• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1410-1420
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• 2006

본 논문에서는 복제본을 갱신할 때 동시성을 유지하기 위해 발생하는 질의 전달비용을 최적화하는 갱신 전파 기법을 제안한다. 그리드 데이터베이스에서는 일반적으로 데이터를 처리 성능과 가용성 향상을 위해 서로 다른 위치에 복제하여 저장한다. 복제본이 수정되는 경우 다른 복제본으로 최신 데이터를 전송하고 반영하는 갱신 전파 과정이 수행된다. 갱신 전파 과정은 질의 전파와 로그 전파 기법으로 구분된다. 그러나 각각의 기법은 갱신 질의의 특성 및 환경에 따라 전송비용이 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제의 해결을 위해 제안 기법은 기존의 두 가지 갱신 전파 기법의 비용 모델을 정의하였으며, 이를 통해 갱신 질의의 적용 환경에 따라 나타날 수 있는 세 가지 클래스를 얻는다. 또한 각각의 클래스에 따라 산출되는 비용 모델을 기준으로 최적의 갱신 전파 기법을 선택할 수 있는 갱신 전파 기법을 설계한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 질의의 특성과 환경이 변화되는 환경에서 최소의 전송비용으로 최적의 성능을 유지함을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.87-93
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• 2003

자료 복제는 분산 시스템과 데이터베이스 시스템에서 가용성과 성능을 향상시켜 주지만, 자료를 갱신할 때 일관성을 엄격하게 유지하는 것은 쉽지 않다. 기존 알고리즘들은 엄격하게 일관성을 유지하지만, 비용이 많이 들며 시간이 지연된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 원본 자료에 대해서 즉시 갱신을 허락하고 다른 복사본들에 대해서는 지연 갱신을 전파하는 혼합 갱신 전파 알고리즘을 소개한다. 혼합 갱신 전파 알고리즘은 또한 소유권에 있어서 그룹 갱신을 허락한다. 이 알고리즘은 그룹 갱신 일관성을 제어하기 위해 복제 버전을 관리한다. 그룹의 소유권을 가지고 즉시 갱신과 지연 갱신을 결합함으로써 일관성과 성능이 향상된다. 응용과 실행 환경에 따른 트랜잭션 처리량과 응답시간의 향상을 모의실험을 통해 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.37-39
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• 2004

본 논문은 점증적으로 갱신되는 온톨로지에 기반한 스키마 매칭 알고리즘을 제안한다. 스키마 매칭에 사용되는 온톨로지는 전운가에 의하여 작성된 정적인 것으로 모든 어휘관계를 포괄하기는 힘들다. 제안된 방법은 이전의 매칭 결과와 사용자 피드백에 따라 점증적으로 온틀로지를 갱신하여 매칭의 성능을 향상시킨다. 특히, 제안된 온톨로지는 분할, 병합 관계를 기술하고 있어 단순한 애칭관계분만 아니라 복합매칭관계 추출을 가능케 한다. 성능평가를 위한 실험결과 점증적 온틀로지의 적용이 매칭 성능을 매우 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.508-509
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• 2019

모바일 환경에서 데이터베이스 엔진 사용이 보편화되고 있으며 모바일에 적합한 데이터베이스 엔진 개발과 발표가 뒤따르고 있다. 모바일 데이터베이스는 대부분 플래시 메모리로 구성한 다양한 파일시스템에서 관리된다. 이 논문에서는 대표적인 모바일 데이터베이스인 SQLite3의 파일 시스템별 갱신 성능을 테스트한다. 그래서 각 파일 시스템별 특성을 파악하고 비교하기 위한 시스템을 구현하고 성능 실험을 실시한다. 실험 결과로부터 각 데이터베이스 갱신 패턴에 따른 파일 시스템별 장단점을 분석할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1117-1122
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• 2020

모바일 기기의 성능 향상과 활용 분야가 점점 커지고 넓어지고 있다. 이러한 추세에 따라 모바일 기기에서 데이터베이스 엔진을 사용하는 응용 분야도 보편화되고 있다. 모바일 데이터베이스를 필요로 하는 응용은 모바일 서버용 데이터베이스, 에지 컴퓨팅, 포그 컴퓨팅 등이 있다. 그런데, 가장 대표적이고 널리 사용되는 모바일 데이터베이스는 SQLite3이다. 이 논문에서는 이 SQLite3의 파일 시스템 별 갱신 성능을 테스트하고 비교 평가하고자 한다. 모바일 환경에서 파일 시스템에 따른 갱신 성능은 제한된 H/W 환경에서 중요한 성능 요인으로 작용한다. 비교 파일 시스템은 가장 보편적으로 사용되는 FAT, Ext2, 그리고 NTFS로 선정하였다. 동일한 조건에서 각 파일 시스템들의 갱신 성능 및 특성을 테스트하기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과로부터 각 데이터베이스 갱신 패턴에 따른 파일 시스템 별 장단점을 분석할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.55-62
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• 2014

