최근 웹 서비스에서 동적 콘텐츠의 비율이 증가함에 따라 캐처 적중률을 높임으로써 서버 CPU의 부하를 줄이는 일의 중요성이 커지고 있다. 서버의 성능을 증가시키기 위한 방법으로 콘텐츠 복제 서버 클러스터가 널리 활용되고 있다. 그러나 콘텐츠 복제 서버의 각 노드는 유사한 작업을 수행함에도 탈구하고 서로 독립적으로 동작하므로 캐쉬 적중률이 감소한다. 본 논문에서는 한 서버 노드에서 캐슁하는 웹 콘텐츠를 다른 서버 노드의 캐쉬에 복제함으로써 서버 팜의 각 노드의 캐쉬 내용을 유사하게 관리하여 캐쉬 적중률을 높인다.
본 논문에서는 pended 프로토콜에 기반을 둔 단일 시스팀 버스와 공유 메모리를 중심으로 구성된 다중프로세서 컴퓨터시스팀의 성능을 해석하였다. 캐쉬 메모리 적중률, 시스팀 내의 프로세서 수, 메모리 모듈의 수와 입력 큐의 유무를 변수로 하여 시스팀 버스와 프로세서의 이용률, 메모리 충돌 현상의 정도, 즉 제안된 시스팀 구조에 대한 하드웨어 측면에서의 성능을 시뮬레이션을 통해 예측 분석하였다. 공유 메모리를 갖는 다중프로세서의 주요한 시스팀 성능 요소는 캐쉬 메모리의 적중률과 효과적인 공유 메모리 갱신 알고리즘, 시스팀 버스의 효율적인 다중프로세서 지원 기능 등이며 캐쉬 메모리 적중률이 프로세서 수의 증가에 따른 시스팀 성능의 선형적인 증가와 밀접한 관계를 나타내었다.
본 논문에서는 웹상의 높은 가변성을 고려하여 웹 캐시 공간을 관리하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 모든 문서를 저장하는데 하나의 캐시를 사용하는 것 대신에, 캐시를 분할하여 파일 타입에 따라 저장한다. 제안된 방법은 LFU, LRU와 SIZE 기반 알고리즘을 사용하여 현재의 캐시 관리 정책과 비교한다. 2가지의 서로 다른 실제 작업부하를 사용하며, 시뮬레이션을 통해 파일 타입별 캐싱이 적중률과 바이트적중률을 개선시킴을 보인다.
P300 숨긴정보검사에서 거짓말 여부를 판단하기 위하여 가장 많이 사용되는 기법은 부트스트랩 진폭차이(BAD) 방법과 부트스트랩 상관차이(BCD) 방법이다. 두 방법의 정확판단율을 비교한 선행연구들은 일관되지 않은 결과를 보고하였다. 일부의 연구들에서 BAD 방법이 BCD 방법보다 더 정확하다고 보고되고 있지만, 다른 연구에서는 BCD 방법이 BAD 방법보다 더 정확한 것으로 나타났다. 본 연구의 목적은 BAD 방법의 정확도가 더 높은 조건과 BCD 방법의 정확도가 더 높은 조건을 확인하는 것이다. 몬테 카를로 연구결과, 전반적으로 BAD 방법의 오경보율이 BCD 방법의 오경보율보다 더 높았으며, BAD 방법의 적중률이 BCD 방법의 적중률보다 더 높았다. 관련자극과 무관련자극의 P300 잠재시간이 비슷한 경우에 비교하여 관련자극의 P300 잠재시간이 약 100ms 빠른 경우에는 BCD 방법의 적중률이 크게 감소하였으며, 약 100ms 느린 경우에는 BCD 방법의 적중률이 증가하였다. 관련자극의 P300 진폭이 무관련자극의 P300 진폭보다 약간 더 크면서 관련자극의 P300 잠재시간이 목표자극의 P300 잠재시간보다 긴 경우에는 BCD 방법의 적중률이 BAD 방법의 적중률보다 더 높았다. BAD 방법의 오경보율이 높은 이유와 BCD 방법의 적중률이 관련자극의 P300 잠재시간에 영향을 받는 이유에 대해서 논의하였다.
최근 클러스터에 대한 연구는 내용 기반 클러스터의 부하 분배와 캐시 정책에 집중되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스의 고가용성 및 확장성을 제공하는 클러스터 환경에서 힌트 기반 협력적 캐싱의 캐시 적중률을 향상시키기 위해 기존의 DFR 기법을 개선하였다. 서비스 접근 확률을 이용하여 주 복사본과 종속 복사본을 선택적으로 제거하는 메모리 교체 방법을 제시하였으며, DFR 방식과 성능을 비교, 분석한 결과 DFR 방식보다 적은 디스크 접근률을 얻을 수 있었다.
현재까지 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)를 효율적으로 사용하여 프로세서의 소모전력을 줄이는 것을 목표로 하는 많은 연구가 진행되어 왔다. 그 중에서 GPHT(Global Phase History Table)는 워크로드를 예측하여 최적의 DVFS를 설정하는 연구이다. 이 연구는 Last Value기법 보다 예측 적중률을 향상시켰지만 연속적인 워크로드 상황에서는 예측 적중률이 저하되는 한계점을 가지고 있다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 Run-Length Encoding기법을 도입한 새로운 GPHT모델을 소개하며, 시뮬레이션 결과 GPHT 대비 적중률을 최대 8.98%, 평균 3.28% 향상 시켰다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.293-303
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2000
데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.
이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.
1500만, 700만, 10만 어절 크기의 세 가지 원시 말뭉치로부터 한국어 어절 빈도를 조사하였다. 각 말뭉치에 대한 어절 빈도 결과를 비교-분석하여 활용가치가 높은 고빈도 어절 집합을 구하였다. 고빈도 어절 집합의 효용성을 검증하기 위해 일반문서에 대한 어절 적중률을 실험하였다. 그 결과로 고빈도 563 어절이 24.5%, 9484 어절이 51.5%, 184246 어절이 81.6%의 어절 적중률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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