• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.15-23
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• 2011

본 연구에서는 하드웨어적 지원없이 액티브엑스를 지원하지 않는 웹브라우저에서도 적용가능한 서브클래싱 기반의 키보드보안기법을 제안하고 이를 구현한 방법을 보인다. 최근 파이어폭스, 사파리, 크롬 등 액티브 엑스를 지원하지 않는 웹브라우저의 사용자가 증가하고 모바일폰 사용자의 확산에 따라 액티브엑스를 사용하지 않고 소프트웨어적으로 키보드보안을 지원할 필요성이 점차 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 플러그인을 사용한 서브클래싱 기반의 사용자 모드 키보드 보안기법을 개발하였다. 이 방법은 하드웨어적 지원이 필요하지 않고, 액티브엑스를 지원하지 않는 웹브라우저에서도 사용할 수 있으며, 커널모드 보안 프로그램과 상호연동성을 갖는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3509-3518
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• 2000

ADSL, ISDN 등과 같은 초고속 인터넷 접속 서비스가 발전함에 따라 일반 가정에서 인터넷을 이용하여 영화나 음악을 감상하는 것이 가능하게 되었다. 또한 정보가전의 활용 범위가 확대됨에 따라 다양한 서비스를 제공하는 정보가전의 개발이 가속화되고 있으며 정보가전을 위한 운영체제 개발 및 실시간 운영체제를 탑재한 단말장치에서의 스트리밍 서비스가 중요한 개발 목표가 되고 있다. 본 논문에서는 실시간 운영체제인 Q+에서 동작하는 미디어 재생기의 구현 기술과 경험에 대하여 설명한다. 미디어 재생기는 서버에서 전송된 MP3, MPEG-1, MPEG-4 데이터를 소프트웨어로 디코딩하여 사용자에게 보여준다. 미디어 재생기는 저가의 CPU가 장착된 디지털 TV 셋탑박스에서 동작하며, Q+ 운영체제의 커널 및 라이브러리를 이용하여 구현되었다. 따라서 하드웨어와 실시간 운영체제의 특성을 고려한 프로그래밍 기법 및 성능 향상 기법이 요구된다. 본 논문에서는 Q+ 운영체제에서 동작하는 미디어 재생기 구현과 관련하여 프로그래밍 상의 기법 및 미디어 재생기의 성능 향상 방법에 대하여 설명한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권1호
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• pp.37-45
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• 2018

현재 프로그램이 운용되는 시스템은 기존의 싱글코어 및 멀티코어 환경을 넘어서 매니코어, 부가 프로세스 및 이기종 환경까지 그 영역이 확장되고 있는 중이다. 하지만, 기존 연구의 경우 NVIDIA 벤더에서 나온 아키텍쳐 및 CUDA로의 병렬화가 주로 이루어졌고 AMD에서 나온 범용 GPU 아키텍쳐인 GCN 아키텍쳐에 대한 성능향상에 관한 연구는 제한적으로 이루어졌다. 이런 점을 고려해 본 논문에서는 GCN 아키텍쳐의 GPGPU 환경인 OpenCL 내에서의 성능향상 기법에 대해 연구하고 실질적인 성능향상을 보였다. 구체적으로, 행렬 곱셈과 컨볼루션을 적용한 GPGPU 프로그램을 본 논문에서 제시한 성능향상 기법을 통해 최대 30% 이상의 실행시간을 감소시켰으며, 커널 이용률 또한 40% 이상 높였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.44-49
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• 2009

통계기계번역에서 도메인에 특화된 번역을 시도하여 성능향상을 얻는 방법이 있다. 이를 위하여 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행한다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 문장 사이의 문법적 구조 유사성으로 문장을 유형별로 분류하는 새로운 기법을 제시하였고, 단어 유사도 정보로 문서의 장르를 구분하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조의 유사성과 단어 유사도 계산을 위하여 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정은 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.304-308
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• 2009

본 논문은 실시간 임베디드 OS인 TMO-eCos의 데드라인 기반 CPU 저전력 관리 기법을 다루고 있다. 해당 저전력 관리 기법은 경성 실시간 시스템인 TMO 시스템을 위한 태스크 순차화 기법에서 도출된 스케줄링 시나리오를 사용한다. 본 연구팀에서 개발한 스케줄링 사전 분석기는 주기적으로 동작하는 태스크의 주기, 데드라인, WCET를 기반으로 오프라인 분석을 실시한다. 최종적으로 TMO-eCos 커널은 CPU의 전력 소모를 줄이기 위하여 주기적인 태스크의 데드라인을 위반하지 않는 범위에서 CPU의 속도를 조절하여 시스템에서 사용하는 소비전력은 줄이게 된다. 본 논문은 이와 같은 과정과 실제 실험결과를 기술한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.97-103
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• 2020

리눅스 Cgroups은 컨테이너 기반 클라우드 서비스 구축에서 각 컨테이너 별 시스템 자원을 할당하기 위한 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 특히 입출력 자원의 경우 리눅스 Cgroups은 컨테이너의 가중치에 따라 입출력 대역폭을 분배하는 기법을 지원하고 있다. 그러나 성능 분석 결과에 따르면 현재 리눅스 Cgroups의 입출력 대역폭 분배 기법은 NVMe SSD와 같은 고성능 저장장치를 사용할 경우 입출력 성능이 크게 저하된다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 Cgroups을 위한 새로운 피드백 기반의 동적 대역폭 분배 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 가중치에 따라 입출력 크레딧을 분배하며 고성능 저장장치의 성능 변화를 동적으로 반영해 입출력 크레딧을 계산함으로써 저장장치의 성능 저하를 최소화한다. 제안된 기법은 리눅스 커널 5.3에 구현되었으며 성능 평가 결과 정확한 입출력 대역폭 분배를 수행할 뿐만 아니라 기존 기법에 비해 최대 2배 높은 입출력 성능을 보여주었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.22-28
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• 2010

