본 논문에서는 서로 다른 주문들의 일부를 일괄적으로 처리할 수 있을 때, 최소 개수의 작업 단위로 모든 주문을 처리하는 문제를 다룬다. 무향그래프와 배치 크기 $\lambda$로 표현되는 이 문제의 일반적인 경우는 NP-hard이며, 그래프가 나무와 interval 그래프 일 때 다항 시간 안에 최적해를 찾을 수 있음이 증명되어 있다. 본 논문에서는 LP 완화 기법을 이용한 근사알고리즘과 LP 완화를 통한 최적해의 분석을 제시한다.
본 논문에서는 서로 다른 주문들의 일부를 일괄적으로 처리할 수 있을 때, 최대 개수의 작업 단위로 최대한 많은 수의 주문을 처리하는 문제를 다룬다. 무향그래프와 배치 크기 $\lambda$로 표현되는 이 문제의 일반적인 경우는 NP-hard이며, 나무일 때 다항시간 안에 최적해를 찾을 수 있음이 증명되어 있다. 본 논문에서는 이분 그래프의 경우에도 NP-hard임을 보이고, 이 경우에 절대근사 알고리즘과 상대근사 알고리즘을 제시한다.
주문형 비디오 시스템의 성능에서 핵심적인 문제는 클라이언트 요청들을 만족시키기 위해 요구되는 비디오 서버의 입.출력 대역폭이다. 이는 지연시간을 증가시키는 원인이 되는 중요한 자원이다. 따라서, 공유를 통하여 비디오 서버 입.출력 요청을 감소시키는 일괄처리 및 피기백킹 등의 다양한 방법들이 사용되고 있다. 일괄처리 정책은 같은 객체에 대한 요청들을 묶어서 기억장치 서버에 대한 하나의 입.출력 요청을 만드는 것이고, 피기백킹 정책은 대응하는 입.출력 스트림들을 그룹으로 서비스할 수 있는 하나의 스트림으로 병합하기 위하여 진행중인 요청들의 디스플레이 율을 변경하는 정책이다. 본 논문에서는 인기 있는 비디오에 대한 요청들의 가능한 한 스케쥴링 되도록 비디오 서버의 입.출력 스트림 용량을 비디오 요청 도착율에 따라 동적으로 예약해 둔다. 그리고 일괄처리의 단점인 스트림 요청 지연시간과 피기백킹의 문제점은 디스크 대역폭 낭비 등을 해결하는 예약기반 하이브리드 디스크 대역폭 절감 정책을 제안한다. 제안한 정책의 성능은 시뮬레이션을 통해 기존의 일괄처리와 피기백킹 정책들과 비교 평가한다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 예약기반 하이브리드 디스크 대역폭 절감 정책이 기존의 일괄처리나 피기백킹 정책들에 비해 낮은 서비스 이탈확률과 높은 프레임 절약 백분율 그리고 일정한 서비스 평균대기시간을 제공함을 알 수 있다.
지구 또는 우주 원격탐사 및 관측에서 진일보한 임무 수행을 위해 위성 편대 비행의 필요성이 점차 부상하고 있다. 편대 비행은 단일 위성으로는 실현하기가 어렵거나 불가능한 과학적인 임무를 수행할 수 있다. 다양한 위성 편대 비행 기술에서 중요한 기술 중에 하나는 편대 위성간의 정밀기선결정 기술이며, 정밀도 검증 기술도 함께 동반되어야 한다. 이 논문에서는 Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) 위성의 실제 Global Positioning System(GPS) 데이터를 사용하여 GRACE A와 B 두 위성의정밀기선결정을 수행하였다. 그리고 K/Ka-Band Ranging system(KBR) 바이어스 거리측정값으로 일괄처리 및 순차처리 방법을 통해 정밀도를 검증하였다. 제안된 순차처리 방법은 KBR 바이어스를 추정하는 대신에 기산점 차분으로 이를 제거하여 정밀도를 검증하기 때문에 검증자(KBR baised range)가 피검증자(GPS-baseline)와 독립적이고 실시간 정밀도 검증에 적용이 가능하다. 그 결과 일괄처리 검증방법과 유사한 1.5 ~ 3.0 mm의 순차처리 정밀도 검증 결과를 얻었다.
