대규모 분산 공유메모리 다중처리기는 공유메모리 접근 지연시간이 크다는 약점을 지니고 있다. 이러한 다중처리기에서 모든 메모리 요청이 홈노드를 통해 이루어지는 디렉토리 기반의 캐쉬 일관성 유지 기법의 사용은 메모리 접근 지연시간을 더욱 크게하는 요인으로 작용한다. 뿐만 아니라 메모리 접근 지연시간은 시스템의 규모가 커질수록 전체 성능에 중요한 요소로 작용하므로, 대규모 시스템에서 이를 줄이기 위해서 많은 연구들이 있었다, 본 논문에서는 메모리 읽기 지연시간을 줄이는 새로운 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 적응적 메모리 갱신을 이용하여 구현되었다. 적응적 메모리갱신은 홈노드의 메모리를 미리 갱신함으로써 읽기 접근 지연시간을 줄이는 방법이다. 이를 위해서 홈노드는 메모리 접근 유형을 분석해야 한다. 대부분의 공유메모리 접근은 일정한 유형을 지니므로 이를 토대로한 홈노드의 갱신은 높은 적중률을 보인다. 제안된 프로토콜의 성능을 측정하기 위하여 모의실험을 하였다. 모의실험 결과는 제안된 프로토콜에서 읽기 지연시간과 실행시간이 감소하는 것을 나타낸다.
매년 CPU 속도가 60% 정도 증가되고, 메모리 속도가 10% 증가되는 현실에서, 캐쉬 미스(Cache miss)를 얼마나 줄이느냐 하는 문제가 현재의 주기억 데이타베이스 환경에서 가장 중요한 문제로 대두되었다. 최근 연구들에서는 R-트리의 변형 모델인 CR-트리와 같은 인덱스 구조들이 제시되었으나, 이는 손실 발생 가능한 압축 기법을 사용함으로써 검색 성능이 더 나빠질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MR-트리라고 이름 붙여진 캐쉬 동작에 민감한 R-트리의 새로운 변형 모델을 제시한다. MR-트리는 리프가 아닌 중간 노드 엔트리들을 100%에 가깝게 사용하여 결과적으로 트리의 높이와 중간 노드 엔트리의 MBR을 줄여주는 효과를 준다. 이를 위해 노드 분할 발생시 입력 경로 상에 하나 이상의 빈 엔트리를 지니는 중간 노드가 존재할 경우에만, 노드 분할을 상위로 전송하고, 존재하지 않을 경우 새롭게 생성된 노드는 분할된 노드의 자식 노드가 된다. MR-트리는 이와 같은 동작으로 인해 발생 가능한 트리 불균형 문제를 높이 균형화(HeightBalance) 알고리즘을 수행함으로써 해결한다. 한편, 본 논문에서는 MR-트리를 캐쉬 동작에 더욱 민감한 트리형태로 만들기 위해 CCMR-트리를 제안한다. 본 논문의 실험과 분석 결과, 2차원의 MR-트리는 약간의 개선된 수정 속도와 비슷한 메모리 사용량을 기록하며, 기존의 R-트리에 비해 2.4배 이상의 빠른 검색 속도를 나타냈다.
모바일 디바이스, PC, 서버 형 워크스테이션 시스템에서 널리 사용되고 있는 낸드 플래시 메모리는 기존의 하드 디스크에 비해 저 전력 소비, 높은 성능, 랜덤 접근 가능 등의 장점을 갖는 반면, 덮어쓰기가 불가능하여 데이터를 쓰기 전에는 항상 삭제 연산을 필요로 하는 구조적 약점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 낸드 플래시 메모리의 제어기는 FTL을 사용하여 디바이스 내부 연산을 변형시킨다. 하지만 고성능 대용량 낸드 플래시 메모리 저장장치의 사용이 증가됨에 따라, 제한된 DRAM 크기에 비해 매핑 알고리즘에서 사용되는 매핑 테이블의 크기가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문은 이러한 DRAM의 용량 부족 문제를 해결하기 위해, 페이지 매핑 기법을 바탕으로한 적응적 매핑정보 캐싱 기법을 제안한다. 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 다양한 워크로드 분석을 기반으로 낸드 플래시 접근을 최소한으로 하는 매핑정보 캐싱 방식을 사용한다. 트레이스 기반 시뮬레이터를 통해 실험한 결과, 본 논문에서 제시하는 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 기존의 고정 매핑정보 캐싱 알고리즘에 비해 최소 7%에서 최대 70%의 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.
