본 논문에서는 MIMO(multiple input multiple output) 시스템을 위한 저복잡도 FFT(fast Fourier transform) 프로세서의 설계 및 구현 결과를 제시하였다. 무선랜을 이용한 다양한 멀티미디어 서비스 등을 이용하기 위해 높은 채널 용량과 Gbps급 전송이 가능한 시스템에 대한 요구와 함께 IEEE 802.11ac 규격이 채택되었다. MIMO-OFDM (orthogonal frequency duplex multiplexing) 기술을 사용하는 IEEE 802.11ac 규격의 무선랜 시스템은 최대 8개의 안테나 구성 및 20-160 MHz 대역폭을 지원해야한다. 따라서, 제안된 FFT 프로세서는 8채널 64, 128, 256, 512 point 가변길이를 지원한다. 또한, 비단순 승산기의 수를 감소시키기 위해서 MRMDC(mixed-radix multipath delay commutator) 구조를 적용하였고, 이로 인해 제안된 FFT 프로세서는 기존 FFT 프로세서에 비해 현저히 낮은 복잡도로 구현 가능하다. 구현 결과, 제안된 FFT processor는 기존 방식인 radix-2 SDF 구조 대비 gate count가 50 % 감소 가능하였고, 8 채널 MR-2/2/2/4/2/4/2 MDC 구조와 8채널 MR-2/2/2/8/8 MDC 구조 대비 logic gate 수를 각각 18 %와 17 % 감소 가능함이 확인되었다.
사용자들은 자신의 작업을 처리하기 위해 자신에게만 한정된 가상 컴퓨팅 자원을 클라우드 서비스 제공자로부터 할당 받아 타 사용자로부터 독립된 환경에서 작업을 처리하게 된다. 이를 자동화된 방법으로 최적화를 대신 수행해주기 위한 모델로 브로커 미들웨어가 제시되었고 마감시간을 만족하는 이내에서 자원 이용률을 높이는 접근법으로 필요 가상 머신의 숫자를 줄여 비용을 절약한다. 이를 다루는 많은 논문들에서 작업 스케줄링은 기존 사용자들간의 독립을 보장하여 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정된 가상 머신에서 처리하는 방식으로 다루어지고 있다. 하지만 기존의 SRSV 방식에서는 높은 정도의 다중 프로그래밍 작업이 아닐 경우 시스템을 효율적으로 사용하지 못한다. 이에 본 논문에서는 해당 자원을 마감시간과 스래싱(thrashing), 문맥 전환(context switching)에 따른 성능 저하를 고려한 상태에서 다중 프로그래밍 정도를 높여 낭비되는 자원을 최소화하여 비용을 절약하려고 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 제약조건 이내에서 기존의 방식에 비해 좀 더 좋은 가격 대비 성능을 가지는 것을 보인다.
인터넷과 PC의 발달은 정보의 분산과 공유를 가속화하여, 사용자 스스로 컴퓨터 자원과 서비스를 개인의 컴퓨터 사이에 서로 공유하는 P2P (Peer-to-Peer) 컴퓨팅이 등장하였다. 대부분의 P2P 시스템에서 가장 중요한 기능은 효율적으로 데이타를 위치시키고 (location) 탐색하는 것이다. 지금까지 개발된 P2P 시스템은 피어의 성능을 똑같은 것으로 가정한다. 이는 알고리즘의 분석이 쉽기 때문에 학문의 관점에서는 유용하지만, 실제로는 모든 피어가 비슷한 기능을 가지는 것이 아니다. 본 논문에서는 기존의 P2P 시스템에서 무시하고 있는 피어의 컴퓨팅 능력을 고려한 P2P 프로토콜을 제안하고, 또한 제안한 프로토콜의 응용 분야와 활용 가능성을 제시한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 메시지의 피어 사이의 라운드 시간과 메시지의 평균 홉 (Hop) 수를 측정하여 프로토콜의 성능을 검증하고, 마지막으로 수식으로 성능을 분석한다. 간 논문에서 제안한 P2P 프로토콜의 이즘을 Magic Square 라고 한다. 마방진에서 각각의 숫자는 특별한 의미가 없지만, 그 수를 적절히 배치한 마방진은 어느 방향에서 보아도 같은 합을 가진다. 본 논문에서 제안하는 ,Magic Square도 카 피어가 가지는 정도는 의미가 없더라도 전체 시스템에서는 의미론 가지고, 어떤 피어에서 질의를 하더라도 비슷한 성능이 나을 수 있도록 설계하였다.
