자바 스마트 카드에서의 트랜잭션 관리는 현재, 중첩된 트랜잭션 처리와 두개 이상의 동시적인 트랜잭션 처리를 고려하지 않고 있다. 그러나, 자바카드는 현재 카드상의 응용 애플릿의 멀티 셀렉션이 가능하고 멀티 통신 채널을 통한 다중 통신이 가능해졌다. 단일 트랜잭션만을 허용함으로 제약이 있었던 두개 이상의 애플릿에 걸친 트랜잭션 처리나 한 번의 통신으로 트랜잭션의 수명을 정하고 있었던 부분에서의 개선요구는 꾸준히 있어왔다. 동시에 처리할 수 있는 트랜잭션의 수를 늘리는 것은 카드에서 메모리와 처리능력을 꾸준히 높이고 있는 현 상황에서는 당연한 요구이다. 본 논의에서는 현재 ETRI에서 개발 중인 차세대 IC카드에의 멀티 트랜잭션 처리로 스마트카드에서의 기존 트랜잭션 처리를 확장해보고자 한다.
인간의 두뇌에서는 갖가지 다양한 형태의 입력들을 이용하여 동시에 여러 가지의 판단, 추론 및 기억 등의 기능을 수행한다 이러한 이유로 인간 두뇌는 거대한 지능형 정보처리기라고 할 수 있다 현재 정보처리 메커니즘은 다양한 형태로 발달되고 있지만 그 중에서도 지능형 정보처리 메커니즘으로는 소프트 컴퓨팅 기법을 응용한 것이 대부분이다. 본 논문에서는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 두뇌에서의 시각, 청각의 정보처리 과정을 하나의 구조로 모델링하고자 한다. 시각에서의 정보와 청각에서의 정보는 각기 다른 모듈에서 처리되는 방식을 취하고 있으며, 최종적으로 두 감각 정보를 이용한 처리가 가능하도록 모듈형태의 전체적인 구조를 지니고 있다. 상이한 두 가지의 정보를 동시에 처리하는 과정을 모델링함으로써 복잡한 문제의 해결 및 다양한 경우에 대한 고려를 수행하여 인간 두뇌 모델링의 기초를 마련하고자 한다.
기존에 제작되어 있는 수치지도를 이용해서 공간 데이타베이스를 구축할 때 타일 기반의 분리된 수치지도를 Seamless Map으로 다시 제작하는 과정은 필수적이다. 기존의 반복적인 합병 방법은 작업의 동시성이 떨어지는 문제점이 있다. 이 논문에서는 다수 작업자에 의한 작업의 동시성을 유지할 수 있도록 하는 변형된 2PC 프로토콜에 기반한 동시 합병 처리기의 구현에 대해 다루고 있다. 작업자들은 처리기를 통하여 서로 간의 작업을 공유할 수 있으므로 합의에 의한 합병 작업을 동시에 진행할 수 있다.
메시지 전달 방식의 병렬 프로그래밍에서 사용되는 MPI는 프로그램의 확장성 보장에 적합한 MPI-IO라는 파일 I/O 방법을 제공하고 있다. MPI-IO는 동시적인 병렬 I/O 수행으로 인한 성능 저하를 최소화하기 위하여 내부적으로 데이터 재정렬 후 I/O를 수행한다. 본 연구에서는 이와 같은 MPI-IO의 내부 처리과정을 기록하기 위한 방안을 강구하여 실행 시간 로그를 기록하였고 이를 바탕으로 MPI-IO의 특성을 살펴보았다.
전자산업의 필수적인 핵심 부품은 트랜지스터이다. 현재 일본과 우리나라를 포함하여 상용화 되어 있는 모든 트랜지스터 검사시스템은 검사 대상 소자 별로 별도의 검사기를 가지고 있다. 개발된 시스템은 하나의 검사시스템으로 3대의 트랜지스터 검사기를 동시에 제어할 수 있어 가격 경쟁력을 가지며, 여러 종류의 트랜지스터를 동시에 시험할 수 있는 융통성도 제공한다. 기존의 시스템에서 불필요하게 중복되는 부분을 통합하여 효율성을 더 높였으며, 3대의 검사기를 동시에 제어하기 위하여 우선순위를 지원하는 토큰 교환 방식을 사용하였다.
