영상검색은 문자위주의 검색을 한계로, 그 내용에 기반 한 특징벡터를 이용하여 검색을 수행한다. 특징벡터간의 거리를 계산하고 그 값들에 순위를 매긴다. 이렇게 얻어진 순위 값들을 가지고 사용된 검색방법의 유효성을 검사하는데 Recall/Precision 방법이 이용되고 있다. 질의영상과 같은 군에 속하는 영상이 얼마나 검출되었는지를 검출된 영상에 기반하여 계산하거나, 영상 군에 기반하여 계산하는 방법들이다. 그러나, 검출되는 순위값의 범위를 정하고, 그 범위 내에 속하는 만족하는 값의 개수를 세는 방법을 이용한다. 따라서 주어진 두 샘플의 전체적인 경향을 비교하지는 못한다. 본 연구에서는 순위를 이용하여 비교하고자 하는 두 샘플의 순위들을 결합하여 순위를 매기고 각 샘플들에 매겨진 순위값들의 평균과 분산을 이용하여 각 샘플들을 전체적으로 비교할 수 있다.
실시간 시스템은 범용 시스템과는 달리 계산 결과의 정확성뿐만 아니라 계산이 종료되는 시점에 의해 그 가치가 결정되는 시스템을 말한다. 따라서 실시간 태스크는 시간적 제한 조건으로서 마감 시한(deadline)을 가지고 있으며 실시간 스케줄링 방법은 범용 시스템에서 사용되는 스케줄링 방법과는 달리 태스크가 마감 시한 내에 종료될수 있음을 보장해 주어야 한다 또한 실시간 스케줄링 방법은 새로운 태스크의 실행을 허가하기 전에 새로운 태스크 집합의 스케줄 가능성을 분석함으로써 시스템 전체의 안전을 유지할 수 있어야 한다. 실시간 스케줄링 방법은 크게 시간 구동형 방식과 우선 순위 기반의 이벤트 구동형 방식으로 우선 순위 기반의 이벤트 구동형 방식으로 나누어지는데 본 논문에서는 주로 우선 순위 기반의 이벤트 구동형 방식으로 나누어지는데 본 논문에서는 주로 우선순위 기반의 스케줄링 방법에 대해서 살펴본다 또한 비주기적인 태스크를 우선 순위기반 스케줄링 방법에 적용하기 위한 여러 가지 기법들에 대해서도 살펴본다.
순위기반 컨조인트분석은 마케팅조사를 비롯한 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 이 분석기법은 다른 기법들에 비하여 몇 가지 장점을 가지고 있는 반면에, 응답자들이 다수의 제품프로파일들에 대한 선호도 순위를 정확하게 평가하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 응답효율성을 향상시키기 위하여 순위집합 개념을 도입한 새로운 선호도 측정방법을 제안한다. 응답자에게 순위집합들에 포함된 소수의 프로파일들에 대한 선호도를 순위로 평가하게 한 후 평가결과를 종합하여 프로파일 전체에 대한 순위를 얻는 방법이다. 이 방법에 의하면 응답자가 프로파일들에 대한 선호도 순위를 매기는 작업을 용이하게 할 수 있고 선호도 순위를 효율적으로 평가할 수 있다. 한편, 다수의 프로파일을 수용할 수 있는 순위집합을 체계적으로 구성하기 위하여 균형불완비블록설계를 확장하여 쌍체설계로 전환시키는 방법을 개발하였다. 제안된 측정방법을 채택한 순위기반 컨조인트분석을 여성용 향수제품에 대한 소비자 선호도분석에 실제로 적용하였다.
비용 효율적인 소프트웨어 유지보수 방안에 대한 기대가 높다. 본 논문에서는 유지보수 비용을 감소시키기 위해 회귀 테스트에 사용되는 테스트케이스를 효과적으로 우선순위화하는 방안을 제안한다. 테스트케이스를 우선순위화하는 방법으로는 코드의 커버리지를 이용해 테스트케이스의 우선순위를 높이는 방법과 모델 기반 테스트케이스 우선순위화 방법 등 여러 가지 방법이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 소스코드, 커밋 로그와 버그리포트의 정보를 이용해 정보검색 기반의 테스트케이스 우선순위화 기법을 제안한다. 변경된 소스코드 이력은 새로운 기능의 업데이트 유무를 확인 할 수 있으며, 결함으로 수정된 파일을 추측할 수 있다. 버그 리포트는 소스코드의 결함에 대한 정보를 담고 있다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 오픈소스 프로젝트(Joda-Time, Commons-Lang)를 이용해 실험을 진행하였다. 실험을 통해 소스코드, 커밋 로그와 버그리포트로 테스트케이스 우선순위화 방법의 유효성을 확인했으며, 버그리포트를 적용해 테스트케이스 우선순위화 기법을 이전 연구에 비해 최대 8% 향상된 결과를 확인 할 수 있었다.
Real-Time Linux는 기존의 Linux에 실시간 기능을 추가한 것으로서, 태스크 스케줄링 방법은 우선순위 기반의 스케줄링 방법을 사용한다. 그러나, 태스크의 개수가 많아지면 가장 높은 우선순위의 태스크를 찾는데 걸리는 시간이 태스크 개수에 비례해서 많이 걸린다. 이러한 이유로 태스크의 개수가 제한적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 우선순위별로 서로 다른 목록을 유지하고, Bit Masking 기법을 사용함으로써 가장 높은 우선순위 태스크를 선택하는데 걸리는 시간을 상수시간으로 줄이고 각 태스크들의 시그널을 처리하는 부분을 좀더 효율적으로 처리하도록 함으로써 Real-Time Linux의 실시간 스케줄링 기능을 개선하였다.
