점진적 검사점은 검사점 사이의 변경된 상태만을 기록하는 방식으로 검사점 오버헤드를 줄이는 기법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 효율적인 점진적 검사점인 Ickpt의 설계 내용과 함께 리눅스 커널 2.4.20에서 구현하는 기법에 대해 설명한다. Ickpt는 리눅스 운영체제에서 제공하는 페이지 쓰기 결함을 이용하여, 변경된 페이지만을 새로운 검사점에 저장한다. Ickpt의 실험 결과는 비점진적 검사점을 사용한 것에 비하여 상당히 오버헤드를 줄일 수 있음을 보여준다.
IPv6에서는 호스트의 주소 재지정 뿐만 아니라 라우터에 대해서도 주소 재지정 메커니즘을 제공한다. IPv6에서는 기존 망 환경 외에도 Mobile-IP나 Ad-hoc 네트워크 상에서 라우터의 주소를 손쉽게 관리할 수 있는 메커니즘이 절대적으로 필요하다. 이러한 방법으로는 RR(Router Renumbering)이나 APDP(Automatic Prefix Delegation Protocol), DHCPv6 등이 있다. 본 논문에서는 라우터 주소 재지정 기법 중에서 APDP 기법을 리눅스 커널 2.4.x 기반 환경에서 구현하였다. 구현된 프로그램은 기존의 radvd와 통합하여 구성하였으며, 리눅스를 이용한 PC-라우터로 테스트베드를 구성하여 동작을 검증하였다.
점진적 검사점은 검사점 사이의 변경된 상태만을 기록하는 방식으로 검사점 오버헤드를 줄이는 기법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 효율적인 점진적 검사점의 설계 내용과 함께 리눅스 커널 2.4.20에서 구현한 기법에 대해 설명한다. 이 논문에서 설명하는 점진적 검사점은 리눅스 운영체제에서 제공하는 페이지 쓰기 결함을 이용하여, 변경된 페이지만을 새로운 검사점에 저장한다. 이 점진적 검사점의 실험 결과는 비점진적 검사점을 사용한 것에 비하여 상당히 오버헤드를 줄일 수 있음을 보여준다.
문서 군집화 성능을 높이기 위한 한 방법으로 차원 축소를 적용한 문서 벡터로 군집화를 실시하는 방법이 있다. 본 발표에서는 특이값 분해(SVD), 커널 주성분 분석(Kernel PCA), Doc2Vec 등의 차원 축소 기법을, K-평균 군집화(K-means clustering), 계층적 병합 군집화(hierarchical agglomerative clustering), 스펙트럼 군집화(spectral clustering)에 적용하고, 그 성능을 비교해 본다.
리눅스 커널을 VMM(Virtual Machine Monitor)로 만들어 주는 KVM의 메모리 관리 기법을 분석한다. Xen과의 차이점과 KVM의 구조를 알아보고 KVM에서의 메모리 관리 기법에 대해 분석하였다. 또한 CPU의 가상화 기능인 Intel VT-x가 어떻게 적용되었는지 분석한다.
본 논문에서는 커널 백피팅 알고리즘에 가중 ${\beta}$-지수승 최소평균제곱오차 추정방식(weighted ${\beta}$-order minimum mean square error: WbE)을 적용한 보컬음 분리 방식에 대해 제안한다. 음성 향상 방식에서, WbE는 진폭 성분 기반 MMSE(Minimum Mean Square Error) 추정방식, 로그 스펙트럼 진폭 기반 MMSE 추정방식 등과 같은 기존의 베이지안(Bayesian) 기반의 추정방식들 보다 객관적 및 주관적 측면에서 모두 보다 높은 성능을 나타내는 방식으로 잘 알려져 있다. 이에 본 논문에서는 기본적인 반복적 커널 백피팅 알고리즘에 WbE를 적용하여 음악 신호에서의 보컬음 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 분리 방식보다 분리 성능이 더 뛰어나다는 것을 보인다.
현재 멀티미디어 기술의 발달로 인하여 영상의 전처리 및 후처리 과정을 이용한 수정 작업으로 고품질의 영상 표현 및 다양한 영상 처리가 가능하다. 영상 처리 기법 중에서 이방성 확산의 경우 영상의 스페클 노이즈 제거, 에지 검출, 영상 분할 등에 응용할 수 있는 효과적인 확산 필터링으로 활용되고 있다. 하지만 전통적인 이방성 확산은 십자형 커널을 기반으로 하고 있기 때문에 확산 필터링을 반복 적용하면 영상의 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 십자형 커널 기반의 이방성 확산 문제점을 해결하기 위하여 기울기의 방향성에 기반한 새로운 이방성 확산 방식을 제안한다. 제안된 방식은 십자형 커널을 확장하여 대각선 방향 정보를 포함한 8방향의 정방형 커널을 기반으로 작은 기울기를 갖는 방향으로 이방성 확산을 적용한다. 제안된 방식의 실험 결과 에지가 수평 및 수직 방향으로 집중되는 문제점을 해결하면서 임펄스성 노이즈를 제거하여 고품질의 영상을 획득할 수 있었다.
현재까지 시스템의 보안을 위한 방법으로 다양한 접근제어 정책을 적용한 보안 커널들과 파일을 암호화하는 방법들이 연구되어 왔다. 보안 커널은 ACL, MAC, RBAC 등과 같은 접근제어 정책의 적용으로 시스템 내의 데이터에 대한 불법적인 접근을 효율적으로 통제 할 수 있는 방법을 제공할 수 있다. 하지만, 백업 매체나 디스크 자체의 도난에 대해서는 해당 매체 내에 저장되어 있는 데이터의 보호가 불가능하다. 접근제어 정책과는 별도로 파일을 암호화하여 저장하는 암호화 파일시스템에 대한 연구가 많아 소개되었지만, 접근제어 정책을 이용하여 상호 연동되는 구조를 제안한 사례는 거의 없다. 본 논문에서는 다양한 접근제어 정책을 가지는 보안 커널 내의 가상 파일시스템 수준에서 암호화 기능을 수행함으로써 사용자에 대해 투명성을 제공하는 암호화 파일시스템을 제안한다. 제안된 암호화 파일시스템은 접근제어 정책 중 MAC의 보안등급(class)에 기반한 암호키를 이용하기 때문에 비교적 간단한 암호키 관리 구조를 제공하고, 접근제어 정책 만을 적용할 때 존재할 수 있는 물리적 데이터 보안의 한계를 극복할 수 있다.
본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.
가상화 기술을 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간 응용들을 수행하려는 움직임이 많아지고 있다. 이 응용들의 실시간성을 보장하기 위해 리눅스의 실시간 스케줄러를 활용한 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 가상 머신들의 공정한 수행을 보장하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 실시간 클라우드 환경에서 가상 머신 스케줄링의 공정성을 보장하기 위해 virtual runtime 보상 기반의 가상 머신 공정 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 실시간 응용으로 인해 CFS가 인지하지 못한 CPU 시간을 체크하고 이를 virtual runtime에 반영하여 가상 머신 간의 공정한 수행을 보장한다. 우리는 제안된 기법을 리눅스 커널 상에 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 가상 머신 간의 수행시간 차이가 기존 경우보다 47% 줄어든 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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