최근 실시간 서비스의 요구 사항을 갖는 위치 기반 서비스와 텔레매틱스 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서 공간 메인 메모리 DBMS에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 공간 메인 메모리 DBMS에서 기존의 디스크 기반 다차원 인덱스들을 메인 메모리에 최적화하기 위해 엔트리 크기를 줄여 캐시 접근 실패를 최소화한 다차원 인덱스 구조들이 제안되고 있다. 그러나 엔트리 크기를 줄이기 위하여 부모 노드의 MBR을 기준으로 압축하거나 중복된 MBR을 제거하기 때문에 인덱스 갱신 시 MBR 재구성 비용이 증가하고 인덱스 검색 시 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MBR 재구성 비용을 줄이기 위하여 넓은 분포의 경우와 좁은 분포의 경우로 나누어 압축 기준점을 다르게 적용하는 RSMBR(Relative-Sized MBR) 압축 기법을 제시하였다. RSMBR 압축 기법은 넓은 분포일 경우 부모 노드 확장 MBR의 좌하점을 기준으로 압축하고, 좁은 분포일 경우 전체 MBR을 일정 크기의 셀로 나누고 각 셀의 좌하점을 기준으로 압축한다. 또한 인덱스 검색 시 검색 비용을 줄이기 위하여 상대 좌표와 크기를 이용하여 MBR을 압축한다. 마지막으로, 본 논문에서는 실제 데이타를 통한 성능 평가를 수행하여 RSMBR 압축 기법의 우수성도 입증하였다.
대리 인증은 제 3자에게 자신의 인증 정보를 제공하여 본인 대신 인증을 받도록 하는 것으로, 패스워드와 같이 내가 기억하는 것에 기반을 둔 인증 방법은 이러한 공격에 취약하다. 바이오메트릭 인증은 사람마다 고유한 바이오메트릭 데이터를 이용하기 때문에 대리 인증의 위험을 최소화할 수 있다. 그룹 인증은 그룹 멤버들이 해당 그룹에 속해 있음을 증명하는 것이다. 전자투표, 모바일 회의와 같이 멤버의 수가 동적으로 변하는 응용에서는 그룹 상태의 변화를 실시간으로 반영하는 새로운 인증 기법이 필요하다. 본 논문에서는 바이오메트릭 인증 기반의 동적 그룹 서명 기법을 제안한다. 제안한 기법은 바이오메트릭 키 생성, 그룹 공통키 생성, 그룹 서명 생성, 그룹 서명 검증 그리고 멤버 업데이트 프로토콜로 구성된다. 제안한 멤버 업데이트 프로토콜은 기존 멤버의 공모 공격으로부터 안전하고 그룹 상태를 실시간으로 반영한다.
본 논문에서는 온라인 학습 자료의 비선형 특징(feature) 추출을 위한 새로운 온라인 비선형 주성분분석(OL-NPCA : On-line Nonlinear Principal Component Analysis) 기법을 제안한다. 비선형 특징 추출을 위한 대표적인 방법으로 커널 주성분방법(Kernel PCA)이 사용되고 있는데 기존의 커널 주성분 분석 방법은 다음과 같은 단점이 있다. 첫째 커널 주성분 분석 방법을 N 개의 학습 자료에 적용할 때 N${\times}$N크기의 커널 행렬의 저장 및 고유벡터를 계산하여야 하는데, N의 크기가 큰 경우에는 수행에 문제가 된다. 두 번째 문제는 새로운 학습 자료의 추가에 의한 고유공간을 새로 계산해야 하는 단점이 있다. OL-NPCA는 이러한 문제점들을 점진적인 고유공간 갱신 기법과 특징 사상 함수에 의해 해결하였다. Toy 데이타와 대용량 데이타에 대한 실험을 통해 OL-NPCA는 다음과 같은 장점을 나타낸다. 첫째 메모리 요구량에 있어 기존의 커널 주성분분석 방법에 비해 상당히 효율적이다. 두 번째 수행 성능에 있어 커널 주성분 분석과 유사한 성능을 나타내었다. 또한 제안된 OL-NPCA 방법은 재학습에 의해 쉽게 성능이 항상 되는 장점을 가지고 있다.
최근 모바일 기기와 근거리 무선 통신 기술 등의 발달로 기존 중앙 집중 처리 시스템의 한계를 개선하기 위해 모바일 P2P 네트워크에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 모바일 P2P네트워크에서 피어는 배터리, 메모리, 저장 공간 등과 같은 제한적인 요소들을 가진다. 모바일 P2P 네트워크에서 안전한 콘텐츠 공유를 위해서는 피어의 신뢰성이 판별되어야 한다. 본 논문에서는 제한된 모바일 P2P 네트워크에서 신뢰도를 판별하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 피어의 평가 정보를 이용하여 직접적으로 피어가 평가한 값과 다른 피어가 평가한 간접적인 평가 값을 이용하여 피어의 신뢰성을 판별한다. 피어가 가지는 평가 정보로 최근 갱신 시간을 활용한다. 피어 평가 정보의 최근 갱신 시간을 비교하여 평가 정보 공유 시 중복되는 평가 정보를 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안된 기법이 메시지 수를 감소시키며 신뢰성에 대한 정확도를 향상 시키는 것을 입증한다.
