정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 이는 일반적으로 최용석 (2006, 1장)의 한 변수 집단에 의한 행렬자료에 대한 일반적인 행렬도를 두 변수 집단에 의한 행렬자료로 확장한 것으로 볼 수 있다. 최근에 Choi와 Kim (2008)은 개체들이 많은 대용량 자료에서 행렬도의 해석상 힘든 문제점을 지적하고 이를 극복하는 데 군집분석을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적인 행렬도에서 발생하는 대용량 자료에 대한문제는 정준상관 행렬도에서도 동일하게 발생하곤 한다. 본 연구에서는 2006년도 KLPGA 선수 중 상금 순위 상위 50명을 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군(평균 퍼팅수. 그린 적중율, 파 세이브율, 파 브레이크율)과 경기성적요인변수군(상금, 평균 타수)간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하려한다.
본 연구는 전송 수준 모델링 기법을 이용하여 SSD가 장착된 PC 시스템의 성능 분석 및 구조 탐색을 위한 시스템 수준 환경 구축을 제안한다. 구축된 시뮬레이션 환경은 SSD가 장착된 PC 시스템의 관점에서 다양한 구조적 변화에 대한 정량적인 성능 분석을 제공할 뿐만 아니라, 기존의 레지스터 전송 수준 모델링 기법보다 매우 빠른 시뮬레이션 속도를 제공한다. 구축된 시뮬레이터의 유용성을 보이기 위하여, PC 수준의 구조 탐색과 SSD 수준의 구조 탐색을 수행하였다. 특히 SSD 수준의 구조 탐색에서는 캐시 버퍼에서 저장된 데이터의 캐시 적중률에 따른 성능 변화와 NAND 플래시 메모리의 성능 변화가 전체 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이러한 실험 결과는 제안된 시뮬레이터가 PC 환경하에서 SSD 및 PC 구조의 성능 분석 및 구조 개선에 효율적으로 활용될 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 사례기반 추론 기법을 대상으로 효율성과 효과성을 함께 증진시킬 수 있는 속성선정 방법을 개발하였다. 기본적으로, 본 연구에서 개발한 속성선정 방법은 기존에 개발된 단변량 분석 방법과 LVF 알고리즘을 통합하는 것이다. 먼저, 단변량 분석 방법 중 선택효과를 사용하여 전체 속성 중에서 예측력이 우수하다고 판단되는 일부분의 속성들을 추려낸다. 이 속성들로부터 생성해낼 수 있는 모든 가능한 부분집합을 생성해낸 후에, LVF 알고리즘을 이용하여 이 부분집합들이 가지는 불일치 비율을 평가함으로써 최종적으로 속성 부분집합을 선정한다. 본 연구에서 개발한 속성선정 방법을 UCI에서 제공하는 데이터 집합들에 적용하여 성능을 측정한 후, 기존 기법의 성능들과 비교한 결과, 본 연구에서 개발된 속성선정 방법이 선정된 속성의 개수도 만족할만하고 적중률도 향상되어서, 효율성과 효과성 모두의 측면에서 우수함을 보였다.
메디컬 센서노드에서 측정된 생체정보는 홈 헬스 게이트웨이가 장애중이더라도 분실되지 말아야 서비스를 정상적으로 제공할 수 있다. 장애 중에 데이터를 수신할 수 없다면 메디컬 센서노드가 임시로 로컬저장소에 저장하거나 다른 센서노드와 상호 교신하여 저장 공간이 가장 많을 것으로 예상되는 센서노드를 선정한 후 분산 보관한다면 생체정보의 분실을 최소화 할 수 있다. 뿐만 아니라 정보의 측정주기는 생체정보의 유형에 따라 다르기 때문에 분산 보관에 필요한 공간이 기기마다 다르므로 보다 효율적인 보관기법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 각각의 다양한 측정주기를 갖는 생체정보 센서노드간의 효율적 분산보관 프로토콜(DAP)을 제안하였다. 또한 DAP의 효용성을 확인하기 위해 센서노드와 게이트웨이 간에 DAP을 설계하고 구현하였다. 구현한 프로그램을 이용하여 실험을 한 결과, 99.3%의 높은 회수율과 적중률을 구할 수 있어 일시적인 장애에는 센서노드가 그 역할을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.
SSD는 NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치로 속도가 빠르고, 전력 소모량이 작으며, 충격과 진동에 강하다는 좋은 특성 때문에 PC뿐 아니라 스토리지 서버 등에서도 사용되는 경우가 늘고 있다. NAND 플래시 메모리는 덮어쓰기가 불가능하다는 제약이 있으므로 SSD에서는 일반적으로 FTL이라고 불리는 소프트웨어 계층을 사용한다. 다양한 형태의 FTL 중 페이지 단위 변환에 기반한 FTL은 유연성이 높고 효율적인 쓰레기 수집 작업이 가능하다는 점에서 가장 성능이 좋다고 알려져 있다. 한편 이 방법은 64GB MLC SSD의 경우 64MB 크기의 변환 테이블이 메모리에 올라와 있을 것을 요구하므로 현실적인 사용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 캐시 구조를 통해 SSD에서도 순수한 페이지 단위 변환을 사용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 매핑 테이블 메타 데이터를 사용해 완전 연관 캐시를 구성하고 캐시크기에 무관하게 O(1)시간에 주소를 변환한다 다양한 환경에서 수집한 트레이스를 이용한 시뮬레이션 결과 32KB의 캐시 공간의 경우 80% 이상, 512KB의 경우 90% 이상의 적중률을 보였다. 이 경우 메모리 사용량은 64MB의 1. 9% 에 불과하며 캐시 미스로 인한 오버헤드는 실행시간 기준으로 2% 미만으로 측정되었다.
