최근 우리나라는 지속적으로 국지성 집중호우 발생빈도와 총강우량이 증가하고 있다. 서울시와 같이 대부분의 지역이 도심지로 구성되어 있는 경우, 하천범람으로 인한 홍수피해 뿐만 아니라 하수관로의 성능부족으로 인해 침수가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 서울시에서는 피해를 최소화하고 대응수준 향상을 위해 침수지역 및 통수능 부족 관로 예측이 가능한 서울시 하수관로 성능관리 시스템을 개발하여 활용하고 있다. 서울시 하수관로 성능관리시스템에서는 유역특성과 방류구를 기준으로 결정한 603개 소유역 단위로 하수관로에 관한 다양한 정보를 제공한다. 시스템은 소유역, 하수관로, 수방시설물, 방재성능 메뉴로 구성되어 있다. 소유역 메뉴에서는 603개 소유역별 제원정보, 하수관로 및 수방시설물 개수, 관측소 개수 등의 정보를 제공하며, 하수관로 메뉴에서는 소유역 내 600mm 이상의 관로 및 맨홀에 대한 제원정보를 제공하고, 수방시설물 메뉴에서는 소유역 내 빗물펌프장, 빗물저류조, 관측소에 대한 제원정보를 제공한다. 또한, 방재성능 메뉴에서는 총강우량, 기점수위, 빗물받이효율을 반영한 40개 시나리오 기반의 관로 단위 통수능 정보와 소유역 단위 침수 정보를 제공한다. 방재성능 및 침수정보 제공을 위해 분석모델은 1차원 관망해석에 SWMM(Storm Water Management Model)과 2차원 침수해석에 2DIS(2Dimension Inundation Solution)를 활용하였다. 적용자료는 서울시 내 600mm 이상의 우수관로체계, 빗물펌프장, 빗물저류조 등 수방시설물고, 5m 단위 고해상도 지형자료를 적용하였다. 서울시 하수관로 성능관리시스템은 현재 서울시 현업에서 활용 중에 있으며, 지속적인 운영과 개선을 통해 추후에는 하수관로 운영 및 관리의 효율성 증대와 데이터에 근거한 하수관로 정책입안과 하수관로 관련사업 추진이 가능할 것으로 기대된다.
클러스터 시스템에서 결함이 발생하였을 때, 결함 회복 성능은 매우 중요한 설계 요소가 된다. 단일 입출력 공간(SIOS)을 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템에서, 각 노드들의 결함허용정보를 주기적으로 저장하는 roll-back 결함회복 기법을 사용하는 경우, 결함 회복 성능은 SIOS가 제공하는 입출력 병렬성과 깊은 관계가 있다. 본 연구에서는 클러스터 시스템의 SIOS 구성에 참여하는 노드 수에 따른 결함 회복 성능을 HPL 벤치마크를 통하여 여러 환경에서 평가하고, 그 결과를 분석하였다. 성능 평가 수행 결과, 클러스터 시스템은 SIOS 구성에 참여하는 노드의 수가 증가할수록 우수한 결함 회복 성능을 보인다. 따라서 SIOS를 결함허용정보 저장 장치로 사용하는 클러스터 시스템을 설계할 경우, SIOS 구성에 참여하는 노드 수가 클러스터 시스템의 결함 회복 성능을 결정하는 데에 중요한 요소가됨을 알 수 있다.
이 논문에서는 용어 클러스터링의 성능에 직접적인 영향을 주는 자질 확장에 따른 시스템의 성능 변화를 보았다. 객관적인 성능 비교를 위하여 용어 클러스터링 결과와 한국어 의미 계층망에서 추출한 클러스터를 비교하였다. 실험 결과, 용어의 뜻 풀이말을 자질로 사용한 경우보다 자질을 확장한 방법(Bigram, Case)이 성능이 좋게 나왔으며, 자질확장 시에 사용되는 말뭉치의 추출방법에 따라 다른 성능을 보였는데, 단순히 Bigram 정보를 사용하여 확장한 것 보다는 동사의 격 관계(Case)정보를 이용한 것이 성능이 좋게 나왔다.
응용프로그램사이에 데이터의 이동을 위한 형식으로 XML이 사용되고 있다. XSL 또한 웹 브라우저에서 XML 데이터를 보여주고, 응용프로그램에서 데이터를 제거하거나 추가하기 위한 표준이 되었다. 본 논문에서는 분산 서버의 관계형 데이터베이스의 성능정보를 보이기 위해 DTD를 생성하고, 데이터를 XML형식으로 변환하여, 차트나 그래프로 XSL을 이용하여 보여주는 방법을 제안한다.
