플래시 메모리는 크기가 작고, 적은 전력을 사용하며 충격에 강하기 때문에 MP3 플레이어, 핸드폰, 디지털 카메라와 같은 휴대용 기기에서 저장장치로 널리 사용되고 있다. 플래시 메모리의 많은 장점 때문에 개인용 컴퓨터 및 노트북에서 사용되는 저장장치인 하드디스크를 플래시 메모리로 대체하고자 하는 연구도 진행되고 있다. 플래시 메모리는 덮어쓰기가 허용되지 않으며 읽기/쓰기의 기본 단위와 삭제의 기본 단위가 다르기 때문에 FTL(Flash Translation Layer)라는 플래시 변환 계층을 사용한다. 최근에는 기존의 플래시 메모리와 다른 물리구조와 특성을 갖는 대블록 플래시 메모리가 등장하여 기존의 FTL을 그대로 사용하게 되면 플래시 메모리를 효율적으로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 기존의 FTL 중 가장 좋은 성능을 내는 FAST(Fully Associative Sector Translation)을 기반으로 데이타블록 내에서 페이지단위 사상을 적용하여 대블록 플래시 메모리의 특성에 맞는 FTL 기법을 제안한다.

플래시 메모리는 현재 휴대용 기기 뿐 아니라 개인용 컴퓨터와 서버용 컴퓨터에서 널리 사용되고 있다 하드디스크를 위한 버퍼 캐시 교체 정책인 LRU(Least Recently Used)와 LFU(Least Frequently Used)는 플래시 메모리의 특성을 전혀 고려하지 않아 플래시 메모리에 적합하지 않다. 기존에 연구되었던 CFLRU(Clean-First LRU)와 그 변형인 CFLRU/C, CFLRU/E, DL-CPLRU/E는 플래시 메모리의 특성을 고려하였지만 hit ratio가 LRU와 LFU에 비하여 좋지 않다. 본 논문에서는 기존의 버퍼 캐시 교체 정책들을 보완하는 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 제안한다. 이 버퍼 캐시 교체 정책은 LFU를 기반으로 하고 플래시 메모리의 특성을 고려하였다. 그리고 이 새로운 버퍼 캐시 교체 정책을 기존 플래시 메모리 버퍼 캐시 교체 정책과 hit ratio와 flush 횟수를 비교하여 성능을 평가한다.

본 논문에서는 2G/3G/4G의 이동통신 기술을 기업에 적용하는 Femtocell을 이용해서 기업 무선망을 구축하는 환경을 목표로 한다. 이때 인터넷서비스사업자 혹은 기업이 이동통신망 기반의 응용 서비스를 쉽게 만들 수 있는 '개방형 무선망 Application Programming Interface(API)'를 기업향 Peer-to-Peer 서비스에 적용하는 방안에 대하여 제안한다. 이를 통해서 언제 어디서든 어떠한 기기를 통해서도 일관된 기업 서비스를 보다 단순화된 네트워 환경에서 향상된 서비스 품질과 함께 제공할 수 있다. 제안한 방안은 성능 개선을 평가하기 위하여, 대표적인 분산형 P2P 서비스인 Skype와 정성적인 성능 비교를 수행하였으며, 이를 통해서 보다 적은 개수의 서버와 절차를 지원하면서도 보다 향상된 서비스 품질을 제공하는 것을 확인 하였다.

동기/비동기 방식을 통한 메시지 송수신은 근래에 들어 많은 분야의 기업 환경에서 실시간 메시지 전송을 위해 널리 사용되고 있는 실정이다. 특히 JMS(Java Message Service) 메시지 플랫폼은 가장 많이 활용되고 있는 메시지 송수신 미들웨어로서 내부 및 외부의 정보시스템 통합을 위한 기반기술로 각광받고 있다. JMS는 실시간/배치 작업 지원, 안정성 보장 및 분산 환경 지원 등 매우 효율적인 기능을 지원하는 반면에, JMS가 갖는 신뢰성 보장 기능과 메시지 단위의 송수신 특징은 인터넷과 같은 분산된 환경에서 논리적으로 매우 거리가 먼 두 시스템간의 대용량 메시지 송수신을 위해 활용할 경우에는 일반 단위 트랜잭션 처리와는 다른 고려요소가 필요하다. 특히 송수신할 단위 메시지 크기는 총 메시지 송수신시간을 좌우하는 매우 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 JMS 메시지 플랫폼의 환경에 따른 최적화된 단위 메시지 크기를 산출하는 기법과 이를 실현할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 이는 JMS 응용 시스템으로서 대용량 메시지 전송을 위한 JMS 기반의 메시지 송수신 시스템 개발 시 최적화된 단위 메시지 크기를 산출하여 적용함으로써 총 메시지 송수신시간을 최소화 할 수 있도록 한다. 마지막으로 이를 실제 환경에서 테스트하고 기존의 JMS 처리 방식과 비교 평가함으로써 본 논문에서 제안하는 기법과 구현 시스템에 대한 검증을 수행하였다.

웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.

