유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.
본 연구에서는 저가형 PC-클러스터 환경에서 운영 가능한 고속 병렬처리 기법을 활용하여 전기체 항공기 및 발사체 형상을 고려할 수 있는 천음속/초음속 비선형 플러터 해석시스템을 개발하였다. 이는 이론적으로 진보된 수치해석 기법인 전산구조동역학(CSD), 유한요소법(FEM) 및 전산유체역학(CFD) 기법을 동시에 연계하고 있으며, 각종 비행체의 공탄성안정성 설계 과정에서 공학적으로 매우 정밀한 데이터 제공이 가능하다. 개발된 공탄성 해석시스템의 뛰어난 응용성을 보이기 위해 국내에서 개발 중인 초음속 항공기의 전기체 형상에 대해 천음속/초음속 비선형 공탄성 해석을 수행하였다.
브랜드는 고객들 사이에서는 프리미엄을, 투자자들에게는 주가 프리미엄을 제공한다. 나아가 매출을 늘리는 역할까지 하면서 기업의 성과를 가름하는 중요한 요소가 되고 있다. 돌비가 40년전에 내놓은 '기술의 라이센스 판매'라고 하는 발상과 비즈니스모델은 곧 인텔의 프로모션전략 '인텔인사이드'로 나타나고 샤프의 '플라즈마클러스터'전략의 마중물이 되었다. 그것은 기술이라고 보기 어려운 자산을 라이센스 하는 것 뿐만 아니라, 그것을 브랜드로 하기 위한 여러 가지 커뮤니케이션 활동 이나 매니지먼트 전략을 조합하여 발전시킨 것으로 시장에 있어서 경쟁우위의 취득과 장기수익의 확보에 유효한 것을 증명한 것이다. 테크놀러지 브랜드 마케팅이라고 하는 발상과 이론은 아직까지 많은 연구가 되고 있지 않으며 더구나 국내에서는 더 더욱 생소한 개념이라고 하겠다. 그러나 테크놀러지브랜드 마케팅은 확실히 기능 하고 있는 것을 알게 되었다. 결코 돌비나 인텔과 같이 명확한 의사를 가지고 진행되어진 것은 아니지만 많은 기업이 어떠한 방법으로든 자사기술의 브랜드화를 취하여 왔다. 여기에서 기술브랜드 마케팅으로 고객에게 신뢰를 얻으려고 노력하는 일본의 선진기업의 산업별 기업의 사례와 그 가능성에 대해 소개하여 동일업종의 국내기업들, 특히 창업기업에 있어 초기경영단계에서 부터 마케팅 전략도구로의 활용방안을 제시하여 본다.
인지무선 네트워크에서 스펙트럼 센싱은 우선사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 기본적으로 수행해야 하는 단계이다. 스펙트럼 센싱에 요구되는 샘플 수는 2차 사용자의 성능에 직접적으로 영향을 주기 때문에, 2차 사용자의 성능과 우선사용자에 대한 간섭은 트레이드오프 관계에 있다. 스펙트럼 센싱에 필요한 샘플 수는 요구되는 오검출 확률, 검출확률 및 우선 사용자의 최소 요구 SNR로 부터 얻어진다. 우선 사용자 센싱에 요구되는 SNR은 2차 사용자의 전송반경과 관련 있기 때문에, 2차사용자들을 모아 센싱집합으로 구성하고 요구되는 전송영역을 최소화시킴으로써 스펙트럼 센싱에 요구되는 우선사용자의 SNR을 완화시킬 수 있다. 따라서 스펙트럼 센싱에 필요한 최소 샘플 수를 줄임으로써 인지무선 네트워크의 전송량을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 센싱집합인 클러스터링을 통해 게임이론으로 클러스터의 크기에 따라 얻는 이득과 손실을 트레이드오프로 디자인하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 뉴스 비디오에서 앵커 프레임 검출을 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음과 같이 4단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서, 뉴스 비디오를 비디오 샷들로 분할하기 위해 누적 히스토그램(cumulative histogram) 기법을 이용하여 샷 경계(shot boundary)를 검출한다. 두 번째 단계에서는 각 비디오 샷 경계에서 얼굴 영역들을 찾기 위해서 피부 컬러(skin color) 정보를 이용하고, 세 번째 단계에서는, 앵커 객체를 추출하기 위해서 사람의 상체 부분의 컬러 정보를 이용하여 앵커 후보 프레임을 검출하며, 마지막 단계에서, 후보 프레임들에 대해서 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 분류하기 위해서 그래프 이론을 이용한 클러스터 분석 알고리즘을 적용한다. 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 앵커 프레임을 검출하는 것을 보여준다.
