최근 데이터 처리기술의 급속한 발전과 함께 컴퓨터 및 Mobile 환경이 차츰 고사양화 됨에 따라 GIS에서는 이러한 고사양 환경을 활용하여 기존의 단순 지도서비스에 그치지 않고 해당 위치에 대한 정보인 POI(Point of Interest) 서비스까지도 요구되어지고 있다. 그러나 현재 GIS 기반이 되는 지리공간 데이터 및 POI 정보들에 대한 표준이 마련되어 있지 않아 각각의 서비스 업체들 간에 이질적인 데이터를 가지고 시스템의 중복구축이라는 문제점을 앉고 있다. 특히 POI 서비스는 POI 정보 불충분으로 인해 단순 지명 서비스만을 제공하고 있는 실정이며, 원하고자 하는 정보에 대한 검색기능 또한 미비하여 사용자의 요구에 만족하지 못할 수준의 서비스를 제공하고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 GIS의 지리공간 데이터 표준으로 대두되고 있으며, 지도 정보와 함께 다양하고 체계적인 POI 정보를 포함하고 있는 GML을 기반으로 하여 지도검색 및 POI 검색을 제공하는 GVP 모듈을 설계한다.
인터넷을 통해 주위 사물과 연결된 차량은 사용자에게 편리성을 제공하기 위해 다양한 콘텐츠를 요구하는데 클라우드로부터 가져오는 시간이 비교적 오래 걸리기 때문에 차량과 물리적으로 가까운 위치에 캐싱하는 기법들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기반 시설이 밀집하게 설치된 도시 환경에서 maximum distance separable(MDS) 코딩을 사용해 road side unit(RSU)에 캐싱하는 방법에 대해 연구하였다. RSU의 중복된 서비스 커버리지 지역을 고려하여 차량의 콘텐츠 요구에 대한 RSU hit ratio를 높이기 위해 deep Q-learning(DQN)를 사용하였다. 실험 결과 비교 알고리즘보다 hit raito 측면에서 더 높은 성능을 보이는 것을 증명하였다.
웹 기반 교육(WBI)이 많은 장점을 가지고 있으나 한편으로는 웹 기반 수업 혹은 웹 기반 교육의 초기에는 교수자의 개인적인 수준에서 교육 시스템이 개발 운영되어 체계적으로 개발 관리되지 못하였고 교수-학습자의 요구사항을 충분히 반영하지 못하였다. 그리고 분산되어 있는 자료의 적절한 활용과 검색이 용이하지 못하여 중복 개발되고 신뢰성이 떨어지는 문제점등을 내포한다. 이 논문에서는 WBSE(Web Based Software Engineering)개념을 웹 기반 교육시스템에 도입하여 요구사항을 반영하고 기존에 개발되어 사용되고 있는 소프트웨어를 컴포넌트화 하는 작업을 시도하여 이를 재사용 통합함으로써 새로운 교육 소프트웨어 개발에 사용하는 일련의 과정에 대하여 연구 기술하였다.
B2C 쇼핑몰 시스템의 경우 사용자 인터페이스에 관련된 부분에서만 차이를 보일 뿐 시스템의 기능적인 요구사항과 아키텍처는 유사하며 재사용 가능한 컴포넌트나 COTS 제품을 사용하여 시스템의 많은 부분을 구축할 수 있다. 따라서 쇼핑몰 시스템 구축 시 매번 각 기능들을 설계하고 구현하는 것은 중복 투자를 하는 것과 같다. 이에 본 논문에서는 B2C 소핑몰 시스템의 공통 요구사항을 기반으로 B2C 쇼핑몰 시스템 구축을 위한 프로덕트 라인을 제시한다. 쇼핑몰 시스템 구축에 프로덕트 라인을 적용한다면 중복 투자를 줄이고 미리 준비한 COTS 제품이나 컴포넌트를 사용하여 좋은 품질의 시스템을 빠르게 구축할 수 있다. B2C 쇼핑몰 시스템의 프로덕트 라인을 제시하기 위해 프로덕트 라인의 Core Asset Development 프로세스를 수행하여 쇼핑몰 시스템에 특화된 Product Line Scope, Core Assets, Production Plane을 정의하였다. B2C 쇼핑몰 시스템의 Product Lien Scope는 웹 상에서 물건 판매, 주문 정보 접수, 고객 정보 관리 등의 공통점과 가격의 고정 여부, 검색 등 기타 기능, 공동구매 기능 등의 차이점으로 정의할 수 있다. Core Asset는 B2C 쇼핑몰 시스템의 아키텍처와 시험 및 설계 방법, 재사용 가능한 컴퍼넌트 목록 등이 있다. 마지막으로 Production Plan은 각각의 Core Asset의 부착 프로세스를 연결하여 제시한다. B2C 쇼핑몰 시스템의 Production Plan은 프로젝트 계획, 아키텍처 정체, 사용자 인터페이스 프로토타핑, 컴포넌트 획득, 구현, 통합 및 테스팅, 운영 단계로 구성된다.
