TPR-tree는 이동체의 위치 데이터에 대해 현재 및 미래 위치 질의를 지원하기 위하여 시간 함수 기반의 경계사각형(Sounding Rectangle)으로 이동체를 색인한다. 경계사각형의 각 축은 가장 빠른 속도로 이동하는 이동체의 속도 값을 이용하여 시간에 따라 확장한다. 경계사각형 영역의 확장으로 중복(overlap)이 심화되고 사장영역(dead space)이 커지는 문제가 있다. 따라서 시간이 지날수록 영역질의 시 성능이 떨어진다. 이 논문에서는 시간이 지남에 따라 발생하는 노드간의 심한 중복과 사장영역을 줄이기 위해 중복이 심한 두 개의 단말노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 정책과 이동체의 삭제가 발생한 노드의 모든 이동체들을 강제적으로 재삽입하는 삭제노드 강제 재삽입 정책과 삭제가 발생한 노드와 중복되는 노드들의 이동체들을 강제적으로 재삽입하는 중복 노드 강제 재삽입 정책을 이용한다. 강제 합병 정책과 삭제 노드 강제 재삽입 정책, 그리고 중복 노드 강제 재삽입은 TPR-tree의 구조를 점진적으로 재구성하기 때문에 이동체의 현재 분포를 고려하여 색인 구조를 동적으로 개선하는 장점을 가진다.
정규화는 교차 연산 전에 두 부모해 사이의 일관성을 유지하기 위하여 한 부모해를 다른 부모해에 맞추어 변환하는 연산이다. 본 논문은 비유사 중복 인코딩이 유전 알고리즘의 성능을 떨어뜨리는 이유와 정규화 연산이 비유사 중복 인코딩에 의해 유발되는 문제점들을 어떻게 완화하는지 설명한다. 이를 위해 완전 비유사 중복 인코딩을 정의하고, 완전 비유사 중복 인코딩에 의해 적합도와 거리의 상관성이 없는 탐색 공간이 만들어짐을 증명한다. 또한, 완전 비유사 중복 인코딩을 사용하는 다수의 문제들에 대한 실험을 바탕으로, 정규화를 통해 상관성이 없는 탐색 공간이 상관성이 있는 탐색 공간으로 변화되어 유전알고리즘의 성능이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 유사한 성격을 지닌 정부 혁신 정책의 이중지원으로 발생하는 중복효과에 대해서 살펴보고자 하였다. 이를 위해 혁신형 중소기업에 대한 대표적인 지원정책인 벤처인증정책과 이노비즈인증 정책을 대상으로 중복지원의 효과에 대한 분석을 수행하였으며, 특히 혁신형 중소기업들이 다수 분포되어 있는 ICT 산업에 초점을 맞추어 논의를 진행하였다. 또한 정부의 정책 지원에 따른 성과 평가를 함에 있어서 흔히 발생할 수 있는 선택편의 문제를 해결하기 위해 성향점수매칭법(Propensity score matching)을 활용하였다. 분석 결과를 살펴보면 두 정책을 중복으로 지원받고 있는 기업들은 하나의 정책만을 지원받는 기업들보다 기업의 성장성, 자금조달능력, 혁신성 등에서 양의 효과가 나타남을 확인할 수 있었다. 이 결과를 그대로 받아들이면 인증 정책의 중복 지원은 크게 문제가 되지 않는 것으로 해석될 수 있다. 하지만 본 논문에서 제시하고 있는 중복 효과 개념에서 바라보면 이 결과는 다른 해석이 가능하다. 우선, 기업의 성장성을 보여주는 종업원수 증가율에서 벤처인증과 이노비즈인증은 시너지 효과가 나타났는데, 이는 정부로부터의 복수의 지원을 받은 기업들이 고용 시장에 더 유리한 위치를 선점할 수 있다는 것을 보여주는 결과이다. 반면, 기업의 자금조달능력이나 혁신성 지표에서는 중복 효과는 비효율적임을 확인할 수 있었다. 이는 정부가 정책을 지원함에 있어서 이미 정책 지원을 받고 있는 기업에게 정책을 중복하여 지원하는 방식보다는 아직 정부로부터 정책 지원을 받지 못한 기업들에게 지원하는 방식이 더 큰 정책 효과를 보일 수 있음을 시사하는 결과라고 볼 수 있다. 특히, 벤처인증이나 이노비즈인증은 기업의 혁신역량을 강화하려는 목표를 가지고 있다는 점에서 지원 받은 기업의 혁신성과가 더 크게 나타날 수 있도록 관련 협회 간 기능 조정이나 제도 정비가 필요할 것이다.
