본 연구에서는 증가분 기반 계산을 사용한 고정점 계산 방법을 제시하고 이에 기반한 새로운 워크리스트 알고리즘을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 증가분 기반 계산과 달리 배분 법칙을 만족하지 않는 계산 시스템에도 효과적으로 적용될 수 있으며 증가분 기반 계산으로 인한 제약 조건을 만족하면서도 다양한 워크리스트 스케줄링 방법을 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구의 결과를 프로그램 정적 분석 방법인 요약 해석 방법에 적용하였으며, 이를 사용하여 상수 및 이명 분석과 메모리 생존 분석을 구현하였다. 제시된 실험 결과는 본 연구의 방법이 계산을 실제적으로 절약할 수 있음과, 적절한 워크리스트 스케줄링 방법의 사용이 증가분 기반 계산에서도 중요함을 보여준다.
합병 문제는 크기가 각각 l, m(l+m=n)인 두 개의 정렬된 리스트를 하나의 정렬된 리스트로 만드는 문제로 정렬 문제와 그래프 문제 등과 같은 여러 가지 문제를 해결하는데 필요한 중요한 문제이다. p($\theta${{{{ LEFT ( {λlogp} over {log(λ+1)} RIGHT ) }}}}).
본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 사용자의 데이터 사용 유형을 분석하여, 네트워크의 영향을 감소시켜 사용자 작업을 계속 유지하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해서는 데이터의 특성에 맞는 선택적 자동 저장 크기를 선별해야 하며, 기존의 판단 알고리즘외에 추가 판단기준을 도입하면 자동 저장의 적중률이 향상됨을 보인다. 또한, 자동 저장 리스트의 크기에 대한 고찰을 통해 적정 수준의 적중률을 유지하기 위한 최소한의 리스트 크기를 알아보았다.
링크 예측 기법은 소셜 네트워크 분석 중 한 방법으로서 그래프 내에서 추가적으로 발생하는 링크를 어떻게 예측하여 네트워크에 추가하는 가에 대한 문제이며 소셜 네트워크의 친구 추천 서비스, 상관 관계 분석, 테러리스트 네트워크 모니터링 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 그러나 데이터가 대용량화 됨에 따라 모든 데이터를 메모리에 적재하지 못하거나 최단경로 알고리즘의 반복 수행 등 많은 수행시간을 요구하기 때문에 분산 처리 환경이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 프리겔 기반의 모든 노드들 간의 최단경로를 찾는 알고리즘의 반복 수행을 제거하여 수행속도를 향상시킨다. 다양한 데이터 셋에 따른 수행 시간을 측정하여 제안하는 기법의 우수성을 보인다.
유선 네트워크와 달리 무선 네트워크 환경에서의 브로드캐스팅은 단일 전송으로 다수의 노드로 데이터를 한 번에 송신할 수 있다. 무선 네트워크에서 노드의 전방향 브로드캐스팅은 인접한 모든 노드에게 동시에 도달한다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 브로드캐스팅 시 전체 송신 전력을 최소화하는 최소 전력 브로드캐스팅 문제를 해결하기 위한 탐욕 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 노드의 최대 전송 범위 내에서 메시지를 전송할 수 있는 노드의 집합인 이웃 노드 리스트를 이용하여 데이터를 수신한 송신 노드 중 이웃 노드를 가장 많이 가지고 있는 노드가 우선적으로 이웃 노드로 데이터를 전송한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 성능평가가 이루어졌으며, 네트워크상의 모든 노드로 브로드캐스팅 시 소요되는 송신 전력과 브로드캐스팅 횟수의 관점에서 기존의 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보인다.
Maple은 수학적 표현에 가까운 프로그래밍 언어로, 함수, 표현열(sequence), 집합, 리스트, 배열, 테이블, 등의 자료구조를 가지고 있다. 단순히 과학 계산과 관련된 수식처리뿐만 아니라 수식기호와 표현을 해석하여 그 문법과 의미를 파악할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 본 연구에서는 Maple을 이용하여 그래프 이론 학습에 사용할 수 있는 white box형 워크시트를 개발하고, 개발된 워크시트를 웹에서 서비스 할 수 있도록 html로 변환하였다.
최근 P2P 모델을 기반으로 한 많은 어플리케이션의 등장으로 다수의 파일서버가 필요하지 않게 되었으며 네트워크를 효율적으로 활용하여 파일 전송속도가 향상되었다. 다중 피어(Peer) 결합 방식에서는 클라이언트가 파일 전송을 요구할 경우 서버는 전송 가능한 피어들의 리스트를 클라이언트에게 보내주고 원하는 커넥션 수에 따라 연결을 맺은 후 다운로드 하게 된다. 그러나, 연결된 피어들의 네트워크 상태에 따라 전송 속도에 많은 영향을 받게 되며 어느 특정 피어에 의해 전체적인 전송속도가 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이의 해결을 위해 교체알고리즘을 이용하여 피어들을 동적으로 접속하도록 함으로서 파일 전송 속도를 개선하였다. 제안된 교체알고리즘은 파일 전송 중 외부요인에 의해 전송속도가 저하되거나, 기 연결된 피어들 보다 더 빠른 전송속도가 예상되는 피어가 있을 경우 교체해 줌으로서 효율적으로 파일을 교환할 수 있도록 하였다.
네트워크로 연결된 환경에서 클라이언트는 서버가 보유한 파일을 요청함으로써 자원을 공유하였으나 서버의 부하로 P2P 시스템이 그 기능을 대신하고 있다. 이러한 P2P 시스템에 관한 성능 향상을 목표로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 P2P 검색 시스템을 이용하는 사용자의 사용성 개선 효과를 기반으로 P2P 검색 시스템의 전처리 검색 기반 그룹 검색 알고리즘을 제안한다. 이는 사용자가 검색 용어를 검색 리스트 기반으로 전처리 과정을 거쳐 검색 속도를 높이고자 한다.
결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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