Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1467-1474
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2014
본 논문에서는 정수론 분야에서 가장 기초적인 방법으로 소개되는 유클리드 알고리즘과 이를 확장한 확장 유클리드 알고리즘을 소개하고 이들에 대한 컴퓨터 집약적 방법을 연구하였다. 이들 알고리즘들은 공개키 암호 분야에서 암호화의 과정에서 반드시 거쳐야 하는 과정들 중의 하나로서 그 응용성이 날로 부각되고 있다. 확장 유클리드 알고리즘에 대한 컴퓨터 집약적 방법으로서 마이크로소프트 엑셀과 C 언어를 이용하는 두 가지 방법을 각각 고안하여 제안하였다. 본 논문은 단순히 정수론 차원의 계산을 쉽고 편리하게 하기 위함만이 목적이 아니고 아주 큰 수에 대한 역원 (곱셈에 대한 역원)의 계산과 이의 공개키 암호화 활용에서 의의를 찾을 수 있다.
컴퓨터 게임은 고부가가치를 올릴 수 있는 두뇌집약형 산업을 최근에는 게임을 하나의 학문으로 정립하여 이를 체계적으로 연구하여 정립하려는 노력이 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 게임을 하나의 학문으로 정립시키기 위한 조사 논문으로 게임 분야에서 가장 기본적인 게임 분류 방법을 제시한다. 게임을 분류하기 위해서는 먼저 게임이 작동하는 플랫폼, 컨텐츠, 관측 시점으로 나누어 게임을 분류하고, 이를 근간으로 세분화하는 방법을 제시한다. 게임 분류 방법은 컴퓨터 게임의 정보검색, 데이터베이스 등에서 활용될 수 있다.
본 논문에서는 고속 네트웍 기반의 분산 병렬 시스템에서 다양한 내재 병렬 형태를 갖는 프로그램의 효과적인 수행을 위한 유전자 알고리즘 기반의 태스크 스케쥴링 방법(Genetic Algorithm based Task Scheduling GATS)을 제안한다. 분산병렬 시스템은 고속 네트웍을 통해 연결되어진 다수의 범용, 병렬, 벡터 컴퓨터들로 구성되어진다. 분산병렬 처리의 목적은 다양한 내재 병렬 형태를 갖는 연산 집약적인 문제들을 다수의 고성능 및 병렬 컴퓨터들의 각기 다른 능력을 최대한 이용하여 해결함에 있다 분산병렬 시스템에서 스케쥴링을 통하여 더 많은 속도향상을 얻기 위해서는 시스템간의 부하 균형보다는 태스크와 병렬 컴퓨터간의 병렬특성의 일치가 주의 깊게 다루어져야 하며 태스크의 이동으로 인한 통신 오버헤드가 최소화되어야 한다 본 논문에서는 유전자 알고리즘의 동작이 병렬 특성을 감안하여 이루어질 수 있도록 초기화 방법과 지식 기반의 mutation 방법을 제안한다.
이 논문에서는 기계학습 워크로드의 특징을 분석하고 이를 기반으로 기계학습 워크로드의 성능 향상을 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 기계학습 워크로드의 핵심은 모델 학습이며 모델 학습은 컴퓨팅 집약적 (Computation Intensive)인 작업이다. 쿠버네티스 기반 클라우드 환경에서 컴퓨팅 프레임워크와 스토리지를 분리한 구조에서 기계학습 워크로드를 수행하는 것은 자원을 효과적으로 할당할 수 있지만, 네트워크 통신을 통해 IO가 수행되야 하므로 지연이 발생할 수 있다. 이 논문에서는 이런 환경에서 수행되는 머신러닝 워크로드의 성능을 향상하기 위한 분산 인-메모리 캐싱 기법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 쿠버네티스 기반의 머신러닝 파이프라인 관리 도구인 쿠브플로우를 고려하여 머신러닝 워크로드에 필요한 데이터를 분산 인-메모리 캐시에 미리 로드하는 새로운 방법을 제안한다.
소프트웨어 개발방법론의 선택은 항상 고민거리가 되어왔다. 극한 프로그래밍(XP) 방법론 도입의 문제점을 소프트웨어 개발 현장에서도 찾아보는 노력이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 점점 대중화되고 있는 XP 방법론의 도입 현황을 살펴본 후, XP의 구성요소인 "가치"와 "실천"이 개발자들에게 어떻게 받아들여지고 있는지를 유용성과 이용용이성을 기준으로 조사하였다. 연구 결과 XP는 소프트웨어 개발과정의 품질과 적기를 개선시키는데 매우 성공적이라고 받아들여지고 있었다. 또한, XP의 애자일 철학과 적용의 기반이 되는"가치"와 "실천"은 성취하기가 비교적 수월했지만, 이중에서 기술에는 거의 종속되지 않은 의사소통 피드백, 공동 소유권, 짝 프로그래밍, 단순설계, 고객 참여와 같은 요소는 성취하기 어렵다고 파악되었다. 창의적이고 노동 집약적인 소프트웨어 개발현장에서 XP가 더욱 잘 수용되기 위해서는, 본 연구결과가 시사하는 바와 같이 관리자나 교육자들이 기술적 요소 외에도 인간적인 특성에 기반한 가치와 실천의 활용에 보다 많은 노력을 해야 한다.
