평균-분산 기준보다 우수한 기준이라고 할 수 있는 평균-지니 기준은 위험회피 정도를 고려할 수 있는 확장된 평균-지니 기준으로 확장되면서 선물시장에서의 헤지모형에 도입되어 분포특성과는 무관하게 헤지비율의 특성을 분석할 수 있다는 측면에서 관심의 대상이 되었다. 그러나 확장된 평균-지니 기준을 실제로 적용하기 위해서는 확장된 지니평차를 계산가능한 형태로 변환해야 하는 문제와, 수익률의 누적확률 값을 추정해야 하는 문제점이 있다. 누적확률 값을 추정하는 방법으로 수익률의 분포함수와는 관계없이 순위에 의한 방법이 이용되었다. 본 연구에서는 실제로 분포의 확률밀도함수를 이용해서 누적확률을 계산하는 경우와 순위를 이용해 추정하는 방법을 비교함으로써 순위방법의 정확성을 평가하고자 하였으며, 확장된 지니평차를 실제로 계산하는 데 있어서의 문제점도 검토하였다. 이러한 검토를 통해 확장된 평균-지니 기준을 헤지 모형에 도입하여 활용하는 것의 현실적 유용성을 종합적으로 평가하고자 하였다. 분석결과 확장된 지니평차의 계산을 위해 변형한 식에 대한 정밀한 검토가 필요하다는 점과, 확장된 지니평차를 헤지모형에 적용하기 위해서는 누적확률을 정확하게 계산하는 문제의 해결이 선행되어야 한다는 점을 밝힐 수 있었다.
본 논문에서는 계층적인 센서 네트워크에서 하위 센서 노드의 인증이나 센싱된 정보의 암호화를 위해 사용할 수 있는 키를 관리하기 위하여 키 선분배를 기본으로 키 재분배 방법을 제공하는 키 관리 메커니즘을 제안한다. 본 키 관리의 특징은 첫째, 중앙 관리의 약점을 극복하기 위해 키 관리를 다른 aggregator 노드들에 분산시켰다. 둘째, SINK 노드는 키의 재분배를 위한 키 스페이스를 제외하고, 이미 분배된 키에 대해서는 어느 노드에게 어떤 키를 분배했는지 또는 그 키 자체를 저장하지 않고, 키 계산을 위한 일부 정보만 저장하고 있다가 노드가 메시지에 첨부하여 주는 키 정보를 이용해 사용된 키를 간단히 계산하며, 키 풀의 확장이 용이하여 확장성을 제공한다. 마지막으로 계산 및 메모리 측면에서의 오버헤드 분석을 통해 제안된 키 관리의 확장성 제공을 입증한다.
AI 분석 과정에서 특징 데이터 추출은 분석 성능에 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 가장 많은 시간을 소요하는 과정 중의 하나이다. 계산과학 데이터는 HPC를 활용하여 생산되므로 데이터가 크고 복잡할 뿐 아니라 데이터의 수도 방대한 경우가 많다. 이 때문에 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정은 복잡성이 크고, 소요 시간도 매우 크다. 본 논문은 먼저 계산과학 데이터로부터 특징 데이터 추출하는 과정에 대한 요구사항과 이슈들을 분석한다. 그리고 확장성을 고려한 계산과학 데이터의 인공지능 분석을 위한 특징 데이터 추출 자동화 시스템을 제안한다.
맵리듀스 프레임워크는 개발의 편의성, 높은 확장성, 결함 내성 기능을 제공하며 다양한 대용량 데이터 처리에 사용되고 있다. 또한, 최근의 데이터의 폭발적 증가는 높은 확장성을 제공하는 맵리듀스 프레임워크의 도입의 필요성을 더욱 증가시키고 있다. 이 경우 하나의 단일 클러스터에서 처리할 수 있는 계산 용량을 넘어설 수 있으며, 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅 서비스 등에서 계산자원을 빌려오게 된다. 하지만 현재의 맵리듀스 프레임워크는 단일 클러스터 환경을 가정하고 설계되었기에 여러 개의 클러스터로 이루어진 환경에서 수행시킬 경우 전체 계산자원의 이용률이 떨어져서 투입된 자원에 비해 전체적인 성능이 낮아지는 경우가 발생하게 된다. 본 연구에서는 이의 원인이 맵과 리듀스 단계 사이에 존재하는 중간결과의 전송에 있음을 밝히고, 이의 전체 맵리듀스 프레임웍의 성능에 미치는 영향에 대하여 분석해보았다.
