최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었다. 그러나 End-to-End 방식으로 모델을 수행하기 위해서는 모든 스팬을 잠재적인 멘션으로 간주해야 되기 때문에 많은 메모리가 필요하고 시간 복잡도가 상승하는 문제가 있다. 본 논문에서는 서브 토큰을 다시 단어 단위로 매핑하여 상호참조해결을 수행하는 워드 레벨 상호참조해결 모델을 한국어에 적용하며, 한국어 상호참조해결의 특징을 반영하기 위해 워드 레벨 상호참조해결 모델의 토큰 표현에 개체명 자질과 의존 구문 분석 자질을 추가하였다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 평가 셋에서 F1 69.55%로, 기존 End-to-End 방식의 상호참조해결 모델 대비 0.54% 성능 향상을 보이면서 메모리 사용량은 2.4배 좋아졌고, 속도는 1.82배 빨라졌다.
버퍼캐시에서 선반입은 교체정책과 함께 중요한 성능 향상 기법 중의 하나이다. 하지만 참조 패턴의 특성에 따라서는 선반입을 수행하면 오히려 전체 수행시간을 증가시키는 경우도 보고된 바 있다. 본 논문에서는 참조 패턴을 탐지하고 탐지된 패턴에 적절히 대응하여, 선반입의 이익은 유지하되 성능에 악영향을 미치지 않는 선반입 기법으로 순환 참조 선반입을 제안한다. 성능 평가를 위해서 리눅스에서 현재 사용되고 있는 미리 읽기 선반입과 순환 참조 선반입의 수행 시간을 비교했다. 다양한 참조 패턴을 가지는 트레이스들에 대한 시뮬레이션 성능 평가 결과, 순차 참조를 많이 포함하는 트레이스에 대해서는 순환참조 선반입이 리눅스의 미리 읽기 선반입과 유사한 정도의 $3\sim5%$ 성능향상을 보였다. 뿐만 아니라, 미리 읽기 선반입 정책을 적용했을 때 오히려 40% 가량의 성능 악화를 초래하는 특정 트레이스에 대해서도 순환 참조 선반입을 적용할 경우 0.07%의 아주 미미한 성능 저하만을 유발하였다. 본 연구에서 제안하는 순환 참조 선반입 기법은 이득이 있을 때만 적극적인 선반입을 수행하여 시스템 성능을 향상시키며, 손해가 발생할 때는 선반입을 중지하여 시스템 성능 악화를 방지함을 실험을 통해 알 수 있다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 멘션을 추출하고 동일한 개체의 멘션들을 군집화하는 작업이다. 기존 상호참조해결 연구의 멘션탐지 단계에서 진행한 가지치기는 모델이 계산한 점수를 바탕으로 순위화하여 정해진 비율의 멘션만을 상호참조해결에 사용하기 때문에 잘못 예측된 멘션을 입력하거나 정답 멘션을 제거할 가능성이 높다. 또한 멘션 탐지와 상호참조해결을 종단간 모델로 진행하여 학습 시간이 오래 걸리고 모델 복잡도가 높은 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상호참조해결을 2단계 파이프라인 모델로 진행한다. 첫번째 멘션 탐지 단계에서 후보 단어 범위의 점수를 계산하여 멘션을 예측한다. 두번째 상호참조해결 단계에서는 멘션 탐지 단계에서 예측된 멘션을 그대로 이용해서 서로 상호참조 관계인 멘션 쌍을 예측한다. 실험 결과, 2단계 학습 방법을 통해 학습 시간을 단축하고 모델 복잡도를 축소하면서 종단간 모델과 유사한 성능을 유지하였다. 상호참조해결은 Light에서 68.27%, AMI에서 48.87%, Persuasion에서 69.06%, Switchboard에서 60.99%의 성능을 보였다.
분산 데이터베이스에서의 통신량을 줄이기 위한 기법과 관련한 많은 연구가 수행되고 있으며, 이러한 연구는 주로 데이터베이스 설계 초기에 고려되는 파일의 배치에 대한 문제를 다루고 있다. 이러한 파일 배치 문제에서는 분산 데이터베이스 상황을 가정하고, 공식화(formulation)한 후 이에 대한 해법을 제시하는 방식을 취하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 하나의 파일이 다른 지점에 있는 파일을 참조하는 경우 두 파일에 대한 접근량을 줄이기 위한 방법을 제안함으로써 분산 데이터베이스의 물리적 설계의 최적화를 도모하였다. 본 연구에서는 기존의 방법과는 달리 참조정보를 요하는 참조 파일(referential file)을 추가함으로써 두 지점간의 통신량을 줄이고자 하는 방안을 제시하였으며, 이 때 참조 파일의 종류는 참조하는 레코드의 수를 유지하는 방법과 참조 여부에 관한 정보만 유지하는 두 가지 방법을 모두 고려하였다. 본 연구에서는 기존의 방식과 본 연구에서 제안한 두 가지 방법간의 통신비용을 계산함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다. 이때 참조 무결성을 유지하는 대표적인 세 가지 제약조건, 즉 Cascade delete, Restricted, Nullify를 대상으로 분석함으로써 이와 관련된 대다수의 프로토콜에서 본 연구에서 제안한 방법의 효용성을 입증코자 했다. 이를 위해 필요한 공식들을 유도해 내는 작업도 논문에서 중요하게 다루었다. 이 연구는 분산 데이터베이스 설계시 통신량을 줄이는 중요한 고려 요소로 활용될수 있을 것이다.
