CPU는 싱글 코어 구조에서 클록 속도를 높여 성능을 향상 시키려는 노력을 해왔으나 한계에 도달하자 하나의 칩에 코어를 여러 개 둔 멀티코어 형태로 발전하였다. CPU의 성능 향상을 위해 이제는 3D그래픽을 연산처리하기 위해 만들어진 GPU와 결합하기에 이르렀다. CPU와 GPU의 결합은 CPU간의 결합보다 훨씬 더 좋은 성능을 보였고 전력의 사용량도 더 적었으며 비용면에서도 경제적이라는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CPU와 GPU의 Heterogeneous multicore상에서 성능을 최적화하기 위해 기존의 병렬화 모델을 조합하고 최적화를 시도하였다. CPU상에서는 성능 향상을 위해 기존의 병렬 프로그램 모델인 SIMD와 공유메모리 병렬 프로그래밍 모델 그리고 메시지 패싱 병렬 프로그래밍 모델을 조합하는 실험을 했다. GPU에서는 CUDA를 최적화 하였다. 이렇게 CPU와 GPU를 최적화하고 조합하여 고성능 연산을 요구하는 어플리케이션을 위한 Heterogeneous multicore 성능 최적화 방법을 제안한다.
Joint inventory 방법을 다룬 기존의 연구는 생산비용이 일정하다는 조건만을 고려하였다. 본 논문은 기존의 연구에다 새로운 변수(learning curve ratio and learning retension)를 제조업자 측면에서 고려하여 보다 확장된 모델을 다룬다. Joint inventory 모델은 첫째 단일구매자와 둘째 학습곡선비율과 learning retention의 정도에 있어서 그 범위를 결합시키는데 이용되기 위해 개발되어 졌다. 구매자와 제조업자를 위한 로트 사이즈를 결정하기 위하여 증분비용접근방법 (Incremental Cost Approach, ICA)을 쓴다. 총결합비용은 기존모델보다 현저하게 적은데 그 이유는 학습과 learning retention 효과로 인한 제조업자의 생산비 절감과 재고유지 비용의 감소 때문이다. 학습과 learning retention이 현격한 경우, 총결합비용은 제조업자와 구매자의 개별적인 최적정책에서의 비용합(합)보다 적다. 소개된 모델의 효과를 보이기 위해 수치예제를 이용하였다.
네트워크 보안은 정보통신 및 인터넷 기술이 발전함에 따라 그 중요성과 필요성이 더욱 절실해지고 있다. 본 연구에서는 네트워크 보안의 대표적인 침입 차단 시스템의 패킷 필터 및 네트워크 구성요소들을 모델링하였다. 각 모델은 DEVS 모델을 참조한 MODSIM III 기반의 기본 모델(Basic Model)과 결합 모델(Compound Model)의 두 가지 유형으로 정의하였다. 기본 모델은 독립적인 기능을 수행하는 단위 모델을 표현하고, 결합 모델은 여러 개의 모델이 연동되어 상위 레벨의 시스템을 표현한다. 시뮬레이션을 위한 모델링과 그래픽 기능이 강력한 MODSIM III를 기반으로 모델들을 비롯한 시뮬레이션 환경을 구현하였다. 대상 네트워크 환경에서 사용한 공격은 서비스 기부 공격 형태인 SYN flooding 공격과 Smurf 공격을 발생하였다. 이 공격들에 대하여, 패킷 필터 모델에 다양한 보안 정책을 적용하여 시뮬레이션을 실행하였다. 본 연구에서의 시뮬레이션을 통하여, 과거의 단순 패킷 필터링에서 진일보한 Stateful Inspection의 우수한 보안 성능과, 보안 정책의 강도를 점점 높였을 때 보안 성능이 향상되는 점을 검증하였다.