본 논문은 확장성(scalability)과 견고함(robustness)을 강조하는 새로운 형태의 병렬 분산 메타-휴리스틱 프레임워크를 제안하고 있다. PADO (Parallel And Distributed Optimization framework) 라고 이름 지어진 본 프레임워크는 이종의 계산 및 통신 자원들을 활용하여 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화하고 스케일러블한 속도 향상을 얻을 수 있다. 본 프레임워크는 기존의 시퀀셜(sequential) 최적화 프레임워크에 메타-휴리스틱 알고리즘의 병렬화 기법중 하나인 island 모델을 개선하여 구현하였다. 본 연구는 부분적으로 정렬된 지식 공유 방법(Partially Ordered Knowledge Sharing) 모델을 이용하여 병렬 환경 코디네이션(coordination) 오버헤드를 줄였고 계산 노드에 대한 확장성을 얻었다. 본 프레임워크를 통해 기존의 많은 메타-휴리스틱 알고리즘들을 재사용 할 수 있고 다양한 분야의 최적화 문제에 적용 할 수 있으며 계산량이 많은 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화를 통해 문제를 푸는 시간을 단축 할 수 있다. 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem)를 통해 프레임워크의 실효성을 검증하였다.
일반 공학용계산기를 모델로 WIPI를 이용한 어플리케이션인 모바일 공학용계산기를 개발하였다. 모바일 공학용계산기는 사용빈도가 높은 함수연산(삼각함수, log, $\surd$(루트), $\Pi$(파이), !(팩토리얼), 제곱 등)을 지원하며 식의 저장(Save), 불러오기(Load) 기능으로 이용의 편리함을 더하였다. 입력받은 문자열을 숫자로 변환하여 한자리씩 계산한 후 문자열로 재결합하는 구조로 결과값의 길이에 대한 제한 없이 출력이 가능하다. 성능은 PC나 일반 공학용계산기의 처리속도와 결과의 정확도면에서 뒤떨어지지 않는다. 모바일 공학용계산기는 휴대폰에 탑재되어 이동성이 탁월하며 언제어디서나 사용가능하고, 한번의 다운로드로 수명이 영구적이다. 또한 소프트웨어 업그레이드로 프로그램의 확장성이 특징이다.
RFID 시스템에서 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위한 방안 중 백엔드 서버에서의 필수요건인 확장성을 단축하는 기법을 제안한다. 현재 RFID/USN이 큰 이슈가 되면서 RFID에 대한 각종 연구와 응용들이 활발히 진행 중에 있다. 반면에 RFID의 낮은 연산능력과 기억능력으로 개인의 프라이버시 보호 측면에서 여러 문제들을 유발시킨다. 기존 해시 체인 기법은 프라이버시를 침해하는 공격들에 대해서 전방 보안성, 기밀성, 불구분성 등을 모두 보장하는 안전한 기법이다. 그러나 백엔드 서버에서 태그를 식별하기 위한 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 백 엔드 서버에서의 계산량을 감소하기 위해 키를 효율적으로 찾는 Hellman Method를 적용한다. Hellman Method 알고리즘은 선행계산과 탐색 두 단계로 진행되는 알고리즘이다. 본 논문에서는 해시 체인 기법에 Hellman Method를 적용한 후 병행성을 분석하고 분할적용하여 보안성과 키 검색을 비교하였다. 비교 결과는 기존의 프라이버시 보호를 위한 보안 요건을 모두 보장하면서 키 검색 비교는 기존 방식보다 계산 복잡도를 O(m)에서 $O(\frac{m{^2/3}}{w})$ 으로 단축하여 서버에서의 계산 시간을 단축하였다.
