컴포넌트 기반 개발은 소프트웨어의 생산성을 높이며 유연성, 확장성, 호환성, 상호운영성 높은 정보시스템을 구축한다. 하지만, 이러한 특성이 성능을 저하시키는 요인이 되기도 한다. J2EE 환경에서 3-tier 컴포넌트 조립방식의 웹 어플리케이션 개발 시 성능 향상을 가져오는 아키텍처 패턴을 제시한다. 또한 그 제시한 아키텍처 패턴을 기반으로 한 구현을 통한 응답시간을 측정해 성능 향상 결과를 제시한다
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식은 효율적인 주파수 사용 및 고속의 데이터 전송이 가능한 장점으로 인해 페이딩 환경에서 우수한 성능을 보이지만, 실질적으로는 다중 경로 페이딩 채널의 시간에 따른 변화에 대해 성능 저하가. 발생한다. 이러한 채널의 시간적 변화에 대한 영향을 극복하고, 시스템의 성능을 개선하기 위한 여러 가지 채널 추정: 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 채널 추정을 위한 기존의 파일럿 패턴들은 이동체의 속도에 대해 강인한 특성을 지니지 못한다. 본 논문에서는 보편적으로 사용되는 파일럿 패턴들의 이동성에 대한 단점을 극복하고, 도플러 확산으로 비롯된 시변 채널 환경에서 타 기법들에 대하여 우수한 성능을 달성하기 위해 기존 패턴에 변형을 가한 파일럿 패턴을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 시변 채널 환경에서 변형된 파일럿 패턴의 성능이 기존의 패턴보다 우수함을 보였다.
퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 연구는 사장교 케이블의 주요 부재로 쓰이는 MS(Multi-strand) 타입 7연선의 손상 패턴과 성능수준과의 관계를 파악하기 위해 시도되었다. 사장교 케이블은 준공후 지속적으로 손상이 발생하며 부식 등이 주요 손상원인이다. 이에 따른 손상에 따라 성능저하가 발생하지만 구조적인 특성상 케이블 내부의 손상 패턴을 점검하기 어려우며, 이에 따른 성능저하 수준을 정량적으로 평가하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 강연선의 손상 패턴과 성능수준과의 관계를 도출하기 위해 실내실험 및 FEA(Finite element analysis) 해석을 통하여 결과를 비교 분석하였다. 그리고 7연선의 손상을 모사하기 위해 기계적 정밀가공으로 인위적인 손상을 인가하여 성능평가를 수행하였다. 분석 결과 강연선의 손상 크기와 관계없이 손상이 발생한 직후 급격한 구조성능 저하가 발생하며, 강연선 성능수준 평가를 위한 변수로 손상량 이외에 손상 형태가 고려돼야 함을 실험적 및 해석적으로 도출하였다. 향후 본 연구에서 구축하고자 하는 손상 패턴 및 손상량에 따른 DB를 구축하여 사장교 케이블의 안전 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
컴퓨터그래픽스에서 고품질의 렌즈 플레어 생성은 대부분 오프라인 렌더링을 사용해왔다. 최근, 행렬 기반의 근사를 사용하여 실시간 응용에 적합한 고품질의 렌즈 플레어 생성이 가능해졌지만, 렌즈플레어의 선형 패턴만 지원하므로 그 품질이 저하되었다. 이에 본 연구는 비선형 렌즈 플레어 패턴을 선형 패턴의 렌즈 플레어 렌더링에 블렌딩하여 선형/비선형 패턴을 모두 포함하는 고품질의 렌즈 플레어 렌더링 방법을 소개한다. 비선형패턴은 오프라인에서 미리 렌더링하거나 사진을 찍어 룩업테이블에 저장하고, 온라인 렌더링에서는 광원의 각도에 따라 읽어오기만 하므로, 기존의 방법보다 고품질을 가지면서도 성능저하가 거의 없는 고성능 렌더링이 가능하다.
OLAP(On-Line Analytical Processing)은 데이터 웨어하우스 내의 방대한 양의 데이터에 대해 사용자와의 상호 작용이 가능하도록 질의에 대하여 빠른 응답성능을 보장해야 한다. 이를 위해 OLAP 시스템은 데이터에 대한 다량의 다차원 집계 연산을 수행해야 하기 때문에, 일반적으로 사전 연산 결과를 저장하여 직접적인 집계 연산을 줄임으로써 응답 성능을 놓이는 방법을 사용하고 있다 OLAP 다차원 데이터의 희박성은 이러한 사전 연산 시 데이터 폭발 현상을 일으켜 도리어 성능을 저하시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 희박성과 성능 문제에 대해 고찰하고 OLAP 응용에서 발생할 수 있는 다차원 데이터의 희박성 패턴에 대해 정의하였다. 또한 정의된 패턴에 따라 희박 데이터를 생성하는 데이터 생성기를 구현하고 이를 이용하여 생성된 데이터를 기반으로 MS SQL Server Analysis Services와 Pilot DSS의 두 OLAP 제품의 성능을 평가하고 결과를 비교하였다.
