인터넷의 사용자가 증가함에 따라 다양한 서비스가 요구된다 다자간 회의 시스템 역시 다양한 서비스 제공의 일부분으로 많은 연구가 진행되고 있다. VoIP 프로토콜인 SIP(Session Initiation Protocol)는 기본적으로 다자간 멀티미디어 컨퍼런싱을 지원한다. 그러나 현재는 인터넷 전화 등 주로 1:1 호설정에 이용되고 있다. 이를 위해 SiP에 다자간 회의 시스템을 적용하기 위하여 새로운 메소드 및 헤더의 확장, 나아가 다자간 회의 시스템 모델 정의등이 요구되어진다. 본 논문은 다자간 회의 시스템 모델 표준을 소개하고 이를 기초로 효율적인 Conference Server를 제시한다. 설계된 Conference Server는 유효한 리소스의 관리 및 처리를 위해 접속 풀링(Connection Pooling)개념을 적용하여 컨퍼런싱에 참여하는 사용자의 요구를 신속하게 처리할 수 있도록 하였으며 QoS Selector를 두어 사용자의 자원에 맞는 서비스를 보장할 수 있게 하여 효율성을 높였다.
침입탐지 시스템은 정밀성자 적응성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 이와 같은 조건을 포함하면서 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 우리는 더욱 구조적이며 지능적인 IDS(Intrusion Detection Systems) 개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 데이터 마이닝(Data mining)을 통해 입 패턴, 즉 침입 규칙(Rules)을 생성한다. 데이터 마이닝 기법 중 분류(Classification)에 초점을 맞추어 분석과 실험을 하였으며, 사용된 데이터는 KDD데이터이다. 이 데이터를 중심으로 침입 규칙을 생성하였다. 규칙생성에는 유전자알고리즘(Genetic Algorithm : GAs)을 적용하였다. 즉, 오용탐지(Misuse Detection) 기법을 실험하였으며, 생성된 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙으로 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다. 규칙은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model" 이 세 가지 모듈에서 각각 상이한 침입 규칙을 생성하게 된다. 본 시스템에서 도출된 침입 규칙은 430M Test data set에서 테스트한 결과 평균 약94.3%의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.
Serverless 플랫폼은 작업이 요청되었을 때 인스턴스를 생성하였다가 작업이 끝난 후 제거되기 때문에 실제 작업을 처리할 때만 요금이 부과되어 경제적이다. 하지만 작업이 요청될 경우 인스턴스가 생성되고 작업에 필요한 리소스를 가져오는 지연시간 즉, Cold Start 가 발생한다. 특히 워크플로 실행에서 각 작업이 개별적으로 처리되기 때문에 워크플로의 각 단계마다 Cold Start 가 발생하는데, 워크플로는 사전에 정의되기 때문에 이러한 Cold Start 의 누적은 회피 될 수 있다. 본 논문은 Serverless 환경에서 워크플로를 실행할 때 누적되는 Cold Start 를 완화하기 위해 앞의 단계에서 다음 단계를 미리 준비시키는 런타임 인터페이스들에 대하여 제안한다. 이미지 프로세싱 워크플로에 제안한 런타임 인터페이스를 적용시켜 Cold Start 를 제외한 워크플로의 실행시간을 최대 21%까지 줄였다.
프로파일링 도구는 프로그램 최적화뿐만 아니라 스케줄링이나 호출 그래프 작성, 프로그램의 부하 분석 등과 같은 많은 분야에서 이용되고 있다. 이 논문에서는 한국에서 많이 사용되는 운영체제인 윈도우즈 상에서 동작하며 실행 코드만으로 분석이 가능한 프로파일링 도구에 대해 알아본다. 특히 윈도우즈 상에서 동작하는 유명한 프로파일링 도구인 Very Sleepy, 리소스 모니터, PIX, CodeAnalyst, PCM의 특징에 대해 알아본다. 그리고 프로파일링 도구의 특징을 이용해 특정 상황에 적합한 프로파일링 도구를 제안한다.
윈도우즈, 리눅스 등 시장 점유율이 높은 운영체제의 경우에는 다양한 디버깅 도구들로 인해 개발 효율성이 향상된다. 반면 VxWorks 운영체제의 경우에는 실시간성이 요구되는 임베디드 환경에서 제한적으로 사용되어 디버깅 도구 부족 등 개발 효율성 측면에서 여러 제약사항들이 존재한다. 다양한 소프트웨어 오류 가운데 임베디드 환경의 제약으로 인한 대표적인 하드웨어 리소스인 CPU, 메모리와 관련된 디버깅 방안에 관해 소개하고 디버깅 효율성을 개선하고자 한다.