사실 검증(Fact verification) 문제는 문서 검색(Document retrieval), 증거 선택(Evidence selection), 증거 검증(Claim verification) 3가지 단계로 구성되어있다. 사실 검증 모델들의 주요 관심사인 증거 검증 단계에서 많은 모델이 제안되는 가운데 증거 선택 단계에 집중하여 강화 학습을 통해 해결한 모델이 제안되었다. 그래프 기반의 모델과 강화 학습 기반의 사실 검증 모델을 소개하고 각 모델을 한국어 사실 검증에 적용해본다. 또한, 두 모델을 같이 사용하여 각 모델의 장점을 가지는 부분을 병렬적으로 결합한 모델의 성능과 증거의 구성 단위에 따른 성능도 비교한다.
서비스품질의 차원과 위계에 대한 논의가 최근 들어 늘어나고 있다. 그 이유는 서비스품질, 고객만족, 고객의 긍정적 행동의향, 수익성 간의 선순환 때문이다. 차원모델은 SERVQUAL과 SERVPERF 모델이 있고 위계모델은 Grönroos(1984)모델과 미국학자들이 개발한 모델이 대표적이다. 최근들어 이들을 결합한 하이브리드모델이 제안되고 있다. 하지만 기존의 하이브리드모델은 차원과 위계를 결합하여 일반성은 높지만 위계를 정하는 이론적 근거가 분명하지 않다. 본 연구는 욕구위계이론 중 Herzberg(1968)의 두 요인이론에 근거하여 서비스품질의 위계모델을 제시하려 한다. 이를 위해 CIT로 판매접점에서 고객이 느끼는 결정적 사건(critical incidents)을 조사하였다. 먼저 중복요인과 단독요인으로 나누고 각각을 다시 불만족중심과 만족중심으로 나눌 때 이들 결정적 사건이 잘 분류되었다. 분류결과 신뢰성은 불만족중심 중복요인, 응답성은 만족중심 중복요인, 공감성은 단독만족요인으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 서비스품질의 욕구위계모델에 따르면 신뢰성, 응답성, 공감성의 순으로 서비스품질이 중요하다. 확신성과 유형성은 따로 분류되는 결정적 사건이 없어 만족, 불만족 요인을 도와주는 조절요인으로 볼 수 있다.
본 논문에서는 CV (Consonant Vowel), VCCV (Vowel Consonant Consonant Vowel), VC (Vowel Consonant) 인식 단위를 이용한 새로운 어휘 독립 음성인식 시스템을 구현하였다. 이 인식 단위는 음절의 안정된 모음 구간에서 분할하여 구성했기 때문에 분할이 용이하다. VCCV단위가 존재하지 않을 경우에는 VC와 CV 반음절 모델을 결합하여 대체모델을 구성하였다. 모음군 군집화 (clustering)와 VCCV 모델이 존재하지 않을 경우 대체모델에 결합규칙을 적용하여 제 1후보에서 90.4% (모델 A)에서 95.6% (모델 C)로 5.2%의 인식 성능향상을 가져왔다. 인식실험결과 제 2후보에서 98.8%의 인식률로 제안된 방법이 효율적임을 확인하였다.
띄어쓰기와 문장 경계 인식은 그 성능에 따라 자연어 분석 단계에서 오류를 크게 전파하기 때문에 굉장히 중요한 문제로 인식되고 있지만 각각 서로 다른 자질을 사용하는 문제 때문에 각각 다른 모델을 사용해 순차적으로 해결하였다. 그러나 띄어쓰기와 문장 경계 인식은 완전히 다른 문제라고는 볼 수 없으며 두 모델의 순차적 수행은 앞선 모델의 오류가 다음 모델에 전파될 뿐만 아니라 시간 복잡도가 높아진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 띄어쓰기와 문장 경계 인식을 하나의 문제로 보고 한 번에 처리하는 다중 클래스 분류 시스템을 통해 시간 복잡도 문제를 해결하고 다중 손실 선형 결합을 사용하여 띄어쓰기와 문장 경계 인식이 서로 다른 자질을 사용하는 문제를 해결했다. 최종 모델은 띄어쓰기와 문장 경계 인식 기본 모델보다 각각 3.98%p, 0.34%p 증가한 성능을 보였다. 시간 복잡도 면에서도 단일 모델의 순차적 수행 시간보다 38.7% 감소한 수행 시간을 보였다.