분산 일괄처리 시스템은 네트워크 상에 있는 유휴상태의 컴퓨터를 활용하여 각 컴퓨터에 의하여 제출된 CPU-intensive한 작업을 수행시킴으로써 컴퓨터 자원의 활용도 및 작업의 생산성을 높일 수 있도록 하는 시스템이다. 이러한 시스템이 효과적으로 운용되기 위해서는 규모확장성, 결함 허용성, 그리고 머신 풀(pool) 구성의 유연성 등이 보장되는 것이 바람직하다. 그러나, 네트워크의 결함이나 컴퓨터의 다운 또는 컴퓨터 소유자의 자율적 의지에 의한 풀에서의 탈퇴 등으로 인하여 사용 가능한 컴퓨터가 비결정적(non-deterministic)일 수밖에 없는 동적 환경 하에서 그와 같은 특성을 보장하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 Jini의 core 서비스를 이용한 분산 일괄처리 시스템인 J-JDBS (Jini-based Java Distributed Batch-processing System) 시스템의 설계 및 구현을 제시함으로써, Discovery 서비스, Lookup 서비스, Lease 서비스 등의 Jini 코아 서비스가 규모확장성, 결함 허용성, 풀 구성의 유연성을 보장하는 신뢰성 있는 분산 일괄처리 시스템을 쉽고 빠르게 구축하는 데 매우 유용하게 적용될 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 SGML 문서의 포맷팅과 변환을 지원하는 DSSSL 처리기를 개발하였다. 본 논문에서는 DSSL의 문서 처리 과정과 이를 지원하는 처리기의 개발 방법을 소개한다. 또한 개발 결과를 다양한 문서처리 환경에 적용하여 DSSL의 우수성과 개선이 요구되는 부분에 대하여 기술한다. 그 결과 DSSL은 구조 기반 검색을 지원하는 질의 언어와 다양한 연산기능을 지원하는 수식 언어에 기반하기 때문에 강력한 포맷팅과 변환기능을 제공한다. 그러나 처리 방식의 특성상, DSSL은 사용자 인터랙션이 많으며 위지윅한 문서 환경보다는 일괄처리 방식의 문서 처리 분야에 더 적합하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.989-998
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2013
최근 산/학계에서 주목받고 있는 빅 데이터는 정의상 한꺼번에 자료를 메모리에 올려 분석할 수 없기 때문에 기존의 데이터마이닝 시대에 개발된 일괄처리 (batch processing) 방식의 알고리즘을 적용할 수 없게 된다. 따라서 가장 시급히 해결해야 하는 문제는 기존의 여러 가지 기계학습방법을 빅 데이터에 적용할 수 있도록 분산처리 (distributed processing)를 수행하는 적절한 알고리즘을 개발하는 것이라 볼 수 있다. 본 논문에서는 분류문제에서 각광받는 지지벡터기계 (support vector machines)의 여러 알고리즘을 살펴보고자 한다. 특히 빅 데이터 분류문제에 유용할 것으로 예상되는 온라인 타입 알고리즘과 병렬처리 알고리즘에 대하여 소개하고, 이러한 알고리즘들의 성능 및 장단점을 선형분류에 대한 모의실험을 통해서 살펴본다.
스카이라인 질의는 객체의 속성을 기준으로 사용자의 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 일괄처리 방식으로 탐색 결과를 반환하지만 대화형 앱이나 모바일 환경과 같이 잦은 위치이동 발생 시 일괄처리 방식으로 스카이라인 질의 결과를 신속하게 받기 어렵다. 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 알고리즘은 사용자와 상호 작용이 필요한 대화형 앱에서 실시간으로 선호 객체를 탐색하여 사용자에게 전달함으로써 객체의 반환 속도를 향상시켰다. 그러나 최근접 이웃 알고리즘은 객체 탐색 과정에서 반복적인 비교 연산을 수행하여 불필요한 탐색 시간이 소요된다. 본 논문은 대화형 앱에서 신속한 스카이라인 결과를 산출하고자 연산 대상 객체의 범위를 축소함으로써 최근접 이웃 스카이라인 질의 알고리즘의 성능을 향상시킨 전처리 기법을 제안한다. 데이터 객체는 최대 40,000 개의 실험에서 제안 기법은 최근접 이웃 알고리즘보다 50% 빠른 성능을 나타내어 본 연구의 가용성이 증명되었다.
인공지능, 기계학습 및 데이터마이닝 기법들을 침입탐지 시스템에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 연구가 공격패턴의 분류를 위한 분류기(classifier)의 학습 알고리즘 성능 개선에 목적을 두고 있다. 그리고 이러한 학습 알고리즘은 대부분 일괄처리(batch) 방식으로 동작하여 실시간 침입탐지 시스템의 적용에는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 실시간 침입탐지 시스템을 위한 점증적 특징 추출 기법과 분류가 가능한 실시간 침입탐지 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 KDD CUP 99 자료에 적용한 결과 실시간 기법임에도 불구하고 일괄처리 방식과 비슷한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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