동일하지 않은 주기와 시작 시간을 가지는 여러 개의 어플리케이션을 멀티프로세서 시스템에서 동시에 수행하면 어플리케이션 간의 간섭이 발생하게 되고, 이에 따라 각 어플리케이션이 실시간 시간 제약을 만족시키는지에 대한 보장이 어려워진다. 본 연구에서는 데이터 플로우 어플리케이션을 대상으로 하여, 주어진 시간 제약 조건을 지키면서 프로세서를 공유할 수 있도록 하는 간섭 분석 모델을 제안하였다. 그리고 이 기법을 바탕으로 여러 개의 어플리케이션들이 프로세서 공유를 통하여 자원사용량을 최소화하는 스케줄링 방법을 제안하였다. 그리하여 태스크 그래프를 실시간 태스크로 변환하여 스케줄 하는 최근의 동시 스케줄링 기법과 비교해보았을 때, 어플리케이션의 반응시간 제약이 빠듯할 때 제안한 기법이 더 적은 자원을 사용하는 스케줄을 생성함을 실험을 통해 확인하였다.

도로의 결빙과 해빙으로 도로면의 수축과 팽창이 반복되어 도로면에서 침투한 수분이 포장면의 결합력을 약화시켜 노면홈(포트홀)을 발생시킨다. 현재의 포트홀 조사는 현장에서 육안 조사하고 기록하는 수동적인 방식으로 매년 수 만개소의 포트홀이 발생하는 것에 어려움이 발생하고 있다. 포트홀 정보를 자동으로 수집하기 위해 최근까지 가속도 센서를 이용한 기술과 레이저 스캐닝을 이용한 기술이 많이 연구되었다. 하지만, 가속도 센서 기반 기술은 낮은 인식률과 제한된 센싱 영역의 문제가 있고, 레이저 스캐닝 기반 기술은 비용이 너무 큰 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 대중적으로 사용하는 차량용 블랙박스 카메라를 이용한 자동 포트홀 탐지 기술을 제안한다. 일반적으로 차량용 블랙박스 카메라에 탑재한 연산프로세서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지므로 포트홀 탐지 알고리즘을 그게 맞게 설계할 필요가 있다. 설계된 알고리즘을 블랙박스에 내장하여 도로 주행실험을 실시하며, 포트홀 탐지 성능을 중심으로 한 실험결과는 포트홀 탐지 정밀도, 민감도 등의 지표를 토대로 분석하고, 실시간 포토홀 탐지 기술의 현장 적용성을 확인한다.

디지털 빅데이터 시대가 도래함에 따라 다양한 분야에서 하둡 플랫폼이 널리 사용되고 있지만, 하둡 맵리듀스 프레임워크는 대량의 작은 파일들을 처리하는데 있어서 네임노드의 메인 메모리와 맵 태스크 수가 증가하는 문제점을 안고 있다. 또한, 맵리듀스 프레임워크에서 하드웨어 기반 데이터 병렬성을 지원하는 GPU를 활용하기 위해서는 C++ 언어 기반의 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 수행하기 위한 방식이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이미지 빅데이터를 처리하기 위해 하둡 플랫폼 환경에서 이미지 시퀀스 파일을 생성하고 하둡 파이프를 이용하여 GPU 기반의 얼굴 검출 태스크를 맵리듀스 프레임워크에서 처리하는 얼굴 검출 시스템을 제시하고 단일 CPU 프로세스 대비 약 6.8배의 성능 향상을 보여준다.

Migrim(Migration enhanced Grid Middleware)은 임베디드 단말과 다중 서버들 간의 통신 미들웨어이다. 기존의 통신 미들웨어는 단말이 서버의 자원 상태를 알지 못하기 때문에, 특정 서버에 부하가 집중될 경우에도 그 서버로 계속 요청을 보내는 문제가 있다. 또한 단말은 서버가 가진 정보를 알 수 없기 때문에, 트랜잭션 처리 결과에 대한 정확도를 보장하기 어렵다. 병목현상과 응답 정확도 문제 해결을 위해, 본 논문에서는 Migrim에 적용한 커넥션 이전과 트랜잭션 이전 기법을 제안한다. 커넥션을 다른 서버로 위임하는 과정인 커넥션 이전을 통해 전체 서버에 부하를 균등하게 분산시킬 수 있고, 트랜잭션 처리를 다른 서버로 위임하는 과정인 트랜잭션 이전을 통해 응답의 정확도를 높일 수 있다.

