본 논문에서는 웹 환경에서 WebCL을 이용한 초고해상도 이미지 처리 기법의 성능을 분석하고자 한다. WebCL로 인한 성능의 변화를 측정하고 평가하기 위해 자바스크립트로 작성된 대표적인 이미지 처리 라이브러리인 Pixastic 라이브러리를 WebCL 기반의 코드로 수정하였다. WebCL 기반 라이브러리는 8K Ultra HD의 이미지에서 기존 라이브러리 대비 최대 4.2배의 성능 향상을 얻을 수 있었으며 평균적으로 2.8배의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 색인구조(Multidimensional Nested Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계기법을 제시한다. MD-NAI는 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층상의 클래스 대치가 있는 중포 술어의 질의처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다. 본 논문에서는 질의 형태에 따른 MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 MD-NAI의 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인 페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 형태에 따라 5.5배까지 성능이 향상되었다.
인터넷의 급속한 발전과 해킹사고의 발생율이 증가함에 따라 방화벽의 사용이 일반화되고 있다. 과도한 트래픽이 방화벽을 지나게 되면 방화벽 자체 성능에 따라 처리되지 않은 패킷을 잃어버리거나 패킷을 재전송 해야 하므로 추가 트래픽이 발생한다. 이에 대한 방안으로 소프트웨어 또는 하드웨어적으로 방화벽의 성능을 높이는 방법이 있지만, 높은 비용 및 호환성 문제가 있다 이의 다른 대안으로 방화벽 가속을 하는 방법이 있는데 기존의 연구 모델에서는 특정 방화벽과 연동하거나 기기 설정을 해야 하는 번거로움이 있었다. 본 논문에서는 어떤 방화벽과도 서로 연동될 수 있고 관리자의 관리 추가 설정 없이도 동작하도록 방화벽의 세션을 스스로 학습하여 방화벽 성능을 높이는 방식의 방화벽 가속기를 제안하고 패킷 처리 성능을 올릴 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.
IPv6-IPv4 변환시스템은 기존의 IPv4 네트워크와 신규 구축되는 IPv6 네트워크 간의 통신을 가능하게 하는 게이트웨이 기반 기술이다. 이러한 IPv6-IPv4 변환시스템에서는 네트워크 간의 모든 트래픽을 변환해야 하므로 높은 성능을 요구된다. 이에 본 연구에서는 이전 연구에서 구현된 게이트웨이 기반 IPv6-IPv4 변환시스템과 변환기의 성능분석에 적용될 수 있는 큐잉 모델을 제시하고 부과되는 트래픽에 따른 처리 성능을 산출하는 분석적인 방법을 제시하였다. IPv6-IPv4 변환시스템의 분석 모델의 경우, 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/M/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 또한 IPv6-IPv4 변환시스템의 변환기는 트래픽에 대한 변환 처리를 담당하는 핵심 모듈로서, 순차적인 단계로 이루어진다. 즉, 변환시스템의 변환기 자체의 분석 모델의 도착간격은 지수분포를 따르고, 서비스시간은 M/G/l/K 모델 기반의 일반분포를 따른다. 이렇게 제안된 모델에 대해 상세하게 설명하였으며, 이를 검증하기 위해서 모델을 적용하여 근사한 결과와 실제 측정 결과를 비교하였다.
화재 발생 시 연소확대 방지 및 이를 지연시켜 재실자의 피난시간을 확보하고자 실시하는 방염처리의 성능평가는 연소시험방법을 통해 잔염시간, 잔신시간, 탄화면적, 탄화길이가 일정기준에 적합하여야만 방염성능을 부여받게 되며 목재나 MDF와 같은 합판은 방염도료나 방염필름을 부착하여 사용하는 현장방염처리방법이 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 시중에서 일반적으로 사용되고 있는 비방염 접착필름, 방염 필름, 방염 도료 등을 MDF 합판에 적용하여 방염처리 하였을 때의 연소특성 및 방염성능을 측정하였다.
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
데이터베이스 기반의 웹 응용을 위한 캐슁 기법이 최근 많이 연구되고 있다. 자주 제기되는 질의의 결과를 캐쉬해두면 반복 질의를 위한 재사용은 물론 관련 질의의 처리에 이용될 수 있다. 웹 상에서 데이터 교환의 표준으로 XML이 등장한 이래 현재 웹 응용들은 네트워크 상의 원격 XML 소스로부터 데이터 검색을 수행하는 경우가 많아졌는데 이의 효율적인 지원을 위해 검색 결과를 캐쉬하는 것은 유용하다. 본 논문은 웹에서 XML 질의를 관련 XML 캐쉬를 이용하여 처리하는 기법의 구현 및 성능 평가에 관한 것이다. XML 질의로 XQuery, XPath, XQL 등과 같은 모든 XML 질의어의 핵심 요소인 경로 표현식을 대상으로 하였고, XML 캐쉬는 XML 실체뷰를 고려하였고, 캐쉬를 이용한 XML 질의 변환 알고리즘은 [12]에 제시된 것을 대상으로 하였다. [12]의 질의 변환 알고리즘을 지원하는 프로토타입 XML 저장 시스템이 관계 DBMS를 이용하여 구현되어 실제 웹에서의 성능 실험에 이용되었다. 성능 실험 결과 웹에서 캐쉬를 이용한 XML 질의 처리의 효율성을 확인하였다.
지난 20년 동안 공간 데이터베이스에서 유클리디언(Euclidean) 공간 기반의 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 최근에는 실제 응용에 적용하기 위해 도로 네트워크 기반의 질의 처리 알고리즘의 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문에서는 도로 네트워크에서 제시된 기존 범위 질의처리 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해, Materialization 기법을 이용한 효율적인 범위 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 아울러 성능 평가를 통하여 Materialization 기법을 이용한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 검색 성능이 우수함을 보인다.
최근 주요 홈서비스 로봇 중 하나인 청소 로봇에 대한 수요가 증가하면서 주어진 공간을 효율적으로 처리하기 위한 높은 커버리지 성능이 주목받고 있다. 이에 따라 로봇의 커버리지 성능을 높이기 위하여 청소 로봇의 자율적인 운행을 통해 지도를 작성하고 이를 활용한 경로를 생성하여 로봇의 운행에 반영하였다. 하지만, 저가형 청소 로봇은 낮은 성능의 처리 성능을 가지고 있기 때문에 불가능하다. 이에 본 논문에서는 단순한 운행 기능만을 가지고 있는 청소 로봇의 이동 패턴을 유전 프로그래밍을 이용하여 최적의 운행 계획을 설계하는 기법을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안 기법을 통해 생성된 이동 패턴이 기존 기법에 비해 높은 운행 효율성을 보장함을 확인 하였다.
본 논문의 목적은 오픈 소스로 공개된 3가지 한국어 형태소 분석기 (kkma, twitter 및 mecab-ko)를 비교해서 한국어 자연어 처리에 가장 적합한 분석기를 선정하는 것이다. 이를 위해, 자연어 처리 분야에서 중요한 단어 임베딩 방법론 중 하나인 word2vec 모델의 성능 검증 방법을 사용해서 각 형태소 분석기의 성능을 정량적으로 비교했다. 그 결과 mecab-ko 형태소 분석기가 최적임이 확인되었다. 단 성능 검증에 사용된 어휘가 오직 명사뿐이라는 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 좀 더 다양한 품사에 대한 성능검증이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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