기존의 유선 네트워크 환경에서 쓰이던 TCP 프로토콜을 무선 네트워크에 사용할 경우에, 무선 손실이 발생할 경우 혼잡 제어 알고리즘을 실행하여 성능 저하 현상이 발생한다. 본 논문에서는 네트워크 상태변화를 민감하게 반영하는 손실 구분 알고리즘을 제안한다. TCP는 패킷의 이동 경로를 설정하지 않기 때문에 수신자와 송신자 사이의 병목링크(라우터)의 수를 알 수 없고, 고정된 패킷의 양을 기준으로 패킷의 손실 원인을 구분할 경우 정확성이 떨어진다. 따라서 패킷의 상대적인 전송지연시간인 ROTT(Relative One-way Trip Time)을 이용하여 네트워크 상태변화를 민감하게 반영하는 손실 구분 알고리즘을 수식적으로 전개하였다. 본 논문에서는 NS2를 이용하여 기존의 TCP Veno, Spike 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 패킷의 손실 구분 오류율을 최고 45% 낮춘다는 것을 알 수 있었다. 그리고 낮은 패킷의 손실 구분 오류율로 인해 공평성(fairness)을 해치지 않으면서 패킷의 전송량이 증가한다는 것을 증명하였다.
본 논문은 차세대 열차제어 시스템인 KRTCS (Korea Radio Train Control System)의 네트워크의 안정성에 대해여 연구한다. KRTCS는 철로 상에 운행중인 모든 열차들의 위치, 이동속도, 정위치 정차, 차량 문 개폐, 차량 내부 상황 등을 전체적으로 관리 감독하는 시스템으로 시스템의 동작 오류는 열차 운행에 지장을 초래할 뿐만 아니라 경우에 따라서 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 안정성에 대한 다각적인 검증을 반드시 필요로 한다. 이를 위해 본 논문이서는 실제 열차 운행이 이루어지는 환경과 운행 방식, 그리고 네트워크 장비에서 발생할 수 있는 동작 오류 패턴을 조사하고 이를 토대로 QualNet [1]을 활용해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 실행한다.
이 연구의 목적은 문화예술행사 평가 과정에서 제기되는 평가 오류의 문제 중 하나인 후광효과를 실증적으로 분석하여 문제점을 진단하고 개선 방향을 제시하는 것이다. 이 연구는 2014년과 2015년 진행된 107개 지역대표공연예술제 평가 결과를 대상으로 3개 평가 영역, 15개 평가지표의 평가 결과에 대한 상관관계분석, 요인분석, 회귀분석을 통해 후광효과를 진단하였다. 분석 결과 평가지표 간의 상관계수의 평균은 2014년 0.676, 2015년 0.584로 나타났으며, 요인구조와 평가 영역은 일치하지 않았다. 회귀분석 결과 타 영역의 평가점수와 표준편차는 기획, 집행, 결과영역의 평가 결과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 평가결과의 왜곡은 평가의 신뢰성과 수용성을 낮추므로 합리적이고 객관적 평가를 위해 평가기준의 정교화, 평가지표별 평가자 다양화, 평가자 대상 사전교육, 메타평가의 실행을 통해 후광효과를 통제할 필요성을 제기한다.
Artificial intelligence (AI) 프로젝트에 널리 사용되는 Python 언어는 Interpreter 언어로 Runtime 시에 오류가 발생한다. 오류로 인한 프로젝트의 실패를 방지하기 위해서는 사전에 예외적인 상황이 발생할 수 있는 코드에 대한 예외 처리가 필요하다. 특히, 많은 리소스를 필요로 하는 AI 프로젝트에서, 오랜 실행 후 발생하는 예외는 큰 리소스 낭비를 초래한다. 하지만, 예외 처리는 개발자의 경험에 의존하기 때문에 개발자들은 잡아야 할 적절한 예외를 결정하는데 어려움을 가진다. 이러한 필요성을 해결하기 위해 기존 예외 처리문을 학습하여 개발 중에 개발자에게 잡아야 할 예외를 제안해주는 접근 방법을 제안한다. 제안 방법은 try 블록의 소스 코드를 입력으로 받아 except 블록에서 처리되어야 할 예외들을 제안해준다. 우리는 2개의 프레임워크로 구성된 대규모 프로젝트에 대해 접근 방법을 평가한다. 우리의 평가 결과에 따르면, 예외 제안을 수행할 때 평균 AUPRC는 0.92 이상을 나타낸다. 연구 결과는 제안된 방법이 비교 모델들을 능가하는 예외 제안 성능으로 개발자의 예외 처리를 지원할 수 있음을 보여준다.
대학의 학사정보시스템은 대학의 핵심이 되는 시스템으로 학생의 학적 등 다양한 대학내 모든 활동을 관리해야 하므로 해마다 복잡해지고 데이터가 무분별하게 많아진다. 이에 따라 학사정보시스템의 데이터는 신뢰성이 저하되어 사용자와의 의사소통 문제가 발생하게 되고 시스템 내부에 큰 장애를 불러올 수 있기에 학사정보시스템의 데이터 검증 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학사정보시스템에 대해 데이터 품질관리의 데이터 프로파일링 기법을 이용하여 컬럼 속성 분석, 허용 값 목록 분석, 문자열 패턴 분석, 날짜 유형 분석, 유일 값 분석 방법으로 설계하였다. 구현 단계에서는 위의 5가지 분석 방법을 이용하여 스크립트를 구현하였고, 스크립트를 실행하여 학사정보시스템의 유형별 오류를 발견하여 오류의 원인을 시스템 내부에서 찾아 수정하였으며 내부시스템 장애 확률을 낮출 수 있었다.
