문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)는 방대한 계산 량을 가지고 있어, 고해상도의 홀로그램을 생성하기 위하여 고속 홀로그램 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 GPGPU의 스케쥴링 기법을 이용하여 고속화 하는 방법을 제안한다. 첫 번째로는 커널 내에서 공유 메모리를 이용한 스케쥴링 기법을 통하여 고속화를 하고, 두 번째로는 GPGPU간의 P2P(peer-to-peer)데이터 전송을 이용한 스케쥴링을 했다. nVidia의 GTX680 2개 GPGPU를 이용하여 기존의 방법보다 약 50%의 속도 향상을 확인하였다.
지리 정보 시스템에서 수치지도 보정(rubber sheeting)이란 물리적으로 동일 지역을 나타내고 있지만 일치하지 않는 두 지도사이의 불일치한 부분이 일치되도록 보정해 주는 것을 말한다. 불일치 종류는 수치지도를 생성하는 방법과 과정 등에서 발생할 수 있으며 또한 시간의 흐름에 따라 변화는 지리 정보의 특성으로 인해 발생하기도 한다. 본 논문에서는 지리 정보 시스템의 성능을 저하시키는 중요한 원인인 불일치 문제를 해결하기 위한 새로운 수치지도 보정 알고리즘을 제시한다. 제시한 방법은 다각형 커널의 무게 중심을 이용하여 다각형을 삼각분할한 후 삼각형 매핑을 적용하는 것이다. 다각형 외부에 위치한 시설물에 대해서도 동일한 방법을 적용하기 위해 제한된 딜로니(Delaunay)삼각분할을 이용하여 외부 영역을 다각형의 집합으로 만들어 주는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 수치지도 보정 결과를 평가하기 위한 측정 함수를 제시하였다. 측정 함수는 지리 정보의 특성을 구분짓는 세 가지 중요한 요소인 방향적(directional), 위상적(topological), 측량적(metrical)특성을 이용한다. 그리고 수치지도와 다양한 테스트 데이터를 이용하여 제시한 기법의 성능을 실험하고 그 결과를 측정 함수로 분석하여 제시한 기법이 불일치 해결에 좋은 결과를 보여 줌을 밝힌다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 단말들의 이동성에 따른 적응적인 혼잡제어 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 제어 기법은 무선환경의 특성에 따른 비트 에러와 혼잡에 따른 패킷 손실을 구별하기 위해서 역 혼잡 회피 단계를 도입하였다. 그리고 혼잡이 발생 했을 때, 대역폭 낭비를 최소화 할 수 있는 슬로우 스톱 단계를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 혼잡 제어 정책은 DCCP(Datagram Congestion Control Protocol)을 기반으로 설계하였고, 리눅스 커널 버전 2.4.19에서 구현하였다. 제안된 혼잡 제어 정책은 기존의 혼잡 제어 정책보다 적응성 있게 혼잡 상태를 제어하며, 실험 결과 무선에서뿐만 아니라 유선에서도 우수한 대역폭 이용률을 보였다.
본 논문에서는 운영체제 측면에서 QoS를 보장하기 위해 우선순위 기반의 네트워크 프로토콜 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 우선순위에 따라 네트워크 패킷을 분류하고 프로토콜을 처리한다. 이를 위해 패킷분류기(Packet Classifier)와 프로토콜엔진(Protocol Engine)을 포함하는 QPF(QoS Provisioning Framework)를 설계하고 리눅스 커널 내부에 구현하였다. 과거의 인터럽트 기반의 방식에서는 네트워크 패킷이 선착순(first-in first-out)으로 처리되어 응용 프로그램에서 요구하는 QoS를 보장하기 어려우며, 또한 항상 네트워크 패킷의 처리가 응용 프로그램보다 우선적으로 처리되어 수신교착상태(Receive Livelock) 등의 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 QPF는 네트워크 패킷을 우선순위에 따라 처리함은 물론 네트워크 처리에 사용되는 CPU 시간을 조절할 수 있어 위와 같은 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.
