본 논문에서는 스마트폰 사용자 중심의 반응 완료 시간에 대한 동적 분석을 활용하여 사용자가 실제 인지하는 성능 중심의 새로운 최적화 프레임워크를 제안한다. 이를 위하여 먼저 스마트폰 응용프로그램에서 사용자가 실제 인지하는 성능에 대한 평가 지표로써 사용자 중심 반응 시간을 정의한다. 또한, 이러한 사용자 중심 반응 시간의 동적 탐색에 기반하여 사용자가 인지할 수 있는 성능 병목 지점을 최적화의 힌트로써 개발자에게 제공하는 사용자 중심 반응 시간 분석 도구의 설계와 개발에 대하여 소개한다. 제안한 사용자 중심 반응 시간 분석 도구를 갤럭시 넥서스 스마트폰에 구현하여 그 정확도와 계산부하를 평가한 결과, 전체 반응 시간의 1% 미만의 계산 부하로 카메라를 이용하여 측정한 결과 대비 92%의 정확도를 보였다. 제안한 도구의 효율성 평가를 위하여 소스 코드가 공개되어 있는 안드로이드 응용프로그램의 성능 개선에 제안한 도구를 활용하여 최대 16.4%의 성능 향상을 달성하였다.
본 논문에서는 웹 클러스터 시스템의 효율적인 자원사용 방법에 관하여 연구하고자 한다. 시스템 자원, 즉 메모리 사용을 균형적으로 하는 엘 클러스터 시스템을 구현하기 위한 부하 분산 알고리즘을 제안하여 검토하고자 한다. 다양한 클러스터링 모델에서 반응시간을 성능 측정의 지수로 제시하였다. 또한 웹 클러스터 시스템의 동시사용자수를 기반으로 반응시간은 사용자 수론 증가시키면서 실험을 실시하였다. 제안된 알고리즘에 대한 모의실험 결과는 기존의 상용화된 알고리즘보다 좋은 결과를 보여주고 있다. 제안된 부하분산 알고리즘은 동시 사용자 수가 많은 시스템의 경우, 더 좋은 결과를 보여주고 있다. 제안된 알고리즘은 이기종으로 구성된 웹 서버 시스템에 유용할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 안드로이드의 고질적인 문제점인 사용자 반응성 문제 해결을 위한 연구를 소개한다. 특히 여러 응용들이 동시에 수행되는 경우 대화형 응용이 다른 응용들에 밀려 원하는 만큼 CPU를 얻지 못하는 상황에서 발생하는 반응지연 문제에 초점을 맞추고 이를 극복하기 위한 연쇄적 우선순위 상승 기법을 제시한다. 이 기법은 대화형 웅용뿐만 아니라 기존 연구에서 고려하지 않은 터치 관련 이벤트 처리 스레드들과 대화형 응용의 자식 스레드들의 우선순위를 연쇄적으로 상향시킴으로써 터치에 대한 응답시간을 줄인다. 본 논문에서는 제안한 기법을 상용 스마트폰에 적용하여 유용성을 검증하였다. 실험 결과에 따르면 기존 안드로이드에 제안한 기법을 적용한 경우 평균반응시간이 기존의 31.91%로 감소하였다.
다수 사용자용 인터넷 게임은 그 특성상 게임 클라이언트간 또는 게임 클라이언트와 게임 서버간에 네트워크 지연은 피할 수 없고 이로 인해서 사용자가 느끼는 실감은 상당히 줄어 든다. 본 논문에서는 클라이언트-서버형태의 게임구조 하에서 이런 네트워크 지연에 따른 문제점을 해결하는 사용자들간의 상태 동기화 방법을 제안한다. 이 방법은 게임상 가상공간을 여러 영역으로 나눈 후, 각 클라이언트에 도착하는 메시지들의 발생 영역에 따라서 배치처리 시간간격 (time interval)을 달리하는 동기화 방법이다. 이 동기화 방법은 기존 방법에 비해서 롤백 (roll back) 수의 큰 증가 없이 사용자 반응시간을 현저히 줄이는 효과를 보인다.
내용기반 이미지검색이란 색상, 형태 및 질감 등의 저-수준 특징정보를 이용하여 이미지 데이터베이스를 구축하고, 이미지에 대한 검색요구가 발생했을 때 사용자가 찾고자 하는 이미지와 유사한 이미지를 제공하는 시스템으로 정의된다. 데이터베이스의 구축시간과 사용자가 질의를 입력한 후 결과를 얻을 때까지의 반응시간을 나누어 고려할 때, 사용자는 반응시간에 보다 관심을 갖는 것이 일반적이다. 내용기반 이미지검색 시스템에서 질의이미지와 데이터베이스 내의 이미지와의 유사도 비교시간이 전체 반응시간 중에서 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 이러한 유사도 비교시간을 최소화하기 위해 특징벡터의 클러스터링 기법을 적용한 2단계 탐색방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 2단계 탐색방법으로 대용량의 이미지 데이터베이스 내의 전체 이미지에 대한 원 특징정보와 비교하는 전체검색에 비해, 동일한 적합성을 보장하면서 평균적으로 2배 이상의 검색속도 향상을 확인하였으며, 이미지의 수가 더욱 커질수록 효과적임을 입증하였다.
