고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction) 방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 이 후 데이타 종속 관계가 있는 명령들에게 값을 조기에 공급함으로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. 값 예측으로 성능을 향상시키기 위해서는 예측 실패 시에 효율적으로 복구하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘(value misprediction recovery mechanism)을 제안한다. 제안된 복구 방식은 한번에 모든 종속명령들을 검색하지 않음으로써 파이프라인을 정지시키지 않는다. 즉, 파이프라인이 진행되는 순서에 따라 순차적으로 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 취소하고 재이슈하여 불필요한 취소와 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다.
주기억장치 상주형 색인구조에서는 2차 캐쉬 실패가 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 기존에 제안된 주기억장치 상주형 색인구조들은 2차 캐쉬 실패를 고려하긴 했지만 여전히 트리의 각 레벨을 접근할 때는 2차 캐쉬실패가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 인식하고 트리 순회시 각 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않는 주기억장치 색인구조를 제안한다. 제안하는 색인구조는 다음 레벨에서 방문할 가능성이 있는 노드들을 프리페칭하여 다음 레벨을 방문할 때도 캐쉬 실패가 발생하지 않도록 한다. 또한, 기본적인 구조는 노드그룹 개념을 이용하여 노드의 팬-아웃을 증가시키는 CSB+-트리에 기반하지만 CSB+-트리의 다점인 분할 비용의 증가문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 색인구조와 비교하여 제안하는 색인구조의 우수성을 보인다.
본 연구에서는 우리나라 재난관리의 실패를 과거의 경험적 지식을 통해 재난의 예방과 대응, 복구가 이루어져야 함에도 유사한 재난의 발생과 되풀이되는 실패를 재난관리 조직들의 학습부재에서 찾고 있다. 즉, 재난관리 조직이 경험적 오차로부터 학습하지 못한다는 것은 조직자체가 환경에 적응하지 못한다는 뜻이며, 미래에도 동일한 재난을 반복할 가능성이 크다는 의미이다. 따라서 본 연구의 목적은 재난관리 실패의 원인을 조직학습 관점에서 분석하여 반복되는 실패의 문제점을 검증하므로써 유사한 실패의 반복을 막고, 우리나라 재난관리 정책에 시사점을 제시하고자 하였다. 사례의 분석대상은 2003년 대구지하철 화재 사고를 선정하였다.
디지털 생태계가 기존의 데스크톱위주에서 모바일위주로 변모됨에 따라 모바일 플랫폼 상에서의 주된 사용자의 인터페이스를 담당하며 모바일 디바이스를 관장하는 다양한 운영시스템이 출현하고 있다. 본 연구에서는 1996년 최초로 출현한 모바일 운영시스템인 Palm OS을 시작으로 주요 모바일 운영 시스템의 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 요인들이 무엇인지 제시하고자 한다. 이를 위하여 성공한 사례와 실패한 사례에 대한 분석을 실시하고, 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 변수를 도출한 후 이를 기반으로 ID 3 알고리즘 기반의 귀납적 분석을 실시하고자 한다. 이를 통하여 모바일 운영 시스템의 성공과 실패에 있어서의 주요 규칙들을 도출하여, 모바일 운영 시스템이 상업적으로 성공하는데 필요한 전략적 시사점을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 최초로 출현한 모바일 운영시스템인 Palm OS을 시작으로 주요 모바일 운영 시스템의 성공과 실패에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 제시하였다. 이를 위하여 성공한 사례와 실패한 사례에 대한 분석을 실시하고, 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 변수를 도출한 후 이를 기반으로 ID 3 알고리즘 기반의 귀납적 분석을 실시하였다. 이를 통하여 모바일 운영 시스템의 성공과 실패에 있어서의 규칙들을 도출하여, 모바일 운영 시스템이 상업적으로 성공하는데 혁신성과 글로벌화 관점에서 전략적 시사점으로 제시하였다.