무리 짓기는 대규모 무리의 사실적인 시뮬레이션으로 게임이나 컴퓨터 그래픽에서 자주 사용된다. 이러한 대규모 무리의 실시간 시뮬레이션은 계산 집약적 작업이기 때문에 효율적인 알고리즘에 대한 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 기존의 효율적인 무리 짓기 알고리즘이 불필요한 계산을 포함하고 있다는 사실은 실험적으로 찾아내고, 간단한 휴리스틱으로 이러한 단점을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 많은 실험을 수행하였다. 실험의 결과는 제안하는 알고리즘이 기존의 효율적인 알고리즘에 비하여 평균 약 21%정도 성능을 개선한다는 것을 보였다.
분산병렬처리의 목적은 다양한 내재 병렬 형태의 특징을 갖는 연산 집약적 문제를 고속 네트웍으로 연결되어진 다수의 고성능 및 병렬 컴퓨터들의 각기 다른 능력을 최대한 이용하여 해결함에 있다. 본 논문에서는 분산병렬시스템을 이용하는 경우의 성능 향상 분석을 위해 일반적인 그래프 표현 방법을 포함하는 계산 모델을 제안하고 프로그램의 수행을 위한 스케쥴링 시에 성능 향상이 어떠한 요인에 의해 달성되는지를 분석한다. 제안된 표현 방법은 동기종 및 이기종 시스템 모두에 적용되어질 수 있다. 분산병렬 시스템에서 스케줄링을 통하여 더 많은 속도향상을 얻기 위해서는 태스크와 병렬 컴퓨터간의 병렬특성의 일치가 주의 질게 다루어져야 하며 태스크의 이동으로 인한 통신 오버 헤드가 최소화 되어야 한다.
폰노이만 구조를 따르는 기존의 컴퓨터 시스템은 프로세서와 메모리의 역할이 구분되어 있으며 프로세서는 메모리에 저장된 명령어와 데이터를 불러와 실행한다. 이 과정에서 메모리와 프로세서 간에 발생하는 데이터 이동은 메모리 집약적인 응용을 처리하는데 있어서 심각한 오버헤드를 야기할수 있다. PIM(Processing-In-Memory)은 데이터 이동 병목을 해결하기 위해서 메모리에 프로세서의 능력을 통합하는 기술로서 최근의 메모리 기술의 발전으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 UPMEM사의 상용 PIM 제품을 기반으로 몬테카를로 방법을 이용한 원주율 추정을 구현하고 성능 확장성을 분석하였다.
제조업의 생산 방법은 노동집약적인 방법에서 제조설비 중심의 기술집약적인 방법으로 변경되어가고 있다. 사람의 노동력을 제조설비가 대체하게 되면서 제조설비의 모니터링과 관리의 중요성이 강조되고 있다. 또한, 최근 빅데이터 기술은 한정된 데이터에서 새로운 가치를 찾아내는 중요한 기술로 등장하였다. 따라서 제조업의 변화는 기존 제조 공장에 사물인터넷(IoT), 정보통신기술, 센서 데이터, 빅데이터를 융합한 스마트팩토리의 필요성을 증대시켰다. 본 논문에서는 제조설비 데이터를 몽고DB에 실시간으로 분산 저장 및 처리하는 기술과 R 프로그래밍을 사용한 시각화를 통해 기존 국내 제조업 공장이 빅데이터 기반의 스마트팩토리가 되기 위한 전략을 제시하고자 한다.
ITU-R은 권고 M.1310에서 교통정보 및 제어 시스템(TICS)과 관련된 여러 가지 항목을 권고하고 있다. TICS는 지상 교통 시스템의 안전과 효율성 및 관리방법을 향상시키기 위해 컴퓨터, 통신, 위치정보 그리고 차량기술이 집약된 시스템으로 TICS 중 차량의 직접적인 주행과 관련된 차량 제어 시스템(AVCS)은 충돌 방지를 위해 요구되는 몇가지 사항을 포함하고 있으며 그 가운데 차량 레이더는 운전자의 보조를 통한 안전한 차량 운행을 위해 적용 가능한 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 차량 레이더의 국제표준화 동향, 제외국의 차량 레이더 법규 동향 및 개발동향에 대하여 살펴볼 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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