영상 압축 기법에는 여러 가지 알고리즘을 적용되고 있다. 이런 알고리즘들에는 주파수 영역 중복을 제거하기 위한 DCT, 시간 중복성 제거를 위한 움직임 측정, 압축기법에 의해서 만들어진 정보를 부호화하는 VLC들이 있다. 이런 부호화 알고리즘들은 부호화기를 구현하는데 많은 시간을 요구하며 특히 움직임 추정은 부호화기의 절반에 가까운 시간을 소비한다. 움직임 측정 기술의 복잡도는 search algorithm, cost function, search range parameter의 요인으로 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 기존의 Full Search 알고리즘 대신에 three-step 알고리즘을 사용하여 움직임 측정 시간을 줄였다. Full Search 알고리즘은 search area에서 모든 지역에 대해 cost function을 사용하여 이전 블록과 얼마나 유사한지를 조사한다. 따라서 이전 블록과 가장 유사한 부분을 찾는 좋은 방법이지만 그만큼 시간이 많이 사용한다. Three-step 알고리즘은 search area의 일정 지역에 대해 cost function를 사용하여 이전 블록과의 유사성을 찾는 fast 알고리즘이다. Three-step 알고리즘을 사용한 경우 기존의 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 60% 정도의 시간이 단축되었다. 그리고 생성되는 압축 데이터의 크기는 full search 알고리즘을 사용할 때 보다 많이 차지한다. 생성되는 H.263파일의 화질에서는 Three-step 알고리즘을 사용한 경우일지라도 full search 알고리즘을 사용한 경우와 거의 비슷한 화질을 보여준다.
사람이 주고받는 자료의 $60{\sim}80%$를 차지하는 위치와 관련된 정보를 처리하는 공간정보처리 기술을 구성하고 있는 GIS, GNSS, ITS, SIIS 등은 독립적인 영역에서 각 사업의 요구를 만족시키는 방향으로 개발되어 상호운용성의 부족으로 중복 구축의 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 재사용성과 상호운용성 지원을 통하여 중복 구축의 문제를 해결하기 위하여 각 분야에서 기본적으로 필요한 기능을 추출하여 컴포넌트로 구현함으로써 공간정보처리시스템의 개발 시간을 줄일 수 있으며 서로 다른 시스템을 통합하여 사용하는 데에도 편리한 장점을 가지는 4S 핵심 컴포넌트를 제안하였고 각 분야별 기능 및 통합 방안에 대하여 설명하였다. 또한, GIS 컴포넌트는 다른 컴포넌트들을 이용한 시스템에 공통적으로 사용할 수 있으므로 본 연구에서는 GIS 컴포넌트를 기반으로 GNSS, ITS, SIIS를 통합하였다.
컴파일러에 결함이 있다는 것은 곧 잘못된 코드를 생성한다는 것을 의미하므로 양질의 컴파일러 구성은 양질의 소프트웨어 생산을 위한 기본 요구조건이 된다. 임베디드 시스템이 널리 사용되면서 더욱 다양하고 복잡한 임베디드 프로세서가 개발되었고 이는 새로이 설계된 프로세서를 위한 새로운 컴파일러 개발의 필요를 야기하고 있다. 본 논문에서는 프로그램의 중간 표현을 기반으로 하는 효율적인 테스팅 방법을 제안한다. 언어의 구문 규칙을 모두 사용하는 테스트 케이스를 통해 컴파일러를 테스트하는 방법이 이미 연구되었으나, 기존의 소스 코드 수준의 방법으로는 테스트 케이스의 중복성이 존재하는 단점이 있다. 본 논문에서는 중간 표현의 구문 규칙을 이용해서 중복된 테스트 케이스를 제거하여 테스팅 효율을 증가시킬 수 있음을 기술한다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법을 GCC의 중간 언어인 RTL에 적용한 예를 통해 설명한다.
본 논문에서는 워크스테이션 네트웍(Network of Workstation) 환경에서 태스크 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 NoW에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 테스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 NoW 환경의 워크스테이션으로 스케줄링하며, 태스크 그래프에서 노드수가 V일 때 최악의 경우 알고리즘의 시간 복잡도는 O($V^2$)이다. 제안한 알고리즘을 실제 응용 프로그램의 태스크 그래프에 적용하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즈이 스케줄링 길이와 알고리즘에서 요구하는 워크스테이션의 수 관점에서 성능이 향상되었음을 보여준다.
광전달망(Optical Transport Network)에서 사용자의 서비스 요구는 종종 주기적인 특성을 보이므로 이러한 계획 연결 요구에 대하여 시간 중복성을 RWA 문제에 이용할 수 있다. 계획 연결 요구의 RWA 문제는 조합 최적화 방법(Combinatorial Optimal Solution)과 그래프 컬러링(Graph Coloring)의 조합으로 해결되거나, 경로 선택에 기반한 순차적(sequential) RWA(sRWA) 의해서 해결된다. 이와 같은 방법은 복잡하거나 많은 연산을 필요로 하므로 본 논문에서는 그룹화를 통해 계획 연결 요구들의 시간 중복성을 이용하여 효과적으로 경로 설정 및 파장 할당을 하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 현재 실질적으로 효율적이라 알려진 sRWA 보다 같거나 작은 파장 수를 사용하여 $54\%$ 이상의 계산량의 성능 향상을 보인다.
인터넷 회선이 빨라짐에 따라 고속라우터에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 고속 라우팅의 핵심인 포워딩 룩업의 고속화를 위하여 비트맵을 이용한 기존의 룩업 알고리즘의 문제점을 실행-구동 시뮬레이션을 통하여 정확히 진단한 후, 카운티드 테이블을 추가하고, 룩업과정에서 사용되는 트랜스퍼 테이블의 중복된 라우팅 정보를 제거함과 아울러 주소 검색범위를 다원화함으로써 성능을 획기적으로 향상시킨 알고리즘을 소개한다. 이 방법은 기존 알고리즘의 룩업시간을 최소 46%, 최대 18%로 단축시키며, 카운티드 테이블을 간단한 하드웨어로 구현한다면 보다 향상된 성능을 기대찬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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