모바일 기기와 같이 배터리에 의존적인 시스템에서 사용되는 임베디드 프로세서는 총 소모 전력의 많은 부분을 캐시에서 소모한다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서용 고성능 선인출 데이터캐시의 저전력화 방안을 연구하였다. 고성능 선인출 데이터캐시에서 메모리 참조명령의 수행에 앞서 참조예측의 결과로 발생하는 선인출 명령은 캐시 적중률을 높여 메모리 참조 시간을 단축하는 반면 선인출 명령의 수에 비례하여 전력 소모가 증가한다. 본 논문에서는 선인출 데이터캐시에 태그이력표(tag history table)를 구비하여 병렬태그탐색을 최소화함으로써 전력 소모를 줄이는 캐시 구조를 제안하였다. 실험을 통해 확인한 결과 제안한 데이터캐시 구조가 기존 데이터캐시 구조에 비하여 수행 시간과 전력 소모를 모두 줄일 수 있음을 확인하였다.
VoiceXML은 음성을 통해 웹 자원 탐색을 제공하기 위한 목적으로 설계된 XML 기반의 새로운 마크업 언어이다. VoiceXML로 만들어진 어플리케이션은 기계 주도 폼 다이얼로그 구조와 상호 주도 폼 다이얼로그 구조로 분류된다. 이와 같은 다이얼로그 구조들은 어플리케이션 개발자에 의해 서비스 시나리오가 결정되기 때문에 사용자가 자유롭게 웹 자원을 탐색하는 서비스를 구축할 수 없다. 본 논문에서는 사용자의 의도에 따라 서비스 시나리오가 결정되는 음성 웹 서비스의 구축을 위해 사용자 주도 폼 다이얼로그 시스템의 VoiceXML 어플리케이션 구조를 제안한다. 제안하는 어플리케이션은 사용자에 의해 요청된 정보로부터 인식 후보들을 자동적으로 검출하여 음성 앵커로 사용하고 각각의 음성 앵커론 새로운 음성 노드로 연결한다. 제안하는 시스템의 예로 IT 용어사전을 내장한 뉴스 서비스를 구현하여 음성 앵커의 검출 및 등록 여부를 확인하였고, 음성 인식률 및 사용자가 의도한 정보를 성공적으로 제공했는지 판단하는 척도가 되는 적중률과 응답 속도를 측정하였다. 실험 결과, 제안한 시스템이 기존의 VoiceXML 폼 다이얼로그 구조의 시스템보다 더 자유로운 웹 자원의 탐색이 가능함을 확인하였다.
마이크로커널 기반의 기능성 서버인 디스크 캐쉬 관리자(DCM)은 공유 디스크의 입출력 성능을 향상하는 목적으로 설계 및 구현되었다. DCM은 Misix3 마이크로커널의 멀티 쓰레드 모드로 동작하는 시스템 엑터간의 포트를 통하여 다른 서버들과 메시지 교환으로 정합한다. 본 논문에서 제안된 DCM은 병렬 입출력이 가능하도록 공유 디스크를 논리적으로 Seven 디스크와 Sodd 디스크로 나누어 사용한다. 본 논문에서 제안하는 DCM은 특정 디스크의 사용 빈도에 따라 캐쉬 사이즈를 증감함으로써 이용율이 높은 디스크의 캐시 사이즈 확대하여 캐시 적중률을 높여주므로서 효과적인 성능을 향상할 수 있게 한다. 경험적 결과를 통해서, 본 논문에서 제안한 DCM은 높은 이용율을 갖는 공유 디스크에서 아주 효과적임을 보였다.
5G 인프라 보급과 더불어 기하급수적으로 증가하는 1인 미디어 방송, 유튜브와 같은 모바일 콘텐츠 서비스를 안정적으로 제공하기 위해서는 사용자 부근에 캐시 서버를 분산 배치하는 콘텐츠 전송 네트워크(CDN:Content Delivery Network) 도입이 필수적이다. 지역 캐시 없이 사용자가 콘텐츠 사업자(Content Provider)로부터 직접 서비스를 받는 트래픽이 늘어날수록 모바일 백홀(Backhaul)과 프론트홀(Fronthaul)에서 감당해야 할 부담은 상당히 증가하게 된다. 본 연구는 광기반 5G 프론트홀 구조와 캐싱 방법을 제안하여 모바일 백홀의 대역폭 및 서비스 품질을 개선하는 데 목적이 있다. 이를 위해 우선 전용 광케이블을 프론트홀로 사용하는 콘텐츠 전송 네트워크와 수동광가입자망(PON:Passive Optical Network)을 사용하는 구조를 제안한다. 그 위에 PON 캐싱에 특화된 집화된 콘텐츠 요청 방법을 제안하고 모델링과 시뮬레이션을 통해 그 성능을 기존의 방식과 비교한다. 제안된 PON 캐싱은 기존 캐싱이 없는 구조에 비해 최대 0.5초의 평균접근시간 감소, 1/n개의 수신된 요청 패킷 감소, 약 60% 백홀 대역폭 절감 효과를 나타냈다. 이 연구는 모바일 백홀 비용과 서비스 품질 사이에서 고민하는 통신사업자들에게 하나의 참고 자료가 될 수 있으며, 추후 캐시 적중률을 더욱 끌어올리는 방안으로 확장될 것이다.
