그리드 환경에서 작업에 필요한 파일은 스테이징 기법에 의해서 전송된다. 이때 요구되는 파일이 대용량일 경우 전송에 걸리는 시간이 늘어나 작업의 시작 시간을 지연시키게 되다. 또한, 이는 작업의 전체 실행 시간을 증가시키는 요인이 되어서 작업처리량을 감소시키는 결과를 가져오게 된다. 따라서 이러한 파일 전송 시간 때문에 생기는 오버헤드를 줄인다면 그리드에서 실행되는 작업의 효율을 상당히 향상 시킬 수 있다. 이러한 사실에 근거하여 본 논문에서는 그리드에서 효율적인 작업 처리를 위한 파일 프로비저닝 기법으로서 다음과 같은 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, RA-RFT라는 방법을 제안한다. RA-RFT는 Globus Toolkit에서 파일 전송을 담당하는 RFT가 리플리카를 관리하는 RLS의 정보를 이용할 수 있도록 RFT를 확장한 것이다. RA-RFT는 파일 전송 시 가용한 리플리카들로부터 파일을 분할 전송함으로써 대용량 파일 전송 시간을 단축시킬 수 있다. 둘째 리모트 링크라는 방법을 제안한다. 리모트 링크는 파일을 계산 노드로 직접 전송하지 않고 계산 노드에서 파일에 원격 접근할 수 있는 방법을 제공한다. 원격 접근 방법을 이용함으로써 계산 노드의 저장 공간을 절약할 수 있고 선반입을 통해서 효율적인 파일 프로비저닝을 가능하게 한다. 우리는 이러한 두 가지 방법이 기존 그리드 환경에서 사용하고 있는 스테이징 방식보다 우월한 성능을 보여준다는 것을 다양한 실험을 통해서 증명한다.

허밍 질의는 사용자가 가사를 모를 때, 유용하고 직관적으로 사용할 수 있는 질의 방법이다. 허영 질의 시스템은 사용자 멜로디를 입력으로 받고, 이 멜로디를 음악 데이터베이스의 모든 멜로디와 비교하며, 가장 유사한 k개의 멜로디를 반환한다. 본 논문에서는 허영 질의 시스템을 위한 허밍 대수를 제안하고, 허밍 대수를 이용하여 실제 허밍 질의처리 시스템인 HummingBase를 설계하고 구현하였다. 기존 유사 검색 방법들을 분석함으로써 10개의 기본 연산자로 구성된 대수를 유도하였다. 제안한 허밍 대수는 허밍 질의 시스템이 확장이 가능하고 모듈화가 되게끔 구현하는데 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 두 가지 사례 연구를 통해, 제안한 허밍 대수를 이용하면 기존의 허밍 질의처리 시스템을 쉽고 편리하게 표현할 수 있음을 보인다.

시뮬레이션은 컴퓨터를 이용하여 실제 사물이나 작업의 상태, 혹은 프로세스를 모방하여 그 특징을 찾아내는 작업을 지칭하며, 시뮬레이터는 이러한 시뮬레이션 작업을 수행하는 하드웨어/소프트웨어 도구를 말한다. 다양한 시뮬레이터의 개발에 있어 공통적으로 요구되는 비기능적 속성은 변경가능성, 상호 운영성, 확장성이다. 그러나 기존의 시뮬레이터 개발에 관한 연구는 관심 시뮬레이션 모델에 대한 개발에 관한 것이며, 이러한 비기능적 요구사항에 대한 관심이 적다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 기반 시뮬레이터 개발에 있어 요구되는 비기능적 요구사항 중 변경가능성, 상호운영성, 확장성을 고려한 시뮬레이터 아키텍처 패턴을 제시한다. 본 논문에서는 아키텍처 패턴을 정의하기 위해 시뮬레이터의 필수 요소를 파악하고 그들 간의 관계를 정의하였으며, 비기능적 요구사항을 반영할 수 있는 구조로 설계하였다. 제시된 패턴은 다양한 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있도록 시뮬레이션 모델 컴포넌트를 중심으로 이들의 조합을 통해 문제를 해결할 수 있다. 이는 시뮬레이션 모델의 재구축을 통해 유연하게 시스템의 변경가능성을 보장하며, 시뮬레이션 모델에 다양한 인터페이스를 추가할 수 있고, 시뮬레이션 모델 컴포넌트의 인터페이스를 통일시켜 상호운영성 및 확장성을 보장한다. 이 논문의 아키텍처 패턴은 향후 개발될 다양한 소프트웨어 기반 시뮬레이터의 참조 모델로 활용될 수 있다.