서버가상화는 제한된 컴퓨팅 자원을 이용하여 다수의 운영체제를 가동시키는 기술이다. 한정된 컴퓨팅 자원을 이용하는 가상화 기술은 메모리 공간 부족이라는 문제를 야기했다. 이를 해결하기 위한 메모리 중복제거 기술들이 소개되고 있다. 그러나 많은 논문들 호스트와 가상 머신간의 메모리 사용 정보 부족으로 인해 많은 오버헤드를 가지고 메모리 중복제거 기술을 제공하고 있다. 본 논문은 메모리 공유 비중이 가장 큰 가상 머신의 페이지 캐시 정보를 제공하는 파일 시스템을 기반으로 페이지 스캐닝을 통한 효율적인 메모리 중복제거 기법을 제안한다.
중복데이타 서버(replication server) 는 자주 사용되는 데이타의 부분 또는 전부를 뷰 형태로 여러 지역에 중복하여 저장함으로써 최종 사용자가 원하는 데이터에 빨리 접근할 수 있도록 해준다. 또한 기본 테이블의 변화된 내용을 주기적으로 뷰에 반영함으로써 데이타 동시성의 문제를 완화하며 통신량을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 기본 테이블에 일어난 변화를 저장뷰(materialized view)에 반영시켜주기 위해 테이블 전체를 읽는 방식을 피하고 일정기간 동안 테이블에 일어난 변화가 기록된 로그(log)를 이용하는 디프런셜 갱신(differential update) 방법을 사용한다. 이 방법은 테이블의 잠금(locking) 을 피함으로 시스템의 성능을 향상시 킬 수 있다. 또한 갱신에 관련된 통신량을 최소화하기 위한 기법들을 제안한다. 위의 방법을 이용하여 분산 상황에서 조인 저장뷰(join materialized view)의 갱신을 효과적으로 지원해 주는 중복데이타 서버(replication server)의 구조에 관해 연구한다.
기존에 제안된 대부분의 중복 기법은 원본 트랜잭션을 완료한 후 비동기로 중복 사본에 대한 갱신 요구를 방송하는 지연 갱신 기법을 가정하였다. 지연 갱신 기법은 즉시 갱신 기법에서 발생하는 빈번한 교착상태 발생 문제를 해결할 수는 있지만 데이타 일관성 유지가 사용자 책임이라는 단점을 갖는다. 최근 그룹통신을 이용한 즉시 갱신 중복 기법들이 제안되고 있다. 이들 기법은 메시징 순서를 이용하여 교착상태 발생률을 줄였지만, 송신 노드는 갱신 요구 메시지를 방송한 후 전역 직렬성을 검증하는 낙관적 기법을 채택하기 때문에 통시성이 증가할수록 철회 트랜잭션의 실행 오버헤드가 증가한 다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 철회 트랜잭션의 갱신 메시지 방송과 실행 오버헤드를 줄일 수 있는 즉시 갱신 기법을 제안한다. 제안한 기법은 갱신 요구 메시지를 방송하기 전에 전역 직렬성 검사가 이루어지기 때문에 완료 트랜잭션은 한번의 메시지 방송으로 처리할 수 있다. 뿐만 아니라, 철회 트랜잭션은 다른 노드로 방송할 필요가 없기 때문에 메시지 전송 횟수를 줄일 수 있으며, 철회 트랜잭션의 실행으로 인한 디스크 액세스 수와 로크 대기 시간을 줄임으로써 성능을 향상시킨다.