HTTP/l.0과 새로운 HTTP/1.1이 함께 사용됨으로써 단일 HTTP 연결이 단일 사용자 요청을 의미하던 환경에서 연구되었던 웹 서버 부하 분산 정책은 수정이 불가피하게 되었다. HTTP/l.0 환경에서는 사용자의 단일 요청만을 가지고 서버를 할당하였으나, 지속적인 HTTP 연결을 지원하게 되면서 하나의 HTTP 연결을 통해 여러 개의 요청을 서버에게 요구할 수 있으므로, 첫 번째로 도착한 요청 하나만으로는 앞으로 그 HTTP 연결을 통해 전송될 사용자의 요청이 서버의 자원을 얼마나 소비하게 될 것인지 전혀 예상할 수 없게 된다. 본 논문에서는 HTTP/1.1을 효율적으로 지원하는 부하 분산 정책을 제안하고자 한다. 이 정책은 사용자의 첫 번째 요청이 전달되면 그 요청의 내장 객체 정보와 현재 살아있는 HTTP 연결의 에이징(aging)을 고려하여 서버를 선택하는 알고리즘이다. 그리고 디스패처의 잘못된 분산 결정으로 인해 시스템의 성능에 누적되는 악영향을 최소화하기 위한 기법도 제시한다.
최근 응용 프로그램들은 복잡한 데이타로 구성되어 있기 때문에 이를 효율적으로 처리할 수 있는 분산 메모리 기계(Distributed Memory Machine : DMM)의 필요성이 대두되었다. 특히 태스크 스케줄은 태스크 사이의 통신 시간을 최소화하여 응용 프로그램 전체의 실행 시간을 단축시키는 기법으로서, DMM의 성능을 향상시키는 매우 중요한 요소이다. 기존의 태스크 중복 스케줄(Task Duplicated based Scheduling : TDS) 기법은 두 개의 태스크 사이에 통신 시간이 많이 소요되는 것들을 하나의 클러스터(cluster)로 스케줄함으로써 통신 시간을 단축하여 실행 시간을 향상시키는 기법이다. 그러나 데이타를 전달하는 태스크와 이 태스크로 데이타를 전달받는 태스크 사이의 통신 시간을 최적화 하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이 두 태스크 사이의 최적화에 근접한 통신 시간을 갖는 개선된 중복 스케줄 (Modified Task Duplicated based Scheduling : MTDS) 기법을 제안하였다. 이 기법은 데이타를 전달한 태스크들을 클러스터링하기 위해 데이타를 전달받은 태스크에서 최적화 조건을 적용하여 검사한다. 그 결과 태스크 사이의 통신 시간을 단축하여 전체 태스크 실행 시간을 최소화하였다. 또한 시스템의 모델링을 통하여 MTDS 기법이 최상의 경우 TDS 기법보다 태스크 실행 시간을 70% 단축 시켰고 최악의 경우 TDS 기법과 동일한 실행 시간을 얻으므로 제안된 기법이 기존의 기법보다 우수함을 입증하였다.
