범위 상위-k 질의는 질의 범위 내의 다차원 데이타 중 값 애트리뷰트를 기준으로 상위 k개의 레코드를 반환하는 질의로 공간 데이타베이스와 데이타 웨어하우스에서 분석을 위해 많이 사용되는 유용한 질의 형태이다. 이 논문에서는 계층 최대 R-트리의 선택적인 탐색을 통해 범위 상위-k 질의를 효과적으로 수행하는 기법을 제시한다. 질의 결과를 포함하지 않는 단말 노드를 접근하지 않고 질의를 수행할 수 있기 때문에 적은 노드 접근으로도 질의 수행이 가능하며, 질의 범위의 크기에 관계없이 거의 일정한 성능을 보인다. 두 개의 우선순위 큐를 사용하며 질의 수행 공간을 최소화 하며, In Sorted Node 기법을 통해 기존 R-트리와 같은 팬아웃을 보장할 수 있다.
본 논문에서는 메시지 패싱 시스템에서의 태스크 스케줄링에 대해 다룬다. 병렬/분산 시스템의 어플리케이션의 태스크에 대한 적절한 스케줄링이 이루어지지 않는 경우, 정렬/분산 처리를 이용한 이득을 기대하기는 어렵기 때문에 이 주제에 대한 연구는 컴퓨터 아키텍처의 발달과 함께 지속되고 있으며, 많은 연구들이 태스크 스케줄링에 대한 다양한 기법들을 제안하고 있다. 하지만 통신비용을 데이터를 소모하는 한쪽의 테스크에만 부과하는 기존 기법들을 메시지 패싱 시스템에 적용하기는 부족한 면이 있다. 본 논문에서는 기존 연구의 모델과 메시지 패싱 시스템에서 통신비용이 통신과 관계된 모든 노드에서 발생함을 고려하여 리스트 스케줄링 기법에 기초한 개선된 우선순위 함수와 새로운 프로세서 선택 기준을 제안한다. 이들 두 가지 제안을 적용한 태스크 스케줄링 기법은 메시징 패싱 시스템에서 통신비용이 누적되는 특징으로 발생하는 비효율적인 스케줄링을 개선한다.
메모리 관련 수행은 일반적으로, 임베디드 시스템에서의 전체 전력 소모에서 상당한 양을 차지하고 있으며, 임베디드 시스템에서 사용되는 메모리 중 상당수가 에너지 절약을 용이하도록 다중의 작동 모드(예: 액티브, 스탠바이, 냅, 파워다운) 기능을 지니고 있다. 본 논문에서는 메모리 접근 코드의 스케줄링이 전력 소모에 미치는 관계를 이용함으로서 메모리의 작동 모드를 최대한 활용하는 문제에 대한 해결책을 제시한다. 기존의 방법에서는 (1) 제한된 레지스터 조건을 만족함과 (2) 효율적인 메모리 접근 모드 (예: 페이지, 버스트 모드) 활용 등을 후반부의 별개 작업으로 고려한 반면, 본 제안한 방법은 (1)과 (2) 두 요소를 메모리 접근 코드 스케줄링에 긴밀히 결합시켜 전력 소모를 효과적으로 줄이고자 하였다. 벤치마크를 사용한 실험에서 우리가 제안한 방법을 사용하면, 기존의 일방적 우선순위를 기반으로 한 그리디 방식보다 평균 $32.13\%$ 더 적은 전력 소모를 가짐을 입증하였다.
본 논문에서 교통 상해사고 위험요인들을 정량화하고, 위험요인들 중 교통 상해사고 원인에 가장 근접한 것이 무엇인가를 밝히려고 했다. 사례-조사 연구방법으로는 의학분야에서 많이 사용되는 환자-대조군 방법론을 채택하였다. 서울, 양평, 천안지역을 대상으로 1007년 중 입원환자를 중심으로 채혈조사와 설문조사를 통해 환자국 총 117건과 도로상에서의 일반운전자를 중심으로 호기 알콜테스트와 설문조사를 통한 대조군 총 483건을 수집하여 분석하였다. 승용차의 경우, 교통 상해사고 발생 위험요인으로 27개 항목들이 추출되고, 그 중 '도로의 부적합' 항목(RRR 값:4.057)을 포함 14개 항목이 교통 상해사고 원인에 가장 근접한 것으로 나타났다. 오토바이의 경우, 마찬가지 방법으로 최종적으로 '면허 보유기간' 항목(RRR값:3.733)을 선두로 하여 총 11개 항목이 교통 상해사고를 일으키는 원인에 가깝다는 결과를 얻었다. 또한, 두 경우 모두 인적 요인에 의한 결과피가 크기 때문에 이에 대한 경찰의 지속적인 단속이 필요함을 알 수 있었고, 상대위험도가 높게 나타난 순서대로 교통안전투자 우선순위에 정하면, 효율적인 교통 상해사고 감소를 기할 수 있으리라는 결론에 도달했다.
