층으로 구성된 데이타 저장소에 분산 저장되는 것이 특징이다. 계층적 캐시 기법을 통해 질의 처리 용량을 400% 정도로 향상 시킬 수 있었으며 이를 통해 서버 구축비용을 70% 정도 절감할 수 있었다.

XML 메시지 필터링에 관한 최근의 연구들은 모든 출판되는 데이타 소스들이 필터링 시스템에 정의된 유일한 전역 스키마를 따르는 것을 가정한다. 하지만 이러한 가정을 넘어서, 데이타 제공자들이 그들 자신의 스키마를 자유롭게 사용할 수 있는 서비스를 고려할 수 있다. 즉, 데이타 소스들이 이질적인 환경이다. 하지만 XML 필터링 시스템에서 데이타 소스는 다수이며, 또한 출판되는 데이타들은 수시로 생성되고, 갱신되며, 사라진다. 즉, 매우 다이내믹한 환경이다. 본 논문에서는 그러한 다이내믹한 환경을 고려하여 고안된 단순하며 효율적인 의미적 XPath 질의 번역 구현을 소개한다. 특별히 제안되는 질의 번역 기법은 어떤 비주얼한 데이타 가이드가 제공되지 않는 환경에서 사용자가 자신의 지식과 경험에만 의존하여 작성한 질의를 번역하는 것에 초점을 맞춘다. 이러한 환경에서, 사용자는 다수의 이질적인 데이타를 질의하기 때문에, 사용자의 기억상의 스키마에 의존하여 작성된 질의는 실제 스키마와 불일치할 수 있다. 본 연구에서는 제안하는 의미적 XPath 질의 기법이 이러한 문제를 고려하도록 설계한다. 몇 가지 실험 결과는 제안된 질의 번역 기법이 수용할 만한 질의 번역시간을 제공하며, 기존의 방법과 비교하여 실제적임을 보여 준다.

오늘날 웹은 가장 폭넓게 사용되는 기술이고 과거 몇 년 동안 웹은 여러 단계를 통해 진화되고 성숙된 기술이다. 특히 폭소노미, 태깅, RSS 등의 웹 인터페이스 기술이 사용자 중심적으로 발전, 변화하고 있다. 본 논문에서는 POI 정보 관리를 일반적인 구조적 관리 방법 뿐만 아니라, 태깅 기술을 적용하여 POI 정보관리를 위한 POIM(POI Management tool)를 개발한다. 사용자 중심의 POI 서비스를 위하여 사용자가 직접 POIM를 이용하여 특정 POI 객체들에 XML 기반 태깅 정의, 수정, 삭제 등을 수행하면 각 POI 객체들이 GML로 저장된다.

본 논문에서는 리눅스 기반 임베디드 시스템 상에서 하드웨어적으로 측정된 소모 전력 데이타를 기반으로 보다 효율적인 분석 기능을 제공하기 위한 소프트웨어 프로버를 설계하고 구현한다. 제안된 소프트웨어 프로버는 타겟 시스템에 모듈형태로 포함되어 전력 데이타를 수집하고, 하드웨어적으로 측정된 시간별 소모전력 데이타와의 동기화를 통하여 유저 어플리케이션 내의 유저 함수 흑은 커널함수 중에서 전력소모가 많은 부분을 찾는 기능을 제공한다. 또한, 구현된 소프트웨어 프로버의 유용성을 타겟 시스템 상에서 유저 어플리케이션 실행을 통하여 검증하였다.

무선 센서 네트워크에서 사용하는 동적 메모리 관리 기법들은 범용 시스템에서 사용되고 있는 기법들을 그대로 적용한 것들이 많기 때문에, 센서 응용에는 부적합한 부분이 있다. 본 논문에서는 센서 응용들의 특성을 살펴보고, 이들의 특성을 모델링 함으로써, 기존의 동적 메모리 관리 시스템에서 발생할 수 있는 긴 수행시간과 불필요한 메모리 관리 공간의 문제를 해결할 수 있는 슬랩 할당기를 제안한다. 또한 대표적인 센서 응용 프로그램을 활용한 실험을 통해서 새로이 제안한 방법의 성능을 기존의 시스템과 비교 평가한다.

최근 플래시 메모리 용량이 증가함에 따라 대용량의 데이타를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 인덱싱 방법의 필요성이 증가하였다. 플래시 메모리는 기존 저장매체와 다른 여러 가지 하드웨어적인 특성이 있다. 특히, 쓰기 연산과 소거 연산은 비용이 매우 크고, 덮어쓰기 연산이 불가능하다. 본 논문에서는 플래시 메모리에 저장되는 데이타에 대해여 발생하는 잦은 쓰기 연산을 감소시켜 다양한 연산을 효율적으로 처리하는 인덱스 구조를 제안한다. 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안하는 인덱싱 방법의 우수성을 보인다.