멀티미디어 응용프로그램은 처리데이터를 참조할 때 대부분 간격이 일정한 스트리밍 패턴으로 참조한다. 이 특성을 선인출 방법에 적용하여 멀티미디어 응용프로그램의 성능을 항상 시킬 수 있다. 이 논문에서는 하드웨어기반의 규칙 선인출 방법에서 참조예측표에 운영하는 방법을 제안한다. 크기가 제한되어 있는 참조예측표에 메모리 참조 명령어를 추가할 때 주소간격이 0인 행을 우선적으로 제거함으로써 비용절감의 효과를 가져올 수 있다. 실험 결과 제안한 방법과 기존의 참조예측표를 FIFO 방식으로 운영하는 방법을 비교할 때 제안한 방법의 경우 참조예측표의 크기를 반으로 줄여도 거의 같은 효과를 볼 수 있었다.
페이징 기법의 효율성은 어떠한 페이지 교체 기법을 쓰느냐에 따라 결정된다. LRU 기법은 작업 부하의 변화에 잘 적응하여 많은 경우 좋은 성능을 보인다. 그러나 참조의 횟수에 대한 정보를 이용하지 못한다. LFU 기법은 지역성을 가지는 참조 패턴이 발견되면 좋은 성능을 발휘한다. 그러나 작업 부하가 변하는 경우 이에 적응하지 못한다. 여러 응용에 대해 참조 패턴을 분석하여 보면 참조되는 페이지는 최근성과 참조 횟수에 의해 가치가 결정되며, 따라서 LRU나 LFU 기법 한 가지만으로 페이지 교체 정책을 최적화 시킬 수 없다. 본 논문에서는 LRU 기법과 LFU 기법을 결합한 새로운 교체 기법을 제안한다. 이 교체 기법에서는 LRU 리스트와 LFU 리스트를 결합하여 사용함으로써 참조 시간뿐만 아니라 참조 횟수를 이용하여 페이지들을 교체한다. 트레이스 기반 모의 실험에서는 제안 기법의 순수 LRU 기법보다 나은 성능을 보일 때가 있다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식의 움직임 추정을 위한 고속 다중 참조 프레임 선택 기법에 대해 제안한다. 다중 참조 프레임에 대한 움직임 추정 수행 시 참조 프레임 수에 비례하여 계산량이 증가하는 반면에 동영상의 특성에 따라 부호화 효율의 이득없이 계산량만을 소비하는 경우가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 각 참조 프레임에서의 움직임 추정에 대한 SAD값의 비교를 통해 다중 참조 프레임 움직임 추정의 종료 시점을 적응적으로 결정한다 실험 결과를 통해 5개의 참조프레임 사용을 기준으로 제안된 기법을 사용하였을 때 움직임 추정에 소요되는 시간은 가용한 모든 참조 프레임에 대해 움직임 추정을 수행하는 방식 대비 평균 50%정도 감소하였으며, PSNR 및 발생 비트율 측면에서 거의 동일한 성능을 유지함을 확인할 수 있었다.
참조현상이란 이미 언급되었던 혹은 이미 알고 있다고 여겨지는 정보에 대한 재표현이다. 참조현상은 자연언어처리 분야에서뿐만 아니라 인지과학, 심리학, 철학분야에서도 활발하게 연구되는 현상으로 참조표현인 조응사(anaphora)의 선행사(antecedent)를 채택하는 방법에 따라 그 성능이 좌우된다. 자연언어문장으로부터 멀티동화를 생성을 위한 애니메이션 제어 스크립트 명령들에서의 참조해결은 선행 정보의 적절한 참조를 바탕으로 자연스러운 애니메이션 장면을 생성하는데 있어서 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 동화의 자연언어 문장에 나타나는 참조현상들에 대해 살펴보고 결합범주문법을 이용하여 참조현상을 해결하는 방법과 구현방법에 대해 논의한다.
상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 같은 개체(entity)를 의미하는 멘션을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 한국어 상호참조해결에서는 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 end-to-end 모델과 포인터 네트워크 모델을 이용한 방법이 연구되었다. 구글에서 공개한 BERT 모델은 자연어처리 태스크에 적용되어 많은 성능 향상을 보였다. 본 논문에서는 한국어 상호참조해결을 위한 BERT 기반 end-to-end 신경망 모델을 제안하고, 한국어 데이터로 사전 학습된 KorBERT를 이용하고, 한국어의 구조적, 의미적 특징을 반영하기 위하여 의존구문분석 자질과 개체명 자질을 적용한다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 상호참조해결 데이터 셋에서 CoNLL F1 (DEV) 71.00%, (TEST) 69.01%의 성능을 보여 기존 연구들에 비하여 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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