SSD(Solid State Disk)는 다수의 NAND 플래시 메모리로 구성되었으며 내부에 고성능 컨트롤러와 캐시 버퍼를 포함한 스토리지 장치이다. NAND 플래시 메모리는 제자리 덮어쓰기가 안되기 때문에 파일시스템에서 유효페이지가 갱신 및 삭제시 무효페이지로 전환되어 완전히 삭제하기 위해서는 가비지 컬렉션 과정을 거쳐야한다. 하지만 가비지 컬렉션은 지연시간이 긴 Erase 연산을 포함하기 때문에 SSD의 I/O 성능을 감소시키고 마모도를 증가시키는 문제가 된다. 본 논문에서는 입력데이터에 대하여 유효데이터와 무효데이터에서 중복검사를 실행하는 기법을 제안한다. 먼저 유효데이터에 대한 중복제거 과정을 거치고 그 다음에 무효데이터 재활용 과정을 거침으로써 중복률을 향상시켰다. 이를 통하여 SSD의 쓰기 횟수와 가비지 컬렉션 횟수를 감소시켜 마모도와 I/O 성능이 개선되었다. 실험결과 제안한 기법은 유효데이터 중복제거와 무효데이터 재활용을 둘다 하지 않는 일반적인 경우에 비해서 가비지 컬렉션 횟수가 최대 20% 감소하고 I/O 지연시간이 9% 감소하였다.
모바일 단말에서의 맵 데이터 활용 서비스는 내비게이션, 위치기반서비스 등 그 활용 범위가 다양해지고 있다. 이러한 모바일 단말에서 저장/관리되는 맵 데이터의 크기는 갈수록 커져 수 GB에 이른다. 기존 내비게이션 시스템의 경우, 리소스 제약으로 인해 모바일 단말의 성능을 최대로 활용하기 위하여 맵 데이터를 읽기 최적화된 물리적인 저장형식(PSF: Physical Storage Format)으로 저장 관리하고 있다. 즉, 맵 데이터가 변경된 경우 변경된 부분만의 업데이트가 불가능하여 전체 데이터를 업데이트해야 하는 단점이 있다. 일반적으로 2 GB 데이터를 모바일 단말의 플래시메모리에 기록하는 시간은 수십 분이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존의 내비게이션용 맵 데이터의 부분 업데이트가 불가능한 점을 해결하고자 모바일 공간 DBMS을 개발하였다. 그리고, 모바일 공간 DBMS에서의 내비게이션 서비스의 성능을 보장하기 위한 기법을 제시하고 실험을 통하여 이를 검증하였다.
Park, Jong-Ok;Koo, Bon-Hoon;Kim, Ji-Yean;Bai, Dai-Seg;Chang, Mun-Seon;Kim, Oh-Lyong
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제64권1호
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pp.125-135
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2021
Objective : This study aimed to validate the Korean version of the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status Update (K-RBANS). Methods : We performed a retrospective analysis of 283 psychiatric and neurosurgery patients. To investigate the convergent validity of the K-RBANS, correlation analyses were performed for other intelligence and neuropsychological test results. Confirmatory factor analysis was used to test a series of alternative plausible models of the K-RBANS. To analyze the various capabilities of the K-RBANS, we compared the area under the receiver operating characteristic (ROC) curves (AUC). Results : Significant correlations were observed, confirming the convergent validity of the K-RBANS among the Total Scale Index (TSI) and indices of the K-RBANS and indices of intelligence (r=0.47-0.81; p<0.001) and other neuropsychological tests at moderate and above significance (r=0.41-0.63; p<0.001). Additionally, the results testing the construct validity of the K-RBANS showed that the second-order factor structure model (model 2, similar to an original factor structure of RBANS), which includes a first-order factor comprising five index scores (immediate memory, visuospatial capacity, language, attention, delayed memory) and one higher-order factor (TSI), was statistically acceptable. The comparative fit index (CFI) (CFI, 0.949) values and the goodness of fit index (GFI) (GFI, 0.942) values higher than 0.90 indicated an excellent fit. The root mean squared error of approximation (RMSEA) (RMSEA, 0.082) was considered an acceptable fit. Additionally, the factor structure of model 2 was found to be better and more valid than the other model in χ2 values (Δχ2=7.69, p<0.05). In the ROC analysis, the AUCs of the TSI and five indices were 0.716-0.837, and the AUC of TSI (AUC, 0.837; 95% confidence interval, 0.760-0.896) was higher than the AUCs of the other indices. The sensitivity and specificity of TSI were 77.66% and 78.12%, respectively. Conclusion : The overall results of this study suggest that the K-RBANS may be used as a valid tool for the brief screening of neuropsychological patients in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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