최근 응용 프로그램들은 복잡한 데이타로 구성되어 있기 때문에 이를 효율적으로 처리할 수 있는 분산 메모리 기계(Distributed Memory Machine : DMM)의 필요성이 대두되었다. 특히 태스크 스케줄은 태스크 사이의 통신 시간을 최소화하여 응용 프로그램 전체의 실행 시간을 단축시키는 기법으로서, DMM의 성능을 향상시키는 매우 중요한 요소이다. 기존의 태스크 중복 스케줄(Task Duplicated based Scheduling : TDS) 기법은 두 개의 태스크 사이에 통신 시간이 많이 소요되는 것들을 하나의 클러스터(cluster)로 스케줄함으로써 통신 시간을 단축하여 실행 시간을 향상시키는 기법이다. 그러나 데이타를 전달하는 태스크와 이 태스크로 데이타를 전달받는 태스크 사이의 통신 시간을 최적화 하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이 두 태스크 사이의 최적화에 근접한 통신 시간을 갖는 개선된 중복 스케줄 (Modified Task Duplicated based Scheduling : MTDS) 기법을 제안하였다. 이 기법은 데이타를 전달한 태스크들을 클러스터링하기 위해 데이타를 전달받은 태스크에서 최적화 조건을 적용하여 검사한다. 그 결과 태스크 사이의 통신 시간을 단축하여 전체 태스크 실행 시간을 최소화하였다. 또한 시스템의 모델링을 통하여 MTDS 기법이 최상의 경우 TDS 기법보다 태스크 실행 시간을 70% 단축 시켰고 최악의 경우 TDS 기법과 동일한 실행 시간을 얻으므로 제안된 기법이 기존의 기법보다 우수함을 입증하였다.
DNC의 개념은 광범위하여 좁게는 컴퓨터와 CNC 기계간의 데이타 통신으로부터 넓게는 생산라인의 무인화, 공정관리 시스템에 까지 이른다. 우리 나라의 금형공장 현장의 현실은 선진국의 금형생산 시스템의 개념과 우리의 금형생산 시스템의 개념에서 상이한 부분의 상당수 발생하고 있어서 효과적인 공작기계용 데이터 통신망 구성에 많은 어려움이 있다.
도시 인구 집중과 이동 인구의 증가로 이동 통신 시스템은 90년대 이후 급격한 발전을 하고 있다. 그러나 현재 널리 사용되고 있는 2세대 이동 통신 시스템은 음성에만 치중하여 개발되었고 시장이 거의 포화상태에 이르렀다. 따라서 앞으로 다가올 UMTS와 같은 제 3세대 이동 통신 시스템에서는 무선 인터넷과 같은 본격적인 데이타 서비스를 위해 패킷 데이타 통신이 매우 중요한 부분으로 떠오르고 있다. 음성 서비스와는 달리 패킷 데이타 특성에 갖는 패킷 데이타 서비스를 제공하기 위해서 UMTS 시스템에서는 전송하기 전에 반드시 데이타를 버퍼에 저장해야 한다. 하지만 지금까지 패킷 데이타 서비스를 위한 버퍼가 어떻게 얼만큼 필요하고 트래픽에 따라 그 상태가 어떻게 변화하는지에 관한 연구는 거의 진행되어 있지 않다. 본 논문에서는 UMTS 시스템에서 BS (Base Station)에 놓이는 버퍼 상태가 어떻게 변화하는지 알아 보기 위해 버퍼 상태 분석을 위한 UMTS 시스템 모델을 구성하고 실험을 통해 그 결과를 관찰 분석한다. 그리고 버퍼 상태를 확률을 통해 수식적으로도 분석한다.
음성처리(Voice Processing) 시장은 원격통신 산업에서 지속적으로 가장 빠르게 성장하고 있는 분야중 하나로, 지금까지는 전화망에 기초한 통신 관련 음성응용 기술이었다. 그러나 이제는 데이타 네트워크와 PC터미날까지를 포함한 기술로 그 범위가 확대되고 있으며 그 정의도 재정립되어야 한다. 음성프로세싱 기술은 음성 메시지와 자동전화 프로세싱, 디지탈음성 데이타의 기억장치와 검색을 위해 기본 기술을 사용하는 정보엑세스 응용프로그램, 인지와 통합, 전화화된 신호체계, 컴퓨터와 전화의 통합(CTI)등을 포함한다.
SaaS 플랫폼은 메타데이타를 기반으로 사용자에게 다중 사용자 지원 및 용이한 환경 설정으로 다양한 사용자 요구를 충족시키려 하고 있다. 따라서, 여러 고객이 하나의 서비스 인스턴스를 공유하고, 데이터베이스 안의 정보를 각자 관리할 수 있어 서비스로서 애플리케이션의 비용을 절감할 수 있다. 본 논문에서는 SaaS 플랫폼의 하나로 개발중인 SaaSpia 플랫폼에서 다중 사용자 지원 및 용이한 환경 설정을 위해 관리되어야 할 메타데이타를 알아보고, SaaSpia 애플리케이션에서 메타데이타 지원을 연구한다. SaaSpia 플랫폼에서 메타데이타는 일반 웹 애플리케이션을 SaaSpia 애플리케이션으로 변환하거나, 운용중인 SaaSpia 애플리케이션의 사용자별 설정 변경 시, 이용된다.
