• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.106-111
• /
• 1998

본 연구의 목적은 트랜잭션 순서화 기법중 데이터 우선순위 알고리즘(DPLP: Data-Priority Based Locking Potocol)의 높은 재시작 비율을 낮추고, 시스템의 처리 효율을 향상 시키는 것이다. 이를 위해서 트랜잭션을 일정한 크기의 그룹으로 그룹핑하고, 같은 그룹에 있는 트랜잭션은 선점권을 인정함으로써 자원을 점유하고 있는 트랜잭션에게 우선순위를 상속하여 트랜잭션의 재시작 비율을 낮춘다. 낮은 트랜잭션이 데이터를 장시간 잠금(lock)하는 것을 방지하기 위해서 그룹 우선순위를 적용한다. 상속에 의한 데드락 방지를 위해서 충돌전에 다른 데이터의 잠금여부를 검사한다. 성능을 평가하기 위해서 분산 데이터 베이스 시스템으로 시뮬레이션 환경을 구축하여 기존의 기법들과 성능을 비교하였다. 성능 비교 결과는 본 논문에서 제안하는 데이터 우선순위 상속 알고리즘이 기존의 상속 알고리즘과 데이터 우선순위 알고리즘 보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.106-113
• /
• 2008

본 논문에서는 유한용량 재진입 생산라인에서의 스케줄링 문제에 대한 유전자적 접근 방법을 제안하였다. 알고리즘에서 사용되는 염색체의 구조는 워크스테이션의 버퍼레벨에 대한 모든 가능한 경우를 고려하여 정의되었으며, 염색체의 각 유전자에는 그에 대응되는 시스템 상태에서 우선 순위를 갖는 작업 단계의 값이 할당되도록 하였다. 또한, 제안된 알고리즘의 구현 방법으로서 워크스테이션의 버퍼와 프로세싱 자원을 할당할 때 작업 간 우선 순위를 고려하는 동시에 각 워크스테이션의 로컬 유휴 상태를 지양하는 우선순위 기반 랜덤화 정책 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였으며, 기존에 무한용량 재진입 생산라인 스케줄링 문제에 많이 이용되었던 휴리스틱과 비교하여 보다 효율적임을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.489-492
• /
• 2011

SIP (Session Initiation Protocol)는 사용자간의 멀티미디어 세션의 초기화, 변경 및 종료를 위한 응용 계층의 시그널링 프로토콜이다. SIP는 실시간 멀티미디어 서비스 통신에 많이 이용되기 때문에 주로 Unreliable Transport Protocol을 사용한다. 따라서 손실된 SIP 메시지들의 신뢰성을 보장하기 위하여 재전송 메커니즘을 제공한다. 하지만 이러한 재전송 메커니즘은 SIP 프록시 서버가 과부하 상황일 경우 신뢰성보다는 오버헤드가 증가되는 문제점을 가진다. 기존의 여러 SIP 과부하 제어 방법이 제안되었지만 네트워크 혼잡이 증가함에 따라 프록시 서버의 처리율이나 호 설정 시간의 지연 문제를 효율적으로 해결하지 못한다. 본 논문에서는 SIP 시그널링 네트워크에서 프록시 서버가 과부하 상황일 경우 낮은 호 설정 지연시간과 높은 처리율을 위해 우선순위 스케줄링 기반의 과부하 제어 알고리즘을 제안한다. 그리고 기존 과부하 제어에서 사용하는 알고리즘과 제안하는 알고리즘을 비교하여 보았다. 성능 평가 결과 부하에 따른 프록시 서버의 처리율과 호 설정 시간의 지연 측면에서 기존의 과부하 제어 알고리즘보다 향상됨을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.7-15
• /
• 2014

영상검색은 컴퓨터 비전과 데이터 마이닝 분야의 주요한 주제 중 하나이다. 현재 상용화된 영상 검색 시스템이 놀라운 성능을 보여주고 있음에도 불구하고, 폭발적으로 증가하는 웹상의 영상정보를 효율적으로 검색하기 위하여, 영상 검색 기술의 성능향상이 꾸준히 요구되고 있다. 재순위화는, 이런 요구를 만족시키기 위한 방법 중 하나로서, 영상 검색 시스템이 도출한 초기 결과를, 독자적인 알고리즘을 통해 연관도를 한 번 더 계산하고, 그에 따라 검색 결과의 성능을 향상시키는 방법이다. 지금까지 제안된 많은 재순위화 알고리즘이, 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 정보를 사용하지 않는다는 가정하에 개발되어 왔지만, 현재 Google 과 Baidu 등 많은 상업적 영상 검색 시스템이 영상의 시각적 패턴에 대한 정보를 사용하기 시작함에 따라 이러한 가정이 어긋나고 있다. 또한, 영상 검색 시스템들이 독자적인 환경에서 개발되었기 때문에, 다수의 영상 검색 시스템의 협력으로 성능을 향상시킬 수 있을 것이라 예측되는 상황에도 불구하고, 이에 대한 연구가 부족했다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 해결하기 위하여, 두 영상 검색 시스템이 사용하는 시각적 특징을 바탕으로, 두 시스템의 상보적인 정보를 이용하는 방법에 대하여 제안한다. 성능에 대한 평가는 가상 모형에서 이루어졌으며, 제안된 방법을 통하여 성능향상이 가능하다는 것을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권7B호
• /
• pp.641-649
• /
• 2004

