시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.
비디오 월 컨트롤러는 여러 개의 모니터를 연속적으로 배치하여 하나의 큰 스크린으로 표출하는 특수한 형태의 멀티 모니터를 가진다. 멀티스크린에 여러 영상을 동시에 표출하고자 하는 경우, 운영자는 표출할 영상과 모니터를 미리 매핑하여 저장한다. 멀티스크린의 모니터 개수가 많지 않은 소규모의 시스템에서는 영상과 모니터의 매핑 작업이 단순하지만, 모니터의 개수가 늘어날수록 매핑의 경우의 수가 늘어나므로 업무효율이 저하된다. 이에 본 논문에서는 연관 규칙 기반의 학습을 이용하여 영상을 표출할 모니터를 추천하여 매핑 작업의 효율성을 향상시키는 모델을 제안한다.
1991년 미국 오하이오 주립대학에서 처음 소개한 모바일 매핑 시스템은 센서기술이 발전함에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 모바일 매핑 시스템은 이동체의 위치와 자세정보, 다양한 센서들의 취득 데이터를 통해 이동체 주변의 공간정보를 빠르게 취득할 수 있는 시스템으로 기존의 GNSS나 토털스테이션과 같은 측량 방법보다 생산성을 극대화 시키고 있다. 현재 해외 기업을 중심으로 다양한 시스템이 출시되고, 공간정보 구축분야에 적용이 활발하게 이루어지고 있지만 국내에서의 관련 기술개발이나 실질적 활용은 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 지상기반 모바일 매핑 시스템을 중심으로 상용화된 시스템의 현황 조사 및 특징 분석을 수행하여 공간정보 관련 업무에 시스템 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구를 통해 다양한 형태의 모바일 매핑 시스템의 현황 및 특징을 파악하였으며, 최근 시스템 개발 동향이 도입단가를 낮추기 위한 방향으로 진행되고 있음을 제시하였다. 현재 자동 정합 등 자료처리 기술의 발달, 저가형 모델 출시 등 공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 적용을 위한 기반이 조성되고 있어 향후 관련분야의 도입 활성화와 작업 효율성 향상이 기대된다.
낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid State Disk)는 하드 디스크를 대체할 매체로 주목받고 있다. SSD는 성능을 최대화 하기 위해 다수의 낸드 플래시 메모리를 병렬적으로 구성한다. 하지만 SSD에 하이브리드 매핑 기법을 적용할 경우 SSD의 특징으로 인해 성능 감소가 발생 가능하다. 본 논문에서는 SSD를 위한 페이지 매핑 기반의 WADPM (Workload-Aware Dynamic Page-level Mapping Scheme) 기법을 제안한다. WADPM은 필요한 매핑 정보만 RAM에 상주하며 또한 매핑 정보의 적중률에 따라 매핑 정보의 크기를 동적으로 변경시킨다. 이로 인해 페이지 매핑 기법의 단점인 매핑 테이블의 크기가 큰 것을 예방한다. 실험을 통해 WADPM 기법은 하이브리드 매핑 기법에 비해 최대 3.5배의 성능향상을 보이며, 매핑 테이블의 크기는 페이지 매핑 기법에 비해 최대 50%만 유지되는 것을 보인다.
하천시설물의 효과적인 유지관리에는 대상물에 대한 지속적인 데이터 수집이 선행되어야 한다. 하지만, 토탈스테이션, GNSS 및 지상레이저스캐너를 활용하는 기존의 데이터 취득방식은 일반적인 시설물과 달리 넓고 긴 지역에 분포해있는 하천시설물의 공간정보데이터를 취득하는데 비용/시간/인력 측면에서 한계가 있다. 반면, 플랫폼이 이동하면서 데이터를 취득하는 모바일매핑시스템(MMS)은 넓은 지역에 대한 정밀한 공간정보데이터를 빠른 시간 내에 취득하기 때문에, 하천 주변의 선형시설물에 대한 유지관리에 활용되기 적합하다. 4 km에 달하는 연구지역에 모바일매핑 시스템을 적용하여 본 결과, 20분의 데이터 취득 소요시간 동안 184,646,099개의 포인트를 취득하여 378개의 횡단면을 추출하고 이를 하천기본계획 상의 도면과 비교해 봄으로써, 모바일매핑시스템을 이용한 효율적인 제방관리가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 LDPC 부호화 고차 변조 시스템의 비트 레벨 체이스 결합 (Chase combining)을 위한 신뢰성 기반의 적응적 비트 매핑 기법을 제안한다. 정보 (혹은 패리티) 비트를 더 신뢰도가 높은 (혹은 신뢰도가 낮은) 비트 위치에 할당하는 기존의 비트 매핑 기법에 비해, 제안한 기법은 부호의 특성과 고차 변조 신호를 구성하는 비트들의 보호 (Protection) 레벨 차이를 동시에 고려하여 부호어 비트를 최적의 비트 위치에 할당한다. 연접 지그재그 (CZZ) 부호에 대하여 제안된 매핑 기법을 심볼 레벨 체이스 결합 기법, 신호 성상도 재배치 비트 매핑 기법과 비교하여, 전체 시스템 복잡도를 동일하게 유지한 경우 $FER=10^{-3}$에서 각각 $0.7{\sim}1.3$ dB와 $0.1{\sim}1.0$ dB 성능 이득을 보임을 모의 실험으로 확인하였다. 그리고 다양한 환경에 대한 적응적 비트 매핑 기준을 유도하고 이를 모의 실험을 통해 검증하였다.