메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 구성된 초월 평면상에서 단순히 대표패턴을 추출하여 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보완하기 위해 FPD (Feature-based Population Densimeter)를 이용한 OHC (Optimized Hyperrectangle Calving) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 RPA분할 종료 후 OHC를 이용하여 초월 평면을 최적화한 후 패턴 평균 기법을 적용하여 학습 결과를 산출한다. 제안된 알고리즘은 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
버퍼캐시에서 선반입은 교체정책과 함께 중요한 성능 향상 기법 중의 하나이다. 하지만 참조 패턴의 특성에 따라서는 선반입을 수행하면 오히려 전체 수행시간을 증가시키는 경우도 보고된 바 있다. 본 논문에서는 참조 패턴을 탐지하고 탐지된 패턴에 적절히 대응하여, 선반입의 이익은 유지하되 성능에 악영향을 미치지 않는 선반입 기법으로 순환 참조 선반입을 제안한다. 성능 평가를 위해서 리눅스에서 현재 사용되고 있는 미리 읽기 선반입과 순환 참조 선반입의 수행 시간을 비교했다. 다양한 참조 패턴을 가지는 트레이스들에 대한 시뮬레이션 성능 평가 결과, 순차 참조를 많이 포함하는 트레이스에 대해서는 순환참조 선반입이 리눅스의 미리 읽기 선반입과 유사한 정도의 $3\sim5%$ 성능향상을 보였다. 뿐만 아니라, 미리 읽기 선반입 정책을 적용했을 때 오히려 40% 가량의 성능 악화를 초래하는 특정 트레이스에 대해서도 순환 참조 선반입을 적용할 경우 0.07%의 아주 미미한 성능 저하만을 유발하였다. 본 연구에서 제안하는 순환 참조 선반입 기법은 이득이 있을 때만 적극적인 선반입을 수행하여 시스템 성능을 향상시키며, 손해가 발생할 때는 선반입을 중지하여 시스템 성능 악화를 방지함을 실험을 통해 알 수 있다.
생물학적 데이터 서열에는 크게 DNA 서열과 단백질 서열이 있다. 이들 서열 데이터들은 여러 데이터베이스에 걸쳐 매우 방대한 양을 가지고 있으며, 각각의 서열은 수백 또는 수천 개의 항목들을 가지고 있어 길이가 매우 길다. 일반적으로 유전적인 변형, 또는 변이로부터 보존된 영역이나 특정 패턴들을 서열 안에 포함하고 있는데 생물학적 서열 데이터에서 보존된 영역이나 패턴들은 계통발생학적 근거로 활용 될 수도 있으며 기능과 밀접한 관계를 가지기도 한다. 따라서 서열들로부터 빈번하게 발생하는 패턴을 발견하고자 하는 알고리즘 개발이 요구되고 있다. 초창기 Apriori 알고리즘을 변형하여 빈발 패턴을 발견하고자 하는 노력들로부터 근래에는 PrefixSpan 트리를 이용하여 효과적으로 성능을 개선하고 있지만 아직까지는 여러 번의 데이터베이스 접근이 요구되고 있어 성능저하가 발생한다. 이에 본 논문에서는 접미사 트리를 변형하여 데이터베이스 접근을 획기적으로 줄이고 많은 서열들로부터 빈번하게 발생하는 연속적인 서열을 효과적으로 발견하는 방법을 제안한다.
본 논문은 신호의 도래 방향 측정에 관한 연구로써, 어레이 안테나에 입시되는 신호의 위상차를 활용하여 방향을 추정하는 알고리즘인 CVDF(Correlative Vector Direction Finding)를 적용하여 방향탐지 정확도를 높이기 위해서는 기본적으로 안테나로부터 얻어지는 위상차 패턴이 이상적인 정현파 패턴을 가져야 한다. 그러나 실 환경에서 원형으로 안테나를 배치후 측정되는 위상차 패턴은 특정 주파수 대역, 특정 방위에서 왜곡되어 나타날 수 있다. 그 이유는 안테나를 원형 배열 구조로 배치함으로써 안테나 각 소자간의 간섭 및 중앙 센터폴(원형배열의 중앙에 위치하는 안테나 지지대)의 영향으로 인한 위상 패턴의 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 CVDF 알고리즘을 적용했을 때의 위상 왜곡 현상에 의해 저하되는 방향탐지 능력을 개선시키기 위한 방법으로, 위상을 측정하기 위한 안테나 조합의 실시간 변경 방법 및 안테나 빔패턴을 활용하는 방법 등을 제안하였고, 실험 및 결과분석을 통해 방향탐지 성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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