동기화는 병렬 프로그램의 수행이 정확하게 이루어지도록 하기 위해 공유 데이타나 프로그램상의 임계구간(critical section)에 대해 배타적인 수행을 보장하는 것을 목적으로 한다. 배타적인 프로그램의 수행은 병렬 프로그램의 병렬성을 제한하므로 효율적인 동기화는 높은 성능의 병렬 프로그램 수행을 위해 반드시 필요하다. 이런 필요에 의해 응용 프로그램이나 시스템의 특성을 이용하여 동기화의 성능을 높이는 기법들이 고안되었다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 캐시에 기반을 둔 NUMA(Non-Uniform Memory Access) 시스템에서 나타나는 기존 동기화의 비효율성을 분석하여 제시하고, 이 비효율성을 제거할 수 있는 Freeze&Melt 동기화 기법과의 성능을 비교한다. 제시된 결과를 통해 Test-and-Test&Set 동기화는 동기화 과정에서 발생하는 방송(broadcast) 작업에 의해 비효율이 발생하고, QOLB(Queue-On-Lock-Bit) 동기화는 공유 데이타나 임계구간을 수행할 프로세서의 순서가 미리 정해져 있다는 점에 의해 비효율이 발생함을 확인할 수 있다. 이와 같은 단점들을 극복하고자 제안된 Freeze&Melt 동기화를 이용하여 임계구간을 수행하기까지 대기하는 시간과 임계구간을 수행하는 시간을 줄이고, 클러스터간의 통신량(traffic)을 감소시킴으로써 성능의 향상을 이룰 수 있다.
최근 인터넷 서비스 기반의 데이터는 대용량화되고 있으며 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 구글 플랫폼, Apache Hadoop과 같은 플랫폼 기술이 각광받고 있다. 이러한 플랫폼에서는 분산 프로그래밍을 위한 기법으로 MapReduce가 수행되며, 이 과정에서 각 태스크의 결과를 전달하기 위한 네트워크 I/O의 부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 플랫폼, Hadoop과 같은 대규모 PC 클러스터상의 분산 컴퓨팅 환경에서 네트워킹 부하를 경감하고 성능을 향상시키는 방안으로 TIPC(Transparent Inter-Process Communication)의 적용을 제안한다. TIPC는 경량화된 연결설정 및 스택 크기, 계층적 주소체계로 인해 TCP보다 가볍고 CPU 부하가 적은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 기반 분산 컴퓨팅 환경의 특징을 분석하여 그와 유사한 실험환경을 모델화하고 다양한 프로토콜의 비교실험을 수행하였다. 실험결과 평균 전송률에서 CUBIC-TCP, SCTP와 비교해 TIPC의 성능이 가장 우수하였으며, TIPC는 CPU 점유율 측면에서 TCP와 비교해 최대 15%의 낮은 CPU 점유율을 보였다.
대용량 볼륨 데이타를 가시화하는 효과적인 방법인 후-정열 병렬 렌더링은 부하균형에 의해 성능이 결정된다. 기존의 정적 데이타 분할 방법은 태스크 병렬성만의 관점에서는 자기균형을 쉽게 얻을 수 있었지만, 데이타 내부의 빈 공간을 고려하지 않았기 때문에 데이타 병렬성의 관점에서는 심각한 불균형을 초래할 수 있었다. 본 논문은 태스크 병렬성과 데이타 병렬성이 함께 고려된, 적응적이며 확장적인 부하 균형 기법을 제안한다. 우리는 계층적 자료 구조인 옥트리와 BSP-트리를 효과적으로 결합하여 볼륨 데이타의 실제 영역만을 추출하여 렌더링 노드들로 균등하게 분산시켰으며, 각 렌더링 노드들에서는 3차원 클러스터링 알고리즘을 적용하여 렌더링 순서를 효과적으로 결정하였다. 제안하는 방법은 기존의 정적 데이타 분산 기법에 비해 최대 22배의 병렬성을 높였고 동기화 비용을 낮추어 렌더링 성능을 크게 향상시켰음을 실험을 통해 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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