서버 성능 모니터링은 통합된 정보시스템의 모든 구성요소의 효율적인 활동능력을 부여하고, 성능에 관계된 모든 상태를 감시하여, 최적의 서비스 품질과 정보 시스템 장원의 효율성을 유지 및 제고시키는 것이다. 현재 일반적으로 통용되는 방식은 에이전트 기반의 클라이언트가 데이터를 중앙 서버에 전송하는 것이다. 데이터 량이 급속하게 증가하는 빅 데이터 환경에서 실시간 데이터 수집 및 분석, 처리를 위해 서버 성능 모니터링의 지침 및 상용/오픈 솔루션을 분석하고 비교한다. 결과를 토대로 실제 서비스의 감시 이력과 장애 이력을 통하여 실시간 모니터링이 필요한 감시항목을 도출한다.
본 논문은 손글씨 인식 분야에서 가장 기본적이고 중요한 주제인 손글씨 데이터 세트에 대한 분류 성능을 분석하고 비교하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ResNet-50 모델을 사용하여 MNIST, EMNIST, KMNIST라는 세 가지 대표적인 손글씨 데이터 세트에 대한 분류 작업을 수행한다. 각 데이터 세트의 특징과 도메인, 그리고 데이터 세트 간의 차이와 특징에 대해 다루며, ResNet-50 모델을 학습하고 평가한 분류 성능을 비교하고 결과에 대해 분석한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 방법 중의 하나인 BMA(Block Matching Algorithm)를 워크스테이션 클러스터(cluster of workstations) 환경하에서 구현하고 이에 대한 성능 분석 모델을 제시한다. 동영상에서 움직임 벡터를 찾는 BMA는 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 방법으로 병렬화를 통해 처리 속도를 단축시킬수 있는 알고리즘이다. 그러나 워크스테이션 클러스트 환경하에서는 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신방법에 따라서 전체적인 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 최적의 데이터 분할 및 각 노드간의 통신을 최소화하는 병렬 BMA를 설계.구현한다. 또한 데이터의 분할 및 각 노드간의 통신을 고려한 성능 모델을 제시하여 프로세서의 증가 및 데이터의 분배에 따른 성능을 예측하고, 실험 결과를 통하여 제시한 모델의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 켑춰를 갖는 슬랏 ALOHA 방식을 이용한 패킷 무선망의 성능을 분석하였다. 접속을 획득하기 위해서 켑춰효과를 이용하고 트래픽은 포아슨 랜덤프로세서로 가정하였을며 공간트래픽밀도는 실제적인 이동통신환경을 나타내는 puncturing 종형분포로 가정하였다. 패킷은 접속을 획득하는 헤더부분과 데이터 정보가 들어있는 데이터 부분으로 나눈다헤더부분은 공통확산부호를 갖는 DS에 의해 확산되고 데이터부분은 간섭전력과재밍에 강하고 고속의 데이터 전송시 성능향상을 기대할 수 있는 MC DS/FH에 의해 확산된다. 이동통신채널은 도심 전파의 다중경로 채널에 대한 다양한 헤이딩 환경을 제공해 주는 나카가미 페이딩 채널을 가정하였다. 동일한 지연시간에 반송주파수수를 증가시킴에 따라 높은 co널 처리 용량을 얻었으며 FH를 MC/DS/CDMA에 사용함으로서 간섭전력의 변화가 심한 환경에서 시스템의 성능을 일정하게 유지시켰다. 또한 Hard-limiting 상관수신기를 사용함으로써 페이딩이 심한 환경에서 패킷 무선망의 성능을 개선시켰다.
