쇄신의 분산이 무한인 주가시계열이 장기의존성 과정에 의하여 생성되고 있는가 또는 생성되고 있지 않는가를 검정하고자 한다. 기존의 연구가 쇄신의 분산이 유한한 경우에 한정하여 장기의존성 주가 과정에 대한 장기기억성이 검토되어왔다. 이 논문에서는 쇄신의 분산이 유한한 경우와 무한한 경우에 다같이 적용되는 방법들을 한국종합주가지수의 일별수익률에 적용하여 장기기억 모수를 추정 검정한다. 추정방법으로서는 분수 가우스 잡음, 가우스 분수적분 자기회기 이동평균, 선형 분수안정잡음 등이 형성되는 상황에 절대값 방법, 분수 방법과 총량화 Whittle 방법을 사용한다. 한국종합주가지수의 일별대수수익률 시계열은 분산이 무한한 경우에도 장기의존성과정에 의하여 생성되고 있다. 극치가 존재해도 장기기억과정이 형성 되고 있다.
분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보의 정확성이 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위한 parity 정보량에 큰 영향을 미치기 때문에 부가정보의 정확한 생성이 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 다양한 부가정보 생성 기법의 성능을 분석하고 효율적인 부가정보 생성 기법을 제안하였다. 또한 생성된 부가정보가 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 미치는 영향을 비교분석 하였다.
단순한 구조의 부호기를 사용할 수 있는 분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 움직임 보상 보간 기법을 이용하여 부가정보를 생성한다. 생성된 부가정보의 정확성이 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위한 패리티 정보량에 큰 영향을 미치기 때문에 부가정보의 정확한 생성이 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 다양한 부가정보 생성 기법의 성능을 분석하고 효율적인 부가정보 생성 기법을 제안하였고 하드웨어 구현 관점에서 각 부가정보 생성 기법을 비교하였다. 또한 분산 동영상 부호화 시스템에서 사용되는 터보 부호의 부호회율 제어 방법이 전체 성능에 미치는 영향과 부가정보 생성 기법이 전체 분산 동영상 부호화 시스템의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다.
다양한 응용 분야에서 대량의 데이타 저장이 빈번해 짐에 따라 분산 파일 시스템에 대한 효용성이 커지고 있으며, 이로 인해 수많은 분산 파일 시스템이 개발되고 있다. 이러한, 분산 파일 시스템의 효율성을 검증할 수 있는 방법에 대한 필요성이 커지고 있다. 또한, SSD와 같은 우수한 성능을 가지는 장치를 사용하는 분산 파일 시스템에서는 SSD와 같은 장치의 효율성을 보기 위한 복잡한 워크로드를 생성 하여 시험할 수 있어야 한다. 하지만 기존의 입출력 시험 도구에서는 복잡한 상황을 시험하는 것이 매우 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 필요에 따라 파일의 분포에 따라 다른 입출력 패턴을 가지는 여러 부하 상황을 생성이 가능하며, 웹을 통해 손쉽게 시험할 수 있는 분산 파일 시스템을 위한 웹기반 워크로드 생성기를 개발하였다.
본 논문에서는 분산 환경을 위해 OMG에서 발표한 CORBA의 표준에 따라 하는 컴파일러의 전반부를 위해 OMG IDL 컴파일러를 사용하였다. CORBA에서 클라이언트와 서버간의 상호 동작을 위해 인터페이스를 정의한다. CORBA에서 인터페이스는 IDL(Interface Definition Language)를 통해 정의를 할 수 있다. IDL은 CORBA의 인터페이스를 기술하기 위한 추상 표기법이므로 개발에 사용되는 언어와는 연관성이 없다. 이를 개발에 사용하기 위해서 해당 언어로 맵핑을 하여야 한다. 본 논문은 IDL로 정의된 인터페이스를 C++로 맵핑하도록 하여 분산 객체 환경을 지원하도록 하기 위한 것이다. IDL 컴파일러는 IDL 정의를 입력 받아 어휘 및 구문 분석을 한 후 AST 트리를 생성하며, 생성된 각 노드를 통해 맵핑된 C++ 코드를 생성토록 한다.
