분산 가상 환경(Distributed Virtual Environment, DVE)시스템의 규모가 커지면서 확장성(scalability)이 중요한 이슈가 되고 있다. 시스템의 확장성을 높이기 위해 제안된 다중 서버 DVE 시스템에서 사용자들의 집단적인 움직임 특성은 서버간 작업부하의 불균형을 초래한다. 이는 전체 시스템의 효용을 떨어뜨리고 다중 서버의 효과를 감소시킨다. 결과적으로 시스템의 확장성이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 로드 밸런싱 기법은 크게 로컬 기법과 글로벌 기법으로 구분할 수 있다. 로컬 기법은 적은 비용을 갖지만 작업부하의 분포가 한쪽으로 치우쳐 있을 경우 성능이 낮다. 글로벌 기법은 좋은 성능을 보여주는 반면, 서버의 수가 증가하면 비용이 크게 증가한다. 본 논문은 서버들의 작업부하분포에 동적으로 적응(adaptation)하는, 대규모 다중 서버 DVE 시스템을 위한 확장성 있는 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서 과부하된 서버는 그 주변 서버들의 작업부하가 적을 경우 로컬 확산 (Local Diffusion) 로드 밸런싱을 수행하고, 그렇지 않을 경우 제한적 글로벌 (Limited Scope Global)로드 밸런싱을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 기법이 효율(efficiency)의 측면에서 기존의 로컬 기법과 글로벌 기법보다 각각 14%, 3%가 우수함을 보인다. 또한, 제안하는 기법은 서버의 수가 증가함에 따라 효율이 감소하는 추세가 기존 기법들보다 완만함을 보인다.
이동통신망을 통해 제공되는 부가 서비스는 통신에 많은 시간이 소요되기 때문에, 데이터베이스의 접근에 허용되는 시간은 수 밀리 초에 불과한다. 이런 이유로, 이동통신 사업자들이 간단한 주 메모리 저장 시스템을 자체 개발하여 사용하기도 하는데, 이와 같은 저장 시스템은 많은 경우 동시성 제어나 회복기능을 제공하지 않는다. 이와 같은 저장 시스템이 이동통신 부가 서비스의 하나인 SMS에 사용되었을 때에는 시스템 장애 등이 발생 할 경우 메시지가 손실될 가능성이 존재한다. 그러나, 주 메모리 DBMS를 사용하면 보다 안정적으로 이와 같은 목적을 달성 할 수 있다. 본 논문에서는 주 메모리 DBMS 기술을 SMS에 적용하여, 주 메모리 DBMS 기술의 이동통신 부가서비스에 대한 효용성을 확인해보고자 한다. 주 메모리 DBMS를 사용하여 구현한 SMSC는 초당 120여 메시지를 전송할 수 있는 수준의 성능을 보였으며, 이는 동시성 제어나 회복기능을 제공하지 않는 주 메모리 저장 시스템을 사용하는 SMSC의 50% 정도의 성능이다.
본 논문에서는 원격으로 제어 가능한 실시간 시스템에서 발생 가능한 악의적인 코드 삽입에 의한 보안 공격을 방지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원격으로 제어 코드를 전달하여 시스템을 업그레이드하는 경우 전달된 제어 코드의 안전성을 실행 전에 분석하는 방법으로서 정적 프로그램 분석 방법을 이용한다. 제안하는 분석 방법을 구현한 도구를 컴파일러 내에 삽입하여 실제 원격으로 소프트웨어 업그레이드가 가능한 실시간 시스템 환경에 적용하여 효용성을 검증하였다.
온라인 교육 시스템에서 사용자는 효과적인 학습을 위해 향상된 교육 컨텐츠를 이용하고자 한다. 온라인 교육 시스템은 다양한 알고리즘을 프로그래밍하여 개별 사용자에게 적합한 구성이 가능하다. 이러한 온라인 교육 시스템은 미리 짜여진 프로그램에 의한 체계적인 반복 교육에 적합하다. 사용자의 효과적인 학습을 측정하는데 있어 학습한 내용이 장기기억 되는 방법의 적용은 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 학습한 내용의 기억 추이를 나타내는 에빙하우스 망각 곡선 이론을 기반으로 학습 시스템의 장기 기억 메커니즘을 구현하고자 한다. 본 논문에서 제안한 온라인 교육 시스템의 학습 내용은 학습자의 장기 기억된 정도를 측정함으로써 그 효용성을 나타낸다.
