MPEG-4 컨텐츠는 다양한 시청각 객체들로 구성되고, 사용자 상호작용에 대한 정의를 포함하여 동적인 씬 구성과 변화를 가능하게 한다. 또한 시청각 씬을 컨텐츠 단위로 표현하기 위해서 씬을 기술하는 디스크립션을 가진다. 이것은 씬을 구성하는 각 멀티미디어 객체들의 시공간적인 위치와 그들 사이의 관계를 표현하는 기술 언어이다. 본 논문에서는 멀티미디어 씬의 시공간적 관계를 시각적으로 저작할 수 있는 환경을 제공하고 이를 MPEG-4 씬 디스크립션, 객체 디스크립터 등의 스트리밍 MPEG-4 컨텐츠로 자동 생성하는 MPEG-4 컨텐츠 저작 시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.
This study incorporates a high-fidelity transient analysis solver based on multigroup CMFD in the MOC code STREAM. Transport modeling with heterogeneous geometries of the reactor core increases computational cost in terms of memory and time, whereas the multigroup CMFD reduces the computational cost. The reactor condition does not change at every time step, which is a vital point for the utilization of CMFD. CMFD correction factors are updated from the transport solution whenever the reactor core condition changes, and the simulation continues until the end. The transport solution is adjusted once CMFD achieves the solution. The flux-weighted method is used for rod decusping to update the partially inserted control rod cell material, which maintains the solution's stability. A smaller time-step size is needed to obtain an accurate solution, which increases the computational cost. The adaptive step-size control algorithm is robust for controlling the time step size. This algorithm is based on local errors and has the potential capability to accept or reject the solution. Several numerical problems are selected to analyze the performance and numerical accuracy of parallel computing, rod decusping, and adaptive time step control. Lastly, a typical pressurized LWR was chosen to study the rod-ejection accident.
이질적인 통신망 환경으로 연결된 인터넷을 통한 멀티미디어 서비스가 확산됨에 따라 이를 이용하는 사용자의 가입망과 단말기의 성능이 서로 다른 QoS를 갖을 수 있는데, 이와 같은 상이한 QoS 요구에 부응하는 데이터 발생률을 서버에서 실시간으로 통제할 수 있으면, 동적으로 변화하는 통신 대역폭 변화를 클라이언트에 적용할 수 있어 세션마다 서로 다른 스케일링으로 비디오 데이터를 실시간으로 서비스 할 수 있게 된다. 또한, 동일한 비디오 스트림을 QoS에 따라 적응할 수 있도록 다양한 대역폭에 따라 중복하여 보관함으로써 수반되는 저장매체의 낭비효과와 불필요한 데이터 전송의 오버 헤드를 제거할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 부호화된 상태로 저장되어 있는 MPEG 비디오 데이터를 스케일러블 하게 분할하는 기법으로 프레임율 조정기법과 화질 조정기법 제안하고, 분할된 미디어를 통합하는 기법으로 병합기를 제안하며, 사용자 가입자 망의 특성에 따라 세션마다 서로 다른 전송량으로 송수신하는 방범을 지원하기 위해 서버 및 클라이언트에 존재하는 QoS 관련 모듈들을 제안한다. 그리고, 이 들 기법을 하나로 통합한 시스템 블록구조를 제안하며, 실험 결과에 대해서도 논한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하면 보다 효율적으로 통신망 자원을 활용할 수 있고, 사용자 컴퓨팅 환경에 적합한 멀티미디어 데이터를 실시간으로 재생할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 단말기의 자원 및 컴퓨팅 파워의 효율적 사용이 필수적이다. 특히, 이동 단말기에 내장된 소프트웨어의 수행에 있어 메모리 효율성 에너지 효율성, 그리고 처리 효율성이 요구된다. 본 논문은 자원이 제약되어 있는 이동 단말기에서의 XML 데이타에 대한 질의 처리에 관한 것이다. 메모리 용량이 크지 않은 단말기의 경우 대량의 XML 데이타에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술이 활용되어야 한다. 최근에 제시된 XFrag는 홀-필러 모델을 이용하여 XML 데이타를 XML 조각으로 분할하여 스트림으로 전송하고 처리할 수 있는 기법이다. 이는 메모리가 부족한 이동 단말기에서 조각 스트림으로부터 XML 데이타를 재구성하지 않고 질의 처리를 가능하게 한다. 그러나 홀-필러 모델을 사용할 경우 홀과 필러에 대한 부가적인 정보를 저장해야 하므로 메모리 효율성이 높지 못하다. 본 논문에서는 XML 데이타의 구조 정보를 표현하는 XML 레이블링 기법을 이용하여 XML 데이타를 조각으로 분할하여 처리하는 새로운 기법 XFLab을 제시한다. 구현 및 성능 실험 결과 XFLab이 XFrag보다 메모리 사용량과 처리 시간 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다.
스트림 데이터들은 매우 용량이 크며, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고 시간을 가진다. 이러한 시스템의 질의는 최신의 값을 검색하는 현재질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 슬라이딩 윈도우 질의 등이 있다. 이 논문에서는 소규모 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 스트림 데이터들을 효율적으로 관리하는 기법을 제안하고자한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 질의를 포함한 다양한 질의를 수용하는 질의 모델을 제안한다. 제안한 기법들을 원자로 안전 운전원 모듈에 적용하여 그 유용성을 검증하고자 한다. 운전원 모듈(COM)은 QNX 운영체제를 기반으로 하며, 파일 데이터베이스는 QNX COM의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버젼과 버퍼링 등의 방법을 도입한다.