네트워크로 연결된 컴퓨터 기술은 컴퓨터의 향상된 처리 능력과 컴퓨터 통신기술과 결합하여 자원을 보다 유용하게 이용하는 분산처리 기법이 발단하게 되었다. 이러한 분산 시스템은 단일 컴퓨터 시스템에서 시스템에 미치는 영향을 적게 함으로서 신뢰도를 높일 수 있고 저렴한 비용으로 더 큰 성능을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 생성되는 패킷 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는데 있어서 분산 시스템을 이용하여 해결 하고자 한다. 사용자 행동으로부터 생성되는 패킷을 IP별로 분리하여 각각의 분산된 시스템에서 처리하고 이렇게 처리된 데이터를 관리자가 모니터링 할 수 있도록 부하균형을 이룬 패킷 마이닝 분산 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 컴퓨터 네트워크를 위한 견고한 분산방식 상호배제 생성 알고리즘을 소개한다. 현존하는 분산방식 상호배제 생성 알고리즘의 두 가지 큰 문제는 상호배제 생성을 위하여 필요한 메시지의 수를 어떻게 줄이느냐 하는 것과 노드고장시 얼마나 효율적으로 대처하느냐 하는 것이다. 소개되는 알고리즘은 적은 수의 메시지를 사용하고 복잡한 절차가 필요 없이 지능적인 노드고장 메시지를 사용하여 노드고장에 대처한다. 또한 부하가 많은 경우에 더 효율적이며 다수의 노드가 동시에 고장난 경우에도 작동이 가능하다.
빅 데이터(Big Data)시대로 접어들면서 기존의 IT 환경에서 만들어진 알고리즘들은 하둡과 같은 분산 아키텍처에 그대로 적용할 수 없거나 효율이 떨어진다. 따라서, 맵리듀스와 같은 분산 프레임워크를 적용한 새로운 알고리즘들이 필요하다. 벡터 양자화에 많이 사용되는 Lloyd의 알고리즘도 맵리듀스를 사용하여 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 맵리듀스를 사용한 분산 VQ 코드북 생성 알고리즘을 수정하여 좀 더 빠른 분석 결과를 보일 수 있는 디컴바인드 분산 VQ 코드북 생성 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘을 빅 데이터에 적용한 결과 기존 방법보다 높은 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.
다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자료 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립거인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하여 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 분산된 환경에 적합한 언어이기 때문에 본 논문에서 제안한 번역기에 의해 다중스레드 모델의 스레드 코드를 자바 언어로 변환한 후 자바의 원격 매소드 호출을 이용하여 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산된 환경에서 처리하였다. 본 논문은 다중스레드 코드가 로컬 컴퓨터에서 여러 스레드를 생성하여 처리하던 것을 자바의 원격 메소드 호출을 이용하여 분산된 환경에서 실행 가능하도록 한다. 다중스레드 모델의 스레드 코드를 분산 환경에서 실행 가능한 자바 바이트 코드로 변환하는 번역기를 설계, 구현한다.
많은 종류의 데이터들은 텐서로 표현될 수 있다. 텐서란 다차원 배열을 의미하며, 그 예로 (사용자, 사용자, 시간)으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터가 있다. 이러한 다차원 데이터 분석에 있어서 텐서 생성기는 시뮬레이션, 다차원 데이터 모델링 및 이해, 샘플링/외삽법 등 다양한 응용이 가능하다. 하지만, 존재하는 텐서 생성기들은 실제 세계의 텐서처럼 멱 법칙을 따르는 특성과 희박성을 갖는 텐서를 생성할 수 없다. 또한, 처리가능한 텐서 크기에 한계가 존재하고, 분산시스템에서 추가 분석을 하려면 텐서를 분산시스템에 업로드 하는 추가비용이 든다. 본 논문은 분산 테라스케일 텐서 생성기(TeT)를 제안함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. TeT는 희박성을 갖는 랜덤 텐서와 희박성과 멱 법칙을 따르는 특성을 갖는 Recursive-MATrix 텐서, 크로네커 텐서를 크기 제한없이 생성할 수 있다. 또한, TeT에서 생성된 텐서는 같은 분산 시스템에서 추가적인 텐서분석이 가능하다. TeT는 효율적인 설계로 인해 거의 선형적인 머신확장성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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