최근 기존의 고정 단말기(PC)에서만 주로 행해지던 각종 다중 사용자 접속 온라인 응용이 PC와 PDA, 휴대폰 등이 공동 작업을 수행하는 멀티 플랫폼 기반 온라인 응용으로 전환되고 있다. 그러나 지금까지 멀티 플랫폼 기반 온라인 응용은 다중 사용자 환경 및 각 클라이언트의 처리 능력과 통신 속도의 비대칭을 고려하지 않아 컨텐츠가 매우 단순한 실정이다. 이 논문에서는 멀티 플랫폼 기반 온라인 응용의 인프라 구축을 위한 기술을 개발하고자 하였다. 구체적으로 멀티 플랫폼 단말 장치간의 데이터 송수신을 위한 네트워크 구조, 다중 사용자 환경의 일관성 제어 기법, 다양한 클라이언트간의 변경 전파 기술을 제안하였다. 그리고 여러 개의 PC, PDA, 휴대폰이 연동되어 동작하는 채팅 프로그램을 제작하여 제안한 기법들이 적절히 동작함을 보였다.
다중 프로세서 시스템이 개발됨에 따라, 새로운 일정계획문제, 하나의 작업이 하나이상의 기계에 의해 동시에 처리되어야 하는 문제가 대두되었다. 이 연구에서는 선행관계를 가진 이러한 다중 프로세서 일정계획문제에 대해 다루어 보았다. 이 연구의 목적은 makespan을 최소화하는 일정계획을 찾는 것이다. 일반적으로 Branch and Bound 기법을 이용하여 선행관계를 가진 다중 프로세서 일정계획문제의 최적해를 찾았는데, 해의 탐색시간이 너무 오래 걸린다는 단점이 있었다. 본 연구에서는 짧은 시간 내에 최적해와 가까운 근사해를 simulated annealing(SA)방법을 이용하여 구해보았다. SA의 성능을 측정하기 위하여, SA의 CPU 처리시간과 구한 근사해를 40개의 예제문제를 통하여 Kramer의 방법의 CPU 처리시간과 최적해와 비교해 보았다.
센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.
대용량 인사데이터를 통합적으로 처리하기 위한 인적자원관리시스템(Human Resource Manager System)이나 ERP 등이 기업의 IT 환경에 보편적으로 적용되며 활용되고 있다. 그러나 기본적으로 인적 자원(Human Resource)의 막대한 데이터의 정보로부터 기업의 여러 조직단위의 통합 정산관리를 기존 방식의 인사급여 정산시스템으로는 다중적이고 다양한 조건과 사용자가 요구하는 각종 기능성 및 제한적 규칙 등으로 요구되는 사항을 충족시키며 처리하기에는 근본적인 한계를 갖고 있다. 그러므로 정보 시스템 구축은 통합적인 적용부분과 그리고 단계적인 조건들의 다중 지원이 선행되어야 한다. 본 논문은 이러한 복잡하고 다중적인 기준에 따른 조건들의 연관관계와 관련데이터를 효과적으로 처리할 수 있게 하는 방안으로 객체지향적 분석과 설계를 이용하여 세부기능들을 모듈화하였다. 또한 다양한 업무프로세스 변화에 유연하게 적용시킬 수 있는 방안을 구현하여, 사용자의 운영과 활용방안 측면으로 효율적인 구축 방안을 제시한다.
다중-홉 애드 혹 네트워크(multi-hop ad hoc networks)에서 실효 대역폭과 단-대-단 처리량을 높이기 위한 방법으로 다중-인터페이스 다중-채널 구조가 주목을 받고 있다. 그러나 단일 인터페이스 기반 네트워크를 위해서 설계된 기존의 라우팅 메트릭들은 다중-인터페이스 다중-채널 기반 네트워크의 특성을 정확히 반영할 수 없으므로, 처리량 개선의 효과를 기대할 수 없다. 따라서 채널 다양성, 인터페이스 전환 비용과 같은 메트릭들을 사용하여 높은 처리량을 갖는 경로를 발견하는 MCR이 제안되었다. 하지만 MCR은 트래픽 부하의 영향을 반영하지 않기 때문에 혼잡한 네트워크에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MCR에 채널 접근 시간 메트릭을 결합하여 혼잡한 조건에서도 높은 처리량을 갖는 경로를 선택하는 MAMCR 메트릭을 제안하고, ns-2 시뮬레이션을 통해 성능 개선 효과를 확인한다.
최근 보안 시스템 중에서 지문인식을 이용한 보안 시스템은 다른 보안 시스템에 비해 유일성과 편의성 등의 장점을 가짐으로써 많은 사람들이 관심을 갖는 분야이다. 지문인식 시스템에 있어서 가장 중요한 사항은 실제 지문과 영상을 통해 얻어진 지문간의 정합에서의 정확성과 지문 인식을 위해 사용하는 영상처리 알고리즘들을 신속하게 처리하는 데 있다. 기존의 지문인식 시스템은 특징 추출을 위해 사용하는 알고리즘들의 처리 시간을 줄이기 위해 전체 처리과정 중 일부 과정들을 생략함으로써 처리시간을 단축한다. 하지만 이 방식은 처리시간을 단축시킬 수 있는 반면 특징 추출에 대한 정확도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 특징 추출에 대한 정확도를 높이기 위해 전체 처리 과정을 사용하면서 동시에 처리시간도 단축시킬 수 있는 다중 접근 메모리 시스템을 이용한 지문인식 특징 추출 알고리즘을 구현하였고, 구현된 시스템을 사용하였을때 다중접근 메모리 시스템과 시리얼 프로세서의 결과에 대해 correlation을 이용한 검증을 통해 제안된 방법의 신뢰도를 확인하였으며, 시리얼 프로세서에 비해 MAMS-PP64를 이용한 방법은 수행시간에서 약 1.56배 향상되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 요구할당 다중접속 방식의 새로운 방법을 제안한다. 스팟빔 스위칭 능력과 신호처리 능력을 가진 위성체의 특정 관찰하는 하향링크 출력포트에 초점을 두어 시스템의 처리량(Throughput)과 블록킹 확률(Blocking Probability) 을 요구트래픽과 채널의 서비스종료 확률에 따라 분석하였다.
행동 인식을 위한 기존의 심층신경망은 행동 패턴 모델링과 행동 인식 성능 향상에 큰 기여를 하였다. 그러나 이 신경망은 영상 전체를 하나의 행동 인식 대상으로 보기 때문에 다중 객체의 개별적인 행동 인식에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN과 LSTM을 융합한 RC-LSTM 심층신경망을 통해 다중 객체의 행동 인식을 위한 방법을 제안한다.
최근 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제 처리를 위해 고 비용의 슈퍼컴퓨터 대신 인터넷상에 분산된 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하는 병렬처리에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 기반으로 하여 이질적인 성능을 갖는 컴퓨터들을 병렬 컴퓨팅 환경으로 구성하고 각 호스트의 성능측정 결과에 따라 효율적으로 작업을 분산하는 기법을 제안한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 다중 에이전트 시스템인 IBM의 AgletsTM을 사용하여 실험적으로 성능을 평가하고, 기존 연구와 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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