제품의 기능이 다양화 되고 신제품의 출시기간이 짧아지면서 소비자들은 새로운 제품의 조작 방법을 익히는데 어려움을 겪게 된다. 사용자 중심의 잘 설계된 메뉴 구조는 이러한 사용성 문제를 해결 해줄 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 사용자 중심의 좋은 정보 구조 설계를 위해 활성화 확산의 비대칭 전이를 이용한 메뉴구조 및 레이블 평가 방법을 연구하였다. 활성화 확산 실험은 반응 시간이 짧을수록 연상 강도가 강하고, 단어 쌍간의 관계가 밀접함을 보여주므로, 잘 디자인된 메뉴구조는 상-하위 메뉴 쌍의 연상 정도가 활성화 진행 방향의 영향을 받지 않는다는 가설을 세울 수 있다. 따라서 본 연구는 휴대폰(모델명;SPH-W2900)의 메뉴를 추출하여 1차 활성화 확산(SAT)실험을 수행한 뒤, 각 메뉴 쌍에 대하여 정확도와 진행 방향에 따른 반응시간의 차이(비대칭 전이)를 파악함으로 레이블의 문제점을 도출하고 메뉴 구조 및 어휘를 개선하였다. 2차 활성화 확산 실험은 개선된 메뉴 쌍에 대해 비대칭 전이 현상이 감소하였는지를 확인하기 위해 실시되었으며 활성화 진행 방향에 대한 반응시간의 차이(비대칭 전이)는 월등히 감소함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 활성화 확산의 비대칭전이는 사용자 중심의 메뉴 레이블을 정의 하는데 도움이 될 것이다.
본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.
본 논문에서는 실감형 Networked Virtual Environment (NVE)의 사실성 증진을 위한 Non Player Character (NPC)의 지능적 제어 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 반응의 다양성, 실시간성 그리고 NPC의 능동성면에서 기존 게임에서 사용되는 NPC 구현 기법과 차이가 있다. 기존 NPC 제어구조의 경우, 휴먼 사용자의 행동에 따른 NPC의 반응이 일정 스크립트나 규칙에 따르기 때문에 정형적이며, 또한 NPC의 반응시간에 대한 실시간성을 고려하지 않고 있다. 또한 NPC는 휴먼 사용자의 액션에 반응하는 종속적이고 수동적인 역할만을 담당한다. 제안하는 프레임워크에서는 NPC는 각자의 취향을 가지고 있어 다양한 반응과 행동양식을 보일 수 있으며, NPC의 행동 결정 시간에 어느 정도 실시간성을 부여할 수 있으며, 또한 NPC의 역할이 수동적 형태에서 벗어나 능동적으로 계획하여 행동을 실행할 수 있다. 프레임워크의 구현을 위해 SWI-Prolog의 Rule based 추론엔진과 유전자 알고리즘을 사용하였다.
본 논문에서는 가정의 전력 사용에 따라 실시간으로 전력요금을 알림으로써 사용자의 선택에 따라 자발적인 전력관리를 수행하는 수요반응 연동 홈 전력관리 시스템을 제안한다. 제안시스템은 수요반응 연동을 통한 사용자의 전력소비 패턴을 이용해 자발적인 전력관리를 하여 저 전력으로 유지되며 응답시간을 줄였다. 또한 에너지 소모와 사용자의 전력 관리 요청의 반응 속도에 대한 실험을 통해 우수성을 입증하였다.
사용자 경험이 중요한 스마트폰에서는 사용자의 입력에 대한 응용 프로그램의 반응 시간에 대한 분석이 필요하며 특히 사용자 반응 시간에 큰 영향을 주는 스토리지 I/O 성능의 분석은 사용자 경험최적화를 위한 중요한 요건이다. 사용자가 경험하는 반응 시간의 분석을 위해서는 입력을 받아들이는 최상위 계층에서 최하위 저장장치 계층을 수직적으로 아우르는 통합된 분석도구가 필요한데 기존의 도구들은 제한된 범위의 계층들에 맞추어 있어서 효과적인 사용자 경험 분석이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 대상으로 최상위 안드로이드 플랫폼, 리눅스 커널을 포함하는 전체 스토리지 I/O 계층의 I/O 동작을 측정하고, 이를 바탕으로 계층 통합적 분석을 통하여 각 계층간 I/O 동작을 연결하여 사용자 입력에 따른 스토리지 I/O가 미치는 영향의 분석이 가능한 도구인 AIOPro를 소개한다. 검증 실험을 통하여 AIOPro가 0.1% 미만의 동작부하로 정확히 분석할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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