CCTV 기술은 실시간으로 영상을 수집하여 저장소에 보관하는 기술을 의미한다. 이러한 환경에서 데이터 저장소의 가용성은 매우 중요하다. 데이터가 축적될수록 스토리지 공간의 확장은 매우 중요해지며, 이를 위해 최근에는 클라우드 스토리지를 이용하여 저장 공간을 비교적 수월하게 확장하고 이용할 수 있는 환경이 제시되고 있다. 하지만 이러한 환경에서도 데이터의 지속된 저장은 저장 공간의 추가 이용을 위한 비용의 증가로 직결되기 때문에 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 방안의 논의되었다. 데이터 중복제거 기술은 이러한 기술 중 하나로 데이터의 중복된 저장을 방지하여 스토리지 공간을 보다 효율적으로 이용할 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 CCTV 환경에 클라우드 스토리지와 데이터 중복제거 기술을 적용하면서 추가적인 보안 이슈가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하며, 이를 통해 보다 효율적인 데이터 저장을 수행하는 동시에 안전하게 데이터를 보관하는 방법을 제안한다.
블로그 서비스 시스템에 존재하는 중복문서는 블로그 검색의 서비스 질과 성능을 저하시키는 요인 중 하나이다. 기존의 웹 페이지 환경에서와는 달리, 블로그 서비스 시스템에서는 각 문서의 생성이 매번 보고되기 때문에 문서 생성 시점에 중복 판정이 가능하다. 본 논문에서는 이 점에 착안하여 문서를 저장하는 시점에 해당 문서의 중복 여부를 판정하는 새로운 중복문서 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법을 통하여 검출된 중복문서는 검색 엔진을 위한 인덱싱에 반영시키지 않음으로써 중복문서가 검색 결과에 반영되는 문제를 원천적으로 방지할 수 있다. 또한, 효과적인 중복문서 검출을 위하여 3가지 인덱싱 기법을 제안하며, 실제 블로그 데이터를 이용하여 각 인덱싱 기법 중 가장 효율적인 기법을 보인다.
개인화된 마케팅에서 고객 만족과 마케팅 효율을 최대화하는 것은 중요하다. 개인화된 캠페인이 수행됨에 따라 여러 캠페인이 동시에 수행되곤 한다. 이 논문에서 우리는 동시에 여러 개인화된 캠페인을 수행할 때 발생하는 중복 추천 문제를 제기한다. 이는 특정 고객에게 상당히 많은 양의 캠페인이 쏟아지게 되는 문제를 말한다. 이 이슈를 해결하기 위한 다중캠페인 할당 문제를 모델링 한다. 그리고 이 문제의 해결 방법으로 동적계획법을 비롯한 여러 휴리스틱 알고리즘들을 제안한다. 필드 데이타의 실험을 통해 제기된 문제 모델의 중요성과 제안된 알고리즘의 효율성을 입증한다.
기존의 전통적인 저장 서버는 중복 데이터 블록에 의해서 저장 공간과 네트워크 대역폭의 낭비가 발생되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 다양한 중복 제거 메커니즘이 제시되었으나, 대부분 Contents-Defined Chunking (CDC) 기법을 사용하는 백업 서버에 한정되었다. 왜냐하면 CDC 기법은 앵커를 사용하여 중복 블록을 쉽게 추적할 수 있기 때문에 파일의 업데이트를 관찰하기 유리한 백업 시스템에서 널리 사용되고 있는 것이다. 본 논문에서는 저장 시스템 성능을 개선하기 위하여, 새로운 중복 제거 메커니즘을 제시하고 있다. 범용적인 중복제거 서버를 구축하기 위한 효율적인 알고리즘에 초점을 맞추고 있으며, 이를 통하여 백업 서버, P2P 서버, FTP 서버와 같은 다양한 시스템에 활용이 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 중복 영역의 블록을 찾아내는 시간을 최소화하고 효율적으로 저장 시스템을 관리하는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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