시맨틱 웹의 기반이 되는 온톨로지는 기술 언어로 OWL이 발표되면서, 웹 리소스의 의미를 더욱 다양하게 기술할 수 있는 강한 표현력을 갖추어 가고 있다. 그리고, 시맨틱 웹의 개념이 널리 인식되면서 정보의 양이 더욱 많아지고 온톨로지가 지역적으로 분산되어 구축됨에 따라, 분산 환경에서 원하는 데이타를 포함하고 있는 지역 저장소를 빠르게 검색하는 것이 전체 시스템의 성능에 중요한 영향을 미치게 되었다. 따라서 본 논문에서는 첫째, 분산된 온톨로지 환경에서 사용자가 원하는 데이타가 위치하고 있는 지역 저장소를 빠르게 검색하기 위한 인덱스 구조를 제안한다. 둘째, 분산 환경을 지원할 수 있는 OWL의 다양한 표현을 이용하여 질의를 확장하기 위한 질의 변환 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법을 통해 OWL의 다양한 표현을 활용하는 것이 가능하고, 시맨틱 웹 환경의 모든 질의 유형에 대해 데이타가 존재하는 지역 저장소를 빠르게 파악할 수 있다.

2D 기반의 얼굴 분석 및 처리 알고리즘은 포즈 및 조명에 강인하지 못한 문제점들이 존재한다. 이러한 이유로 과거 3D 기반의 얼굴 분석 및 처리 분야에 많은 연구를 진행하려 하였지만, 컴퓨팅 파워의 한계와 고속 스캐너의 부재 등으로 많은 연구가 진행되지 못하였다. 하지만 오늘날 하루가 다르게 빨라지고 있는 컴퓨터의 성능으로 인해 주춤했던 연구들이 다시 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 널리 알려진 선형 모델 기반의 3D morphable face model을 제작하고 성능을 높이는 방법에 대한 구현 및 dense correspondence 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.

GeoRSS는 위치정보를 포함하고 있는 RSS로 구글맵과 같은 지도 서비스와의 매쉬업(Mash-up)을 통해 다양한 정보를 제공할 수 있도록 지원한다. 간단한 자바스 크립트로 효율적인 웹서비스 구축이 가능하지만, 사진이나 동영상과 같은 다량의 멀티미디어 정보를 포함하고 있는 경우 페이지 로딩 속도가 매우 느려지고, 과도한 트래픽 발생을 유발시켜 시스템 유지비용을 증가시키는 단점을 가진다. 본 논문에서는 웹상에서 빠른 제어를 할 수 있도록 분할된 GeoRSS의 분할 기법을 제안한다. 제안하는 방법으로 구현된 구글맵 웹서비스는 일반 GeoRSS를 사용하는 것보다 원하는 지리정보를 빠르게 브라우징 할 수 있는 장점을 가진다. 성능평가를 통해 제안하는 방법이 좋은 성능을 가지는 것을 확인한다.

비즈니스 프로세스 모델링은 고객의 요구사항을 만족하기 위해 기업들이 취하는 일련의 행위들을 그래픽적인 요소로 표현한 것이다. 오늘날 빠르고 다양한 형태로 고객의 요구사항이 변하게 됨으로써 비즈니스 프로세스 모델에서는 일어날 가능성이 있는 변화요소들을 표현하여 급변하는 요구사항에 대해 빠르게 대처할 수 있는 능력을 제공해야 한다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 모델에 소프트웨어 프로덕트 라인 공학의 공통성과 가변성을 모델링 할 수 있는 비즈니스 프로세스 패밀리 모델을 제시하고 모델링 도구의 개발을 쉽게 접근할 수 있게 해주는 이클립스 플러그인 Graphical Modeling Framework(GMF)를 사용하여 비즈니스 프로세스 패밀리 모델링을 지원하는 도구를 설계하고 개발하는 과정을 보여준다 비즈니스 프로세스의 가변성은 UML2.0 활동도의 요소를 기반으로 표현된다.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 개인화 된 서비스를 제공하기 위해서 사용자 모델은 필수적 요소이다. 기존의 사용자 모델에서는 시스템이 사용자가 원하는 서비스를 자동으로 인지하고 해석하도록 하기 위하여 사용자가 원하는 서비스를 미리 기술한다. 또한, 사용자 모델에 상황 정보가 고려되지 않음으로 인해 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 없다. 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 경험을 학습하여 자가 성장 가능한 사용자 모델을 제시하였으며 상황에 따른 사용자 선호 서비스를 추출하여 자동으로 개인화 커뮤니티 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.

이질적 무선 셀들의 계층적인 오버레이는 차세대 무선망을 위해서 예상되는 구조로 여겨지고 있다. 본 논문은 그러한 특별한 형식의 구조로서 WWAN/WLAN 2-홉 무선 중계 네트워크를 고려하였다. 먼저 이러한 망의 내부에서 기존의 PF 스케줄링 기법이 일으킬 수 있는 문제점을 구성하였다. 그리고 이 문제점을 해결하기 위해서 향상된 PF 스케줄링 기법을 제시하였다. 새롭게 제시된 기법에 대한 검증을 위해서, NS-2를 사용하여 UMTS/WLAN망에서의 시뮬레이션을 진행하였고, 그것을 기반으로 성능을 평가하였다.

위성영상 촬영 기법의 발전과 인터넷 인프라의 확충으로 인해 이를 활용하는 다양한 서비스가 이루어지고 있지만, 대부분 저해상도의 위성영상과 수치고도모형 데이타를 기반하고 있다. 본 논문은 고해상도의 위성영상 데이타를 웹 환경에서 효율적인 스트리밍 서비스가 가능하도록 원시데이타를 가공하는 모듈과 이를 전송하고 렌더링하는 모듈을 구현하였다. 실제 북한산 일대의 위성사진 데이터를 대상으로 논문에서 제안된 기법을 활용하였으며, 넓은 외부지형을 실시간 처리할 때 발생하는 그래픽 문제를 효율적으로 해결하고 있음을 보인다.