이 논문은 실시간 소프트웨어의 요구 분석을 위한 구조이다. 이 방법은 실제 사용자들과의 쉬운 통신 수단으로 TNPN(Timed Numerical Petri Net)을 사용하는데, 시스템의 정확성을 위해서 RT시(Real Time Temporal Logic)에 기초한다. TNPT은 행위 명세언어로서 사용되며, 그 행위의 정당성은 RTTL로 표현되는데, 도달성 그래프를 통해 분석되었다. 그래서 사용자와 시스템의 두가지 요구사항이 모두 만족된다. 공유트랙 시스템의 예를 통하여 실시간의 성질(안전성, 응답성, 생존성, 우선순위)들이 검증되었다. 또한 이 구조는 자연스럽게 객체와 연결된다.
최근 들어, 인터넷 사용자의 폭발적인 증가로 인하여 차별화된 웹 서비스를 제공해주는 웹 응용프로그램들의 개발이 활발해지고 있다. 이에 따라 웹 서버내의 품질향상을 보장해주는 웹 QoS 기술은 전자상거래나 웹 호스팅 같은 부분에서 점점 더 중요한 문제로 대두되고 있다. 그러나, 대부분의 웹 서버들은 F1F0 방식의 최선 서비스만을 제공하고 있으며, 정보의 중요도나 정보를 제공받는 사용자의 중요도에 따라 차별화된 품질보장을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 웹 서비스의 차별화된 품질보장을 제공하는 웹 서버 구현을 위한 두 가지 접근 방식을 제시한다. 첫째는 커널 수준 접근방법으로, 커널상에 실시간 스케줄링 프로세서를 두어 웹 서버에서 수행중인 스케줄링 프로세서와 연동시켜 커널 내부에서도 웹 서버에서 할당된 사용자 요청 우선순위를 유지하도록 한다. 둘째는 부하분산 접근방법으로, IP 수준의 가장법과 터널링 기술을 이용하여 웹 서버의 부하를 분산하여 웹 서비스의 신뢰성을 보장하고 응답속도를 개선한다.
본 논문에서는 접속 (connection)과 패킷의 두 레벨 (level)을 함께 고려하는 IEEE 802.16 망에서의 무선 자원 관리 큐잉 모델을 개발한다. 상위 레벨인 접속 레벨에서는 대역폭 가용여부와 서비스 클래스별 우선순위 큐를 사용하여 접속 수락제어를 모델링하고 하위 레벨인 패킷 전송은 서비스 클래스별 임계치와 현재 가용한 대역폭의 두 항목을 동시에 고려한 동적 대역폭 할당 방법을 모델링 한다. 계층 모델은 페트리 네트의 확장형인 SRN (Stochastic Reward Nets)을 이용하여 개발되며 802.16서비스 클래스별 트래픽에 대한 대역폭 활용률과 처리율을 성능지표로 모델에 대한 수치결과를 구한다.
본 논문에서는 일반적으로 사용되는 fixed priority 방식과 round-robin 방식의 장점을 살리고 단점을 극복하기 위해 위 두 방식에 랜덤 함수 매니저를 결합하여 두 방식을 모두 사용할 수 있는 랜덤 함수 중재 방식을 제안하였다. Fixed priority 방식에서는 우선순위가 낮은 마스터의 스타베이션 현상이 발생하는 문제점을 가지고 있으며, round-robin 방식은 중요한 마스터에게 우선권을 줄 수 없는 단점이 있다. 그러나 제안한 랜덤 함수 중재 방식은 F-F:R-R의 비율을 사용자가 임의로 조정할 수 있어서 기존 중재방식의 문제점을 해결할 수 있었다. TLM 시뮬레이션 결과, 마스터의 버스점유율을 32%에서 16%로 사용자가 임의 조절이 가능했으며, 마스터의 스타베이션 현상도 방지할 수 있었다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다.
본 연구에서는 제품의 선호도 평가를 위한 정보 탐색과정에서 영향을 미치는 요소에 대한 인지반응의 특성 파악을 기본 목적으로 하였다. 그리고 그 특성과 제품 선호도의 상관관계를 제품 사용 경험의 측면에서 고찰하였다. 이를 위하여, 휴대폰과 제안형 제품사진을 실험 자극으로 선정하여 두 단계의 실험을 진행하였다. 첫 번째 실험에서는 제시된 각 제품사진을 관찰한 후에 선호하는 순서를 정하여 배열하도록 하였다. 두 번째 실험에서는 앞에서 선정한 선호도 1순위와 10순위의 제품사진에 대하여 선호도 평가 시 최우선적으로 주목한 부분을 표시하고, 그 부분에 대하여 설명하도록 하였다. 실험 결과로부터 두 가지 결론이 도출되었다. 첫 번째, 제품의 사용 경험에 의한 경험적 기억 정보는 인지 대상의 선호도 평정(評定)에 있어, 그 인지 대상에 포함되어 있는 다양한 구성 요소에 대한 해석적 반응을 활성화한다. 두 번째, 제품의 비사용 경험은 선호도와 관계없이 인지 대상에 포함되어 있는 심미적 요소를 지각적으로 수용하는 반응을 유발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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