최근 3 차원 스캐닝(Scanning) 기술의 발달로 형상 및 색상 정보 데이터를 동시에 획득할 수 있게 되었다. 특히 한번의 측정으로 다량의 데이터를 확보할 수 있기 때문에 3 차원 데이터의 정합(Registration) 및 병합(Merging) 과정에서 계산량이 증가하게 된다. 또한 정합과 병합 후의 대용량 데이터 자체로는 3 차원 모델의 저장, 전송, 처리 및 렌더링(Rendering) 등의 과정에서 어려움이 있다. 따라서 모델의 기하 정보와 색상, 질감, 곡률 등의 속성 정보를 유지하면서 데이터의 양을 감소시키는 메쉬 간략화 기술이 필요하다. 현재 널리 쓰이는 이차 오차 척도(Quadric Error Metric) 방법으로 메쉬를 극심하게 감소하게 되면 오차가 누적되어 기하 정보 및 속성 정보가 소실된다. 본 연구에서는 이를 방지하기 위해 이차 오차 척도 감소화 과정에서 곡률과 색상 기반의 정점 재조정 방법을 제안한다.
브라우저를 통해서 보는 웹 문서는 보이는 문서 내용 이외에 많은 풍부한 정보들을 원시 문서에 포함하고 있다. 웹 문서 색인 및 분류 과정에서 이런 관련 정보를 효율적으로 사용한다면 색인어에 가중치를 부여하거나 문헌 분류과정에서 밀접하게 관련된 문헌들끼리 분류가 가능하다. 잘 색인된 색이어 집합 및 잘 분류된 문헌 집합은 검색자의 질의어에 대한 검색 견과의 문헌집합들에 대한 문헌 순위화를 효율적으로 수행하여 사용자로 하여금 검색 시간을 줄여줄 수 있다. 본 논문에서는 웹 문서를 대상으로 한 검색 시스템에서 검색 효율을 향상시키기 위하여 웹 문서의 구조적인 정보들을 이용한 방법들에 대하여 고찰해 본다. 색인 과정, 문헌 분류과정 순위화 과정에서 활용한 방법들에 대하여 중점적으로 살펴본다.
현재의 교육에 있어서 정보의 가치는 무한한 가능성을 내포하고 있다. 하지만 학습 과정에서 생성되는 많은 정보들이 재활용되지 못하고 있다. 학습 과정에서 학습자들이 생성한 결과물을 차기 학습에 참고자료로서 재활용될 경우 보다 체계적이고 질적으로 향상된 학습 과정 개발이 가능하며 또한 풍부한 실질적인 학습 참고 자료를 제공함으로써 학습 효과를 향상시킬 수 있다. 학습 과정에서 생성된 정보들을 체계적으로 관리, 검색 및 활용할 수 있는 교육용 저장소 관리 시스템이 요구된다. 이 논문에서는 이를 위한 E-Repository 시스템을 제안한다. E-Repository 시스템은 생성된 학습 결과물은 체계적으로 등록, 관리하고 학습들이 활용할 수 있는 기능을 제공함으로써 학습 효과를 배가시키고 보다 풍부한 정보의 제공 및 공유를 가능하게 한다. 이는 더 나아가 보다 체계적인 학습 과정 개발을 가능하게 할 것이다.
SSD는 HDD에 비해 빠른 접근 속도뿐 아니라, 무소음, 뛰어난 내구성 등의 특징을 지니고 있어 차세대 저장 장치로서의 가능성을 충분히 갖추고 있다. 그러나 현재까지의 리눅스 부트 과정은 HDD의 특성에 최적화 되어 있다. 특히, SSD와 HDD간의 하드웨어적인 차이가 존재하기 때문에 HDD을 위한 부트 과정은 SSD에 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 SSD에 최적화 된 부트 과정을 제시하기에 앞서 SSD와 HDD의 부트 과정에서의 성능을 비교 및 평가한다.
다중 값이란 속성 값이 집합인 것을 말한다. 즉, 관계형 데이터베이스에서 자료 유형이 집합인 속성을 의미한다. 이러한 다중 값 속성 처리는 기존 데이터마이닝 기술 자체로는 처리한 수 없으며 후처리나 선처리 과정을 이용하여 처리하고 있다. 전처리나 후처리 과정을 통해 처리할 경우 수행과장에 있어 많은 시간이 소요되고 혹은 타당하지 않은 규칙이 생성되는 문제점을 가지고 있다. 특히 연관화 기법 특성상 분석하고자 할 항목이 증가할수록 연관성의 수가 지수(exponential)단위이기 때문에 이를 해결하는데는 상당한 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 관계형 데이터베이스 테이블 구조에서 데이터 마이닝의 수행을 위한 전처리나 후처리의 과정을 고려하지 않음으로 위에서 언급된 문제점들을 해결하고자 한다. 특히 데이터 변환 작업 없이 정량적(Quantitative)연관 규칙과 연관 규칙(Market Basket Analysis)의 혼합 형태의 규칙을 생성할 수 있게끔 알고리즘을 확장하여 보다 효율적인 규칙이 생성될 수 있도록 한다. 마지막으로 Each Movie 데이터를 사용하여 확장한 알고리즘의 다중 값 속성 처리 방법의 효율성과 타탕성을 검증한다.