기존에 위험기반 테스팅(Risk-based Testing) 방법은 널리 알려져 있다. 또한 가치기반의 소프트웨어 공학(Value-based SW engineering)이 고전적인 방법론과 더불어 대두되고 있다. 요구공학을 기반으로 하면서 소프트웨어의 생산절차를 가치(Value)를 기반으로 구성하고 있다. 본 논문에서는 위험기반 테스팅 기법을 Value-based Testing과 접목하여, 테스트케이스에 우선순위를 부여하고, 우선순위별로 적절한 테스트 기법을 도출, 적용하여 그 효과를 검증하고자 한다. 검증의 방법은 적용 전/후의 품질비용을 기준으로 한다.
리스트 기반 스케줄링은 하드웨어의 자원이 일정한 수준으로 제한된 상황에서 스케줄링에 필요한 컨트롤 스텝의 수를 최소화하고자 하는데 중점을 둔 일련의 스케줄링 기법 중 하나로, 연산의 우선 순위를 결정한 뒤, 그 우선 순위에 의거하여 준비된 일단의 연산들에 대한 스케줄링을 수행하는 방식이다. 따라서 연산의 우선 순위를 결정하는데 고려되는 조건들은 리스트 기반 스케줄링의 성능에 직접적인 영향을 주며, 현재까지 다양한 우선 순위 결정 조건들이 제시되어 있다. 그런데, 최종 합성 결과는 상위 수준 합성의 대상이 되는 입력 그래프의 특성에 따라 그 성능이 좌우되므로 일반적인 의미에서 최적의 우선 순위 결정 조건이란 존재하지 않는다. 본 논문에서는 단일한 우선 순위 조건하에서 경합하는 연산들의 우선 순위 결정 조건이란 존재하지 않는다. 본 논문에서는 단일한 우선 순위 조건하에서 경합하는 연산들의 우선 순위 결정시 다양한 우선 순위 결정 조건들을 균형있게 고려하여 보다 효율적인 스케줄링 결과를 얻는 방법을 제시하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.323-332
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2000
인터넷을 등장으로, 끊임없이 늘어나는 정보의 양은 오히려 사용자의 정보 습득을 어렵게 만들었다. 이를 해결하기 위한 방법으로 검색된 정보에 우선 순위를 부여함으로써 사용자가 원하는 정보를 선별할 수 있는 방법이 등장하였다. 하지만, 이는 사용자의 일시적인 질의만을 가지고 정보의 우선 순위를 결정하기 때문에 사용자가 다시 판단해야 하는 부담을 안게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 내용 기반의 정보 검색(Content-Based Information Retrieval) 방법과 더불어 사용자의 기호를 반영하는 사용자 선호도 기반의 정보 여과(Information Filtering) 방법, 그룹 선호도 기반의 협동적 정보 여과(Collaborative Filtering) 방법을 사용하여 사용자의 요구에 선결조건으로 하며, 구축된 선호도는 벡터로써 표현되어 정보와의 유사도(degree of similarity) 계산에 사용된다. 제안된 방법을 실험하기 위해 MFC(Microsoft Foundation Class) 관련 학습 사이트를 구현하여 사용자 등록을 받았다. 이 과정에서 사용자에게 여러 가지 프로파일을 요구하였으며, 변화하는 사용자의 기호를 반영하기 위해 지속적으로 사용자의 행동을 관찰하였다. 이렇게 구축된 사용자 선호도를 바탕으로 제안된 방법을 실험하고 사용자의 feedback을 통해 결과에 대한 평가를 받아, 논문에서 제안된 방법의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴 매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.
종단 호스트에서의 전통적인 네트워크 프로토콜 처리 기법은 인터럽트 기반의 선착순 처리 방식을 사용함으로써 다음과 같은 두 가지 문제점을 가진다. 첫째, 인터럽트가 가장 높은 우선순위로 처리되기 때문에 네트워크 패킷과 응용 프로세스간에 우선순위 역전현상이 발생할 수 있다. 둘째, 네트워크 패킷 처리가 선착순으로 진행되기 때문에 패킷과 패킷간에 우선순위 역전현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제는 우선순위에 기반한 프로토콜 처리 방법으로 해결이 가능한 것으로 알려져 있지만, 기본적으로 우선순위 기반의 해법은 기아(starvation)라는 부작용을 가지고 있으며 각각의 네트워크 흐름에 대하여 QoS 격리 및 조절이 불가능하기 때문에 네트워크 흐름마다 상이한 QoS가 요구되는 환경에 적용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 우선순위와 예산(budget) 개념에 기반하여 bottom-half 메커니즘을 이용한 프로토콜 처리 기법을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하면 우선순위 기반의 프로토콜 처리 방법이 가지고 있는 기아 현상을 해결함은 물론 각각의 네트워크 연결이 요구하는 QoS의 격리(isolation)가 가능하다. 이러한 특성으로 인해 패킷 처리 시간을 상한 (upper-bound)시키는 것이 가능해지며, 본 논문에서는 그 최대값을 계산해내는 방법을 함께 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안하는 방법이 네트워크 흐름간 QoS를 효과적으로 격리 및 조절할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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