본 논문에서는 기존의 주기적 링크 상태 갱신 기법의 장점인 링크 상태 갱신(Link State Update : LSU) 메시지 수 제어 기능과 적응형 링크 상태 갱신 기법의 장점인 라우팅 성능을 가지는 하이브리드 링크 상태 갱신 기법(Hybrid LSU)을 제안한다. Hybrid LSU 기법은 네트워크 트래픽 정보를 기반으로 임계값이 변하는 적응형 링크 상태 갱신 기법을 가지고 있으며 플로우의 요구 대역폭 정보를 통해 LSU 메시지 전송 중요도를 판단하고 단위 시간 당 업데이트 비율에 따라 LSU 메시지 전송 여부를 판단하여 LSU 메시지 수를 제어할 수 있는 메커니즘을 포함한다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 기법과 본 논문에서 제안하는 Hybrid LSU 기법을 MCI 네트워크상에서 라우팅 블록율과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수 등을 성능 평가 항목으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과 트래픽 부하가 높아질수록 라우팅 블록율 성능은 그대로 유지하면서 평균 LSU 메시지의 개수를 기존의 적응적 링크 상태 갱신 기법에 비해 10% 정도 줄일 수 있었고 이를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2124-2126
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• 2003

본 논문에서는 M-Max 선택적 계수 갱신 알고리즘을 이용한 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 기존의 적응 필터 분야에서 일반적으로 가장 안정화된 적응 알고리즘인 NLMS 적응 필터링을 수행할 때 필터의 길이가 증가 할수록 복잡도가 증가하는 문제점을 매 갱신 주기마다 모든 각각의 계수들 위치에서 대응하는 기울기 추정치 크기를 바탕으로 선택된 계수만을 갱신함으로써 모든 계수를 갱신할 때와 비교해서 복잡도는 크게 감소하는 반면 수렴 성능은 거의 비슷한 M-Max 알고리즘이 제안되어왔다. 이러한 H-Max 알고리즘을 부밴드 적응 빔포밍 구조에 적용하고 그 타당성을 모의실험을 통하여 광대역 서브밴드 적응 빔포밍에 선택적 계수 갱신 알고리즘을 적용하였을 때 성능 저하 거의 없이 계산량은 크게 감소됨을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.991-994
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• 2008

네트워크 이동성(Network Mobility: NEMO)은 하나 이상의 서브넷으로 이루어진 전체 네트워크가 인터넷 접속점을 동적으로 변화하여 네트워크 접근성도 변화하는 환경을 말한다. 이러한 환경에서 경로 최적화를 위한 여러 프로토콜들이 존재하지만 그중 Prefix Delegation 기법은 다른 기법들에 비해 다방면에서 우수하다. 그러나 본질적으로 바인딩 갱신 스톰(storm) 문제를 수반하기에 NEMO 환경에서의 바인딩 갱신 비용을 최소화 하기위한 연구가 대두하였다. 본 논문에서는 바인딩 갱신 비용의 최소화를 위하여 바인딩 갱신 시 멀티캐스트 기법을 적용하였으며, 경로 최적화 프로토콜은 Prefix Delegation 기법 중 바인딩 갱신 비용을 효율적으로 고려한 IPD[1]를 가정하였다. 성능평가를 위해서 수학적 모델링을 적용하였으며, 본 모델을 통하여 기존 방법들에 비하여 상당한 비용절감 효과를 얻을 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.13-15
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• 2001

슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측기는 한 명령어의 결과를 미리 예측하여 명령들 간의 데이터 종속관계를 극복하고 실행함으로써 명령어 수준 병렬성 (Instruction Level Parallesim, ILP)을 향상시키는 기법이다. 최근의 값 예측기는 프로세서의 명령 이슈율이 커짐에 따라 예측 테이블의 갱신이 테이블의 참조 속도를 따라가지 못하여 예측기의 성능이 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 성능저하를 줄이기 위해 명령의 결과가 나올 때까지 기다리지 않고 테이블 값을 모험적으로 갱신(speculative update)하는 스트라이드 값 예측기를 제안한다. 제안된 방식의 타당성을 검증하기 위해 SimpleScalar 시뮬레이터 상에 제안된 예측기를 구현하여 SPECint95 벤치마트를 시뮬레이션하고 제안된 스트라이드 모험적 갱신(stride speculative update)이 기존의 스트라이드 예측기 보다 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.193-195
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• 2002

데이터 웨어하우스는 효과적인 질의와 분석을 위해 물리적으로 여러 사이트에 분산된 소스 데이터로부터 통합된 정보를 추출하여 저장한 데이터 저장소로써, 실체 뷰의 집합으로 구성된다. 따라서 데이터 소스에 변경 사항이 발생하면 데이터 웨어하우스와 일관성을 유지하기 위해 실체 뷰에도 변경 사항을 반영하는 뷰 관리가 필요하다. 동시에 변경되는 여러 데이터 소스와 뷰의 상태 사이에 일관성을 보장하기 위해서는 각 소스의 변경 사항을 순서대로 뷰에 반영해야 한다. 이때 각 소스의 변경 사항을 뷰 정의와 관련된 다른 소스들과 조인을 수행해야 하는 등 뷰 갱신을 위해 많은 비용이 소요된다. PSWEEP/RI 기법은 이러한 뷰 갱신 비용을 줄이는 방법으로 뷰의 일관성을 보장하기 위해 수행해야 하는 서브질의를 참조 무결성 제약조건의 특성을 이용하여 병렬로 처리하는 방법이다. 본 논문에서는 PSWEEP/RI기법의 성능을 평가하기 위하여 이 방법의 비용 모델을 분석적으로 제시하였으며, 이 모델을 기반으로 다른 기존의 방법(SWEEP)과 성능을 비교 분석하여, PSWEEP/RI 기법이 다른 기존의 방법(SWEEP)보다 여러 소스 릴레이션의 조인으로 구성된 실체 뷰를 갱신하는 시간을 크게 단축하여 효율적으로 뷰를 관리하며, 소스의 증가에 따른 뷰 갱신 시간의 증가를 줄일 수 있음을 보였다.