본 논문은 DCS(Dynamic Comprehension System) 정보확장 과정을 어휘 정보의 첨가를 통해 묘사하고자한다. 즉, 현존의 사전정보의 보완작용없이, 시스템을 확장하는 과정이 이 논문에서 보여진다. 새로운 언어정보에 유연하게 대처하기 위해 화자와 청자간의 새로운 지식의 학습과정이 나무구조 형식의 보조메뉴를 통해 상호 교환방식으로 나타내진다. 본 논문은 새로운 지식의 인지과정 중 현존의 정보망(network)에 각 단위망(nection)이 첨가될 때의 과정을 구현시키고자 시도된 것이다.
Jini 2.x 표준의 보안 모델은 클라이언트와 서버간의 신뢰와 안전한 통신을 위해 크게 3 가지 순차적인 과정을 요구한다. 순서대로, 프락시 준비, 상호인증을 위한 자격증명과 신원의 확인, 세션의 암호화 연산이다. 첫 번째 프락시 준비 과정은 다운로드 서비스프락시가 올바른 출처에서 온 안전한 이동코드인가를 검증하는 과정을 요구하고, 보안 제약조건과 동적 권한부여 구성을 완료하는 과정을 포함한다. 나머지 두 과정은 기존 X.509 인증서 기반의 TLS/SSL 통신이 요구하던 과정과 유사하다. 프락시 준비 과정은 클라이언트-서버 양측에 안전하고 신뢰 할 수 있는 스텁(stub)을 준비하는 시간이기 때문에 실질적인 통신지연 요소에 들지 않는다. 그러나 나머지 과정들은 기존 SSL 통신이 갖는 오버헤드를 가지고 있다는 것을 본 논문의 실험에서 확인하였다. 본 논문에서는 프락시 준비 과정에서 상호 인증정보와 세션 키를 확보하기 위한 Jini 서비스 구조와 방법을 제시하고 서비스 연결 지연을 단축한 실험결과를 논한다.
데이터로서 XML 역할에 대한 중요성이 증대되어감에 따라, 구조 정보를 내포하고 있는 데이터로서의 XML 문서를 효과적으로 관리하는 구조설계 및 질의어 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. XML 저장구조는 XML 스키마에 의존하지 안고, 반구조적 데이터에 대한 저장과 질의처리 설계방법과 DTD와 같은 XML 스키마를 기반으로 저장구조를 설계하는 방법이 있다. DTD는 XML 문서의 논리적인 구조정보를 표현하는 역할을 가지고 있으며, 그러한 역할은 이 기종간의 문서교환시 더욱 중요해진다. DTD 기반의 XML문서를 관계형 테이블로 사상하고자 할 때, 사상과정이 자동적으로 이루어지는 경우와 사용자가 관리자가 직접 테이블 생성에 관여하는 수동적인 사상방법이 있다. 수동적인 사상과정은 질의처리가 구현시 데이터베이스 설계 방법에 크게 의존하게 되는 단점이 있지만, 사용자가 주어진 DTD 구조에 따라서 특정 응용에 알맞은 저장구조를 직접 설계하기 때문에 더 효율적인 저장구조를 설계할 수 있다. 본 논문에서는 관계형 DB를 질의처리 하기 위한 하부 저장소로 사용하고, DTD 기반의 XML 문서를 관계형 DB 테이블간의 수동적인 사상과정을 통하여 효율적인 XML 문서 저장구조를 설계하는 방법을 제시한다.
최근 real-time 시스템들이 많이 개발되어 상용화되고 있고, 여러 산업분야에 적용되고 있다. 한편 리눅스 운영체제의 사용이 증가하고 안정화됨에 따라, 이 시스템에 real-time 기능을 추가하기 위한 노력으로 여러 프로젝트가 진행 중에 있다. 이 가운데 시스템간에 네트웍 패킷을 송수신하고 이를 처리하는 과정에 대해 본 논문은 soft real-time을 적응하고자 한다. 기존 방식은 TOP HALF와 BOTTOM HALF로 인터럽트 처리과정을 나누어 BOTTOM HALF의 크기와 시스템 콜의 사용 빈도에 비례하여 종료시간을 예측할 수 없다. 이에 본 논문에서는 real-time 네트웍 패킷을 좀더 신속히 처리할 수 있도록 네트웍 인터럽트 처리 방안을 소개하고자 한다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 데이터베이스내 시퀀스들의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 본 논문에서는 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 위한 기존의 기본 처리 방식인 Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들 간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 규명한다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 평가에 의하여 제안된 최적화 기법이 가져오는 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 아울러, 제안된 기법이 기존의 여과 단계를 포함하는 방식인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 단계에도 성공적으로 적용될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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