인터넷 서비스에 대한 요청의 기하학적인 증가와 그 요구의 양과 질에 대한 다양성은 이질적인 능력을 지닌 서버들로 구성된 웹 서버 클러스터를 구축하게 되었다. 클러스터 환경에서 가장 결정적인 역할을 하는 요청 대 서버의 맵핑 기법이 최근 활발히 논의되고 있다. 기존의 맵핑 방식은 요청의 수를 기반으로 서버들이 동일한 양의 부하를 할당받는 것을 목적으로 한다. 하지만, 최근의 다양한 서비스의 증가로 인해 단순한 부하의 균등화만으로 적절한 지연 시간을 기대할 수 없게 되었다. 이에 요구되는 내용을 기반으로 맵핑을 수행하여 응답 시간을 단축하고 전체 서버들의 캐시 적중률도 높이는, 내용-기반 맵핑(content-based mapping)이 최근의 인터넷 환경에서 매우 긍정적으로 평가받고 있다. 이에 본 논문에서는 내용-기반 맵핑 방식을 이질적 환경에 적합하도록 개선시킨 우선 순위 최상 임의 가중치 맵핑(Prioritized Highest Random Weight Mapping, PHRW Mapping)을 제안하였다. 요구되는 내용을 기반으로 맵핑하며, 이질적 서버들에 대해 능력에 따라 우선 순위를 부여하여 높은 성능의 서버가 많은 요청들을 처리하는 방식이다. 이를 통해 이질적인 서버들로 구성된 클러스터에서 매우 효과적으로 적용하며, 특히 지연 시간에 제한을 갖고 있는 실시간 데이타 서비스의 지연 시간을 효과적으로 감소시킨다. 알고리즘과 시뮬레이션을 통하여, 제안된 기법을 사용하는 경우 짧은 지연 시간을 보장하여 전체 시스템의 성능이 향상됨을 증명하였다.
경상 방언 내포문 의문사의 작용역 지각 반응 시간과 범주 지각의 양상을 분석하였다. 지각 실험을 위한 자극은 내포문 의문사가 모문 작용역을 갖는 문맥이 주어진 하나의 문장을 40명의 화자가 발화한 것으로, 지각 실험은 24명이 참가하였다. 피험자는 40개의 자극에 대해 모문 작용역(설명 의문문)인지 또는 내포문 작용역(판정 의문문)인지를 선택하게 하는 강제 선택 실험을 3회 진행하고 그 반응 시간을 기록하였다. 모문 작용역 응답 수를 기준으로 자극을 정렬한 후 작용역 응답에 따른 반응 시간을 정렬 순서에 따라 시각화한 결과 모문과 내포문 작용역 응답이 범주적 지각의 결과임이 분명히 나타났으나, 이에 따른 반응 시간의 차이는 크게 나타나지 않았다. 화자에 따른 범주 지각 양상으로 볼 때, 작용역 해석에 영향을 주는 요인은 형태/통사적 제약과 운율 구조적 완결성으로 보이며, 한 요인의 가중치는 다른 요인의 가중치와 반비례 관계에 있는 것으로 해석할 수 있다.
독자-필자 문제(readers-writers problem)를 위한 기존의 스케쥴링 정책들은 대부분 독자나 필자 중 어느 한 쪽에 편향된 처리 성향을 가지고 있기 때문에 응답 시간이나 처리량, 둘 중 하나의 성능이 상당히 좋지 않은 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하고자 새로룬 동적 스케쥴링 정책인 CAP(Counter-based Adaptive Priority)을 제안한다. CAP은 동시에 수행될 수 없는 필자에게 가중치를 주는 기법과 소수의 독자를 무작정 지연시키는 것을 막기 위한 에이징(aging) 기법을 동적으로 결합하여 사용하고 있다. CAP은 기는(starvation) 문제를 가지고 있지 않으며 주어진 상황에 동적으로 대응하는 능력을 가지고 있기 때문에 처리량과 응답 시간 모두 FCFS에 비하여 더 우수하다. 제안된 정책에 대한 효과성을 입증하기 위하여 세마포어 기반의 해법을 제시하고 사건-기반 시뮬레이션을 사용하여 기존의 정책들과 성능을 비교하였다.
연관 규칙 감축 기법은 대규모 데이터를 사용하는 Socially aware computing분야에서 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 수집된 각종 데이터들을 각 속성 기준에 따라 이진 변환한 후 가중치를 부여하고 논리식 감축 방법을 이용하여 신뢰성을 보장하는 규칙을 도출하는 새로운 데이터 감축 기법을 제안한다. 이는 컴퓨터 시뮬레이션 결과 기존의 방식들에 비해 지지도, 신뢰도, 규칙 감소율, 연관 규칙 추출 시간에 좋은 성능을 보였으며 이는 빠른 시간 내에 신뢰성 높은 대규모 데이터 처리가 필요한 Socially aware computing분야에 적합하다고 판단한다.
