분산 이기종 시스템에서 병렬 응용프로그램의 성능은 태스크를 스케줄링하는 방법에 따라 크게 영향을 받는다. 따라서 병렬 응용프로그램의 성능에 영향을 미치는 요소들을 태스크 스케줄링에 반영함으로써 주어진 환경 내에서 최적의 결과를 도출할 수 있도록 해야 한다. 일반적으로 병렬 응용프로그램의 전체 처리시간에 영향을 미치는 결정적 요소는 입력 그래프의 임계경로이다. 본 논문에서는 임계 경로 상의 임계노드를 고려한 태스크 스케줄링 알고리즘인 CLTS를 제안한다. CLTS는 우선순위 결정 단계에서 계층화를 통해 노드의 병렬처리 효율을 향상시키고 임계노드 처리에 의한 지연시간을 단축시킬 수 있도록 우선순위를 결정한다. 또 프로세서 할당 단계에서는 조건적으로 복제 기반 정책, 혹은 삽입 기반 정책을 사용하여 노드를 프로세서에 할당함으로써 전체 처리시간을 단축시킨다. 제안한 CLTS의 성능 평가를 위해 기존의 리스트 스케줄링 알고리즘인 HCFPD, DCPD와 함께 성능을 비교 평가하였다. 시뮬레이션을 통해 CLTS는 평균 SLR을 기준으로 HCPFD 대비 7.29%, DCPD 대비 8.93% 향상되었고, Speedup을 기준으로 HCPFD 대비 9.21%, DCPD 대비 7.66% 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
차세대 디지털 방송은 다양한 서비스와 함께 방송 사용자와 제공자 사이의 양방향 통신을 가능하게 한다. 새로운 방송 환경을 위한 중요한 요소 중 하나는 분산되어있는 환경에서 여러 소비자와 공급자 간의 상호운용성의 유지에 있다. 이를 위하여 디지털 방송을 위한 메타데이타의 표준이 제안되었고, TV-Anytime 메타데이타는 이러한 요구를 만족시키기 위한 차세대 방송 표준 메타데이타의 하나이다. TV-Anytime 메타데이타는 향후 다양한 서비스로의 확장을 위하여 그 말단이 MPEG-7으로 정의되어 있다. MPEG-7은 멀티미디어 컨텐츠를 기술하기 위한 메타데이타 표준으로, 방송용 컨텐츠를 기술하기 위해서 사용된다면 내용기반 검색과 같은 다양한 서비스를 제공한다. 이러한 방송용 메타데이타를 효율적으로 관리하기 위한 시스템은 실제 방송 환경에서 사용자에게 보다 질 좋은 서비스를 제공하기 위해서 필수적이다. 방송용 메타데이타의 가장 큰 특징 중 하나는 단일의 XML 스키마를 기반으로 XML로 기술된다는 것이다. 이러한 점은 기존의 XML 관리 시스템을 사용하여 방송용 메타데이타를 관리할 수 있다는 가능성을 보인다. 그러나 이들 대부분은 범용적인 방법을 사용하여 XML데이타를 관리하고 있으므로 방송용 메타데이타를 관리하기 위한 특화된 방법으로 보기는 어렵다. 본 논문에서는 방송용 메타데이타의 특성을 파악하여 방송 환경에 적절한 방송용 메타데이타 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 우리의 메타데이타 관리 시스템은 실제 방송 환경에서 사용되는 표준 메타데이타를 기반으로 구현하므로, 방송 환경에 최적의 기능을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 우리는 방송용 메타데이타의 검색을 위한 질의어로 XML 표준 질의어인 XQuery를 사용하여 시스템 간의 상호 운용성을 확보할 수 있도록 한다.
