XML 메시지 필터링에 관한 최근의 연구들은 모든 출판되는 데이타 소스들이 필터링 시스템에 정의된 유일한 전역 스키마를 따르는 것을 가정한다. 하지만 이러한 가정을 넘어서, 데이타 제공자들이 그들 자신의 스키마를 자유롭게 사용할 수 있는 서비스를 고려할 수 있다. 즉, 데이타 소스들이 이질적인 환경이다. 하지만 XML 필터링 시스템에서 데이타 소스는 다수이며, 또한 출판되는 데이타들은 수시로 생성되고, 갱신되며, 사라진다. 즉, 매우 다이내믹한 환경이다. 본 논문에서는 그러한 다이내믹한 환경을 고려하여 고안된 단순하며 효율적인 의미적 XPath 질의 번역 구현을 소개한다. 특별히 제안되는 질의 번역 기법은 어떤 비주얼한 데이타 가이드가 제공되지 않는 환경에서 사용자가 자신의 지식과 경험에만 의존하여 작성한 질의를 번역하는 것에 초점을 맞춘다. 이러한 환경에서, 사용자는 다수의 이질적인 데이타를 질의하기 때문에, 사용자의 기억상의 스키마에 의존하여 작성된 질의는 실제 스키마와 불일치할 수 있다. 본 연구에서는 제안하는 의미적 XPath 질의 기법이 이러한 문제를 고려하도록 설계한다. 몇 가지 실험 결과는 제안된 질의 번역 기법이 수용할 만한 질의 번역시간을 제공하며, 기존의 방법과 비교하여 실제적임을 보여 준다.
차세대 이동통신 시스템은 유 무선 네트워크의 통합과 더불어 이동성 및 고속 데이터 전송을 제공하는 형태로 진화할 전망이다. 따라서 이러한 상황에서 다양한 서비스를 제공하기 위해 이기종 무선망에 대한 연동 서비스에 대한 연구가 필요하다. 지금까지 연동망 구조에 대한 연구로서 하나의 핵심망을 기준으로 핵심망에서 네트워크들을 제어하는 형태의 연동망 구조가 연구되었고, 핵심망에서 서비스 통합 관리가 이루어져 다양한 서비스를 제공하게 된다. 하지만 핵심망에서 모든 이동성을 관리하기 때문에 네트워크 간 이동을 위한 버티컬 핸드오프 시에 핸드오프의 지연이 발생하며, 이전 통신한 네트워크로의 패킷은 손실된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CDMA2000, WiBro 및 WLAN 네트워크에 대해 그 특성에 따라 연동망 구조를 계층적인 구조로서 제안한다. 따라서 각 네트워크의 범위 특성에 따라 오버레이 구조로 구성되어 있으므로 핸드오프 지연 및 패킷 손실을 최소화 할 수 있다. 또한 제안된 연동망 구조상에서 동작하기 위한 핵심 기술로서 독립적으로 표준화된 프로토콜들을 적용하여 차세대 이동통신 시스템에 대한 연동 서비스의 프레임워크를 제시한다.
고밀도 이기종 네트워크에서 스몰셀 기지국(Small-cell base station, SBS)의 수가 증가하면 매크로 단말(Macrocell user equipment, MUE)의 간섭량도 증가하여 수신 신호대 간섭 및 잡음비(Signal-to-interference and noise ratio, SINR)와 시스템 용량이 감소한다. 따라서, 본 논문에서는 SBS의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 스몰셀 기반 다중점 협력통신(Cooperative Multi-Point, CoMP) 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MUE가 주어진 SINR 임계값을 만족하기 위해 주변에 위치한 SBS들을 선택하고, 선택된 SBS는 MUE에게 CoMP를 제공하여 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 기반 CoMP 방법이 다른 간섭관리 및 CoMP 방법과 비교해 스몰셀 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 SINR과 시스템 용량이 향상됨을 보인다.
클라우드 컴퓨팅은 사용자의 요구에 따라 IT서비스가 생성 및 조정되는 pay-per use 모델을 도입하였다. 그러나 서비스 제공자는 아직도 물리적인 인프라로 인해 발생하는 제약조건들에 대해 관심을 갖고 있다. 필요한 QoS나 SLA를 만족시키기 위해서는 가상화된 자료들이 에너지 소비량을 최소화시키면서 시스템 성능을 최대화시키기 위해 조정되어야 한다. 본 연구는 ANN을 사용하여 클라우드 환경에서 가상화된 자원들을 조정하기 위한 예측적 SLA 어웨어 방안을 제시한다. Qos를 유지하고, 성능과 에너지 효율간의 최적화를 위해서 서버 활용 임계치는 물리적 자원의 소비에 따라 동적으로 적용한다. 또한 많은 자원을 소비하는 VM들은 능력있고 평판이 좋은 호스트에 할당함으로써 부족한 프로비전닝을 방지한다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해, 이질적인 클라우드 환경에서 최적화되지 않은 전통적인 접근방법 및 기존의 기법들과 비교하였다.
다분야통합해석에 기반한 설계문제는 일반적으로 전체 설계과정에서 매우 큰 계산시간을 요구하며, 이러한 계산시간을 단축하기 위해 병렬처리시스템을 도입하는 것이 필수적이다. 그러나 다분야통합해석에 기존의 병렬처리기법을 적용하기 위해서는 해석에 필요한 모든 CAE 소프트웨어들이 병렬처리시스템의 모든 서버에 설치되어 있어야 하며, 이는 매우 큰 CAE 소프트웨어의 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 가중치 기반 멀티큐 부하분산 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 서버들의 성능과 설치된 CAE 소프트웨어들의 종류가 각기 다른 이종 병렬처리시스템을 고려하였으며 성능검증을 위해 선입선출(First Come First Servre) 알고리즘을 적용한 경우와 비교한 전산실험을 수행하였다.