컴퓨터에 의한 종래의 자연언어처리에서는 보통 생성과 인식과정에서 서로 다른 지식 표현과 프로그램을 쓰고, 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리로 분리되어 있는 것이 통례이다. 이것을 분할접근법(devide and conguer approach)이라 부른다. 분할접근법은 인간의 언어처리에 있어서의 생성, 인식간의 체계적 관계를 포착하지 못할 뿐 아니라 공학적으로도 갖가지의 문제를 안고 있다. 이 논문은 인간의 언어 생성과 인식과정의 관계를 설명하기 위하여 동일 심적 프로그램이 생성과정과 인식과정을 동시에 제어하고 있다는 가설에 선다. 이 가설을 취하는 것은 생성과 인식의 프로그램과 문법을 각각 통합하고 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리를 동시에 행해야 한다는 것을 의미한다. 이것을 통합접근법(unifying approach)이라 부른다. 통합 접근법은 예를 들어 구 구조문법 (Pharase Structure Grammar)과 단일화 (unification)에 의해서 실현할 수 있다. 구 구조 문법을 이용하여 음운정보, 형태정보, 구문정보, 의미정보를 동일의 구조중에 표현할 수 있고 그 위에 이들의 정보표현을 모두 단일화에 의해 동시에 처리할 수 있다. 단일화는 입출력의 방향을 제한하지 않으므로 생성.인식 양쪽의 문법을 얻을 수 있다. 또 단일화되는 패턴에 충족 가능한 조건을 부여함에 따라 패턴에 다양한 정보를 갖게 할 수 있으므로 처리상의 일반성을 파악할 수 있으며 처리 효율을 확보할 수 있다. 이 논문에서는 통합접근법을 도입한 한글기술문법 : KPSG(Korean Phrase Structure Grammer)의 선진성에 대해서 논의하고 있다.
전자상거래 시스템에서 패키지 상품의 구매가 이루어지기 위해서는 패키지 상품을 구성하는 상품들이 구비되어 있어야 할뿐만 아니라 충분한 수량이 확보되어 있어야만 구매자의 요구가 있을 때 이를 실시간으로 처리할 수 있게 된다. 그리고 다수의 사용자가 동시에 가상쇼핑몰에 접근하여 패키지 상품을 구매하고자 할 때에도 상품에 대한 동시성 제어가 효율적으로 이루어져야만 한다. 본 논문에서는 고정형 패키지와 맞춤형 패키지상품 구매 시 상품선택과 구매가 효율적으로 이루어지도록 하기 위해서 모든 상품에 대한 실 수량과 판매가능 수량정보를 유지토록 함으로써 구매자의 요구를 실시간으로 처리할 수 있도록 하였고, 트랜잭션의 처리율이 향상되도록 하였다. 그리고 트랜잭션의 동시성 제어를 효율적으로 하기 위해서 잠금을 기반으로 한 동시성제어 알고리즘을 제시하였다.
다중의 명령어를 동시에 수행할 수 있는 멀티코어 시스템의 특성으로 하나의 시스템 내에서 태스크를 수행하면서 외부 이벤트의 발생에 의한 인터럽트를 동시에 처리할 수 있다. 각 태스크가 처리되어야 하는 시간에 제약성을 갖는 실시간 시스템에서는 스케줄러에 의해 CPU 코어에서의 수행이 제어되어야한다. 본 논문에서는 최적이라고 알려진 Pfair 멀티코어 스케줄러의 각 코어별 유휴시간을 정량적으로 평가함으로써 인터럽트 처리의 지연시간을 분석한다.
중복 데이터베이스 시스템에서 트랜잭션을 처리하기 위해서 원자적 방송이 주로 사용된다. 그런데 원자적 방송을 사용할 경우에는 트랜잭션을 처리하기 전에 먼저 서버들 사이에 조정단계가 선행되어야 하므로 트랜잭션 지연과 같은 문제점이 있다. 이 논문에서는 원자적 방송을 사용하여 트랜잭션을 처리할 경우에 발생되는 트랜잭션 지연문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 제안된 알고리즘에서 트랜잭션은 낙관적인 방법을 이용하여 처리하고, 판독연산은 트랜잭션이 제출된 사이트에서 수행된다. 그리고 기록연산은 중복된 모든 사이트에서 원자적으로 갱신이 이루어지도록 한다. 이렇게 함으로써 각 사이트의 클라이언트가 지역 데이터베이스에 제출한 연산을 모든 사이트에서 독립적으로 수행할 수 있게 되어 병행성이 향상되고 트랜잭션의 지연이 방지된다. 또한 트랜잭션이 직렬가능성은 완료 검사 단계에서 트랜잭션의 순서번호를 검사함으로서 보장되도록 한다.
본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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