World Wide Web은 하이퍼미디어라는 뛰어난 사용자 인터페이스 기능을 제공함으로써 인터넷을 대중화 시켰고, 전자상거래라는 인터넷의 상업화도 가능하게 되었다. 이와 같은 전자상거래에서 필수적인 기술 중의 하나는 사용자가 원하는 상품의 카탈로그를 쉽고 빠르게 찾는 것이다. 본 논문의 목적은 전자 카탈로그를 정의하고 질의하는 모델을 제안하여 전자 카탈로그 시스템을 보다 쉽게 구축하고 유지하며 사용자의 요구사항을 만족하는 상품에 대한 카탈로그를 보다 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 본 모델의 주된 아이디어는 상품에 대한 정보를 표현하는 기존의 카탈로그와 계층적 검색을 위해 존재하는 분류체계를 통합하여 하나의 객체로 정의하고 그 객체에 대한 질의 언어를 정의함으로써 기존의 카탈로그에 대한 개념을 확장하여 전자 카탈로그 시스템 전반에 관한 검색을 용이하도록 하는 것이다. 확장된 카탈로그는 하나의 객체로 정의되기 때문에 질의에 의해 전체를 필터링해서 일부분만을 보여주거나, 사용자가 원하는 형태로 재구성하는 것이 가능하게 된다. 이를 위해 본 모델에서는 상품에 대한 정보를 그래프 형태로 정의하고 그들을 계층적으로 분류하는 분류 체계에 대해서 설명한다. 그리고 확장된 카탈로그를 각 상품과 카테고리를 노드로 한 그래프 형태로 정의하고 그에 대한 질의어를 제안한다.
본 논문에서는, 구조 상태모델로 시스템의 고장과 복구를 나타내는 상위계층 모델과, 주어진 구조 상태애서 해당시스템의 처리과정인 도착, 큐잉, 서비스를 나타내는 하위계층모델을 갖는 다중 프로세서 컴퓨터 시스템의 계층모델을 페트리 네트의 확장형인 SRN을 이용하여 개발한다. 컴퓨터 가용도의 한 지표로써 NTL(Normalized Throughput Loss)를 구한다.
본 논문에서는 공장자동화, 우주로보트, 심해 자동차 등 여러 응용분야에서 새롭게 대두되는 고자치 시스템의 접근방법들과 시스템적인 개념들을 소개하였다. 이 분야에서의 주된 관심사는 상위계층의 기호적 모델과 하위계층의 도역학적(제어이론적) 모델간의 체계적 통합에 있다고 볼 수 있다. 즉, 프랜닝, 작동, 고장진단 및 수리 등과 같은 지능적 기능들을 제공할 수 있는 여러 계층의 동역학적 및 기호적 모델들의 유기적인 포괄 및 추상화에 의해서만 현존하는 다계층 제어 및 정보구조를 확장해 나갈 수 있을 것이다. 그러므로 고자치 시스템의 디자인을 위해서는 여러 분야의 팀단위의 노력이 경주되어야만 할 것이다. 디자인상의 난제로는 인간과 로보트간의 기능적 분할 그리고 상위화 하위간의 자동화를 위한 역할 분담등을 들 수 있다.
수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템은 기존의 하이브리드 P2P 시스템과 순수 P2P 시스템이 결합된 장점을 나타내고 있다. 수퍼피어는 어떤 일반 피어들의 집단에 대해 서버처럼 동작하는 특수한 피어이다. 수퍼피어들의 네트워크를 구성하는 문제는 수퍼피어 네트워크에 기반을 둔 P2P 시스템에 있어서 중요한 문제 중의 하나이다. 기존의 P2P 시스템들은 2 계층으로 구성된 피어들에 기반을 두고 있다. 하나는 일반피어들로 구성된 계층이고 다른 하나는 수퍼피어들로 구성된 계층이다. 수퍼피어 네트워크는 랜덤 그래프의 형태를 가지고 있는 것이 일반적이다. 그러나 대규모 일반 피어들을 수용하기 위해서는 수퍼피어 네트워크 또한 그에 맞도록 확장되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 대규모 P2P 시스템을 위한 트리 기반의 수퍼피어 네트워크의 계층적 구성 방법이 제안된다. 먼저 두 개의 계층으로 구성되는 단순 수퍼피어 네트워크의 구성이 소개되고, 그것을 일반화 그리고 확장 시키면서 다중 레벨 수퍼피어 네트워크로 확장하는 알고리즘이 제안된다. 단순 수퍼피어 네트워크도 좋은 특징을 가지고는 있으나, 제한된 레벨의 수 때문에 규모성에 문제를 나타낼 수 있어, 좋은 규모성과 클라이언트 노드들에 관한 관리의 용이성을 보여주는 확장 수퍼피어 네트워크라고 하는 k-레벨의 수퍼피어 트리로 확장 시킨다.
지난 10년간 인터넷은 정보화 시대의 새로운 패러다임으로 사회 전반을 변화시켜 왔다. 네트워크 요청이 크게 증가하고 대량의 정보처리가 요구되면서 이 기간 동안 고성능 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 낮은 가격과 높은 가용성을 유지하면서 고성능 컴퓨팅 환경을 제공하려는 노력은 클러스터링 기술을 발전시켰지만, 기존 클러스터 시스템들은 운영체제 및 하드웨어에 종속적이기 때문에 높은 확장성을 제공하지 못하였다. 또한 여러 대의 시스템이 연결되는 클러스터 시스템은 각각의 운영체제를 가지고 있지만, 시스템 전체 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 하나의 시스템 이미지를 가지고 작업을 처리해주는 단일시스템이미지(SSI) 제공이 필요하다. 기존의 SSI 제공 기술을 JVM(Java Virtual Machine) 계층을 기준으로 살펴보면, JVM 상위계층에서 구현된 SSI는 불완전하고, JVM 하위계층에서 구현된 SSI는 Java 자체의 성능 향상 기능을 활용하지 못하는 단점을 가진다. 이러한 단점들을 해결한 JVM 계층에서의 SSI가 구현되고 현재 연구가 진행중이지만, 이 역시 동기종 클러스터 시스템에 국한되어 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템의 SSI 구현 방법들을 각 구현 계층별로 비교하여 살펴보고, JVM을 기반으로 SSI를 제공함으로써 이기종 클러스터 시스템에까지 SSI를 확장, 제공하는 방안을 모색하고자 한다.