CDISC 컨소시엄에서는 임상시험에서의 비효율적인 데이터 처리 과정을 개선하기 위해, 플랫폼에 독립적인 임상시험 데이터 표준을 정의하였다. 그러나, CDISC 표준은 여러 나라의 여러 기관이 함께 참여하는 다국가 임상시험에서 발생하는 임상시험 데이터를 다국어로 표현하는 방법에 많은 제약을 갖고 있다. 특히, CDISC가 제정한 표준 중 임상시험 데이터의 콘텐츠 및 포맷에 해당하는 SDTM(Study Data Tabulation Model)과 ODM(Operational Data Model)에서의 다국어 지원이 매우 미비하다. 본 논문은 CDISC의 SDTM과 ODM에서의 언어 설정에 대한 문제점을 해결하기 위해, SDTM과 ODM 표준의 확장을 제안한다. 이를 위해 SDTM에서는 다국어 지원을 위한 새로운 도메인을 설계하였고, ODM에서는 ODM의 확장 스키마를 서브타이핑 방법으로 구현하였다. 확장 SDTM과 ODM을 기반으로 임상시험 데이터를 처리하면, 다국가 임상시험이 수행되는 경우 다국어로 표현된 임상시험 데이터도 효율적으로 처리할 수 있다.

최근 유비쿼터스 컴퓨팅과 유비쿼터스 네트워크를 활용하여 새로운 서비스들을 개발하려는 노력이 활발히 진행 중이며, 이에 관련된 기술의 중요성도 급증하고 있다. 특히 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 저가의 경량 센서노드에서 측정한 미가공 데이터(raw data)를 사용하여 침입 물체의 실시간 탐지, 식별, 추적 및 예측하기 위한 디지털 신호처리 기술은 주요 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크의 핵심 구성요소인 센서노드의 적외선 센서에서 측정한 척외선 미가공 데이터를 사용하여 사람과 차량을 탐지할 수 있는 디지털 신호처리 알고리즘을 설계 및 구현한다. 알고리즘의 주 목표는 감사정찰용 센서노드의 탐지 신뢰성을 높이기 위하여 높은 침입물체 탐지 성공률(success rate)과 낮은 허위신고(false alarm) 횟수를 갖도록 하는 것이다. 성능평가 결과에 의하면 제안한 APIDA 알고리즘은 평지일 경우 90% 이상의 탐지 성공률과 2회 이하의 허위신고 횟수를 가지는 것을 확인할 수 있었다.

IP기반의 패킷망을 통해 음성 데이터를 전송하는 기술인 VoIP 기술은 PSTN 기반의 통신 방식과 달리 음성 데이터 뿐만 아니라 텍스트 데이터, 이미지 데이터, 멀티미디어 데이터 등도 전송할 수 있으므로 서비스 통합화, 비용절감 등의 장점을 가지고 있다. 또한, VoIP 단말기는 인터넷이 연결된 곳에서는 어디든 통신이 가능하므로 모바일 단말기와 유사한 이동성을 제공한다. 따라서, 부정사용자를 방지하기 위한 인증 서비스를 제공하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 VoIP 사용 환경에서 사용자 인증의 신뢰를 높이는 서비스 방안을 제안한다.