NS-2를 사용하는 시뮬레이션에서 동영상 서비스가 수행될 때 프레임이 수신되는 순서대로 동영상이 재생된다. 기존의 수신된 프레임 순서 기반 동영상 재생 방법에서는 수신기와 송신기의 프레임 순서들이 일치하지 않아서 수신버퍼는 송신 버퍼의 프레임들 사이의 패킷들이 규칙적인 크기를 유지하는 효과를 가지지 못하고 수신버퍼에서의 패킷 군집 또는 성김 현상이 일부 프레임의 순서들의 예상치 못한 뒤바뀜에 기인하는 불규칙한 패킷 크기에 의해서 발생할 수 있다. 수신버퍼의 프레임들에서 발생한 이러한 패킷 군집 또는 성김 현상은 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생확률을 증가시키게 된다. 이러한 문제점을 방지하기 위하여 제안하는 프레임 수신 순서 재할당 방법에서는 송신버퍼의 프레임 순서와 동일하게 수신버퍼의 프레임 순서를 재배치하는 별도의 재생버퍼를 추가하여 수신한 프레임들이 수신버퍼에서 일정한 패킷 크기를 유지하게 하였다. NS-2와 JSVM을 이용한 시뮬레이션을 통하여 기존 방법과 제안된 방법에서의 버퍼 오버플로우와 언더플로우의 발생 횟수 그리고 최대 신호 대 잡음비 성능을 비교하였다. 그 결과, 제안방법이 기존 방법보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
가상 공격을 수행하고 이에 따른 네트워크의 행동 변화를 시뮬레이션하기 위하여는 네트워크 구성요소들의 특성을 시뮬레이션 모델에 반영할 수 있어야 하며, 다양한 사이버 공격과 이를 방어하는 시스템들의 특성을 표현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 사이버 공격시 네트워크의 부하가 어떻게 변하는지를 실험하기 위하여, 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSF[9, 10]를 확장 구현하였다. 사이버 공격을 시뮬레이션하기 위해 보안 관련 클래스인 방화벽과 공격용 프로그램을 작성하기 위한 도구들의 모임인 패킷 조작기를 SSF의 구성요소인 SSFNet에 새로이 추가하였다. 이는 보안 체계를 가진 네트워크를 시뮬레이션 가능하게 할 뿐 아니라, 기존 사이버 공격 프로그램을 쉽게 이식하여 시뮬레이션에 적용할 수 있는 장점을 제공한다. 추가된 클래스들의 작동을 검증하기 위하여 가상 네트워크를 구성한 후, 대표적인 서비스-거부 공격인 smurf 공격을 시뮬레이션하고, 이 때의 네트워크의 행동 변화를 관찰하였다. 실험 결과 본 연구에 의하여 개발된 방화벽이나 패킷 조작기가 정상적으로 작동됨을 확인할 수 있었다.
본격적인 사물인터넷(IoT) 시대의 도래는 다양한 형태의 정보를 사물인터넷 기기를 통해 수집하게 되고, 수집된 방대한 정보는 분석과정에 의해 새로운 정보로 탄생한다. 이렇게 생성된 정보를 효과적으로 저장하기 위해서는 유연성과 확장성이 뛰어난 클라우드 컴퓨팅 시스템이 유리하다. 따라서 본 연구에서는 효과적인 클라이언트 시스템 수용을 위한 주요 결정요인을 동기요인(경제성, 효율성 등)과 저해요인(전환비용, 보안문제 등)으로 보고, 저해요인을 중심으로 새로운 시스템 수용결정을 함에 있어서 어떤 세부요인이 주요하게 작용하는지에 대한 순위 파악에 연구목적을 두고 있다. 주요우선순위 결정에 필요한 요인은 문헌고찰을 통해 확보된 기술 관점의 시스템 수용결정 요인으로 정하고, 도출된 요인을 중심으로 설문지를 작성한 후, 관련 전문가를 대상으로 설문을 실시하고자 한다. 그리고 AHP분석을 통해 의사결정단위 측정을 위한 요소들 간의 쌍대비교를 수행하여 최종 우선순위를 도출하고자 한다. 나아가 본 연구 결과는 기술 수용(활성화)에 따른 의사결정을 함에 있어서 중요한 판단 근거가 될 것이다.
최근 우리나라는 공공의 기록관리 뿐만 아니라 크고 작은 민간 아카이브에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 흐름에 따라 설립된 민간 아카이브는 설립 및 관리 주체가 상이할 뿐만 아니라 목적, 형태, 기록의 유형 등이 다양하고, 예산과 인력의 부족, 전문적인 기록관리 담당자가 부재하기 때문에 체계적으로 기록을 관리하기는 쉽지 않다. 시스템에 대한 요구는 계속해서 증대되고 있으나, 이를 해결할 수 있는 전문인력과 예산의 부족으로 난항을 겪고 있다. 이에 민간 아카이브의 시스템에 대한 부담감의 돌파구로서 공개 소프트웨어 기록시스템이 가지는 의미와 동향을 소개하고, AtoM 기능을 상세하게 살펴보았다. 공개 소프트웨어인 AtoM은, 웹 기반의 시스템으로서 웹 브라우저를 통해 접속하여 사용하기 때문에 비교적 사용법이 간편하고 웹 서비스 또한 데이터베이스 서버에 요청하는 방식을 통해 가능하다. 무료로 이용가능하다는 장점을 비롯하여 특정 운영체제나 애플리케이션에 의해 제약을 받지 않고 설치와 운영이 편리하며 호환성, 확장가능성 등이 높아 예산과 인력의 부족을 겪고 있는 민간 아카이브에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 데이터 관리의 측면에서도 공유와 검색, 활용 등에 대한 상호운용성이 뛰어나기 때문에 향후 민간 아카이브 및 기관 간의 네트워크를 통한 기록물 활용에도 유리하게 작용할 수 있을 것으로 보인다. 추가로, Omeka와의 연계를 통한 전시서비스 기능 확장, Archivematica를 통한 장기보존 등 많은 논의가 필요하다. 그간 공공중심으로 이루어지던 기록관리가 민간으로 그 저변이 확대되어 균형을 이루게 될 수 있는 초석으로 공개 소프트웨어로서의 기록시스템이 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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