플래시 메모리는 비휘발성이며 시스템에 전원이 없는 상태에서도 데이터를 유지할 수 있는 특성을 가지는 메모리이다. 게다가 빠른 접근 시간과 저전력 소비, 충격에 강하고, 작은 크기와 매우 가벼운 특성을 가진다. 가격이 점차 낮아 지고 용량이 증가함에 따라 플래시 메모리의 활용도는 가전제품, 내장형 시스템, 그리고 이동 단말기 등에 널리 사용되고 있는 추세이다. 이러한 플래시 메모리를 구동함에 있어서 필수적인 소프트웨어인 FLT이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 블록 매핑 알고리즘의 가장 큰 단점을 극복하기 위한 새로운 FTL 알고리즘을 제안한다. 핵심적인 사항은 기존의 블록 매핑 테이블에 추가하여 작은 램 메모리를 이용하여 섹터 위치를 바로 알 수 있는 인텍스 블록 매핑 테이블을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 FTL은기존의 하이브리드 매핑과 비교했을 때 수행 시간을 평균45%정도 줄이는 효과를 얻을 수 있었으며, 메모리 사상 요구량에 대해서 약 12% 줄이는 효과를 얻을 수 있었다.
최근 사용자 대화형(user-interactive) 응용들은 OS에게 많은 양의 메모리를 빈번하게 요구한다는 특징을 보인다. 응용의 메모리 할당 요청이 발생하면 OS는 할당할 페이지의 초기화 작업을 필수적으로 수행하는데, 빈번하게 발생하는 페이지 초기화 작업이 응용의 성능을 저하시키고 있다. 기존 리눅스 기반 시스템은 페이지 초기화 지연을 단축하기 위해 CPU의 캐시에 매핑되어 있어서 초기 값을 빠르게 쓸 수 있는 페이지인 캐시-핫(cache-hot) 페이지를 우선적으로 할당한다. 하지만 기존 리눅스는 각 코어별로 캐시-핫 페이지를 인식하고 관리하며, 다른 코어가 관리하는 캐시-핫 페이지에는 접근할 수 없다. 이러한 정책 때문에 다른 코어가 공유 캐시(shared cache)에 매핑된 캐시-핫 페이지를 관리하고 있더라도, 이를 할당받지 못하고 캐시-콜드(cache-cold) 페이지를 할당받는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 별도로 인식하고 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 모든 코어가 활용할 수 있게 하여, 응용이 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이는 향상된 캐시-핫 페이지 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 페이지 할당 요청이 발생하면 먼저 각 코어의 사유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 우선적으로 할당하고, 할당에 실패하면 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 할당한다. 이를 통해 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이고, 결과적으로 평균 페이지 초기화 지연을 단축한다. 제안된 기법을 리눅스 커널 4.18.10버전 기반 환경에서 구현하여 실험한 결과, 평균 페이지 초기화 지연이 기존 리눅스 시스템과 비교하여 약 7% 단축되었다.
본 논문에서는 논문 메타 데이터 특성 분석 연구를 토대로 데이터 변환 방법들을 고안하고 스키마 매핑 및 변환시스템을 구현한다. 빅 데이터 분석을 위해서는 다양한 시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통의 형식으로 변환하는데, 현재의 데이터 변환 시스템들은 구문 의존적 문제와 사용의 불편함을 가지고 있다. 본 논문에서 구현된 시스템은 논문 메타데이터 분야에 특화된 시스템으로, 사용하기 쉬운 스키마 매핑 인터페이스를 가지고 있으며 다양한 논문 데이터 구문을 변환할 수 있다. 또한 시스템에 등록되지 않은 새로운 스키마를 가진 데이터가 입력되더라도 시스템의 재 컴파일이 필요 없다. 본 시스템은 사용성 평가를 통하여 시스템 사용성 평균 점수로 89.25점을 받았다.
시맨틱 웹이 대두되면서 온톨로지의 사용이 점차 늘어나고 있다. 동일한 분야에 관한 온톨로지일지라도 구축 방법과 활용 형태에 따라 같은 개념이 다른 형태로 표현되거나, 다른 개념이 같은 형태로 표현될 수 있다. 이러한 온톨로지들을 공유하고 재사용하기 위해서는 온톨로지의 매핑이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지의 어휘 정보를 이용하여 다단계로 매핑하고, 이 결과를 기반으로 구조 정보의 유사성을 검사하는 방법을 제안한다. 온톨로지에서 어휘 정보가 부여되지 않는 블랭크 노드를 추가로 확장하여 매핑 성능을 향상시켰다. 실험을 통하여 86.38%의 F1-measure값을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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