최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
인터넷 기술의 발전에 따라 분산 지리정보 시스템 환경이 웹 기반 서비스로 변화되고 있는 추세이다. 기존의 웹 지리정보 서비스의 지리정보는 다양한 지도 포맷을 지원하여 상호운용하지 못하도록 독립적으로 개발되어 왔다. 동일한 지리정보임에도 불구하고 이러한 정보는 서로 다른 목적에 따라 개별적인 지리정보 시스템에 의해 중복된다 이는 중복된 지리정보 객체를 식별하는 문제와 중복된 지리정보 객체들 중에 클라이언트에게 가장 적합한 복사본을 선정하기 위한 지능적인 전략이 요구되고 있다. 그리고 중복 객체를 관리하기 위해 OMG와 GLOBE 그리고 GRID 컴퓨팅에서 관련 프레임워크를 제안하고 있다. 그러나 지리정보 객체에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서 이름 또는 속성으로 중복된 서비스 객체들의 효율적인 관리와 중복 서비스 객체들 중 가장 적합한 객체를 선정하기 위한 위치 서비스 모델을 제시하였다. 위치 서비스 모델은 세 개의 주요 서비스로 구성되어 있다. 첫 번째로 바인딩 서비스는 사용자가 객체의 이름과 속성으로 정의하여 서비스 오퍼 단위로 저장하고 클라이언트가 서비스 오퍼를 검색 할 수 있다. 두 번째는 위치 서비스로 컨택 레코드를 갖는 위치 정보를 관리한다. 그리고 컨택 주소를 갖는 독립적인 시스템상의 LSF에 의해 성능 정보를 획득한다. 세 번째는 지능형 선정 서비스로 바인딩/위치 서비스로부터 기본/성능 정보를 획득하고, 러프집합 기반의 지능형 모델에 의한 규칙에 의해 보다 빠르게 접근하고 성능이 우수한 특징을 제공한다. 본 논문에서 제시한 위치 서비스 모델에 대한 검증을 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 서비스의 처리 과정을 보였다.효과를 나타냈다.\alpha}-amylase$ 활성을 고려한 적정 종자수분 함량은 단옥수수는 15%, 초당옥수수는 12%이었다.미관련(食味關聯) 미질특성(米質特性)을 이용한 토요식미치 추정(推定) 중회귀식(重回歸式)에 채택(採擇)된 주요 특성은 단백질함량, 알칼리붕괴도 및 최저점도(最低粘度)였으며 결정계수(決定係數)로 보아 약 49%의 적중율(的中率)을 나타내었다. 생물학적 기능의 상관관계를 이해하는데 활용될 수 있을 것이다.V는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.>$300^{\circ}C$ 이하, 공정압력 1 Torr, 그리고 bias전압과 기체 혼합비를 변화시키면서 증착하였다. 증착시 in-situ OES 분석결과 플라즈마 내의 질소종의 함유량 변화에 따라 증착속도가 크게 변화됨을 알 수 있었고, 많은 질소기체를 인입하면 질소종이 많아지지만 증착률은 급격히 감소하였고 박막내 탄소의 함량이 커지면서 막질이 비정질로 바뀌고 미세경도 또한 감소함을 알 수 있었다. 이는 in-situ 플라즈마 진단분석이 전체 PEMOCVD 공정에 있어서 대단히 중요하고, Ti(C,N)과 Hf(C,N) 코팅막의 탄소함량과 미세경도는 플라즈마내의 CH과 CN radical종의 세기에 크게 의존함을 의미한다. 그리고 Hf(C,N) 박막의 경우도 Ti(C,N) 박막의 경우와 유사하게 최대 미세경도값$(2460\;Hk_{0.025})$이 -600 V bias 전압과 10% 질소기체 혼합비를 사용한 경우에 얻어졌고, 이는 박막이 주로(111) 방향으로 성장됨에 기인한 것으로
현존하는 상업용 웹 정보검색 시스템들이 전문성을 갖추지 못하고 있는 이유가 검색된 분야별 정보를 통합하고 가공하는 능력이 부족하기 때문이다. 따라서, 단순 검색이 아닌 실제 사용자가 원하는 웹상의 의미정보를 추출하고 가공/통합하는 정보통합시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 분산된 이질의 웹사이트들에서 제공되는 특정분야의 정보를 추출 및 통합하는 정보통합시스템(TIC: Target Information collector)을 구현하고, 구현된 시스템의 평가결과를 제시한다. 본 논문에서 대상으로 설정한 정보 영역은 국제입찰정보이다. 국제입찰정보는 전 세계 국가의 정부에서 필요로 하는 조달물품 및 서비스에 대한 공개 입찰자료이다. 본 논문에서는 전 세계의 국제입찰 정보 제공 원천 사이트에서 공통 특성 정보를 자동 추출하기 위해 HTML 태그간 패턴을 사용한 정보위치지정 방법을 사용하였으며, 정보추출 및 통합을 위한 프레임워크 설계를 통해 큰 부담 없이 모든 원천사이트별 정보추출 및 통합 코드를 작성할 수 있었다. 또한, 구현된 TIC을 약 8개월 동안 운영한 결과 매우 단순한 기법을 사용하고도 거의 대부분의 중복정보가 제거된 고품질의 국제입찰정보를 수집할 수 있음을 확인하였다. 본 논문이 기여하는 바는 특정 범주에 속하는 공통정보를 추출 및 통합/가공하는 데에 필요한 시스템 프레임워크를 제시했다는 점이다.