마이크로서비스 아키텍쳐(Microservice Architecture)는 실시간 실감 미디어 방송시스템과 같이 대규모 분산시스템에 적합한 서비스 아키텍쳐의 하나이다. 스케일-아웃(Scale-Out)기법 과 같은 수평적 성능 확장이 쉽기 때문에 최근 넷플릭스나 트위터와 같은 서비스 플랫폼 업체들이 앞다투어 이와 같은 시스템을 도입하고 있다. 또한 마이크로 서비스 아키텍쳐는 기존의 REST와 같은 웹 API에서 처리하기 어려운 영상처리나 실시간 데이터 분석 등을 비동기 기반의 프로세싱를 이용하여 처리 가능하게 하고 있다. 본 논문은 IoT 센서 데이터 분석이나 대용량 실감미디어를 실시간으로 편집하는 클라우드 기반 영상편집과 같은 다수의 이벤트들이 스트림으로 발생하며 플랫폼 내에서 비동기로 처리하는 상황에서 이벤트의 처리 순서가 보장되지 않음을 실험으로 증명하고 이에 알맞은 비동기 기반 마이크로서비스에 적용 가능한 이벤트 스트림 처리 프레임워크를 제안한다.
복합 이벤트 스트림 처리 시스템(Complex Event Processing System)은 연속적으로 발생하는 이벤트의 스트림을 효율적으로 처리하기 위한 시스템으로써, IoT 시스템에서 처리되는 센서 데이터 등 최근 생활 속에서 그 필요성이 많이 나타나고 있다. 그러나 아직은 질의 처리의 성능에 대해 개발자의 책임으로 돌리고 있는 부분이 있어 이용에 세심한 주의가 요구되고 있다. 그 중 한 예로, 향상된 성능을 가지는 동일한 의미의 질의를 선정하기 위한 충분할 만큼의 안내는 제공되고 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 이벤트 스트림 처리 시스템의 성능 개선을 위한 질의 전처리 도구를 제안한다. 이 도구는 입력된 질의를 분석하여 성능에 나쁜 영향을 미치는 패턴의 질의로 판정 되면, 성능을 향상시킬 수 있는 대안을 제시해줌으로써 개발자들의 스트림 질의 성능에 대한 부담을 덜어주게 된다. 결과적으로 디버깅, 테스팅, 성능 조정의 어려움을 해소하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.
최근 다수의 외부 장치를 제어하는 시스템에서는 빈번하게 변하는 신호의 이력을 자동적으로 관리하는 기법이 요구된다. 그 신호들은 스트림 데이터로서 다양한 종류, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고시간을 가진다. 또한 처리시스템은 스트림 데이터에 대해 높은 신뢰성과 실시간 처리를 필요로 한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 질의는 최신의 값을 검색하는 현재 질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 슬라이딩 윈도우 질의 등이 있다. 이 논문에서는 소규모 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 스트림 데이터들을 효율적으로 저장하고 관리하는 기법을 제안하고자한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 질의를 포함한 다양한 질의를 수용하는 질의 모델을 제안한다. 파일 기반 데이터 베이스는 QNX의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버전과 공유메모리 버퍼링 등의 방법을 도입한다.
API 게이트웨이에서 API 조합은 클라이언트의 호출 횟수를 줄이고 오버페칭과 언더페칭을 방지할 수 있는 필수적인 기능이다. IMJ(In-Memory Join)로 동작하는 API 조합은 많은 자원을 소모하여 API 게이트웨이의 성능에 부담을 준다. 본 연구에서는 IMJ 방식의 API 조합의 문제를 개선하기 위해 조합할 데이터를 스트리밍으로 클라이언트에 전달하는 SAPIC(Stream-based API Composition)를 제안한다. SAPIC는 클라이언트 응답 메시지를 구성하는 각각의 MSA API를 호출하여 받은 응답 메시지를 즉시 클라이언트로 스트리밍하여 IMJ에 비해 API 게이트웨이의 자원 소모를 줄이고 빠른 응답시간을 제공할 수 있다. 대표적인 API 조합 기술인 GraphQL 비교실험결과 SAPIC는 GraphQL에 비해 약 21 ~ 70 % 낮은 최대 CPU 점유율과 약 16 ~ 74 % 낮은 최대 Heap 사용량 그리고 1 ~ 2.3 배의 높은 처리량을 기록하였다.
Enhancing continuous queries over data streams with temporal functions and predicates enriches the expressive power of those queries. While traditional continuous queries retrieve only the values of attributes, temporal continuous queries retrieve the valid time intervals of those values as well. Correctly evaluating such queries requires the coalescing of adjacent timestamps for value-equivalent tuples prior to evaluating temporal functions and predicates. For many stream applications, the available computing resources may be too limited to produce exact query results. These limitations are commonly addressed through load shedding and produce approximated query results. There have been many load shedding mechanisms proposed so far, but for temporal continuous queries, the presence of coalescing makes theses existing methods unsuitable. In this paper, we propose a new accuracy metric and load shedding algorithm that are suitable for temporal query processing when memory is insufficient. The accuracy metric uses a combination of the Jaccard coefficient to measure the accuracy of attribute values and $\mathcal{PQI}$ interval orders to measure the accuracy of the valid time intervals in the approximate query result. The algorithm employs a greedy strategy combining two objectives reflecting the two accuracy metrics (i.e., value and interval). In the performance study, the proposed greedy algorithm outperforms a conventional random load shedding algorithm by up to an order of magnitude in its achieved accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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