주어진 계획 문제로부터 휴리스틱을 이용하여 최적의 해 계획을 구하기 위해서는 허용 가능한 휴리스틱을 이용하여야 한다. 이러한 허용 가능한 휴리스틱은 실제 목표 도달거리보다 짧거나 같아야 하는데 휴리스틱 평가치가 실제 목표 도달거리에 가까울수록 계획생성을 위한 탐색 효율성이 높아진다. 하지만, 이러한 허용 가능한 휴리스틱 평가치를 구하는 과정은 매우 복잡하며 계산량이 많기 때문에 실제 계획 생성 과정에서 사용하기는 어렵다. 때문에 최대 휴리스틱과 같은 허용성을 만족하는 간단한 휴리스틱을 이용하고 있으며, 이로 인해 최적의 계획 결과를 얻을 수는 있지만, 탐색의 효율성이 떨어지는 결과를 가져오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 기존의 계획그래프를 개선한 새로운 계획그래프인 확장된 계획그래프(EPG)를 이용한 MAX+ 휴리스틱 계산법을 소개한다. 확장된 계획그래프는 계획 문제 풀이를 위한 휴리스틱 계산에 이용되는 기존의 간략화된 계획그래프를 목표조건들 간의 상호작용을 확인 할 수 있도록 확장한 자료구조로써 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용을 찾는다. 이를 위해서 모든 목표조건들이 등장할 때까지 그래프를 전개하는 기본 전개 과정과 함께, 이 과정에서 발견된 동작과 목표 조건들과의 관계를 바탕으로 한 추가 전개 과정으로 이루어져 있다. 그리고 이 과정을 통해서 목표조건들간의 상호작용과 최단 거리를 구하게 된다. MAX+ 휴리스틱 계산에서는 이러한 목표조건들 간의 긍정적/부정적 상호작용의 존재 유무를 찾아내게 됨으로써 전체 목표 집합에 대한 보다 정확한 최소 도달거리에 대한 평가치를 찾게 된다. 따라서 MAX+ 휴리스틱은 기존의 최대 휴리스틱 보다 더 정보력 높은 휴리스틱을 구할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 MAX+ 휴리스틱의 계산 과정과 MAX+ 휴리스틱의 정확성과 이를 바탕으로 한 탐색 효율성을 확인하기 위한 실험적 분석에 대해 설명한다.
모듈러 멱승은 주어진 값 X, E, N에 대하여 $X^{E}$ mod N으로 정의 된다. 모듈러 멱승은 대부분의 공개키 암호시스템과 전자서명에 사용되므로, 이 연산을 빠르게 수행하는 문제는 암호학 분야에서 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 모듈러 멱승을 효율적으로 계산하기 위하여, 멱승 계산을 위한 일반화된 그래프 모델을 제시하였다. 이 모델은 기존의 방법들을 대부분 포용할 수 있으며, 특히 새로운 방법을 개발하는데 유용할 것이다. 이 모델의 장점을 정당화하기 위하여 기존 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 VLNW(Variable Length Nonzero Window)방법과 실험을 통하여 비교하였으며, 확장성이 높음을 확인하였다.
RTM (Resin Transfer Molding) 공정을 수치해석하기 위해 Level set 방법과 결합된 확장 유한 요소 법을 적용하였다. 유동 전면 부에서 비연속적인 구배를 가지는 압력을 계산하기 위해 확장 유한 요소 법을 이용하여 계산의 정밀성을 높였다. 확장 유한 요소 법에 이용되는 확장 형상 함수는 Level set 값을 이용하여 정의하였다. 이 확장 형상 함수는 요소를 통과하는 수지 유동 전면부의 위치를 반영할 수 있다. 게다가 Level set 법이 금형 충전 동안 수지 유동 전면부의 위치를 계산할 때 적용되었다. 수지 유동 전면부의 위치를 계산하는 미분방정식은 내연적 특성 Galerkin 유한 요소 법을 적용하여 풀었다. 선형 시스템 계산에서는 IPSAP의 다중 프론트 솔버를 이용한다. 본 연구에서 계산한 해석 값은 이론 값과 비교하여 검증하였다. 계산 효율을 높이기 위해 확장 유한 요소 법과 Level set 방법의 국소화 기법이 제안되었다. 이 기법은 계산 영역을 수지 유동 전면 부 근처의 영역으로 축소한다. 그러므로 전체 계산 양은 최소화될 수 있었다. 이 기법의 계산 효율은 채널 유동 모델을 이용하여 평가된다. 본 연구의 해석 능력을 보여주기 위해 몇 가지 적용 예제를 계산하였다. 첫 번째 예제를 이용해서 복잡하게 흘러가는 수지 전면부의 갈라짐과 합쳐지는 현상 해석하였다. 그리고 금형 내부의 Race-tracking 효과와 기공 생성 현상을 확인하기 위해 복잡한 모양의 구조물을 시뮬레이션 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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