산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
전자투표는 기존 종이 투표의 한계를 보완하는 대안으로 주목을 받아왔다. 동시에 보안에 대한 우려가 제기되고 있다. 본 논문에서는 신뢰성을 보장할 수 있는 블록체인 기반 전자투표 및 설문조사 시스템을 제시한다. 블록체인 기반 분산 컴퓨팅 플랫폼인 이더리움의 Solidity를 사용해 스마트 컨트랙트를 작성하고, Javascript 기반의 사용자 인터페이스와 연계해 시스템을 구현하였다. 더불어 참여자의 개인정보를 보호하기 위해 회원가입 시 정보를 해시함수로 암호화하여 저장하도록 설계했다. 이러한 이종의 언어를 기반으로 한 복잡한 개발 환경에서 정상적인 동작 수행 여부를 검증하기 위해 점검 항목을 정하여 이의 점검 결과를 제시하였다. 또한, 사용자의 경험을 고려한 성능을 평가하기 위해 Chrome의 Performance 측정 도구를 사용하여 블록체인 미사용 환경과 비교하여 평가결과를 제시하였다. 본 연구 결과의 기여점은 블록체인 기반의 전자투표 시스템의 설계와 구현 및 이의 기능과 성능평가를 위한 시뮬레이션 결과의 제시에 있다.
본 논문에서는 단위 추론 작업들 간의 순차 처리와 반복 처리에 효과적인 인-메모리 방식의 고속 클러스터 컴퓨팅 환경인 Apache Spark을 이용한 대용량의 정성적 공간 추론기의 설계와 구현에 관해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 매우 효율적인 방법으로, 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 대규모 공간 지식베이스의 무결성을 검사할 수 있을 뿐만 아니라, 주어진 공간 지식베이스로부터 새로운 사실들을 유도해냄으로써 지식베이스를 확장할 수도 있다. 일반적으로 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 정성적 추론은 이접 관계들 간의 많은 조합 연산들을 포함한다. 본 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계 집합을 찾아내고 이들만을 포함하도록 조합 표를 축소함으로써, 추론의 효율성을 크게 개선시켰다. 또한, 본 추론기에서는 추론 성능 향상을 위해 Hadoop 클러스터 시스템에서 분산 추론 작업이 진행되는 동안 디스크 입출력을 최소화하도록 설계하였다. 대용량의 가상 및 실제 공간 지식베이스를 이용한 실험들에서, 본 논문에서 제안하는 Apache Spark 기반의 정성적 공간 추론기가 MapReduce 기반의 기존 추론기보다 더 높은 성능을 보여주었다.
현재 많은 박물관들이 유비쿼터스 기술과 함께 자신의 형태를 바꾸어 가고 있다. 기존에 유물에 부착된 정적인 텍스트 기반 정보만을 방문객에게 제공하는 전통적인 박물관과 달리, 이러한 유비쿼터스 박물관은 각종 PDA 혹은 휴대폰을 통해 유물에 대한 텍스트 정보뿐만이 아니라 음성, 동영상 등의 다양한 형태의 정보를 제공하고 있다. 그러나 이러한 기존 유비쿼터스 박물관은 각 방문객에게 유물 중심적인 정보만을 매우 단편적인 방법으로 제공하는 데 그치고 있다. 이러한 불리한 특성은 모든 방문객에게 획일적인 관람경로만을 제공하여 전시실의 혼잡을 야기하는 문제점이 있다. 이러한 한계성은 방문객에게 자신의 선호를 고려하여 보다 다양하고 유용한 유물 정보 제공에 대한 가장 큰 장벽이 될 수 있다. 본 논문에서는 방문객의 선호도에 따라 편안한 박물관 관람을 제공하는 새로운 최적의 관람 경로 검색 알고리즘을 제안한다. 또한 방문객의 박물관 관람 시 방문객들이 몇몇 쏠림 지역으로 모이는 것을 예방함으로써 박물관 관람의 편안함을 최대로 향상시키도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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