• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.4-6
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• 2012

최근 멀티코어 CPU가 장착된 시스템들이 출시되면서 많은 병렬처리 기법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 데이터 종속성이 없는 모듈과 종속성이 있는 모듈이 순차적으로 구성된 응용에서 각 코어에 부하를 효과적으로 분산시키는 방법을 제안한다. 즉, 데이터 종속성이 없는 모듈을 각 코어에 대칭적으로 분산시키는 통상적인 방법 대신, 비대칭적으로 부하를 분산시킴으로써 암달의 법칙에서 계산된 성능 상한치를 뛰어넘는 성능 개선을 얻을 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.388-390
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• 2004

모바일 어플리케이션은 플랫폼이 제공하는 API를 통해서 만들어진다. 모바일 어플리케이션을 제작하고 운용하는데 모바일 플랫폼이 차지하는 비중은 아주 높다. 따라서 모바일 어플리케이션의 플랫폼 종속성은 높다고 할 수 있다. 플랫폼 종속적인 모바일 어플리케이션을 테스트하기 위해서는 해당 플랫폼에 대한 정보를 가지고 있어야 한다. 본 논문에서는 플랫폼 종속적인 모바일 어플리케이션을 해당 플랫폼에 대한 종속성을 감소시켜 다양한 플랫폼 환경에서 테스트 할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 또한 이를 밑바탕으로 특정 플랫폼에서 수행된 테스트 데이터가 다른 플랫폼에서도 사용될 수 있도록 테스트 데이터의 재사용을 향상시킬 수 있는 테스트 아키텍처를 제시한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.58-59
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• 2023

클라우드 애플리케이션의 성능 모니터링 방법에는 클라우드 소프트웨어 스택의 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션 계층에서 수집한 시계열 데이터 분석이라는 방법이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운영되는 서비스 간의 런타임 종속성을 분석하는 것은 클라우드 리소스 관리를 수행하기 위해 필요한 단계이다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 기법을 활용해 클라우드 애플리케이션의 관계를 분석하고 종속성을 찾아 모니터링 성능을 향상시키는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 스택의 모든 계층으로부터 시계열 데이터를 수집하여 인공지능 모델을 훈련, 재훈련 및 업데이트 과정을 진행한다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 모델을 활용하여 훈련 중에 학습된 성능 메트릭 간의 종속성을 발견한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1691-1716
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• 1998

본 논문에서는 계층적 블록매칭 알고리즘(HBMA)을 위한 두 가지 병렬 VLSI 아키텍쳐를 제안한다. HBMA는 계층에 따른 반복수행과 공간 인터폴레이션을 기반으로 수행되며, 이러한 수행 특성은 병렬처리의 장애요소인 데이터 종속성을 내재하고 있다. 제안된 아키텍쳐는 HBMA의 계층간 데이터 종속성을 해결하기 위하여 기본적으로 파이프라인 구조를 채택하고 있으며, HBMA에서 주어진 매개변수에 따라 세 단계의 스테이지로 구성된다. 제안된 아키텍쳐는 입력 프레임 데이터의 흐름을 제어하는 방식에 따라 두 가지 종류로 구분된다. U-Architecture는 단방향 스캔 순서를 따르도록 설계되었으며, B-Architecture는 양방향 스캔 수서를 따르도록 설계되었다. 각 아키텍쳐의 내부 메모리와 인터폴레이션 모듈은 해당 스캔 순서에 따라 동기적으로 동작할 수 있는 구조를 가진다. 성능분석의 결과로서 본 논문에서 제안한 두 가지 아키텍쳐가 모두 방송용 비디오 포맷을 실시간으로 처리할 수 있음을 보이고, HDTV 포맷은 가까운 장래의 VLSI 기술로 실시간 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또한, B-Architecture는 공간 연결성 내부 메모리 구조를 채택함으로써 입력 데이터의 재활용도를 높이고, 이에 따라 Q-Architecture에 비해서 데이터 입출력 핀의 개수를 약 반정도 줄일 수 있는 특성을 보이고 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.2
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• pp.197-208
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• 2003

Abstract Workflow is not appropriately applied to coordinated execution of applications(steps) that comprise business process such as a collaborative series of tasks because of the lacks of network infra, standard of information exchange and data consistency management with conflict mode of shared data. Particularly we have not mentioned the problem which can be occurred by shared data with conflict mode. In this paper, to handle data consistency in the process of rollback for failure handling or recovery policy, we have classified rollback dependency into three types such as implicit rollback dependency in a transactional workflow, implicit rollback dependency in collaborative transactional workflows and explicit rollback dependency in collaborative transactional workflows. Also, we have proposed the rollback dependency compiler that determines above three types of rollback dependency. A workflow designer specifies the workflow schema and the resources accessed by the steps from a global database of resources. The rollback dependency compiler generates the enhanced workflow schema with the rollback dependency specification. The run-time system interprets this specification and executes the rollback policy with data consistency if failure of steps is occurred. After all, this paper can offer better correctness and performance than state-of-the-art WFMSs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.40-42
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.68-72
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• 2002

CIS 응용에서 공간 객체들이 여러 사이트에 걸쳐 중복 저장되어 있다면, 이 객체들의 수정 시 일관성 제어를 위한 중복 제어 기법이 필요하다. 그러나, 일반적인 비즈니스 데이터를 위한 정통적인 중복 제어기법은 공간 데이터에는 그대로 사용될 수 없다. 공간 데이터의 수정은 긴 트랜 션을 필요로 하며, 또한 일반 데이터와 달리 데이터간의 공간 종속성을 지니기 때문이다. 본 논문은 기존의 Primary Copy 중복 제어 기법을 확장하며, time-stamp에 기반하여 Primary Copy 사이트가 변경되는 Floating Primary Copy 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 중복 제어 기법은 Primary Copy 사이트를 동적으로 변경함으로써, 긴 트랜 션의 중복 일관성 제어를 지원할 수 있다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.1 no.1
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• pp.105-113
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• 2000

The representation of a procedural program cannot be applied directly to object oriented program representation consisting of class, object, inheritance, and dynamic binding. Furthermore, preexisting program dependence represented the dependence among statements, but not among variables. That is, it could not solve the problem of which variables make an effect on given variables. Consequently, this study presents the method dependence model representing implementation level information including the dependence among variables in an object oriented program. I also propose implementation-based class testing technique based on the test adequacy criterion of an object-oriented program. Considering inter-data member dependences and a set of axioms for test data adequacy, it generates sequences of methods as test cases which satisfy a flow graph-based testing criterion. For a derived class testing, it considers inheritance relationship and the resuability of the testing information for its parent classes which verified the reduction of test cost through the experiment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.928-930
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• 2004

명령어간의 데이터 종속 관계는 동적으로 스케줄 되는 파이프라인 프로세서의 병렬 처리에 중요한 장애로 남아 있다. 마이크로프로세서의 데이터 종속에 기인한 파이프라인 대기 시간을 줄일 대표적인 두 가지 방법으로 생성 값의 지역성에 기초를 둔 데이터 값 예측과 공간 지역성에 기반으로 예측하는 주소 예측이 있다. 본 논문에서는 성능 개선을 위해 이 두 가지 기술을 독립적으로 수행하는 것 보다 혼합한 형태의 예측이 더 좋은 예측 정확성이 나타나는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다