MODIS는 기상, 대기, 해양, 그리고 육상 등의 지구전체에 대한 정보를 산출하기 위한 센서로서, 인공위성에 탑재되어 지구관측 데이터를 생산한다. 최초의 MODIS 위성 데이터는 많은 왜곡을 포함하고 있으므로 지형 및 광휘 보정작업은 분석 작업을 하기 위한 필수적인 전처리 작업이다. 위성 데이터 처리를 위해 개발된 SeaDAS는 단일노드/단일코어상에서 수행되기 적합하게 개발되었기 때문에, 대용량의 위성데이터를 전처리하기 위해 많은 시간을 소비해야 한다. 본 논문은 Sun Grid Engine 기반의 다중노드/다중코어를 이용하는 위성 데이터 분산 처리 방법을 제안하고 성능 및 확장성에 대한 평가를 수행한다.
계통분석을 하는 생물학자들은 관련된 분석대상에 대한 정보를 확보하여 비교분석하기 위해 NCBI 등으로부터 염기서열을 확보하여 아미노산 서열로 변환하는 작업을 수행하게 된다. 많은 서열 데이터에 대해서 데이터베이스로부터 데이터를 검색하고 이를 변환하는 작업을 순차적으로 분석자가 관여하여 작업하는 것이 현재 분석환경이다. 따라서 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해, 관심서열의 등록번호(Accession Number) 리스트를 입력하면 해당 서열에 대항 정보를 NCBI로부터 웹로봇을 통해 자동으로 확보한 다음, 확보된 염기서열 전체를 아미노산 서열로 자동 변환하여 가장 긴 ORF(Open Reading Frame)을 추천해주기 위해 설계된 지능형 다중 염기서열 변환 도구에 대해서 소개한다.
본 논문에서는 웹 상에서 널리 사용되고 있는 표준 VRML을 이용하여 구성한 가상환경에 대해 클라이언트/서버의 통신 환경에서 다중사용자에 의한 상호작용으로 그 가상환경을 변경하는 방법과 공동작업을 가능하게 하는 시스템 개발에 대해 기술한다. 본 시스템은 일반적인 웹 브라우저에서 작동할 수 있도록 하기 위해 웹 브라우저의 플러그인으로 개발하였다. 이 시스템을 기반으로하여 개발한 가상현실 인테리어 디자인 시스템은 VRML로 작성된 인테리어 파일을 일반적인 가상현실 브라우저의 특성인 일반적인 브라우징 작업 외에 가상현실 내에 객체 조작과 변형 및 새로운 객체 첨가 등의 일련의 작업을 할 수 있다.
다중 지역으로 구성된 이동 에이전트 컴퓨팅 환경에서 결함 포용을 위한 대표적인 기법인 공간 기반 복제 기법(SRBA :Spatial-Replication-Based approach)은 이동 에이전트가 수행 중 중간 연산에 대한 빠른 결과 산출이라는 장점을 가지는 대중화된 결함 포용기법이다. 그러나 공간 기반 복제 기법을 실제 이동 에이전트 기반 컴퓨팅 환경에 적용하는데 있어서 해결되어야 하는 중요한 선결 과제 중의 하나는 단계별로 복제된 이동 에이전트들에 대한 추가 위치 관리비용을 감소시키는 것이다. 본 논문에서는 공간 기반 복제 기법에서 발생하는 불필요한 위치 관리 오버헤드를 줄이기 위해 이동에이전트를 위한 새로운 일치 관리 기법인 SRLM(Spatial Replication Location Management) 프로토콜을 제안한다. 제안된 SRLM 프로토콜은 단계군 구성시 복제된 이동 에이전트를 위한 등록 비용 및 대표 작업자에게 메시지 전달을 보강하며 메시지 전달 비용을 감소시킨다. 또한, 제안된 프로토콜은 단계 군내에서의 대표 작업자의 결함 발생시 새로운 대표 작업자의의 선출로 인한 위치 관리 문제를 해결한다.
다중 서버 환경에서 사용자의 요구 서버를 처리하는 서버를 결정하는 데 있어, 시스템의 전체 성능을 극대화시키고 서비스 요청의 응답시간을 최소화하여야 한다. 본 논문에서는 인터넷상의 유휴 컴퓨팅 자원을 이용하여 다중 서버 환경에서 구축된 콘텐츠 전송 시스템에 적합한 작업할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 클라이언트 요구 작업의 예상 서비스시간, 각 서버의 가용길이, 각 서버의 부하량을 퍼지화하고 전문가 지식을 이용하여 새로운 서버 선정 방법을 제시한다. 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 증명한다.