미래의 이동 컴퓨팅 환경에서는 휴대 가능한 랩탑 등의 이동호스트가 무선 통신 채널을 통하여 데이타베이스에 접근하는 것이 일반화될 것이다. 이동호스트는 무선 통신의 낮은 대역폭으로 인한 문제를 해결하기 위하여 자주 사용하는 데이타를 캐쉬하며, 캐쉬 데이타의 정확성을 위항 캐쉬 일관성을 유지하여야 한다. 캐쉬 일관성은 이동호스트의 무제한적인 이동과 이동호스트 지원 서버와의 빈번한 통신 단절로 인하여 위배될 수 있다. 따라서 이동호스트를 효율적으로 지원하는 캐쉬 일관성 유지 정책이 요구된다. 본 논문에서는 2단계 완료 프로토콜을 지원하는 중복 데이타베이스의 이동 컴퓨팅 환경에서 갱신가능 메시지를 이용한 정책을 제안한다. 이 정책은 이동호스트가 다른 셀로 이동할 때 캐쉬 일관성이 위배되는 문제를 해결하기 위하여 갱신가능 메시지를 사용한다. 갱신가능 메시지의 이용은 수신하지 못한 무효화 메시지의 갱신 데이타만을 찾아 다시 캐쉬하도록 지원한다. 결과적으로 제안된 정책은 임의의 데이타 변경만으로 모든 캐쉬 데이타의 제거없이 캐쉬 일관성을 유지하기 때문에 대역폭을 효율적으로 사용하는 장점을 지닌다.
시맨틱 웹은 인간이 이해하는 것처럼 웹 문서의 의미를 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는데 있다. 그러나 인터넷 등 정보통신 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보 자원을 효과적으로 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주석 에디터를 사용하여 논문에 대한 RDF 메타데이타의 자동 생성 방법을 제안한다. 사용자가 논문을 주석 처리할 때, 문서에 대한 특징을 추출하고 온토로지 인터페이스를 사용하여 문서를 분류한다. 구현된 시스템을 통해 사용자는 추출된 메타데이타를 메타데이타 뷰를 통해 볼 수 있으며, HTML 뷰를 통해 메타데이타를 수동으로 수정이 가능하다. 이 메타데이타는 RDF Repository로 저장할 수 있으며, 주석 뷰를 통하여 RDF 메타데이타 생성을 확인할 수 있다. 이렇게 생성된 RDF 메타데이타는 웹 로봇이 내용의 의미 파악 및 카테고리 정보를 쉽게 알 수 있도록 해준다. 본 논문은 검색 엔진을 통하여 논문 검색시 전체 내용보다 RDF 메타데이타 정보만으로 효율적인 검색을 할 수 있는 방법에 초점을 둔다.
이동 통신 기술의 발전으로, 이동컴퓨팅 환경에서의 데이타 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재할 경우, 대역폭의 절약 및 빠른 응답시간을 제공할 수 있지만, 캐쉬 일관성을 유지해야하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 수 많은 이동 호스트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버(MSS)가 캐쉬 무효화 보고를 일정시간마다 주기적으로 방송하는 방법은 효과적일 수 있다. 기존에 제시된 무효화 보고에서는 갱신된 데이타의 식별자가 사용되지만, 좀 더 적은 양의 대역폭을 소모하는 효율적인 무효화 보고가 되기 위해서는 데이타들을 그룹핑할 수 있는 방안이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 서버의 데이타베이스를 데이타의 식별자 값을 기준으로 여러 구역으로 나누었을 때, 데이타의 갱신이 데이타베이스 내 인근 구역에서 많이 발생할 경우, 이진 트리를 기반으로 하여 효율적인 무효화 보고를 생성하는 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다.
본 논문에서는 패킷 라디오 망에서 음성/데이타 집적 서비스를 위한 SS-PRMA 프로토콜을 제안하고 해석적 방법을 이용하여 이에 대한 성능을 분석했다. 제안된 프로토콜에서 상향 논리 채널은 프레임을 구성하는 타임 슬롯과 각 슬롯별 확산 코드 채널에 의해서 제공되며, 음성 트래픽은 채널 예약 방식을 사용하는 반면, 데이타 트래픽은 매 패킷이 발생할 때마다 임의의 빈 채널을 선택하여 전송하는 슬롯 ALOHA 방식을 사용한다. 성능 분석의 결과, 채널 예약 방식을 사용하는 음성 트래픽인 경우 단지 몇개의 슬롯별 확산 코드 채널만으로도 충분한 시스템 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 반면, 데이타 트래픽인 경우 매 패킷마다 경쟁 방식을 사용하므로 채널의 수에 상당히 민감한 성능을 나타냈다. 또한 무선 채널의 높은 비트 오류율을 고려하여 데이타 링크 계층에서 FEC기법을 적용한 경우, 데이타 트래픽의 성능이 상당히 개선됨을 알 수 있었다.
데이타의 분류기법은 공장자동화나 로보틱스 분야에서 사용되는 지능시스템의 중요한 기능이다. 일반적으로 이러한 분류시스템을 설계하고자 할때, 준비된 데이타는 레이블링 되어야 하고, 분류하고자하는 클래스의 수도 설정되어야한다. 본 연구에서는 이러한 사전 정보없이 분류 시스템을 설계하고자 최적 클러스터 분석 모델, OFCAM을 제안한다. 이때 사용되는 최적 클러스터 분석 모델은 데이타의 구조에 대한 사전정보 없이, 주어진 데이타의 최적 클러스터의 수와 클러스터 중심점 및 각 데이타에 대한 소속정보를 구해준다. 이를 위하여 OFCAM에서는 목적합수를 가지는 비교사 학습신경망과 클러스터 타당성 전략을 결합하고 있다. OFCAM의 결과를 바탕으로 분류시스템의 데이터베이스, PCSDB가 구축되며 이는 결정 모듈에서 쉽게 활용될 수 있음을 보인다. 이와같은 방법은 하나의 데이타베이스 안에서 필요한 테이블만을 첨가하므로 독립적으로 여러 응용의 분류문제를 다룰 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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