선박에서 항해시간을 줄이고 연료소비를 절감하기 위하여 최적항로의 결정하는 작업은 선박운항의 가장 중요한 요소이다. 최근, 보다 빠르고, 정확한 최적항로를 결정하기 위해 전자해도시스템이 개발되고 있다. 본 논문은 이러한 시스템에 탐색의 알고리즘 중 최선의 탐색해를 제공하는 $A^*$알고리즘을 전자해도 시스템에 적용하였다. 그러나 $A^*$알고리즘의 적용은 과도한 탐색시간과 많은 메모리를 요구하는 문제점이 있다는 사실이 발견되었고 이러한 문제점을 해결하기 위해 장애물을 발견했을 때 탐색 후보 선정에 가중치를 부여하는 보다 개선된 알고리즘의 필요성을 제안하고자 한다.
최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의 요청자와 가장 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 이 질의 방법을 실세계 이동 객체에 바로 적용하였을 경우, 실세계의 도로정보를 고려하지 않아 적절한 결과를 제공하지 못한다. 예를 들어, 사용자의 이동 방향과는 반대 방향에 위치한 객체가 질의 결과로 반환 될 경우, 사용자가 검색된 객체에 접근하기 위한 시간과 비용이 증가하는 문제가 발생한다. 또한 질의 객체와 대상 객체가 모두 이동할 경우에는 일정시점에서 질의한 결과는 조금만 시간이 지나면 유효하지 않게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 질의 객체와 데이터 객체가 모두 이동 객체인 경우에 적합하게 사용될 수 있도록 이동체의 궤적 정보를 방향정보 가중치로 환산한 근접 질의처리 방법을 제안한다.
본 연구를 통하여 전력수급계획에 필요한 연간 시간대별 총수요를 예측하는 산법을 개발하였다. 예측과정은 크게 평상일 예측과 특수일 예측으로 구분된다. 평상일의 경우는, 연중 최대수요가 발생하는 하절기 기상으로부터 연중 최대수요를 예측한 다음, 하향식 접근에 의해 주간-일간-시간대별 평상일 수요를 예측하며, 특수일 수요는 예측된 평상일 수요와 평상일 대비 상대계수 모형으로부터 예측한다. 예측의 정확도를 개선하기 위하여 시계열 자료에 가중치를 부여하고, 실적자료가 생길 때마다 자동으로 모형이 갱신되도록 하였으며, 수요예측 결과를 검증, 보정하기 위해 주간수요예측을 재수행할 수 있다. 또한 계획된 월간 전력량 제약에 협조하는 예측산법도 포함하였다.
본 논문에서는 지능형 로봇 시스템에서 신경 회로망을 이용한 인간 몸의 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 지능형 로봇 시스템에서 사용된 컴퓨터 시각 기반에서는 시간상의 변화에 따른 특징 벡터 추출을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 신경 회로망을 이용한 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 신경 회로망을 이용한 제스처 추출은 오류 역 전파 학습방법을 사용하여 시간상에서 변화하는 영상 시퀀스에 정보를 생성하고 움직임 모델을 통해 두 정보간의 따른 제스처 추출에 가중치를 준다. 마지막으로 본 연구에서 제안한 기법은 실험을 통해 그 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 진화연산 중에서 해의 다양성과 수렴속도면에서 좋은 성능을 나타내는 실수형 유전알고리즘과 신경회로망을 이용한 적응 퍼지제어기를 설계하였다. 실수형 유전알고리즘을 이용하여 퍼지제어기의 입 출력 이득과 실시간으로 퍼지제어기의 입 출력이득을 적응적으로 변경하는 신경회로망의 가중치를 튜닝하였다. 제안한 방법의 유용성을 평가하기 위해 시지연을 갖는 제어시스템[14]에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 적응 퍼지제어기가 기존의 퍼지제어기보다 오버슈트, 정정시간, 상승시간면에서 더 우수한 제어성능을 나타내었다.
라이프 케어 모니터링 시스템은 무자각, 진료, 일상 모니터링의 세 가지 영역으로 구성되며, 개인의 특성을 고려하여 맞춤형 건강 관리 서비스가 이루어져야 하며 실시간으로 유지 및 관리 되어야 한다. 본 논문에서는 라이프 케어 모니터링 시스템에서 실시간 처리해야하는 태스크가 증가함에 따라 마감시간 준수율이 하락하는 문제점을 해결하는 방안에 관한 연구이다. 즉, 개인의 질병과 몸 상태가 고려된 모니터링 요소에 가중치를 부여하고, 상대적으로 중요도가 떨어지는 모니터링 요소는 주기를 증가시킴으로써 실시간 처리율을 향상시키는 것이다. 제안한 방법의 유용성을 검증하기 위해 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 최대 23%까지 마감시간 준수율이 향상됨을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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