현대인들이 계속 쏟아지는 정보로부터 자신에게 필요한 정보만을 제한된 시간 안에 검색하는 일은 쉬운 일이 아니다. 컴퓨터를 이용하여 제한된 시간 내에 원하는 정보를 검색하고자 하는 정보검색 분야에서는 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 정보검색 시스템의 성능을 향상시키고자 퍼지 K-Nearest Neighbor에 의한 정보검색시스템(IRS-FKNN: Information Retrieval System using Fuzzy K-Nearest Neighbor)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교했을 때 검색결과의 신뢰성을 높이게 되어 시스템의 성능을 향상시키게 되었다.
블라인드 등화기법은 무선 통신 시스템에 널리 쓰이고 있는 기술이다. 이 논문에서는, 블라인드 등화를 위한 기준으로서, 두 확률밀도함수의 유클리드 거리를 최소화하는 기준에서 나타나는 정보 포텐셜에 대해 연구하였고 두 정보 포텐셜 사이의 적절한 균형을 활용한 방법의 BER 성능을 평가하였다. 정보 포텐셜에는 두 가지가 있는데 송신 심볼의 확률밀도함수와 맞도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 심볼과 등화기 출력 샘플 사이에서 두 입자간 위치에너지처럼 나타나는 정보 포텐셜과 출력 샘플간에 나타나는 정보 포텐셜로 표현된다. 이 두 포텐셜을 적절히 균형 잡아 줄 때, 큰 성능향상을 보이는데 그 성능지표로 BER 성능 평가가 가장 신뢰성이 있으므로 BER 성능 평가를 시행하였다. 그 시뮬레이션 결과에서 정보 포텐셜 균형 방식은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 BER 성능을 나타내었다.
최근 HPC, 인공지능에서 GPU 성능이 향상되면서 사용이 보편화되고 있지만 GPU 프로그래밍은 난이도 측면에서 여전히 큰 장애물이다. 특히 호스트(host) 메모리와 GPU 메모리를 따로 관리해야 하는 어려움 때문에 편의성과 성능 측면에서 연구가 활발히 진행되고 있으며, 다양한 CPU-GPU 메모리 전송프로그래밍 방법들이 제시되고 있다. 본 연구는 NVIDIA Tegra 장치들과 NVIDIA SMX 기반 V100 GPU 카드에서 CPU-GPU 데이터 전송 기법별로 성능비교를 하고자 한다. 특히 NVIDIA Tegra 장치는 CPU와 GPU 통합메모리를 제공하고 있어서 CPU-GPU 메모리 전송방법의 관점에서 기존 GPU 장치와 다른 성능 특징을 보여준다. 성능비교를 위한 실험 워크로드는 HPC 응용프로그램에서 빈번하게 사용하는 2차원 행렬 전치 예제를 사용하였다. 실험을 통해 각 GPU 장치별로 CPU-GPU 메모리 전송 방법에 따른 GPU 커널 성능차이, 페이지 잠긴 메모리와 페이지 가능 메모리의 전송 성능차이, 마지막으로 전체 성능비교를 하였다.
네트워크 서비스를 제공함에 있어서 사용자 인증, 접근 권한 및 요금 처리는 필수적인 기능이다. 이러한 기능을 제공하기 위해 AAA 기술이 정의되었다. AAA의 성능은 네트워크 서비스 전체의 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 현재 AAA 성능에 관련된 이슈와 그 해결책은 알려져 있으나, 이를 통한 성능 향상의 정도는 분석되지 않았다. 본 논문은 AAA 이슈에 대한 분석과 해결책을 설명하고 시뮬레이션을 통해 각 이슈에 대한 성능 향상의 정도를 가시적으로 보여주고 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면 AAA의 해결책을 적용한 경우 평균 33%의 성능 향상을 기대할 수 있다.
인터넷 서비스 서버들의 가용성과 확장성, 부하분산의 특성들을 가지는 클러스터 시스템에서 성능모니터링과 레포팅을 통한 관리 방법이 중요하게 대두되고 있다. 이 논문에서는 클러스터 시스템으로부터 성능 정보를 모으는 방법과 관리에 필요한 기능 및 디자인 설계를 설명하고 구현한 시스템을 이용하여 실 사이트에서 수집한 정보의 보고서를 보여준다 이의 결과에 따라서 대상 클러스터시스템의 정보와 성능의 최적성을 분석하며, 장기간의 정책을 수립하는 판단 근거를 기술한다.