악성봇은 해커에 의해 원격 조정되어 명령에 의해 스팸메일 발송, DDoS 공격 등의 악성행위를 수행하는 웜/바이러스 이다. 악성봇은 이전의 웜/바이러스와 달리 금전적인 이득을 목적으로 하는 경우가 많은 반면 감염사실을 피해자가 인지하기 쉽지 않아 피해가 심각한 실정이다. 이에 대한 대응 방안으로는 해커의 명령을 전달하는 명령/제어 서버의 차단이 필요하다. 이 중 악성봇 DNS 싱크홀 기법이 국내에서 적용하고 있는 봇 대응 시스템으로, 본 논문의 목적은 이 방식의 효과성을 제시하는데 있다. 본 논문에서는 1년 이상의 장기간 동안 악성봇 및 Botnet 을 관찰하여 Bot 감염 PC의 감염 지속시간, Bot 명령/제어 서버의 특성 등을 파악하고, 악성봇의 피해를 방지하기 위한 효과적인 방안인 악성봇 DNS 싱크흘의 적용 결과를 분석한다. 이를 위하여 웜샘플 분석 툴을 이용하여 자동 분석체계를 구축하였고, 이를 시스템화 하였다. 또한, 분석을 통해 현재 국내에서 적용되고 있는 봇 대응 시스템의 타당성을 검증하였다.

항목 기반의 순차 패턴 마이닝 기법들을 시공간 데이타에 적용하기 위해서는 시공간 속성 값에 대한 적절한 이산화가 필수적이다. 본 논문에서는 입력 데이타의 시공간적 상판 정보를 유지함과 동시에 데이타 수를 축소시킴으로써 마이닝 프로세스의 효율성을 높이는 이산화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 선 단순화를 사용하여 궤적에 대한 근사치를 구함으로써 마이넘 단계에서 처리할 데이터 크기를 축소시킨다. 또한 단순화 된 궤적을 유사한 시공간적 특성을 가지는 논리적 그룹으로 군집화하여 데이터의 분포를 고려한 이산화를 수행한다. 실험을 통해 제안된 기법이 마이넝 프로세스의 효율성을 높일 뿐 아니라 보다 직관적이고 해석이 용이한 패턴을 도출하는 것을 보였다.

많은 컴파일러는 속도를 높이기 위해서 최적화를 수행한다. 최적화의 결과로 프로그램의 구문이 변경된다. 단일 스레드 소프트웨어에서는 변경된 구문이 영향을 받지 않지만 멀티스레드 소프트웨어에서는 변경된 구문 때문에 예상하지 못한 실행 결과가 발생할 수 있다. 멀티 스레드자바 소프트웨어는 스레드들 간에 메모리를 통한 상호작용을 자바 메모리 모델을 통해서 명세 한다. 자바 메모리 모델은 자바언어의 표준 메모리 모델이다. 하지만 현재까지 나와 있는 어떠한 자바 모델 체킹 도구도 자바 메모리 모델을 지원하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 지원하는 모델 체킹 도구를 개발하기 위해서 자바 메모리 모델을 지원하는 시물레이터를 많은 모델 체킹 도구에서 사용되는 SMT 기반으로 구현했다. SMT 기반 메모리 모델 시뮬레이터는 기존의 메모리 모델 시뮬레이터에서 몇분이 걸리는 계산 결과를 1초 이내에 계산하였다. 또한 이를 통해 기존 소프트웨어 모델 체킹에서 표현할 수 없는 실행 결과를 빠르게 표현할 수 있다.

문자열 불포함 문제에 대한 연구는 최근 들어 여러 분야에서 활발히 진행되어 왔다. 문자열 집합 F가 주어질 때, F 내의 어떤 문자열도 포함하지 않는 문자열을 F에 대한 공통비상위문자열이라 하고 공통비상위문자열 중에서 가장 긴 유한길이의 문자열을 최장공통비상위문자열이라한다. 본 논문에서는 공통비상위문자열과 관련된 연구 결과들을 제시한다. 먼저 기존의 공통비상위문자열에 대한 접미사 그래프 모델과 달리 접두사를 이용하여 직관적인 그래프 모델링이 가능함을 증명한다. 다음으로, 상수 크기의 알파벳에 대해 정의된 문자열 집합 F의 모든 문자열들의 길이의 합을 N라 할 때 O(N)시간에 접두사 그래프를 생성하고 이를 이용하여 최장공통비상위문자열을 찾는 알고리즘을 제시한다.

최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 유비쿼터스 환경에서의 서비스를 위한 인간과 컴퓨터의 상호 작용, 특히 인간의 행동을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 영상기반 연구와는 달리 모바일 환경에 적합하도록 가속도 센서, 생리신호 센서 등 다양한 센서들을 활용하여 사용자의 행동을 인식하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 멀티모달 센서들을 통합하고 동적 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크로 전반적인 사용자 행동을 추론하고 획득된 각 행동의 확률순으로 동적 베이지안 네트워크를 구성한다. 동적 베이지안 네트워크는 OVR(One-Versus-Rest) 전략으로 학습되며, 확률순으로 행동이 검증되어 임계치를 넘는 경우 선택된 행동보다 낮은 확률의 행동에 대한 동적 베이지안 네트워크를 검증하지 않아 추론 연산량을 줄인다. 본 논문에서는 가속도 센서와 생리적 신호 센서를 기반으로 총 8가지의 행동을 인식하는 문제에 제안하는 방법을 적용하여 평균적으로 97.4%의 분류 정확률을 얻었다.