콘크리트의 일축압축실험에서 축하중이 발생함에 따라 새로운 균열이 발생하고 이 균열의 확장이 파괴의 주된 원인이 되는 경우가 대부분인데 이는 입자 결합 모델에서 입자간의 결합이 파괴되어 해석 대상체의 균열 모사와 유사하게 해석될 수 있어 콘크리트의 표준 공시체에 대하여 일축압축실험의 모사 가능성을 연구하였다. 그러나 입자 결합 모델은 해석 대상체를 입자간의 집합체로 모사하기 때문에 입자간의 결합을 결정하는 미시변수에 의해서 해석 대상의 거시물성이 변하게 되어 이들 변수간의 정량적인 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서 사용된 접촉 결합 모델에서는 총 8개의 미시변수가 있어 이들 변수와 일축압축실험결과 나오는 거시물성-탄성계수, 일축압축강도, 포아송비-와 콘크리트의 압축파괴거동에 관련이 있는 균열 개시 응력과 일축압축강도와의 비로서 5개의 거시물성에 대하여 부분배치법 및 회귀분석을 통하여 이들 간의 정량적인 관계를 도출하였고 그 결과 일축압축강도를 가정한 가상시료 및 조사 자료로부터 얻은 일축압축강도를 비교적 잘 모사할 수 있었다. 또한 해석을 수행한 공시체의 응력-변형률 곡선이나 응력 수준별 균열 발생의 빈도 및 파괴거동을 관찰한 결과 일반적인 콘크리트의 일축압축하중 하에서의 파괴거동과 상당부분 유사함을 보여 입자 결합 모델을 이용하여 콘크리트 공시체에 대한 일축압축실험을 잘 모사할 수 있다고 본다.
부도예측을 위한 지식기반시스템에서 모델은 실적에 영향을 끼치는 주요한 요인이다. 예측 모형의 개발에 있어 초기 연구들은 통계기법 및 인공지능기법들을 이용하여 최고 실적을 가지는 단일 모델을 만드는데 주력하였다. 1980년대 중반 이후에는 다수 기술의 통합(하이브리드), 더 나아가, 다수 모델의 결과의 결합(앙상블) 기법이 수많은 실험에서 개별 모델들보다 더 나은 결과를 보여왔다. 다수 모델들의 출력값들을 결합하여 한 개의 최종 예측값을 산출하는 앙상블 모델링에서 결합기법은 앙상블의 예측 정확도에 영향을 끼치는 중요한 이슈이다. 본 논문은 부도예측을 위한 앙상블 결합기법으로서 앙상블 멤버들이 다른 유형의 연속형 수치 출력값들을 산출하더라도 통일된 확신을 측정할 수 있는 확신 기반의 선택 접근법을 제안하고 이에 대한 앙상블 멤버 사이즈의 영향을 연구하였다. 실험 결과는 앙상블 멤버들의 생성 타입에 따라 결합하는 모델 개수를 변화시켰을 때 가장 많은 기본 모델들을 가지는 앙상블에서의 제안 결합기법이 부도예측에 가장 자주 사용되는 다른 방법들에 비해서도 가장 높은 실적을 가진다는 것을 보였다.
미세 선 폭을 갖는 반도체 칩에서 관찰할 수 있는 crosstalk 효과는 배선 회로 사이에 존재하는 결합 커패시턴스에 의한 현상이다. 칩 전체에 대한 타이밍 분석의 정확도는 칩을 구성하는 셀과 배선에 대한 지연시간 예측 자료의 정확도에 의해서 결정된다. 본 논문에서는 결합 커패시턴스에 의한 crosstalk 효과를 반영하여 지연시간을 정확하고 효율적으로 계산할 수 있는 CMOS 셀 구동 모델과 관련 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 모델과 알고리즘을 지연시간 계산 프로그램에 구현하고, 칩 레이아웃에서 추출한 벤치마크회로에 대한 지연시간 예측에 적용하였다. Victim에 영향을 주는 Aggressor를 $0\~10$개까지 연결하여 각각의 경우에 대한 셀 및 배선의 지연시간을 HSPICE와 비교한 결과 $1\%$ 내외의 오차를 보이는 우수한 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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