육안검사는 정확한 병리조직학적 진단을 위해 수술, 내시경 검사에서 채취된 검체를 육안검사를 통해 암의 육안정보를 기록하고 병변은 현미경 표본을 만들기 위해 절편을 채취하는 행위이다. 육안검사의 기술은 간결하고 정확한 표현, 적절한 구조화, 충분한 절제, 중요정보에 대한 오류가 없는 표준화, 복잡한 검체의 사진 도표화가 이루어져야 한다. 병리학적 판독의 만족도를 높이기 위해서는 육안검사에 대한 이해가 충분한 이론적 실무적 바탕에서 신뢰를 얻기 위한 정확하고 신중히 수행해야 하는 업무이다. 육안검사 분야에서 임상병리사들의 경험을 바탕으로, 추가 표본 유형이 실행 가능한 후보로 식별되고 치료 측면에서 요구와 우려 사항을 신중하게 고려해야 한다. 또한, 각 기관의 부서에서는 임상과의 파트너쉽, 지속적인 전문인력 양성, 진단오류 및 가치 기반의 의료제공에 대한 국가적 초점 측면에서 검토해야 할 것이다.
리눅스를 운영체제로 사용하는 PDA, 전자수첩 등의 소형 임베디드 시스템의 사용이 증가하고 있다. 그러나 리눅스 커널은 모노리딕(monolithic)하다는 특성 때문에 다양한 형태의 임베디드 시스템에 필요한 요구사항을 만족하지 못하고 있다. 본 논문에서는 모노리딕 커널의 단점을 보완하기 위해 리눅스에서 널리 사용되는 JFFS 파일 시스템을 커널에서 분리하여 사용자 수준에서 응용 프로그램 프로세스로 실행되는 uJFFS를 구현한다. uJFFS는 파일 시스템과 플래시 디바이스 드라이버 구성되며 커널과 분리되어 실행되므로 커널을 소형화할 수 있다. uJFFS는 파일 시스템의 자료구조가 사용자 주소 공간에 존재하며, 파일 시스템을 담당하는 ujffs_fs와 플래시 디바이스를 제어하는 ujffs_drv 드라이버로 구성된다. 또, uJFFS는 기존의 리눅스에서 제공하는 것과 동일한 인터페이스를 지원한다. 물리장치에 접근하기 위한 디바이스 드라이버 역시 사용자 영역에서 구현되어 장치나 파일 시스템의 오류가 발생하더라도 커널에 미치는 영향을 최소화하여 시스템의 안정성을 증가시길 수 있다.
본 논문에서는 센서네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus 기반의 응용프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 즉, 센서네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 제안한 프로그래밍 모델에 따라 센서네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서네트워크의 각 노드에 대한 속성 값을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 본 논문에서는 프로그래밍 모델에서 사용하는 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 프로그래밍 모델과 함께 설명한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 개발자들은 코드에 대한 상세한 내용을 알지 못하더라도 쉽게 응용프로그램을 구현할 수 있다. 또한 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서네트워크 응용프로그램을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여 오류를 찾아내고 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.
일반화된 허프변환(GHough)은 임의의 2차원 모델 추출을 위해 사용되는 유용한 기법이다. 그러나 GHough는 모델의 회전과 축척 관련 사전 정보가 없을 경우 모든 경우의 수를 나열하는 변환 방식을 택하기 때문에 4차원 패러미터 배열이라는 방대한 메모리 사용이 불가피하며 실행시간 또한 오래 걸릴 수밖에 없다. 이를 개선하기 위해 제안된 몇몇 n-to-1 변환 방식 들은 4차원 대신 2차원 패러미터 배열 사용만으로도 임의의 모델 추출을 가능케 한 반면 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표 때문에 모델 추출 오류 가능성 또한 높다 하겠다. 본 논문은 이와 같은 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표를 감소시키기 위한 방안으로 모델 내부의 추가적인 그레디언트 정보 활용을 제안하며 모델 윤곽선 정보에 추가로 모델 내부 그레디언트 정보를 활용할 경우 2차원 패러미터 공간에 던져지는 무작위 투표수를 효과적으로 줄일 수 있으며 따라서 실행시간 또한 단축될 수 있음을 실험을 통해 입증한다.
C프로그램에서 발생할 수 있는 메모리 누수(memory leaks)를 실행 전에 찾아 주는 분석기를 제안한다. 이 분석기는 SPEC2000 벤치마크 프로그램과 여러 오픈 소스 프로그램들에 적용시킨 결과 다른 분석기에 비해 상대적으로 뛰어난 성능을 보여준다. 총 1,777 KLOC의 프로그램에서 332개의 메모리 누수 오류를 찾아냈으며 이 때 발생한 허위 경보(false positive)는 47개에 불과하다(12.4%의 허위 경보율). 이분석기는 초당720 LOC를 분석한다. 각각의 함수들이 하는 일을 요약하여 그 함수들이 불려지는 곳에서 사용함으로써 모든 함수에 대해 단 한번의 분석만을 실행한다. 각각의 함수 요약(procedural summary)은 잘 매개화 되어 함수가 불려질 때의 상황에 맞게 적용할 수 있다. 실제 프로그램들에 적용하고 피드백 받는 방법을 통해 함수가 하는 일중에 메모리 누수를 찾는데 효과적인 정보들만으로 추리는 과정을 거쳤다. 분석은 요약 해석(abstract interpretation)에 기반하였기 때문에 C의 여러 문법 구조와 순환 호출 (recursive call), 루프(loop)등은 고정점 연산(fixpoint iteration)을 통해 자연스럽게 해결한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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