기존의 운영체제는 매니코어 시스템에서 코어 수의 증가에 따른 확장성 문제를 보였다. 특히 네트워크 I/O 관점에서 코어가 많아질수록 기존의 운영체제가 가지는 캐시 일관성 비용, lock 오버헤드 등의 문제들은 네트워크 성능을 저하시키는 주된 요인이 된다. 많은 연구들이 마이크로커널과 같은 새로운 운영체제 구조를 제안하거나 커널 수준의 변경을 통해 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 그러나 이러한 해결책들은 이미 구현된 수많은 응용을 지원할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 커널이나 응용 수준의 변경 없이 사용자 문맥과 시스템 호출 문맥을 분리시키고 코어 친화도를 적용하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 라이브러리를 제안한다. 구현된 시스템은 Apache를 통해 네트워크 처리량을 약 30% 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)를 이용하여 한국어 대화의 화행을 분석하는 방법을 제안한다. 우리는 발화의 어휘 및 품사와 이진 품사 쌍을 문장 자질로 사용하고 이전 발화의 문맥을 문맥 발화로 사용한다. 카이 제곱 통계량을 이용해 적절한 자질을 선택하고 선택된 자질로 지지 벡터 기계를 학습하였다. 학습된 지지 벡터 기계 분류기를 이용하여 각 발화의 화행을 분석하였다. 호텔 예약 영역의 말뭉치에 대해 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 약 $90.54\%$의 정확률을 얻었다.
본 논문에서는 3 차원 메쉬의 기하데이타 압축을 위한 새로운 알고리즘을 소개하고자 한다. 광역좌표계에 의거한 기하데이타 압축방법은 구현이 쉽고 단순하게 양자화가 결정되지만 압축효율은 지역 화표계를 이용한 방법보다 떨어지는 단점이 있다. 반면에 지역좌표계에 기초한 방법은 광역좌표계 방법보다 압축효율은 우수하나 양자화가 사용자의 시행착오에 전적으로 의존하므로, 비체계적이고 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역좌표계영역에 적용형 세분화를 도입하여 체계적인 양자화가 가능하도록 하였다. 또한 문맥 모델링기법을 적용하여 연결데이타 압축효율도 더욱 향상시켰다. 결과적으로, 본 논문의 새로운 압축 알고리즘은 압축 효율성을 유지하면서, 동시에 체계적이고 직관적인 방법으로 왜곡율과압축률간의 균형을 제어할 수 있도록 하여 알고리즘의 신뢰성을 높였다.
Apache Storm은 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 실시간 분산 병렬 처리 프레임워크이며, 이를 사용해 다수의 프로세스 및 스레드를 동시에 동작시킬 수 있다. 하지만, 이러한 멀티 프로세스 및 스레드 환경을 제공하는 Storm은 많은 네트워크 시스템 호출을 수행하고, 이는 잦은 문맥 전환(context switch), 운영체제로의 버퍼 복사, 운영체제 내의 버퍼 복사 등으로 인해 CPU 과부하 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제는 고성능 네트워크 장비인 InfiniBand의 IPoIB(IP over InfiniBand) 통신을 사용할 때, InfiniBand가 지원하는 대역폭(bandwidth) 대비 저용량 데이터의 송수신으로 인해 더 잦은 문맥 전환과 버퍼 복사가 발생하여 CPU 과부하 문제가 더욱 심각해진다. 따라서, 본 논문에서는 InfiniBand의 RDMA(Remote Direct Memory Access)를 Storm에 적용하는 설계안을 제시함으로써 CPU 과부하 문제를 해결한다.
월드 와이드 웹의 정보 검색에서 산출되어지는 수많은 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 자연어 정보처리가 필수적이다. 이 논문은 텍스트에서 숫자의 의미 파악을 위한 판별기법을 제안한 것이다. 숫자 의미 판별기법은 챠트 파싱 기법과 함께 문맥자유 문법을 활용하여 숫자 스트링과 연관된 접사를 해석하였으며, N-그램 기반의 단어에 의거하여 조직화된 의미 파악을 하도록 설계되었다. 그리고 POS 태거를 사용하여 트라이그램 단어의 제한조건이 자동 인식되도록 시스템을 구성하여, 점진적으로 효율적인 숫자의 의미 파악을 하도록 하였다. 이 논문에서 제안한 숫자 해석 시스템을 실험한 결과, 빈도수 비례 방법은 86.3%의 정확률을 나타냈고 조건수 비례 방법은 82.8%의 정확률을 나타냈다.