본 논문에서는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 병렬 디지털 신호처리시스템을 제안하고 성능을 분석한다. 병렬 디지털 신호처리시스템의 성능분석은 FFT를 대상으로 하여 FFT의 알고리즘에 기반한 성능분석, FFT 소스코드에 기반한 성능분석, 그리고 확률적 분석에 의한 성능분석 등 세 가지의 서로 다른 분석방법을 사용하였다. 성능분석 결과, FFT를 대상으로 한 버스 기반의 시스템에서는 네 개의 프로세서로 구성된 단일 보드 시스템이 가장 우수한 성능을 보였다. 이것은 FFT처럼 프로세서간 또는 보드간에 데이터 교환이 많은 응용 프로그램에서는 통신부담이 증가하여 시스템의 전체 성능을 저하시키기 때문이다. 그러나 보드간 연결에 사용하는 버스의 수가 늘어남에 따라 시스템의 성능도 선형적으로 증가함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 음성 및 데이터서비스를 위한 무선접속시스템에서 D-TDMA(Dynamic-Time Division Multiple Access)와 CDMA(Code Division Multiple Access) 프로토콜의 성능을 비교 분석하였다. D-TDMA 프로토콜에서 음성서비스는‘circuit mode’로 채널 사용 우선권을 부여하고 데이터서비스는 FCFS(First Come First Service) 형태의 동적 채널 할당 방식을 사용하였다. CDMA 프로토콜에서는 내부 셀과 외부 셀에 존재하는 다른 이동가입자들의 간섭잡음을 줄이기 위하여 음성검출 기법을 사용하고, 이 경우의 간선잡음전력을 분석하였다. 또한, 이 간섭잡음전력을 이용하여 실제 데이터의 BER(Bit Error Rate)를 구하고, 평균 데이터 길이와 평균 데이터 발생률의 변화에 따른 음성차단확률(음성패킷손실확률) 및 데이터전송 지연시간을 비교 분석하였다. 분석결과에 따르면 평균 데이터 길이가 짧을 경우, 데이터 발생률의 증감에 독립적으로 CDMA 프로토콜이 상대적으로 우수한 성능을 보였다. 그러나, 평균 데이터 길이가 길어질수록 데이터 전송 지연시간이 큰 폭으로 증가하는 CDMA 프로토콜보다 D-TDMA 프로토콜이 더 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 기존의 표준 8-VSB 방식의 DTV 수신 성능 개선을 위해 ATSC T3/S9에 제안되었던 기술 중에서 현재 새로운 표준안으로 채택이 유력시되는 Zenith/ATI의 Enhanced 8-VSB 방식과 Philips의 Pseudo 2-VSB 방식에 대해 살펴보고, 다양한 채널 환경에 대해서 전산 모의 실험을 실시하여 자 방식의 수신 성능을 비친, 분석하였다. 이중 스트림 기술을 사용하였을 때, 강인한 트렐리스 부호화를 거친 강인데이터의 성능 개선 정도와 강인데이터가 표준데이터에 미치는 성능 개선 정도를 SNR에 따른 트렐리스 디코더의 바이트 에러율을 통해서 비교, 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.561-574
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2010
본 논문은 8가지 방법의 데이터 마이닝 알고리즘(CART, QUEST, CRUISE, 로지스틱 회귀분석, 선형판별분석, 이차판별분석, 신경망분석, 서포트 벡터 머신) 기법과 단일 알고리즘에 2가지 앙상블기법(배깅, 부스팅)을 적용한 16가지 방법을 바탕으로 총 24가지의 방법을 비교하였다. 알고리즘의 성능 비교를 위하여 13개의 이항반응변수로 구성된 데이터를 사용하였다. 비교 기준은 민감도, 특이도 및 오분류율을 사용하여 데이터 마이닝 기법의 성능향상에 대해 평가하였다.
R은 강력한 분석과 가시화 기능을 제공함에 따라 빅데이터 시대에서의 기본 분석 플랫폼으로 각광받고 있음에도 불구하고 규모 확장성 미비에 따른 성능 제약이라는 단점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 RHadoop 패키지가 공개되어 있으며 이를 통해 R로 개발된 프로그램이 하둡을 통해 병렬 분산 처리가 가능한 특징이 있다. 본 논문에서는 공공데이터의 개방에 따라 인터넷을 통해 공개된 각종 보건의료 빅데이터의 분석에서 RHadoop 패키지의 활용이 얼마나 유효한 지를 검증하고자 하였다. 이를 위해 국민건강보험공단에서 제공한 2015년 진료내역정보를 이용하여 R과 RHadoop의 분석 성능을 비교 검증한 결과 RHadoop이 효과적으로 분석 성능을 개선시킬 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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