기존에 연구된 자가 적응 시스템은 하위 레벨에서 서로가 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 분석, 변경, 재사용이 어렵다는 단점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시스템이 외장형 자가 적응 시스템이다. 하지만 외장형 자가 적응 시스템은 probe, gauge 등 다수의 컴포넌트가 동시에 동작하기 때문에 시스템의 복잡도를 증가시키는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 불필요한 컴포넌트의 사용으로 인한 리소스 낭비를 방지하기 위한 제어 모듈을 자동으로 생성하는 방법론은 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 필요 여부와 관계없이 동시에 동작하던 컴포넌트의 실행을 효율적으로 관리해 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 웹 서버에 적용하여, 일반적인 경우와 제어모듈이 생성되어 작동할 때의 성능을 비교하였다.
GVM(General Virtual Machine)은 무선 단말기 상에서 동적인 응용프로그램을 실행할 수 있는 가상 기계(Virtual Machine) 플랫폼이다. 가상 기계를 이용한 응용프로그램의 실행은 플랫폼 독립적인 실행이 가능하며 또한 효과적인 다운로드 솔루션을 통한 동적인 실행이 가능하다. GVM은 SGS 파일을 다운로드 받아 실행되는 시스템이므로, 성능의 저하없이 실행되기 위해서는 효율적인 최적화와 실행 시스템이 요구된다. 본 논문은 SGS 파일이 시스템 리소스의 제한이 큰 무선 단말기 상에서 보다 효율적으로 실행되기 위해서 SAL 코드에 대한 최적화를 수행하였다. SAL 코드 최적화 단계를 수행한 GS 파일은 부분적으로 SGS 파일의 최적화를 가져와 전체 SGS 파일의 크기를 줄이고, 실행될 때 수행 속도 면에서 좀 더 빠른 실행 속도를 가지게 된다. 존재하는 최적화 방법론에 관한 연구를 통하여 SAL 코드의 특성을 고려한 최적화 방법론을 제시하고, 최적화된 SAL 코드를 생성하기 위한 코드 최적화기에 관하여 설계하고 구현하였다.
본 연구에서는 멀티코어 기반의 안드로이드 부팅 최적화 방법을 제안하고 있다. 안드로이드 부팅 구간 중 Zygote란 프로세스 초기화 과정 시 가장 많은 연산을 하고 있었으며 Zygote 내부의 4가지 기능 중 preload구간에서 병렬기법을 적용하였다. preload는 어플리케이션의 구동에 필요한 클래스들과 리소스를 순차적으로 가져오는 함수호출 구조로 이 함수호출 구조를 다른 프로세스로 분리시켜 독립적인 연산을 수행하였다. 제안 방법을 S5PV310 듀얼코어와 Exynos4412 쿼드코어에 적용시켰고 각각 14%와 12%의 성능향상 결과를 보였다.
스테레오 비전 시스템에서 전통적인 매칭 알고리즘으로 SAD(Sum of Absolute Differences), SSD(Sum of Squared Differences), NCC(Normalized Cross Correlation) 등 다양한 알고리즘이 존재한다. 그러나 하드웨어로 실시간 처리를 위한 시스템을 구현하기 위해서는 리소스가 한정 되어있다는 제약 때문에 많은 연구에서 SAD 혹은 RT(Rank Transform), CT(Census Transform)를 많이 사용하게 된다. FPGA 내부에는 BRAM(Block RAM)과 MAC(multiply-accumulator)인 DSP슬라이스가 이미 존재한다. 본 논문에서는 BRAM과 DSP로직을 활용해서 전통적인 매칭 알고리즘 중에서 연산기 사용이 가장 많은 NCC를 FPGA로 실시간 처리 가능한 하드웨어 구조를 제안한다.
단일 이미지 초해상도는 딥러닝의 발전과 함께 놀라운 성능 향상이 이루어 졌다. 이러한 딥러닝 모델은 매우 많은 파라미터를 갖고 있어 많은 연산량과 메모리를 필요로 한다. 하지만 사용할 수 있는 리소스는 한정되어 있기 때문에 네트워크를 경량화 시키려는 연구도 지속되어 왔다. 본 논문에서는 Stochastic Weight Averaging (SWA) 알고리즘을 이용하여 상대적으로 적은 양의 메모리와 연산을 추가해 이미지 초해상도 모델의 성능을 높이고 안정적인 학습을 달성하였다. SWA 알고리즘을 적용한 모델은 그렇지 않은 모델에 비해 테스트셋에서 최대 0.13dB 의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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