GNUnet은 파일의 익명성 지원을 위해 파일을 1KB 블록크기로 분리하는 인코딩 방법을 채택하였고, 인코딩된 블록을 비구조적인 분산기법을 통해 피어들에게 분산시키고 있다. 하지만 이러한 인코딩 및 블록 분산 방안은 약 600~700MB의 대용량 멀티미디어 파일을 처리할 경우 첫째, 추가적으로 R블럭 과 I블럭을 과도하게 요구하게 되어 약 4%의 저장공간을 낭비하는 문제를 지니고 있다. 둘째, 비구조적 브로드캐스팅 분산방법 때문에 네트워크 부하가 과도한 단점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 위하여 인코딩 블록의 크기를 가변적으로 결정하는 방법과 구조적 위상을 통해 블록을 분산시키는 방안을 제안하였다. 제안 인코딩 방법은 기존 4%에 해당되는 추가 블록 생성을 1%이내로 최소화하였고, 분리된 블록의 분산을 위해 지정된 피어로 질의를 보내는 구조적 위상을 채택하여 블록 요청에서 발생하는 네트워크 부하를 감소시켰다.
최근 들어 통신 기술이 급속하게 발전해감에 따라 대규모 분산 시스템에 대한 요구가 증가하였다. 이런 시스템들은 구성 요소들이 이질적이고, 각 구성 요소들이 다양한 정보를 생성하기 때문에 이들의 관리에는 많은 양의 사건 전송량(event traffic)을 생성한다. 따라서 이러 시스템들을 효율적으로 관리하기 위해서는 발생한 사건들에 대한 여과()가 필요하다. 또한 관리 서비스를 동적으로 변경할 수 있고, 확장성을 제공할 수 있으며, 네트워크 부하를 줄일 수 있어야 한다. 이러한 목적으로 분산 시스템 관리에 이동 에이전트를 사용하는 방법이 연구되어 왔다. 그러나 관리해야할 관리 대상의 수가 많고 복잡하기 때문에 기존의 이동 에이전트 방법으로 효율적인 관리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 이동 에이전트의 이동 모델을 설계하고, 기존의 이동 에이전트의 이동 방법과 제안한 방법을 응답시간 관점에서 비교한다.
본 논문은 기존의 디지털 설진 시스템이 아닌 임베디드 환경에서의 실시간 설진 진단 방법을 제안한다. 임의의 환경에서 얻어낸 이미지에서 혀 영역의 추출과 추출된 영역에서의 혀의 상태를 진단하는데는 많은 어려움이 있다. 다양한 조명환경에서의 영상으로부터 혀 영역을 추출해 내는 방법으로는 ASM을 이용하는 방법이 있는데 이는 검출률이 낮아 정확도가 떨어진다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 ASM과 물체 외곽 정보 복원에 기반을 둔 컬러 분산 스테이크 기법을 사용하여 정확도를 개선하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 DCT를 이용한 강인한 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법에서는 $8{\times}8$블록 DCT를 행하였으며, $8{\times}8$블록의 분산, 질감영역 및 평탄영역을 이용하여 워터마크 신호들을 DCT의 직류(DC) 영역에 삽입하였다. DCT를 이용한 디지털 워터마킹 알고리즘에서는 AC 성분보다는 DC성분에서 훨씬 큰 지각 능력을 가지고 있기 때문에 DC 성분에 워터마크를 삽입하면 훨씬 강인해 질 수 있다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션 수행한 결과, 제안 방법이 기존의 워터마킹 방법보다 JPEG 압축율, Scaling 공격에서 매우 강인함을 확인하였다.
시간의 경과에 따라 관측된 시계열 자료를 통해 데이터 분석을 하고 적당한 모형을 생성함으로써 미래 시점을 예측하는 방법들은 그 동안 많은 방법들이 제시되었고 연구 되고 있다. 그 중 최근 들어 과거의 데이터를 바탕으로 관측된 각 시점에서의 분산을 서로 다른 분산(조건부 이분산성)을 따른다고 가정하고, 이를 분석하는 모형(ARCH, GARCH, Stochastic Volatility(SV))들이 옵션 가격분석이나 환율 변화 등 경제 시계열자료의 예측 모형을 위하여 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 한국의 KOSPI 데이터(1995년 1월 3일부터 2001년 12월 28일, 총 1906일)를 바탕으로 (조건부) 우도함수 모수 추정 방법을 이용한 GARCH(1,1) 모형과, MCMC 방법을 이용하여 모수를 추정한 SV 모형을 적용시켜 보고 각 모형들의 예측 정확도를 비교하여 보았다.