최근 데이터마이닝 응용분야에서 대용량의 고차원 데이터가 증가하고 있기 때문에 이를 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 요구된다. 이를 위해 CLIQUE 방법과 셀-기반 클러스터링 방법을 선택하기 위해, 셀-기반 클러스터링 방법을 CLIQUE 방법 및 CLIQUE 방법에 근사정보(Approximation)를 결합한 방법과 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과, 셀-기반 클러스터링 방법이 데이터 클러스터링 및 데이터 검색시간에서 가장 우수한 성능을 보이며, 정확율은 CLIQUE 방법에 비해 다소 뒤떨어지거나 전체적인 효율성에서 매우 우수한 성능을 보인다.
기존 P2P 시스템의 성능 향상에 대한 연구가 다양한 주제로 그 해결책을 모색하고 있는 가운데, 본 논문에서는 정보에 의미성을 부여하여 검색 성능 향상을 이루는 P2P 인덱스 서버 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 제안 기법은 검색 성능의 속도면에서 시스템 초기화 과정의 소요 시간을 감안한 비교 결과 기존 시스템에 준하는 성능을 보였으며, 해당 피어의 요구사항에 대해 신뢰성 있는 결과 데이터 리스팅의 관점에서 타 시스템과의 의미 있는 평가치를 나타내고 있다.
본 논문에서는 한 사이클에 여러 개의 명령들이 다중 이슈되어 명령어 수준에서 병렬처리되는 ILP 프로세서의 성능을 측정하고 평가하는 시스템을 개발한다. 개발되는 시스템은 C 컴파일러와 시뮬레이터로 구성된다. C 컴파일러는 C 소스 프로그램을 입력으로 받아 3-주소 코드형태의 중간언어를 생성한다. 생성된 중간언어는 ILP 프로세서의 환경 파라미터와 함께 시뮬레이터에 입력되어 시뮬레이션된 후 메모리 내용, 수행된 클럭 수 및 명령 트레이스, 수행된 명령들의 동적 빈도수, 분기명령의 예측률, profiling 정보 등을 생성한다. 개발된 성능측정 시스템의 동작 검증을 위하여 순차이슈 되어 정적으로 스케쥴링 되는 조건실행 방식의 성능과 분기처리 방식의 성능을 측정하여 분석한다.
이동체는 끊임 없이 위치 정보를 변경하는 특징을 가지고 있다. 빈번한 데이터 변경이 발생하는 이동체에 대한 효율적인 색인 기법의 대한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 이동체의 공간 데이터 표현 방법과 색인 변경 정책을 제안한다. 그리고 제안한 색인 변경 정책에 따른 공간 색인별 성능 평가와 구축된 공간 색인의 영역 질의 처리에 대한 성능 평가를 위한 실험 평가기를 설계한다. 실험을 통해 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 사용 가능한 색인을 도출해 낼 수 있으며, 실험 결과물의 하나인 성능 평가기를 사용하여 향후 개발할 이동체를 위한 새로운 색인에 대한 성능 평가도 수행할 수 있다.
딥러닝은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 우수한 성능을 달성하려면 많은 학습 데이터와 오랜 학습 시간이 필요하다. 우리는 딥러닝과 기호 규칙을 함께 사용하는 뉴럴-심볼릭 방법을 이용하여 딥러닝만으로 학습한 모델의 성능을 능가하는 방법을 제안한다. 딥러닝의 한계를 극복하기 위해서 관계추출에서 규칙 결과와 딥러닝 결과와의 불일치도를 추가한 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 한국어 데이터에 대해서 우수한 성능을 보였으며, 빠른 성능 수렴이 이루어지는 것을 확인하였다.
고성능의 질의 응답 시스템을 구현하기 위해서는 질의 유형 분류기의 성능이 중요하다. 본 논문에서는 복잡한 분류규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의문에서 의문사에 해당하는 어휘들을 이용하여 질의 유형을 결정하고, 의문사 주변에 출현하는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답유형을 결정할 수 있는 질의 유형분류기를 제안한다. 의문사에 해당하는 어휘가 생략된 경우는 질의문의 마지막 어절의 의미 정보를 이용하여 질의유형을 분류한다. 의문사 주변의 명사들이 마지막 어절에 출현하는 명사들에 대해 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 시스템은 질의 유형에 대한 분류는 97.4%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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