본 논문은 임베디드 소프트웨어 개발자가 개발 소프트웨어의 성능 테스팅 결과를 그래픽 형태의 인터페이스를 통해 쉽고 편리하게 분석할 수 있는 성능 분석기를 제안한다. 제안하는 성능 분석기는 임베디드 소프트웨어에 대해 생성된 텍스트 기반 저수준의 성능 평가 정보를 그래픽 형태의 결과 화면으로 재구성하기 위한 API로 변형하는 정보 변환기 모듈과 API 형태의 자료구조를 이용해 성능 평가 결과를 그래픽 형태로 출력하는 레포트 생성기로 구성된다. 제안하는 그래픽 기반의 성능 분석기는 개발자나 사용자에게 그래픽 형태의 편리한 성능 분석 레포팅을 제공한다. 따라서, 임베디드 소프트웨어 개발자는 기존의 텍스트 형태의 결과를 분석하기 위한 시간과 노력을 줄일 수 있고, 즉각적이고 직관적인 결과 분석기회를 얻을 수 있어 관련 소프트웨어 개발 효율성을 높일 수 있을 것이다.
최근 2/3차원 공간정보, 항공/위성영상, 실내공간정보 등의 다양한 공간정보 활용방법에 있어서 사용자가 보유한 실시간 동적정보와 공간정보를 융합하는 매쉬업 활용이 급격히 증가하고 있다. 특히, O2O, LBS, Smart City, 자율주행 등의 분야에서 공간정보와 대용량 동적정보의 매쉬업 수요가 급증함에 따라, 최근 맵 플랫폼이 제공하는 매쉬업 성능에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 국내에서 활용 가능한 다양한 맵 플랫폼들의 Open API 기반 대용량 동적정보의 매쉬업 성능을 비교 및 분석해보고자 한다. 구체적으로 Google Maps, OpenStreetMap, Daum Map, Naver Map, olleh Map, VWorld에 대하여 Chrome, Firefox, Internet Explorer의 브라우저를 이용하여 매쉬업 성능을 비교 및 분석하였다. 성능분석 과정에서 맵 플랫폼의 서버 성능을 분석하기 위하여 배경지도 초기화 시간을 측정하였으며, Open API 기반 매쉬업 성능을 분석하기 위하여 배경지도와 동적정보의 매쉬업 시간을 측정하였다. 성능분석 결과, Google Maps, OpenStreetMap, VWorld, olleh Map이 비교적 우수한 성능을 보여주었으며, Chrome과 Firefox가 IE에 비하여 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.
사용자 만족(User satisfaction)은 Bailey와 Pearson(1983) 이후, 정보시스템 분야의 연구에서 시스템의 성능(Performance)을 대변하는 성과변수로서 가장 널리 사용되어져 왔다.[Delone & McLean, 1992]. 그러나 사용자 만족은 실제 시스템의 객관적인 성능이나 품질이 아닌 사용자에 의해 지각된(Perceived) 만족이므로, 인간이 인지과정에서 받는 다른 영향들로 인하여 지각된 성과는 실제의 시스템 성능과 다를 수 있다.[Gatian 1994; Szajna & Scamell, 1993. 따라서 만일 사용자가 지각한 성능이 객관적인 실제의 시스템 성능과 반드시 일치하지 않는다면, 그 원인은 무엇이며, 사용자가 시스템을 평가하는 과정에서 어떤 요인들이 작용하여 이러한 왜곡된 결과를 가져오는지, 사용자 만족이 결정되는 인지적 과정을 규명할 필요가 있다. 이러한 의미에서 본 연구는 마케팅 분야에서 일반상품에 대한 소비자의 만족 결정에 영향을 주는 변수와 그 결정과정을 연구한 소비자 만족/불만족(Consumer Satisfaction / Dissatisfaction)의 연구이론을 도입하여, 정보시스템이란 상품을 대상으로 사용자가 만족을 느끼게 되는 과정을 인지적(Cognitive) 관점에서 규명하고, 만족결정에 영향을 미치는 변수들을 찾아낸 후 소비자 만족을 결정하는 모형을 연구하고자 하였다. 8개 기업의 정보시스템 사용자부터 데이터를 수집하여 LISREL을 이용하여 사용자 만족 연구 모형을 검증하였다. 분석 결과, 결정모형은 유의하였으며 정보시스템의 사용자 만족에 영향을 미치는 변수로는 시스템의 성능 뿐 아니라 기대불일치가 함께 영향을 미치는 것으로 나타나 시스템 성능의 향상과 함께 사용자들의 기대수준 관리에 관심을 기울일 필요가 있는 것으로 나타났다.
스마트폰이나 태블릿PC와 같은 모바일기기 보급의 확산으로 모바일 클라우드 컴퓨팅이 발전하고 있다. 이와 같은 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술은 가상화 기술이며 서버 가상화가 근간을 이룬다. 가상 서버는 물리 서버의 성능 이상을 추구하고 있으며 디스크 I/O에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 가상 서버 상에서 NAS, Local SAS, PCI-SSD와 같은 다양한 디스크에 대한 I/O 성능을 테스트하였고, 이를 근거로 디스크 I/O 성능에 따른 가상 서버 통합에 대해 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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