본 논문의 목적은 P2P 네트워크 상에서 동적 환경 애플리케이션을 지원하기 위한 MapReduce 의 설계이다. MapReduce는 클라우드컴퓨팅 중에서 대용량 데이터의 병렬처리를 위해서 개발된 소프트웨어 프레임워크이다. P2P 기반 네트워크의 특징은 노드 고장이 언제든지 발생할 수 있으며, 이런 노드 고장을 제어하기 위해 Pastry라는 DHT 라우팅 프로토콜의 사용에 초점을 맞추었다. 본 논문의 결과는 프레임워크가 양호한 계산 효율과 확장성을 유지하는 가운데 P2P 네트워크 시스템의 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있음을 보이고 있다. 향후 몇 년 동안은 P2P 네트워크와 병렬 컴퓨팅이 산업과 학계에서 매우 중요한 연구 및 개발 주제로 자리 잡을 것으로 확신한다.

센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.

검증과 확인을 통한 소프트웨어의 효율적인 관리를 지원하기 위하여 객체지향 메트릭 기반의 결함 예측 모형이 많이 제안되고 있다. 제안된 모형은 주로 로지스틱 회귀분석으로 개발하였다. 그리고 개발된 모형의 결함 예측 정확도는 60${\sim}$70%이었다. 본 논문에서는 기존 결함 예측 모형의 효과를 확인하기 위하여 이클립스 3.3을 대상으로 개발된 모형과 유사한 방법으로 실험을 하였다. 실험 결과 모형의 정확성은 약 40%이었다. 이는 주장된 예측력보다 많이 낮은 수치이었다. 또한 단순 로지스틱 회귀분석이 다중 로지스틱 회귀분석보다 높은 예측력을 보였다.

최근 사진 공유 기반의 소셜 네트웍 서비스의 발달로 수백만 명의 사람들이 인터넷 공간에서 온라인 커뮤니티 활동에 참여하고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트웍 서비스 환경에서 얼굴 사진에 주석 정보를 부여하고 이를 검색할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 지속적으로 이용자와 이미지가 증가하는 방대한 데이터베이스를 취급해야하기 때문에 인식률 뿐만 아니라 계산 복잡도가 매우 낮아야 한다. 본 논문에 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 학습과 사회적 관계를 이용한 다중 분류기를 제안한다. 실험결과를 통해 제안된 방법은 보편적으로 사용되는 서포트 백터 머신과 비교해 향상된 인식률과 낮은 계산 복잡도를 보여줌으로써 사용자의 주석 횟수를 줄이고, 사용자에게 빠른 응답을 할 수 있음을 보여준다.

위치기반 서비스(Location-Based Service)에서 개인정보 보호를 위해 사용자의 정확한 위치 정보를 숨기는 기법이 요구된다. 이를 위해 본 논분에서는 K-anonymity 및 L-diversity를 고려한 그리드 기반 cloaking 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자가 요구하는 L개의 건물을 탐색하는 L-diversity를 수행한 후, K명의 사용자를 탐색하는 K-anonymity를 수행하여 최소한의 넓이는 가지는 cloaking 영역을 생성한다. 특히 cloaking 영역의 빠른 생성을 위해 효과적인 가지치기 방법을 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해, 본 논문에서 제안하는 cloaking 기법이 cloaking 영역 크기에 따른 질의 처리 시간 측면에서 기존의 연구보다 우수함을 보인다.

급증하는 디지털 사진 데이터를 내용정보를 고려하여 효율적으로 관리하기 위해서는 무엇보다도 각 사진 이미지들이 얼마나 유사한지를 밝히는 것이 중요하다. 이를 위해 사진을 블록 단위로 분할하고 높은 유사도를 가지는 상위 블록 쌍을 이용하여, 그리디 알고리즘에 기반한 2차원 정렬(alignment)을 통해 주변 블록으로 유사 매칭 영역을 확장함으로써 동일한 객체 혹은 배경을 공유하고 있는지를 판별한다. 제안하는 정렬 알고리즘을 이용해 전체 이미지상에서 최적의 매칭 유사도 값을 가지는 블록영역을 추출해낼 수 있으며, 객체의 이동이나 자세의 변경 및 카메라의 줌 변경에 구애 받지 않으면서 계산이 가능하다. 실험을 통해 다양한 사진에 대해서 제안한 방법이 어떻게 적용될 수있는 지를 알아보고, 추후의 디지털 사진 클러스터링 및 대용량 사진 관리에 유용하게 활용될 수 있음을 살펴본다.