본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
이 논문은 한국 미디어 문화연구가 채 극복하지 못한 탈문맥화 한계를 도시 일상 위기 현실로의 산책을 통해 극복하자는 테제를 중심으로 구성되어 있다. 논문은 자본국가의 지배 통치하 위험에 처한 삶의 문제를 적극 사유하고 체험하기 위해 문화연구자들이 당장 산책에 나설 것을 제안한다. 일종의 전황 파악과 산개 기술로서의 산책이다. 논문은 오늘날 대중문화가 처한 위기 양상들이 일상적으로 표출되고 징후적으로 표현되는 도시로 걸음을 옮겨 참여 관찰하고, 이를 글쓰기로 옮기는 현실 개입주의를 문화연구 재맥락화의 정답으로 결론 맺는다. 이에 앞서 연구자는 능동적 수용자 이론가로 분류 정리된 존 피스크의 말기 비판적 공간 산책에 주목한다. 그가 산책 개념을 빌려온 드 세르토로부터 나아가 공간 전술을 실제로 실천한 마셜 버먼의 작업을 돌아본다. 텍스트와 수용자의 울타리를 초월해 도시 공간의 콘텍스트로 나아간 문화연구의 궤적을 그려 보는 것인 바, 이는 단순히 피스크가 남긴 대안적 흔적을 복구하는 차원을 넘어선다. 자본주의 현실과 비판적으로 관여하는 도시 공간 미디어 문화연구의 흐름을 재구성하기 위함이다. 피스크에게서 제대로 이어지지 않고 절단된 사유와 방법론의 공백을 채움으로써, 도시와 대중들의 위기 현실에 능동적으로 개입하는 문화연구 재문맥화의 전망을 찾아볼 것이다.
최근 들어 컴포넌트는 소프트웨어 재사용의 핵심 기술로 인식되고 있다. 컴포넌트는 인터페이스 부분만을 이용하여 개발되는 소프트웨어에 바로 바인딩시켜 재사용될 수 있는 독립적인 바이너리 코드이다. 많은 컴포넌트 사용자들이 인터넷 상에서 적합한 컴포넌트를 검색하고 사용할 수 있도록, 컴포넌트 명세서는 웹 문서 형태를 사용하는 것이 바람직하다. 기존의 HTML 웹 문서 기반의 검색 엔진을 통하여 컴포넌트를 검색할 때 정확한 의미 검색이 불가능하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정확한 의미 검색을 수행할 수 있도록 컴포넌트 명세서를 HTML 문서 대신 XML 문서로 사용할 것을 제안한다. 또한, XML 컴포넌트 명세서를 통하여 사용자가 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있는 XML 문맥 기반 검색(context-based search)을 제안한다. 문맥 기반 검색은 컴포넌트의 특성을 나타내는 문맥(context)과 컴포넌트 특성의 실제 값인 용어(term)를 사용하여 사용자가 원하는 컴포넌트의 특성을 정확하게 질의하고 검색할 수 있는 방법이다. 이 검색 방법은 용어-문맥-컴포넌트 명세서 순으로 된 역화일 인덱싱 (Inverted File Indexing) 방법을 사용한다. 이와 함께 사용자의 편의를 위하여, 기존의 소프트웨어 재사용 라이브러리에서 사용되던 검색 방법인 키워드 검색, 퍼싯 검색, 브라우징 검색 방법 등을 지원한다. 이들 다양한 검색 방법들은 인터페이스 레이어, 질의 확장 레이어, XML 검색 엔진 레이어 등 3-레이어 검색엔진 구조를 통한 효율적인 인덱스 스킴에 의해 지원된다. 본 논문에서는 컴포넌트 사용자들이 원하는 컴포넌트를 정확하게 검색할 수 있도록 하기 위하여 컴포넌트 명세서를 대한 XML DTD(Document Type Definition)를 정의하고, HTML 기반 검색 방법과 XML 기반 검색 방법에 대한 컴포넌트 검색 성능을 비교한다.
본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
동영상 데이터 서비스가 나날이 증가함에 따라 특정 동영상 장면에 적합한 광고를 보여주거나 추가적인 정보를 제공하려는 요구가 커지고 있다. 장면에 적합한 광고를 보여주기 위하여 동영상의 영상이나 음성 정보를 직접 이용하는 방법은 현재의 기술력으로 한계가 있고, 제목, 카테고리 정보, 요약 등의 메타데이터도 계속해서 변화하는 장면의 내용을 반영하지 못한다. 본 연구는 동영상의 대본 자막에서 추출한 장면의 상황 정보를 이용하여 주어진 동영상 장면에 적합한 광고를 자동으로 부착해 주는 새로운 동영상 문맥 광고 시스템을 제안한다. 대본 자막에서 추출한 상황 정보를 광고 검색에 이용했을 때 높은 성능 향상을 확인할 수 있었고, 이를 이용하여 사용자에게 더 적합한 광고를 보여줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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