시퀀스 다이어그램에 대한 모델 기반 테스트를 수행하기 위하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성해야 한다. 이를 위해서는 시퀀스 다이어그램이 나타내는 시나리오를 파악하고 테스트 커버리지를 만족하는 경로를 추출하여 테스트 정보를 생성해야 한다. 하지만 시퀀스 다이어그램은 결합 조각을 사용하여 반복 및 조건, 대안 정보를 나타내므로 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 것은 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시퀀스 다이어그램으로부터 액티비티 다이어그램으로 변환을 수행하는 모델 변환 프로세스를 정의하고, 이를 통해 시퀀스 다이어그램의 시나리오를 제어 흐름 형태로 표현하고 여기에 테스트 커버리지를 적용하여 테스트 케이스를 생성하는 과정을 정의한다. 마지막으로, 사례 연구를 통하여 시퀀스 다이어그램으로부터 테스트 케이스를 생성하는 과정을 보인다.

최근 교통 기술의 발전과 여가생활에 대한 관심이 늘어남에 따라 여행이 주요 여가 활동으로 자리 잡고 있다. 또한, 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 인해 사용자의 위치를 실시간으로 수집하는 것이 가능해졌다. 이런 환경을 바탕으로 번거로운 여행 일정 계획을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 기존의 연구들은 사용자들의 비용이나 시간에 대한 제약사항을 고려해 짧은 경로를 포함하는 여행 일정을 추천하거나 여행 목적지에서 가장 인기 있는 지역을 가장 많이 포함하는 일정을 추천하는 것을 목적으로 하기 때문에 개인의 만족도를 높이기 위한 개인화된 여행 일정 추천시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 사용자들의 만족도를 높이기 위한 개인화 서비스 연구의 일환으로 그 동안 다른 연구에서는 간과되었던 사용자들의 체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템을 제안한다.

최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다.

VOC(Voice of Customer)는 기업의 제품 또는 서비스에 대한 고객의 의견이나 요구를 파악할 수 있는 중요한 데이터이다. 그러나 VOC 데이터는 대화체의 특징으로 인해 내용의 분절이나 중복이 다수 존재할 뿐 아니라 다양한 내용의 대화가 포함되어 유형을 파악하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, 문서에서 중요한 의미를 갖는 키워드와 품사, 형태소 등을 언어 자원으로 선정하였고, 이를 바탕으로 문장의 구조 및 의미를 이해하기 위한 LSP(Lexico-Semantic-Pattern, 어휘 의미 패턴)를 정의하여 구문 의미 이해 기반의 주요 문장을 요약문으로 추출하였다. 요약문을 생성함에 있어 분절된 문장을 연결하고 중복된 의미를 갖는 문장을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 카테고리 별로 어휘 의미 패턴을 정의하고 어휘 의미 패턴에 매칭된 주요 문장이 속한 카테고리를 기반으로 문서를 분류하였다. 실험에서는 VOC 데이터를 대상으로 문서를 분류하고 요약문을 생성하여 기존의 방법들과 비교하였다.

탠덤 질량 분석에서는 신뢰도 높은 펩타이드 동정을 위해 목표 데이터베이스의 참조 단백질 순서를 재배치한 디코이 데이터베이스가 주로 이용된다. 한편 목표 데이터베이스와 디코이 데이터베이스 사이 혹은 디코이 데이터베이스 내부에 서열이 동일한 중복 펩타이드가 존재할 수 있으며, 이는 단백질 동정을 어렵게 하는 요인이 된다. 따라서 디코이 데이터베이스의 중복성을 최소화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 디코이 데이터베이스 생성에 널리 사용되는 의사셔플(pseudo-shuffling)과 의사역순(pseudo-reversing) 방법이 디코이 데이터베이스의 중복성에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 목표 데이터베이스 크기와 데이터베이스 생성 시 허용되는 'missed cleavage site'의 최대 개수는 중복성을 증가시킴을 확인하였다. 또한 동일한 조건에서는 의사역순 방법이 의사셔플보다 항상 낮은 수준의 중복성을 가지는 디코이 데이터베이스를 생성하였다.