웹 정보 통합은 사용자 질의에 적합한 정보를 분산된 웹에서 추출하여 제공하는 방법으로 질의응답 속도의 향상을 위해 질의처리 방식을 주로 사용한다. 질의 처리는 Wrapper를 이용해 웹으로부터 제약조건을 만족하는 정보를 추출하고 사용자가 원하는 형태로 결합하는 방식인데, 통합과정에서 제거될 정보까지 미리 추출하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 튜플 단위 웹 정보 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 F-Logic으로 표현된 도메인 모델과 CHR(Constraint Handling Rule)로 정의한 규칙을 이 용해 질의를 확장하고 적절한 Wrapper들을 선택한 뒤 추출에 필요한 Wrapper를 동적으로 조합한다. 쇼핑몰 사이트에 분산된 웹 정보 획득에 제안하는 방법을 적용하여 유용성을 확인하였다.
기업내 분산 이기종 시스템들을 통합하는 문제를 해결하기 위해 객체지향개발방법론을 이용해 분석 및 설계를 진행하고 그 결과를 개체 기술을 이용해 구현하려는 노력이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 객체지향 분석 및 설계에 대한 이해와 경험의 부족으로 인해 실제 업무에서 사용될 수 있는 시스템보다 실험적인 시스템의 개발에만 적용되고 있다. 본 논문에서는 주문자가 공장에 주문한 제품에 대한 생산 및 조달의 현재 상황을 주문자 및 공장에서 실시간으로 모니터링 할 수 있는 실제적인 시스템의 개발을 위한 분석 및 설계에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 UML 방법론을 선택하고 UML을 지원하는 CASE 도구를 이용해 분석 및 설계를 수행했으며, JAVA와 CORBA 기반의 분산 객체 기술을 이용한 시스템 구현을 위해 OMG IDL을 산출물로 획득했다. 본 논문을 통하여 제시된 객체지향 분석 및 설계의 예는 객체지향 개발 방법론을 이용해 분산 객체 시스템을 개발하고자 하는 개발자들에게는 방법론의 안정성 및 실무 적용 경험에 대한 정보를 제공한다.
이동 에이전트는 네트워크 내에서 스스로 이동하면서 사용자 또는 다론 개체 대신 행동할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 말하며 이동 에이전트가 적용될 수 있는 분야로는 전자상거래, 정보 검색, 병렬/분산 처리, 네트워크 관리 등이 있다. 본 논문에서는 유휴 컴퓨팅자원뿐만 아니라 개별 사용자에 의해 사용중인 컴퓨팅 자원을 포함하는 분산/병렬 처리 환경에서의 스케줄링 방법에 대해 연구하였다. 컴퓨팅 자원이 사용 중일지라도 부하가 적을 경우 적절한 방법으로 분산처리 환경에 포함시킨다면 전체 컴퓨팅 자원들의 사용율은 증대할 것이다. 본 논문에서는 세 가지 스케줄링 방법을 적용하여 작업 노드들을 그룹으로 구성하고, 이동 에이전트를 통해 작업 그룹에 속한 노드들에게 분해할 수 없는 다수의 작업을 할당하여 처리토록 한다.
본 논문은 작업그룹이 과업을 수행하는 인지적 과정을 분석하는 방안을 제시한다. 먼저, 그룹의 인지현상을 연구하는 분산인지이론을 검토하고, 기존의 개인 과업 분석 방법론중의 하나인 GOMS를 확장하여 그룹에 적용할 수 있는 분산형 GOMS 방법론을 제안한다. 제안한 분산형 GOMS 방법론을 따르면 각 구성원의 업무 수행 시간, 의사소통시간, 최대 인지 부하등을 기초로 작업그룹의 업무 수행시간과 인지부하의 균형도를 계산하여 그룹의 과업에 대해 분석할 수 있다. 분산형 GOMS 방법론은 정보시스템을 활용하여 업무를 수행하는 작업그룹의 인지적 과정을 분석하는데 적용할 수 있다.
하둡 프레임워크는 매우 큰 크기의 파일을 처리하기에 적합하도록 설계되었다. 반면 작은 크기의 파일을 처리할 경우, 분산 시스템의 자원 낭비와 분석 성능 저하가 발생하며 이는 작은 파일의 개수가 많을수록 현저하게 나타난다. 이 문제는 파일의 크기가 작기 때문에 발생하므로, 연관성 있는 작은 파일들의 병합을 통해 해결할 수 있다. 그러나 기존의 작은 파일 병합 방법들은 부차적인 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 병합 방법의 문제점에 대하여 살펴보고, 작은 파일들의 효율적 처리를 위한 병합 방법을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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