RAID 레벨 5는 쓰기 시에 패리티 갱신을 위한 4번의 디스크 접근으로 인하여 OLTP와 같이 상대적으로 빈번한 디스크 접근을 가지고 데이터 크기가 작으며 쓰기의 횟수가 많은 작업환경에서 성능이 떨어지게 된다. 데이터와 패리티에 대한 캐싱은 OLTP환경에서의 쓰기에 대한 문제를 해결하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 리눅스 운영체제의 파일 데이터 구조에 변화를 주고, 커널에서 얻어진 정보를 디스크 캐쉬의 운영에 이용한다. 스트라입 크기(G)를 가지는 RAID 레벌 5에서 패리티 캐쉬의 크기가 전체 캐쉬 크기의 1/G 이하 일 경우 데이터 패리티 캐쉬 크기 변화에 영향을 받지 않고 캐쉬의 그룹 단위 운영과 그에 따른 패리티의 미리 읽기를 가능하게 하여 패리티에 대한 추가적인 읽기를 최소화하는 기법을 제안한다. 본 논문의 실험 결과는 초당 디스크에 도착하는 평균 디스크 접근 요구 개수에 변화를 주어 시뮬레이션 방법으로 입증하였으며, OLTP 환경에서 데이터와 패리티 캐쉬를 독립적으로 운영하는 일반적인 캐쉬 운영 방법에 비해 평균 응답시간을 단축시킬 수 있음을 알 수 있다.
클러스터 내의 노드들 사이에서 대용량의 데이터들을 보다 빠르게 전송하기 위해서 경량 메세징(Lightweight Messaging) 기법이 등장하였다. 이 기법들 중 VIA(Virtual Interface Archi- tecture)는 사용자 수준에서 커널을 거치지 않고 네트워크 장치와 직접적으로 통신을 할 수 있게 하여 클러스터 시스템의 프로토콜로 자리를 잡아가고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 프로그래밍이 어려워 제대로 숙지하기까지는 많은 시간의 투자가 필요한 것이 사실이다. 이 논문에서는 개발자들이 좀더 쉽게 VIA에 접근할 수 있는 EVIL(Easy-to-use Virtual Interface Library)을 제안하였다. 그리고 EVIL을 Native VIA, TCP/IP와 각각 성능을 비굔 평가하였다.
본 논문에서는 고속 네트워킹 환경을 위한 패킷 필터링 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 리눅스 운영체제에서 동작하는 패킷 필터링 구조의 단점을 개선하기 위하여, 패킷 필터링 규칙 저장 시 특정 커널 메모리 영역을 할당하여 패킷 검사와 관련된 모든 규칙을 취합하여 저장하고, 패킷 검사 시에 할당된 메모리 영역에서 규칙을 한꺼번에 접근하여 검사하는 방법이다. 또한 규칙의 크기를 고정화하여 규칙 검색 시 규칙 저장 위치를 간단하게 계산할 수 있도록 하였다. 이로 인해 기존의 테이블 구조에서 지니고 있던 다단계 테이블 검색으로 인한 메모리 참조 시간을 줄이고, 가변 규칙으로 인한 계산의 번거로움을 해소할 수 있다. 이를 통하여 고속 네트워크 노드 환경에서의 패킷 필터링 기능을 효율적으로 지원할 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 단말들의 이동성에 따른 적응적인 혼잡제어 기법을 제안한다. 적응적 혼잡 제어 기법은 무선환경의 특성에 따른 비트 에러와 혼잡에 따른 패킷 손실을 구별하기 위해서 역 혼잡 회피 단계를 도입하였다. 그리고 혼잡이 발생 했을 때, 대역폭 낭비를 최소화 할 수 있는 슬로우 스톱 단계를 추가하였다. 적응적 혼잡 제어 정책은 DCCP(Datagram Congestion Control Protocol)을 기반으로 설계하였고, 리눅스 커널 버전 2.4.19에서 구현하였다. 적응적 혼잡 제어 정책은 기존의 혼잡 제어 정책보다 적응적으로 혼잡 상태를 제어하며, 실험 결과 무선에서 뿐만 아니라 유선에서도 우수한 대역폭 이용률을 보였다.
다양한 응용프로그램에서 효과적으로 2차원 영상을 처리하기 위해서는 여러 가지 기법들이 이용되는데 그 중 2차원 필터링은 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이다. 2차원 필터링에서 회선처리는 수평과 수직 방향의 1차원 선형 필터를 이용하는 방법이다. 2차원 회선처리는 커다란 이미지 위를 커널이 움직이며 연산을 해야 하므로 연산량이 매우 많으며 메모리 접근을 많이 필요로 한다. 하지만 회선처리는 입력화소뿐 아니라 주변 화소 값까지 고려하는 지역적인 동작으로 인해 병렬화된 처리가 가능하다. 이에 본 논문에서는 메모리 접근을 줄이고 연산을 병렬적으로 처리함으로서 회선처리의 수행 시간을 개선하는 하드웨어 기반의 회선처리 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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