홈 네트워크에서 다양한 응용(application) 트래픽(traffic) 간의 차등화 된 서비스를 제공하기 위해서 트래픽 변화에 따라 적응적으로 우선순위(priority)를 재할당하는 알고리즘을 제안하고, FPGA를 이용하여 구현하였다. 제안된 구조는 QoS를 위한 부가적인 시그널링 프로토콜이 없이도 네트워크 트래픽 조절이 가능하도록 설계되었고, 또한 홈 네트워크 트래픽을 그 특징에 따라 제어 데이터 트래픽, 일반 인터넷이나 데이터 트래픽, 그리고 멀티미디어 데이터 트래픽으로 분류하고 이를 네트워크 트래픽 상황에 적응적으로 차등화 서비스를 제공할 수 있도록 설계되었다. 시뮬레이션을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 검증하고 FPGA구현을 통하여 실현가능성을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.189-196
• /
• 2004

최근 ATM스위치를 위한 대부분의 연구는 병렬 하드웨어 자체에 규칙성과 자체 라우팅 특성을 가지는 다단계 상호연결 네트워크에 근거하여왔다. 그러나 네트워크는 동시에 또는 병렬로 전송되지만 서로 충돌을 피찰 수 없다는 측면에서는 블러킹 네트워크라고 할 수 있는데, 주로 밴얀 네트워크가 그 구조에 사용되어왔다. 밴얀 형태의 스위치에 있어서 처리율을 증가시키고, 블러킹을 제거하기 위해서 즉 내부링크의 속도를 증가시키고, 모든 스위치 노드에 버퍼를 두고, 병렬로 다중 연결링크를 두고, 그 네트워크 전에 부하를 균등하게 하는 통 여러 가지 방법들이 사용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 모든 블러킹이 제거되고 하드웨어 복잡도를 향상시키기 위하여 재순환 선플?스체인지 네트워크의 사용을 제안하였다. 이 구성은 하드웨어 복잡도 면에서 한층 단순하여진 구조인 재순환 셔플?스체인지 네트워크와, 동일한 목적지로 전달되는 패킷들에 있어서 우선순위가 결정된 후 순위가 높은 패킷은 다음 네트워크로 보내고, 순위가 낮은 패킷들을 재순환하는 트리구조의 순위 네트워크로 구성된다. 전송된 패킷은 밴얀 네트워크에서 분할 및 합성 알고리즘을 통하여 자체 라우팅 방식으로 최종 목적지에 전송되도록 구성된다. 처리율과 대기 시간 및 버퍼 크기에 따른 패킷의 손실율은 통일한 부하에 따라 각 포트에 도달한 패킷들의 확률을 이항분포로서 적용된다. 이때, $50\%$의 부하 정도면 버퍼 사이즈 $B_{size}=15$이상 즉, 16이면 허용 가능한 손실윤을 나타낸다. 그러므로 본 논문은 하드웨어의 복잡도 측면에서 기존의 바이토닉 정렬기를 재순환 셔플잌스체인지 네트워크로 구성하여 단순화 시켰다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.225-230
• /
• 2012

오피니언 마이닝은 기존의 데이터 마이닝 기술을 활용하여 웹 상에 개재된 블로그, 상품평등에 나타난 저자의 의견을 추출하는 분야로써 텍스트의 주제를 판단하는 것이 아닌 주제에 대한 저자의 태도를 판단하는 기술이다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 알고리즘과 공개된 음성인식 API을 사용하여 텍스트가 아닌 음성의 대한 데이터의 감정을 판단하기 위해 제안했다. 이 시스템은 공개된 Google Voice Recognition API와 주제어와 관련된 순위화 알고리즘, 개선된 극성 판단 알고리즘을 통하여 설계하고, 이를 바탕으로 음성인식 인터뷰 모델을 구현한다.