시스템이 진화와 노화를 거듭하는 경우 프로그램을 이해하는데 있어서 가장 정확한 문서는 기존의 시스템 자체에서 추출되어진 정보이다. 프로그램의 이해를 돕기 위한 분석기법중의 하나인 프로그램 슬라이싱은 1984년 Weiser에 의해서 소개되어진 이후 다양한 방향으로 연구가 진행되어져 왔다. 특히, 생성되어지는 프로그램 슬라이스가 사이즈가 크고 충분히 집약적이지 못하다는 문제점과 슬라이스의 계산방법이 효율적이지 못하다는 문제점을 극복하기 위하여 여러 가지 방법들을 시도되어 왔다. 본 논문은 고전적인 슬라이싱 기준에 새로운 파라미터를 추가함으로써 제외개념을 이용하여 보다 함수적으로 응집력있고, 사이즈가 작은 슬라이스를 생성하는 선택 슬라이스를 제시하며 이 선택슬라이스를 계산하기 위한 효율적인 방법을 기술한다. 데이터와 제어의 흐름을 이용하여 선택 슬라이싱을 정의하고, 선택 슬라이싱을 위한 종속그래프를 정의하고 이를 사용하여 선형적 시간 내에 선택 슬라이스를 생성하는 알고리즘을 기술한다.
DRAM과 고밀도집적회로가 병합된 시스템에서는 메모리와 프로세서간에 넓은 대역폭을 갖을 수 있다. 이런 조건에서 넓은 대역폭을 효율적으로 이용할 수 있는 D-VLS(Dynamically Variable Line Size) 캐쉬가 제안되었다. D-VLS 캐쉬는 프로그램이 실행 되면서 그 프로그램의 특성을 추적하며 적절한 캐쉬 라인 사이즈를 선택함으로써 시스템 성능향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 D-VLS 캐쉬에서 캐쉬 라인 사이즈를 결정하는 알고리즘을 개선하고자 한다. 개선된 알고리즘을 적용한 결과 기존의 D-VLS 캐쉬보다 평균 메모리 접근 시간이 3.73% 정도 향상되었다.
요즘 대한민국은 코로나 19로 인하여 외출이 힘든 상황에 놓여있다. 이에 따라 소비자들은 오프라인 매장에서 의류를 구매하기보다는 인터넷 쇼핑으로의 구매를 선호하게 되었으며 온라인 구매로 인해 정확한 스타일 확인 불가 및 확신할 수 없는 사이즈로 큰 불편함을 겪고 있다. 따라서 최근 가장 떠오르는 기술 중 하나인 AR을 실생활에 적용하여, 사용자가 의류 매장에 가지 않고 집에서도 편하게 자신의 스타일링을 실현할 수 있도록 하는 AR 쇼룸을 구현하여 솔루션을 제안하고자 한다. 본 프로젝트에서는 3D로의 표현을 위해 Kinect Xbox 카메라를 사용하여 사용자의 신체정보를 추출한 후 unity와의 연동을 통해 사용자에게 편리함을 제공할 수 있는 AR-fitting 시스템을 설계하였다. 또한, 우리는 선택한 옷을 가상으로 입어 볼 수 있는 쇼룸 형태의 서비스를 제공하며 제스처 인식을 통해 보다 편리한 의류 선택 및 사이즈 조절 등을 가능하게 하였고, 이러한 시스템은 사용자의 의류 구매를 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것이다.
현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과 같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을 시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.
최근 위성영상을 이용한 GIS 시스템이 많이 생겨나면서 위성영상을 이용한 연구가 많이 진행중이다. 하지만 위성영상의 경우 파일 자체의 사이즈가 크기 때문에 본 영상을 처리하기가 쉽지 않으며 시간 또한 많이 소모되게 된다. 또한 효율적인 자료처리를 하기 위해서는 고성능의 하드웨어가 필요하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 병렬처리를 이용하는 클러스터링 시스템을 사용하여 대용량의 위성영상을 보다 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하면 앞의 문제점을 해결할 수 있으며 빠른 영상 분석이 가능하게 된다. 병렬 컴퓨터의 노드를 증가시키면서 제안한 시스템의 속도가 빨라지는 것을 실험을 통해 보였다.
본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기를 위한 Signed LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed LMS 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 성능이 개선된다. 제안된 Signed LMS 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.067인 경우 수렴횟수 1000 회 일 때 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 3 ~ 18 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25 dB 일 때 LMS(Least Mean Square)와 CMA보다 수렴횟수가 500 ~ 4000 회 정도 줄어든다.
최근 VOD 서버 모델로 제안되는 클러스터형 VOD 서버는 확장성과 가용성을 높일 수 있다는 장점이 있지만 서버에 노드수가 증가하면서 서버에 장애가 발생할 가능성이 높아지는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 클러스터형 VOD 서버에서 노드 장애 발생시 이를 복구하기 위한 방안으로서 RAID-3, 4의 특성을 취합하고, 이에 파이프라인 개념을 더한 복구 시스템을 제시하고자 한다. 본 복구 시스템은 RAID-4 개념을 도입하여 디스크로의 접근을 큰 사이즈의 블록단위로 함으로써 디스크의 효율성을 증가시키며, 네트웍에는 RAID-3 개념을 적용하여 작은 사이즈의 블록으로 나누어 전송함으로써 네트웍을 효율적으로 사용하고 메모리 부하를 줄일 수 있도록 한다. 또한 파이프라인 개념을 도입하여 복구과정을 여러 노드에서 분담하여 동시에 처리함으로써 CPU, 네트웍, 메모리 등과 같은 자원에 대한 부하가 모든 노드로 분산되도록 한다.
이동통신서비스가 넓게 확대되고, 서비스영역의 확대로 인해 중계기가 급속히 증가하고 있다. 이동통신 서비스의 큰 서비스 구역으로 간섭제거시스템을 위한 새로운 Signed CMA알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed CMA알고리즘은 조정된 스텝사이즈 값에 의해 성능이 개선된다. 우리는 Signed CMA의 평균자승에러를 개선한다. 매트랩은 실험결과에 맞춰 제안된 알고리즘과 비교 분석하여 사용한다. 수렴횟수 1000번일 때 스텝사이즈 0.0065를 가진 제안된 Signed CMA알고리즘의 최소자승에러 성능이 기존 CMA 알고리즘보다 약 5 dB 더 낫다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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