본 논문에서는, 기본계층과 향상계층의 최적 모드 사이의 높은 상관성을 이용하여 기본계층의 모드에 기초하여 향상계층의 부호화 모드를 효율적으로 제한할 때, 생존하는 탐색 모드의 집합은 모드 제한에 의해서 발생할 추가 RD-비용을 최소화하도록 결정되어져야 함을 제시한다. 이 집합에 의거하여 H.264 스케일러블 확장 규격(H.264 SE)을 위한 고속 모드 결정 알고리즘을 구현하였다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 알고리즘이 모드들의 조건부 확률에 기초한 기존의 모드 제한 기법에 비해서 RD-성능 면에서 우수함을 입증하고 있다.
서구에서 복지태도에 중요한 영향을 미치는 요인으로 거론되는 계급 계층은 국내의 복지태도 연구에서는 일관된 결과를 도출하지 못해왔다. 또한 계층 계급관련변인들이 한국사회에서 큰 설명인이 되지 못한다는 결론을 도출한 연구들에서 그 이유로 교육의 영향이 자주 거론되고 있다. 본 연구는 한국사회에서 계급 계층의 지표로 활용되어온 소득, 고용상지위, 직종의 세 변인이 복지태도의 각 하위영역별로 어떠한 영향력을 나타내고 있는지를 파악하고, 교육이 과연 복지태도에 대한 계급 계층적 이해의 영향을 억제하는 역할을 하고 있는지를 실증적으로 검토했다. 복지태도는 요인분석을 통해 '기존복지의 강화'와 '복지영역의 확장', 그리고 '보편주의 원리'의 세 하위 요인으로 분류했다. 분석결과 기존복지제도의 강화에 있어서는 계급 계층변인들이나 교육, 또 통제요인인 연령 모두가 통계적으로 유의미한 영향을 나타내지 못했다. 복지영역의 확장에 대해서는 연령이 가장 높은 설명력을 보여주었으며 계급 계층변인들도 모두 통계적으로 유의미한 영향력을 나타내어 계급 계층을 지지했으나 교육의 영향력은 통계적으로 의미가 없었다. 보편주의 원리에 대해서는 연령은 부의 영향력을, 소득과 직종은 정의 영향력을 보여주었으나 교육을 통제하면 모두 통계적 유의도를 잃거나 설명력이 크게 떨어졌다. 이로써 계급 계층 가설은 특정 복지태도에 대해서만 유의미하며 교육의 억제적 조절효과는 지지되지 않음을 알 수 있었다.
Ns-2는 유 무선 네트워크의 성능을 평가하기 위해 광범위하게 활용되고 있는 검증된 시뮬레이터이다. Ns-2.33 버전은 IEEE 802.11의 PHY 계층과 MAC 계층의 핵심 기능들이 구현된 모듈들을 포함하는 확장 버전을 제공하고 있지만, 만약 이 확장 버전에 무선 네트워크 시뮬레이션의 중요한 성능 평가 파라미터 중의 하나인 Error Rate가 적용되면 몇몇 치명적인 오류로 인해 시뮬레이션이 중단되는 상황이 발생한다. 뿐만 아니라, 패킷 에러는 실제로 MAC 계층에서 감지되고 폐기되어져야 하지만 이 버전에서는 PHY 계층에서 패킷 에러를 처리함으로써 에러가 발생된 패킷에 대한 정보를 확인할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급된 문제들을 해결하기 위해 IEEE 802.11 확장 버전을 수정하였으며 IEEE 802.11p 기반의 차량 에드-혹 네트워크상에서 수정된 버전을 이용하여 시뮬레이션을 수행하고 Error Rate가 끼치는 영향을 분석하였다.
기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.
계층화 비디오 코딩은 확장성을 갖기 위해 다중 비디오 스트림 안에 비디오 정보가 전송되도록 한다. 계층화 코딩 구조는 두 가지 면에서 이론상의 장점을 갖는다. 첫째, 클라이언트 프로세싱 능력과 네트워크 대역폭 면에서 네트워크와 수신자의 이질성을 허락한다. 둘째. 여러단계의 비디오 화질이 요구될 때 이용가능한 대역폭에 맞출수 있다. 본 논문에서 우리는 움직임 보상을 이용한 확장가능한 비디오 코덱 구조를 제시한다. 이것은 패킷 네트워크 상에서 실시간 오디오, 비디오 통신에 적합하다. 코딩 알고리즘은 ITU-T 추천 H.263+에 맞추면서 복잡도를 감소시키기 위한 기법들을 제시한다 빠른 움직임 검출은 H.263 베이스 레이어에서 이루어지고 상위계층에서 이용된다. 시각적 성질에 따른 매크로 블록 배제는 움직임 검출에 앞서서 모든 계층에서 이루어진다. 패킷 손실로 인한 에러확산은 주기적으로 각 계층에서 프레임 안에 인트라 블록단위의 행렬을 도입함으로써 차단되어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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