본 논문에서는 팀 단위 온라인 액션 게임과의 차별화를 위해 다운 시스템을 적용한 액션게임을 개발하였다. 다운 시스템은 캐릭터가 일정량 이상의 공격을 받을 경우 넘어지며 일시적인 무적 상태가 되는 시스템이다. 캐릭터의 공격과 스킬은 각각 다른 다운 포인트가 매겨져 있으며, 공격자 캐릭터가 수비자 캐릭터에게 공격이나 스킬을 적중할 시 다운 포인트가 쌓이게 된다. 다운 포인트가 한계치를 초과하면 수비자는 다운 상태가 된다. 다운 상태가 된 캐릭터는 넘어지며 일정 시간 무적 상태가 된다. 다운 포인트가 한계치를 초과하기 이전까지의 공격은 다 유효하기에 공격자는 다운 포인트가 초과되기까지의 범위 내에서 최대한 효율적으로 공격을 해야 하며, 수비자는 다수의 적에게 순간적으로 집중 공격을 받아도 일정량 이상의 피해에 노출되지 않기에 반격의 기회를 얻을 수 있다. 단순히 먼저 공격하기에 유리하거나 머릿수가 앞선다고 하여 유리한 것이 아니기 때문에, 다운 시스템을 얼마나 효율적으로 사용하느냐의 여부에 따라 플레이어의 숙련도가 결정된다. 계산적인 공격과 수비를 해야 하기 때문에 단순하게 이루어지는 기존의 팀 단위 온라인 액션 게임과의 차별화를 살펴보았다.
네트워크를 통해 전송되는 스트리밍 미디어의 대용량화로 인해 기존의 전송 방법은 최적의 성능을 제시하지 못하고 있다. 이를 위해 대역폭의 소비와 네트워크 혼잡 및 트래픽을 감소시키는 비디오 프록시 서버가 운용된다. 본 논문은 비디오 프록시 서버의 효율적인 활용을 위해 미디어 스트리밍 시스템에서의 상태 천이 모델을 활용한 고속 분산 네트워크 파일 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 상태 천이 모델을 활용한 학습 과정, 기본 확률과 결정 확률의 생성, 그리고 확률을 기반으로 한 저장과 삭제의 3단계로 구성된다. 또한 비디오 프록시 서버의 저장 공간에서 발생되는 단편화를 막기 위하여 해당 공간을 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 방법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.
비디오 프록시 서버의 저장장치는 원격지의 주 서버의 저장 공간에 비해 비교적 제한된 비디오 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 데이터를 저장장치로부터 제거하고 새롭게 요청된 비디오를 해당 공간에 저장하는 비디오 데이터 교환은 빈번하게 발생된다. 이를 위해 본 논문에서는 비디오 프록시 서버의 저장장치 저장 공간에서 요청될 가능성이 가장 낮은 비디오를 선정하고 제거하는 효율적인 데이터 교환 방법과 데이터교환 빈도수를 효과적으로 감소시키기 위한 요청 패턴 기반 비디오 프록시 서버 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 위해 비디오프록시 서버의 메모리가 활용된다. 기존의사용자에 의해 요청되어 메모리에 적재된 비디오의 세그먼트를 새로운 사용자가 요청하여 소비할 경우 해당 세그먼트는 메모리에 지속적으로 상주하게 된다. 메모리에 상주하는 비디오는 사용자들의 요청 패턴에 따라 비디오 프록시 서버의 저장 공간에 저장된다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 패킷 적중률과 보다 적은 패킷 교환 횟수를 보인다는 것을 확인한다.
주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.
본 연구는 유아교사의 직무스트레스와 우울이 직무소진에 미치는 영향을 살피고, 우울이 직무스트레스와 우울과의 관계에서 조절변인으로서의 역할을 하는지 살펴보았다. 연구대상은 경기 인천 지역 유치원에 근무하는 교사 179명으로 직무스트레스, 우울, 직무소진 등에 대해 설문조사 하였다. 자료분석에는 평균, 표준편차, 상관분석, 단순 회귀분석, 위계적중 다회귀분석을 사용하였다. 분석결과 첫째, 유아교사의 직무스트레스 모든 하위영역은 우울, 직무소진과 유의한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타나 유아교사의 직무스트레스가 높을수록 우울과 직무소진은 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 유아교사의 직무스트레스의 모든 하위영역은 직무소진에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 유아교사의 직무소진에 대한 직무스트레스와 우울의 직접효과 및 조절효과를 알아본 결과 우울은 유아교사의 직무소진에 직접효과 및 상호작용 효과를 갖고 있음이 나타났다. 따라서 유아교사의 직무소진을 감소시키기 위해 직무스트레스를 줄이는 방안뿐만 아니라 우울을 감소시키기 위한 노력과 변화가 필요할 것이다.
본 연구는 순차적인 시계열 자료들에서 가장 최근의 추세가 반영될 수 있는 패턴분류 모델을 설계하였다. 의사결정을 지원하는 데이터마이닝 패턴분류 모델을 설계할 때 통계 기법과 인공지능 기법을 융합한 모델들이 기존의 모델보다 우수함을 입증하였다. 특히 퍼지이론과 융합된 패턴분류 모델들의 적중률이 상대적으로 더 향상되었다. 예를 들어, 통계적 이론을 기반으로 한 SVM모델과 퍼지소속함수와의 결합, 혹은 신경망과 FCM을 결합한 모델들의 성능이 우수하였다. 실험에서 사용한 패턴분류 모델들은 BPN, PNN, FNN, FCM, SVM, FSVM, Decision Tree, Time Series Analysis, Regression Analysis 등이다. 그리고 데이터베이스는 시계열 속성을 지닌 금융시장의 경제지표 DB(한국, KOSPI200 데이터베이스)와 병원 응급실의 부정맥환자에 대한 심전도 DB(미국 MIT-BIH 데이터베이스)들을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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