본 논문에서는 가상화 기술 기반의 가상 컴퓨팅 환경에서 가상 디스크의 내 외부적 결함에 의한 가상 머신 생성 실패 감지 및 원인 분석 기능을 제공하는 도구 (VMBootFailMonitor)를 제시한다. 또한, 본 논문에서는 이러한 가상 디스크 결함으로 초래되는 가상 머신 생성 실패 및 실패 원인의 사례를 제공하며, Xen 기반의 가상화된 시스템 상에서 이를 분석하는 도구의 설계와 일련의 결함 분석 방법을 제공한다. 특히, VMBootFailMonitor는 가상 디스크 분석 모듈, 가상화된 시스템 분석 모듈 및 시스템 로그 분석 모듈을 기반으로 VM 생성 실패에 대한 원인 분석 결과를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 가상 머신 운영체제의 정상 부트 시간과 본 논문에서 제시하는 도구를 통한 부트 실패 감지의 시간적 측면에서의 비교 결과를 제공한다. 본 실험 결과, 정상 가상 디스크 기반의 가상 머신 부트 완료 시간 (8~16초) 보다 짧은 3~6초대의 가상 머신 부트 실패 및 가상 디스크 오류 감지 결과를 나타내었다.
LWE(learning with errors) 문제 기반의 공개키 암호는 기법 설계 및 파라미터 설정에 따라 복호화 실패율이 주어지는데, 높은 복호화 실패율은 실용성의 저하를 불러올뿐만 아니라 기법에 대한 공격으로 이어질 수 있음이 밝혀진 바 있다[1]. 따라서, KpqC 1차 라운드에 제안된 Ring-LWE 기반 KEM 기법인 TiGER[2]는 오류 보정 코드 (error correction code) Xef와 D2 인코딩 방법을 사용함으로써 복호화 실패율을 낮추고자 하였다. 그런데, Ring-LWE 문제에 기반한 암호화 기법 중 오류 보정 코드를 사용하는 기법의 경우 흔히 가정하는 각 비트 오류의 독립성이 성립하지 않음이 알려진 바 있다[3]. TiGER의 복호화 실패율 계산은 이를 고려하지 않은바, 본 논문에서는 오류 의존성을 고려하여 복호화 실패율을 다시 계산한다. 또한, TiGER(v2.0)의 비트 오류가 잘못 계산되었음을 발견하여 올바른 비트 오류 계산 식과 그에 따라 새로 계산한 복호화 실패율을 제시한다.
사용자 고유번호와 패스워드 기반의 사용자 인증 메커니즘을 수행하는 네트워크 시스템 환경에서는 스니퍼 프로그램 등을 이용하여 불법 도청함으로써 쉽게 사용자 패스워드를 알아낼 수 있다. 이러한 불법적인 도청에 의한 패스워드 노출 문제를 해결하는 방법으로 일회용 패스워드, challenge-response 인증 방식이 유용하게 사용되며, 클라이언트/서버 환경에서는 별도 동기가 필요 없는 시간을 이용한 일회용 패스워드 방식이 특히 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 시간을 이용한 일회용 패스워드 방식에서는 시간편차에 의한 인증 실패가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 시간편차에 의한 인증이 실패할 가능이 있는 기간을 표시하는 1-비트 정보를 이용하여, 시간편차에 의한 실패가 발생하지 않는 효율적인 일회용 패스워드 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 시간을 이용한 일회용 패스워드 시스템에 프로토콜의 변경 없이 쉽게 구현이 가능하다.
기업들이 장기간에 걸쳐 고객관계를 구축하고 관리하여야 할 필요성이 증가함에 따라 고객이탈은 고객생애가치 관점에서 중요성이 점증하고 있다. 이에 대하여 Keaveney(1995)는 서비스 상황에서 고객이탈 및 전환행동에 서비스실패가 가장 주요한 요소임을 제시하고 있다. 본 연구는 Keaveney(1995) 연구를 확장하여 기존 고객들은 서비스실패 상황에서 고객-기업 관계특성의 차이에 따라 서비스실패에 대한 평가 또는 만족에 차이를 보이게 되며 이에 따라 고객이탈이 달라지게 됨을 가구단위의 연속적 서비스 상황을 중심으로 검토하였다. 본 연구에서는 기존의 마케팅 문헌에 대한 고찰을 통하여 고객-기업 관계특성으로서 관계기간, 이용수준, 의사결정영향력, 산업지식 및 전환비용을 조정변수로 도출하였으며, 국내 초고석인터넷서비스 이용고객을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 서비스실패를 결과실패와 과정실패로 고찰하여 분석한 결과 이들의 조정변수로서의 역할이 검증되었다. 본 연구는 이론적으로 서비스실패와 고객이탈과의 관계에서 다양한 고객-기업 관계특성이 조정변수로 작용하고 있음을 검토하였으며, 실무적으로 기존고객의 고객-기업 관계특성에 대한 고객정보 구축 및 이의 효율적 실행을 통하여 고객이탈을 방지할 수 있음을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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