오늘날 모바일 장치 기술, 위치 측위 기술, 무선 통신 기술 등이 급속도로 발달하고 이동체 위치 데이타가 널리 활용됨에 따라 차량 관리 시스템, 차량 배차 및 제어 시스템 등과 같은 이동체 위치 데이타를 실시간으로 서비스하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 이러한 시스템에서 기반 시스템으로 사용되는 MO(Moving Object) DBMS 같은 이동체 관리 시스템은 이동체의 실시간 스트림 관리에 비효율적이고, 기존의 DSMS(Data Stream Management System)와 같은 스트림 관리 시스템은 공간 데이터를 효율적으로 처리하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체 위치 데이타의 효율적인 실시간 관리를 위한 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS는 스탠포드 대학의 STREAM(STanford stREam dAta Manager)을 기반으로 이동체 위치 데이타의 실시간 관리와 공간 및 시공간 질의 처리 기능을 지원하는 시스템이다. 특히, 시공간 DSMS에서 사용하는 시공간 함수는 호환성을 위해서 OGC에서 제시한 "SQL을 위한 심플 피쳐 명세"를 따르는 표준 인터페이스를 지원한다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체 위치 데이타의 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 입증하였다.
무선 센서 네트워크는 컴퓨팅 용량 및 전력 자원이 매우 제약적인 특징을 가지고 있으며, 이로 인하여 동작시 실패하려는 경향(Error-prone)을 지닌다. 이를 해결하기 위하여 센서 네트워크에 적용 가능한 결함 허용 기법이 요구되며, 현재 노드의 참가(Join), 삭제(Delete), 사망(Death) 및 상태 오염(State Corruption)으로 인하여 발생하는 결함을 처리하기 위하여 노드의 물리적 위치를 기반으로 클러스터를 구성한 후 발생 결함을 지역화하여 처리하는 기법이 제안되었다[1]. 본 논문에서는 결함을 처리하기 위한 기존의 위치 인식 노드 클러스터 시스템에서 발생할 수 있는 헤드 노드의 결함을 효율적으로 처리하기 위한 개선된 기법을 제안하여 전체 센서 네트워크 시스템의 실질적인 가용도(Availability)를 높이고자 하며, 이를 위한 간단한 분석을 수행한 후 효용성을 검증한다.
상황인식 시스템의 추론 기능은 점점 더 중요해져가고 있다. 정확하고 오류 가능성이 적은 상황 추론 기능은 상황인식 시스템에서 중요한 역할을 한다. 온톨로지는 규정된 규칙을 이용한 추론엔진을 지원한다. 이러한 추론엔진을 이용함으로써 상황 추론에 있어 추론의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 온톨로지 기반 상황 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 상황 인식 시스템은 상황 해석에서 발생 할 수 있는 모호성을 줄일 수 있다. 온톨로지 기반 상황 인식 시스템의 효용성을 확인하기 위해 가정을 대상으로 한 구현과 실험을 실시하였다.
실세계의 복잡하고 종합적인 정보를 빠르고 효율적으로 분석 처리할 수 있는 지리정보시스템(GIS : Geographic Information System)의 효용성이 인식되면서 전력산업에서도 전국의 시설물 관리를 위해 수치지리정보를 구축하였다. 한편, 약 10만호의 고압고객을 대상으로 15분 단위의 전력사용량을 무선통신망을 이용하여 자동원격검침(AMR: Automatic Meter Reading)하고 있다. 본 논문에서는 산재된 대용량의 AMR 시계열성 데이터와 공간성을 지니는 전력설비 데이터를 이용하여 시각적 수요분석 및 공간적 분포특성 부하분석을 할 수 있는 새로운 활용모델을 개발하고 그 결과를 제시하고자 한다.
러프집합에서 식별불능의 관계와 근사공간의 개념을 이용해서 의사결정표로부터 최적화된 정보를 유도하게 된다. 그러나 일반적으로 결정표에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 중요성은 지식의 감축에서 매우 중요한 개념이다. 속성의 중요성에 대한 대수학적인 정의는 도메인중의 완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이고, 정보이론적인 정의는 도메인 중의 불완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이다. 따라서 속성 중요성은 정보이론적인 관점의 정의와 대수학인 관점의 정의가 분명하게 차이가 있다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 정보를 최적화하기 위한 정보이론적인 척도로써 러프집합을 이용한 조건부 정보엔트로피를 제안하고 그 효용성을 보인다.
추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청 TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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