멀티미디어 시스템에서 여러 가지 캐슁 기법들이 제안되어 왔다. 기존의 기법들은 캐쉬 적중률을 높이는 데에 초점을 맞추고 있는 반면, 캐슁 효과에 의해 절약된 디스크 대역을 활용하는 방법을 제시하고 있지는 않다. 멀티미디어 시스템에서는 서비스의 질을 보장하면서 동시에 얼마나 많은 사용자를 서비스할 수 있는 지가 시스템의 성능을 나타내는 가장 중요한 척도이다. 이 점에 착안해 캐슁의 장점을 살리면서 보장형 서비스를 제공하는 PSIC(Preemptive but Safe Interval Caching) 기법이 제안되었지만, 이 기법은 캐쉬 크기를 고정시킴으로써 시스템 환경의 변화에 대처할 수 없다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서, 우리는 보장형 서비스를 제공하면서 캐슁을 위해 메모리 버퍼를 동적으로 관리함으로써 접근 성향에 상관없이 시스템의 성능을 극대화시킬 수 있는 DIC(Dynamic Interval Caching) 기법을 제안한다. 그리고, PSIC 기법과의 실험적 비교를 통해, DIC가 캐쉬를 최적으로 할당한다는 것을 보였다.
플래시 메모리는 비휘발성이며 빠른 I/O 처리 속도와 같은 많은 장점들이 있으나, in-placeupdate가 불가능하고 읽기/쓰기/지우기 작업의 속도가 다르다는 단점을 지니고 있다. 버퍼 캐시를 통해 플래시 메모리 기반 저장장치의 성능을 향상시키기 위해서는 수행 속도가 느림은 물론 지우기 작업의 수행 횟수에 직접적인 영향을 끼치는 쓰기 작업의 횟수를 줄이는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 LRU 버퍼교체 정책에 not-cold-dirty-page에 대한 교체를 지연하는 알고리즘을 적용한 새로운 버퍼교체 정책(LRU-Dirty Page Later-Cold Detection, 이하 LRU-DPL-CD)을 제시하고 성능을 분석한다. 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 LRU-DPL-CD는 버퍼 적중률의 큰 감소 없이 쓰기 작업과 지우기 작업의 횟수를 감소시켰으며, 그 결과 전체 플래시 메모리의 I/O 수행속도가 증가하는 결과를 보였다.
데이터 그리드는 대용량의 데이터 어플리케이션 처리를 위해 지리적으로 분산되어 있는 저장 자원을 제공한다. 대용량을 처리해야 하는 데이터 그리드 환경에서는 기존 웹 캐싱 정책이나 가상 메모리 캐쉬 교체 정책과는 다른 파일 교체 정책이 필요하다. LRU(Least Recently Used)나 LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) 같은 기존의 파일 교체 전략은 파일 교체를 위해 추가적인 자원이 필요하거나 미래를 예측해야한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 파일의 크기에 기반하여 파일 교체를 수행하는 SBR-k(Sized-based replacement-k)을 제안한다. 제안된 정책은 불확실한 미래 예측의 부담을 줄이고, 요청된 파일에 대응되는 교체 파일의 개수가 적게 하이 위해 파일 크기를 고려하였다. 성능평가 결과 캐쉬 크기가 작은 경우에 적중률이 비슷하나 캐쉬 크기가 크면 본 논문에서 제시한 정책이 우수함을 보였다.
본 연구는 비선형모델인 퍼지이론을 이용하여 화성암 지역의 임도성토사면을 대상으로 붕괴가능성 예측모델을 개발하였다. 그 결과는 다음과 같다. 임도 성토사면 붕괴요인의 중요도는 성토사면길이, 성토사면경사, 사면구성물질, 사면방위, 노선위치 등의 순으로 나타났으며, 붕괴위험도는 성토사면길이 8m 이상, 성토사면경사 $40^{\circ}$ 이상, 풍화암 사면, 북동사면 및 능선부 사면에서 크게 나타났다. 임도 성토사면의 붕괴예측 모델은 퍼지적분값 0.5를 기준으로 할 때, 최적화 계수(c)가 0.15, ${\lambda}$값이 3.1165인 경우에 최적 모델로 산출되었으며, 이때의 판별적중률은 86.8%로 모델의 적합성이 매우 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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