스트리밍 서비스에 사용되는 트랜스코딩 서버는 동시에 다수의 트랜스코딩 요청을 처리한다. 하지만 트랜스코딩 연산의 부하가 높기 때문에 단일 서버가 수용할 수 있는 요청 개수는 제한적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 단일 서버의 트랜스코딩 성능을 높이고자 CPU 기반 트랜스코더와 GPU 기반 트랜스코더를 동시에 사용하는 듀얼 트랜스코딩 방법을 제안한다. 듀얼 트랜스코딩 방법은 트랜스코딩 요청을 처리하기 전에 워크로드를 예측하여 해당 요청에 대한 QoS유지가 가능한지 판단한다. QoS유지가 가능하다고 판단되면 CPU 또는 GPU 트랜스코더 중 보다 적합한 타입의 장치에 작업을 할당함으로써 연산 자원의 효율성을 높인다. 성능 평가 결과 듀얼 트랜스코딩 기법은 기존 방식 대비 최대 1.84배의 성능 향상을 이루었다. 결과적으로 단일 서버가 보다 많은 사용자의 요청을 QoS 유지 하에 제공할 수 있게 되었다.
최근에 다중 에이전트를 기반으로 하는 가상 병렬 컴퓨팅 시스템에 관한 적극적인 연구가 이루어지고 있다. 가상 병렬 컴퓨팅 시스템은 많은 계산을 요구하는 복잡한 문제들을 해결하기 위해 고비용수퍼 컴퓨터를 사용하는 대신에, 인터넷상에 산재되어 있는 개인용 컴퓨터 혹은 워크스테이션을 사용한다. 가상 병렬 컴퓨팅 시스템은 인터넷상에 이용 가능한 자원에 의존하여 동질 혹은 이질형의 컴퓨터들로 구성될 수 있다. 본 논문에서는 IBM Aglets를 기반으로 하는 가상 병렬 컴퓨팅 환경에서 작업자 에이전트와 작업 패키지를 효율적으로 분산하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 방법들은 작업자 에이전트와 작업 패키지를 분산하기 위해서 주로 마스터/슬레이브 유형을 사용한다. 그러나 이러한 방법에서 에이전트의 수가 증가하게되면 중앙 마스터에서 작업부하가 급속하게 증가된다. 이러한 문제에 대한 해결로서 본 논문에서는 작업자 에이전트와 작업 패키지의 분산을 작업자 에이전트에게 위임하는 방법을 사용한다. 제안된 방법은 가상 병렬 컴퓨팅 시스템에서 다양한 방식으로 평가되었으며, 그 결과는 기존의 방법에 비해서 괄목할 만한 수준으로 개선되었다.
Wearable computers consisting of various small devices such as smart phones, digital cameras, MP3 players and specialized I/O devices in personal area networks will play an important role in future ubiquitous computing. In this environment, accessing user data is quite complex due to the dynamic and heterogeneous characteristics of the underlying networks. Moreover, since the amount of user data increases rapidly, automatic data backup management is also critical. To overcome these challenges, several studies have been conducted including our previously proposed file service system, PosCFS, which could be adapted to the requirements with a virtualization technique allowing per-user global namespace for managing and accessing data stored on physical storage spaces detected in PAN. In this paper, we present a smart file service framework, PosCFS+ which is an improved and extended version of our previous work. Performance improvement is made possible by redesigning the metadata management scheme based on database and keywords rather than ontology. In addition, the automatic data replication management is newly designed based on the OSD protocol.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.435-440
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2001
The development of web-aware knowledge discovery system has received a great deal of attention in recent years. It plays a key-enabling role for competitive businesses in the E-commerce era. One of the challenges in developing web-aware knowledge discovery systems is to integrate and coordinate and coordinate existing standalone or legacy knowledge discovery applications in a seamless manner, so that cost-effective systems can be developed without the need of costly proprietary products. In this paper, we present an approach for developing a framework of web-aware interoperable knowledge discovery system to achieve this purpose. This approach applies RMI and high-level code wrapper of Java distributed object computing to address the issues of interoperability in heterogeneous environments, which includes programming language, platform, and visual object model. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated through the integration and extension of the two well-known standalone knowledge discovery tools, SOM_PAK and Nenet. It confirms that a variety of interoperable knowledge discovery systems can be constructed efficiently on the basis of the framework to meet various requirements of knowledge discovery tasks.
Image topic and emotion analysis is an important component of online image retrieval, which nowadays has become very popular in the widely growing social media community. However, due to the gaps between images and texts, there is very limited work in literature to detect one image's Topics and Emotions in a unified framework, although topics and emotions are two levels of semantics that often work together to comprehensively describe one image. In this work, a unified model, Joint Topic/Emotion Multi-Modal Hierarchical Latent Dirichlet Allocation (JTE-MMHLDA) model, which extends previous LDA, mmLDA, and JST model to capture topic and emotion information at the same time from heterogeneous data, is proposed. Specifically, a two level graphical structured model is built to realize sharing topics and emotions among the whole document collection. The experimental results on a Flickr dataset indicate that the proposed model efficiently discovers images' topics and emotions, and significantly outperform the text-only system by 4.4%, vision-only system by 18.1% in topic detection, and outperforms the text-only system by 7.1%, vision-only system by 39.7% in emotion detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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