환경, 해양, 지질자원, 기상 기후 등 다양한 분야에서 연구목적으로 인공위성에 의해 관측된 위성영상을 활용하고 있다. 인공위성으로부터 수신된 영상데이터는 많은 왜곡을 포함하고 있으므로, 이를 이용하여 신뢰할 수 있는 분석을 하기 위해서는 영상데이터에 대한 보정 작업이 선행되어야 한다. 하지만 대부분의 전처리 작업이 단일노드/단일코어를 이용하고 있기 때문에 많은 연구자들이 불편함을 가지고 있다. 본 논문은 단일노드/단일코어 상에서 수행되는 위성영상 처리 방식을 다중노드/다중코어를 이용하는 분산 처리 방안을 제안한다. 7개의 작업 실행 노드를 이용하여 실험한 결과에서, 분산 기반의 처리 성능이 단일노드/단일코어에서 수행된 처리 성능보다 최고 560.65% 향상되었음을 보여주었다.
자연어 처리를 위해서 두 문장의 의미 유사성을 분석하는 것은 아주 중요하다. 이 논문은 패러프레이즈 검출 태스크를 수행하기 위한 Paraphrase-BERT를 제안한다. 우선 구글이 제안한 사전 학습된 BERT를 그대로 이용해서 패러프레이즈 데이터 (MRPC)를 가지고 파인 튜닝하였고 추가적으로 최근에 구글에서 새로 발표한 Whole Word Masking 기술을 사용하여 사전 학습된 BERT 모델을 새롭게 파인 튜닝하였다. 그리고 마지막으로 다중 작업 학습을 수행하여 성능을 향상시켰다. 구체적으로 질의 응답 태스크와 패러프레이즈 검출 태스크를 동시에 학습하여 후자가 더 잘 수행될 수 있도록 하였다. 결과적으로 점점 더 성능이 개선되었고 (11.11%의 정확도 향상, 7.88%의 F1 점수 향상), 향후 작업으로 파인 튜닝하는 방법에 대해서 추가적으로 연구할 계획이다.
작업관리기능은 서비스 처리의 적절한 흐름유지를 위하여 활용되고 있다. 작업관리는 기업의 업무에 참여하는 구성원들 사이에서 이루어지는 문서와 정보 또는 작업의 절차를 일종의 정의된 규칙에 의하여 자동화하는 것을 의미하며, 정의된 규칙을 수행하기 위하여 사전에 정의된 절차대로 타스크(task)를 생성, 관리하는 기능이다. 본 논문에서는 기업의 조직과 분산된 환경하에서의 작업관리기능을 CORBA 를 기반으로 활용이 편리하도록 Web으로 설계하였다. 타스크 템플릿을 이용하여 정형화된 규칙(rule)에 기반된 작업관리를 유지하였으며 예외처리, 다중 작업처리, 이기종간의 상호운용성은 CORBA 기반을 통하여 해결하였다. 연구된 기능은 이기종간 분산된 환경하에서 작업흐름의 반영이 용이하며, 단순한 상태기반과 사건기반의 흐름에 의한 작업관리기능에 비하여 신속한 서비스 제공이 가능함을 볼 수 있다.
게임과 같은 실시간이며 복잡한 다중 에이전트 환경에서는 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 반복적으로 작업 할당이 수행된다. 본 논문에서는 실시간 다중 에이전트 구조에 적합하며 최적화된 작업 할당이 가능한 방안으로 $A^*$ 알고리즘을 적용한 조정 에이전트를 제안한다. 제안하는 조정 에이전트는 수행 가능한 에이전트와 할당 가능한 작업으로 정제된 모든 에이전트와 작업의 조합으로 상태 그래프를 생성하고, $A^*$ 알고리즘을 이용한 평가함수를 적용하여 최적화된 작업 할당을 수행한다. 또한 실시간 재 할당에 따른 지연을 방지하기 위해 그리디 방식을 선택적으로 사용함으로써 재할당 요구에 대한 빠른 처리가 가능하다. 마지막으로 모의실험을 통해 조정 에이전트를 통한 최적화된 작업 할당 결과가 그리디 방식의 작업 할당보다 성능이 25%향상되었음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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