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.415-418
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• 2019

최근 사용자 대화형(user-interactive) 응용들은 OS에게 많은 양의 메모리를 빈번하게 요구한다는 특징을 보인다. 응용의 메모리 할당 요청이 발생하면 OS는 할당할 페이지의 초기화 작업을 필수적으로 수행하는데, 빈번하게 발생하는 페이지 초기화 작업이 응용의 성능을 저하시키고 있다. 기존 리눅스 기반 시스템은 페이지 초기화 지연을 단축하기 위해 CPU의 캐시에 매핑되어 있어서 초기 값을 빠르게 쓸 수 있는 페이지인 캐시-핫(cache-hot) 페이지를 우선적으로 할당한다. 하지만 기존 리눅스는 각 코어별로 캐시-핫 페이지를 인식하고 관리하며, 다른 코어가 관리하는 캐시-핫 페이지에는 접근할 수 없다. 이러한 정책 때문에 다른 코어가 공유 캐시(shared cache)에 매핑된 캐시-핫 페이지를 관리하고 있더라도, 이를 할당받지 못하고 캐시-콜드(cache-cold) 페이지를 할당받는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 별도로 인식하고 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 모든 코어가 활용할 수 있게 하여, 응용이 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이는 향상된 캐시-핫 페이지 할당 기법을 제안한다. 제안된 기법은 페이지 할당 요청이 발생하면 먼저 각 코어의 사유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 우선적으로 할당하고, 할당에 실패하면 공유 캐시에 매핑된 것으로 추정되는 캐시-핫 페이지를 할당한다. 이를 통해 캐시-핫 페이지를 할당받을 확률을 기존 기법보다 높이고, 결과적으로 평균 페이지 초기화 지연을 단축한다. 제안된 기법을 리눅스 커널 4.18.10버전 기반 환경에서 구현하여 실험한 결과, 평균 페이지 초기화 지연이 기존 리눅스 시스템과 비교하여 약 7% 단축되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권3호
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• pp.137-145
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• 2014

본 논문에서는 브리징 스케일 분해를 기반으로 멀티스케일 문제에 대한 설계민감도 해석법을 개발하였다. 나노 기술의 급속한 발전으로 인해 나노 수준의 해석의 필요성이 지속적으로 증가하고 있다. 최근 분자동역학과 연속체역학의 연성문제에서 많은 해석 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 연성시스템 해석을 위해 브리징 스케일 기법을 사용한다. 전체 영역의 분자동역학 시스템의 해석은 많은 양의 계산 비용이 들기때문에 분자동역학과 연속체 시뮬레이션의 연성시스템을 선호한다. 분자동역학과 연속체 수준 사이의 정보 교환은 분자동역학과 연속체의 경계에서 일어난다. 브리징 스케일 법에서 일반화된 랑지벵 방정식은 축소된 영역의 분자동역학 시스템 해석을 위하여 요구되고, 시간이력 커널을 사용하여 구한 GLE 힘은 분자동역학 시스템에서 경계에 있는 원자들에 작용한다. 그러므로 분자동역학과 연속체 수준의 시뮬레이션을 분리해서 해석할 수 있으며 계산 과정을 가속시킬 수 있다. 연성문제의 시뮬레이션 이후에는 설계의 최적화를 위해 설계민감도 해석의 필요성이 자연스럽게 나타나며 전체 시스템의 성능은 나노 스케일의 효과를 고려해서 최적화된다. 설계구배 기반 최적화에서 설계민감도가 요구되지만 유한차분법으로 구한 민감도는 문제가 대형화될 때 계산비용의 제한때문에 비실용적이나 해석적 설계민감도는 효율적인 강점을 갖는다. 본 연구에서는 연성된 분자동역학-연속체 멀티스케일 문제에서 해석적 설계민감도를 유도하여 정확성과 향후 최적설계로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.19-26
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• 2013

의사 샘플 신경망은 학습 샘플의 수가 적은 경우 학습된 신경망이 국부 최적해에 빠져 성능이 저하되는 것을 보완하기 위해 기존 샘플들로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 통해 해공간을 평탄화 시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 신경망의 변형이다. 이는 학습 샘플의 양에 관한 문제로 이 논문에서는 이에 더해 학습 샘플의 질을 향상시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 더욱 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 잡음이 적게 포함된 전형적인 학습 샘플들만이 주어지고 입력 특징 중 출력과 연관성이 높은 특징만을 사용함으로써 학습된 신경망의 성능을 높일 수 있음은 자명하다. 따라서 이 논문에서는 커널밀도 추정을 통해 비전형적인 학습샘플을 제거하고 입력값이 출력값에 미치는 영향을 나타내는 연관성 척도를 사용하여 연관성이 적은 특징을 제거함으로써 의사 샘플 신경망의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 제시한 방법의 유효성은 토석류 데이터를 이용한 실험을 통해 확인할 수 있다.