급격한 컴퓨터 기술의 발달로 인간과 컴퓨터 상호작용 (Human Computer Interface : HCI)에 대한 중요성이 높아지면서 보다 인간 친화적인 시스템 설계에 대한 요구가 높아지고 있다. 인간 친화적인 시스템 구축을 위해서는 먼저 개인성과 감성적요소가 고려되어야 한다. 지식(Knowledge), 감정(Emotion), 개인성(Personality)의 각 영역에서 이를 실현하려는 시도는 많이 되고 있으나 이 세 가지 요소를 연결하는 시도는 아직 미흡한 실정이다. 지식이 기억될 때 감정도 함께 기억되는 경우가 많으며 사고 과정과 결정 단계에서 감정적인 상태는 막대한 영향을 미친다. 따라서 좀 더 인간 친화적이며 섬세하고 효율적인 지능 시스템 구현을 위해서는 이러한 세 가지 요소를 고려한 시스템이 모델링되고 설계되어야 한다. 본 논문에서는 개인성을 고려한 지식-감정 반응 모델을 설계하고, 개인성을 구현하기위하여 5가지 타입을 정의하고 타입매칭선택 메커니즘에 의해 추출된 사고 스레드의 감정벡터를 계산하고 자극에 반응하는 방법을 제안하였다. 또한 제안된 시스템을 가상메모리에 적용하여 타입별 감정 반응을 시뮬레이션 하였다.
데이터 그리드는 대용량의 데이터 어플리케이션 처리를 위해 지리적으로 분산되어 있는 저장 자원을 제공한다. 대용량을 처리해야 하는 데이터 그리드 환경에서는 기존 웹 캐싱 정책이나 가상 메모리 캐쉬 교체 정책과는 다른 파일 교체 정책이 필요하다. LRU(Least Recently Used)나 LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) 같은 기존의 파일 교체 전략은 파일 교체를 위해 추가적인 자원이 필요하거나 미래를 예측해야한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 파일의 크기에 기반하여 파일 교체를 수행하는 SBR-k(Sized-based replacement-k)을 제안한다. 제안된 정책은 불확실한 미래 예측의 부담을 줄이고, 요청된 파일에 대응되는 교체 파일의 개수가 적게 하이 위해 파일 크기를 고려하였다. 성능평가 결과 캐쉬 크기가 작은 경우에 적중률이 비슷하나 캐쉬 크기가 크면 본 논문에서 제시한 정책이 우수함을 보였다.
코드변환 기법은 특정 명령어 집합 구조에서 작성된 프로그램 코드를 다른 구조에서 실행할 수 있도록 변환하는 일종의 에뮬레이션 기법이다. 이 기법은 주로 구형 시스템에서 동작하는 응용프로그램을 새로운 시스템에서 동작시키기 위해 사용되었다. 코드를 변환하는 과정에서 동적으로 코드를 삽입하는 것이 가능하기 때문에 소스코드의 수정 없이 기존 응용프로그램을 계측할 수 있다. 이미 응용프로그램 분야에서는 동적코드분석과 가상머신에서 이러한 기법이 널리 활용되고 있다. 반면에 운영체제의 커널은 일반적인 유저 수준의 응용프로그램과는 다른 특성을 지니기 때문에 커널 수준에서 이러한 코드변환 기법을 사용하려면 시스템 성능, 메모리 관리, 특권 명령어 처리 및 동기화와 관련된 문제가 다루어져야 한다. 본 논문에서는 커널 수준의 동적코드변환 기법을 설계하고 코드삽입을 통한 소프트웨어 계측을 제안한다. 제안기법을 리눅스 커널에 적용하여 실험을 수행하고 그 결과를 통해 본 제안기법이 커널수준에서 소프트웨어 계측에 적은 성능 부하만을 야기함을 확인하였다.
본 논문에서는 ATM 기반 레이블 에지 라우터의 IP 패킷 포워딩 엔진을 위한 고성능 룩업 제어기를 제안하였다. 제안한 룩업 제어기는 IP 패킷에 대한 Best Effort 서비스 뿐만 아니라 MPLS(Multiprotocol Label Switching), VPN(Virtual Private Network), ELL(Emulated Leased Line), RT(Real Time) 서비스 등의 차별화된 서비스들을 제공할 수 있도록 설계하였다. 고속의 IP 주소 검색을 위하여 소프트웨어 기반의 알고리즘 방식을 사용하지 않고 TCAM(Ternary Content Addressable Memory) 기반의 하드웨어 방식을 적용하였으며, IP 패킷 헤더 처리 및 룩업 제어 기능을 고속으로 수행하기 위하여 룩업 제어 기능을 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현하였다. 룩업 제어기는 사용자의 차별화된 다양한 요구를 수용할 수 있으며, 성능 향상을 위하여 파이프라인 기법으로 처리되도록 설계하였다. 또한 패킷 헤더의 여러 영역을 조합한 비교키에 대한 룩업 기능을 수행하기 위하여 2단계 검색 메카니즘을 가지며, 시뮬레이션을 통하여 제안한 룩업 제어기는 약 16Mpps의 성능을 보였다.
2011년에 발표된 RIPE는 프로그램 공격에 대한 완화 기법 평가 도구로서 850 가지 패턴의 버퍼 오버플로우 기반 공격에 대한 완화 기법만을 평가한다. RIPE는 공격과 방어 루틴이 하나의 프로세스로 실행되도록 구성되어, RIPE가 실행될 때에는 공격과 방어 루틴이 프로세스 상태와 주소 공간 배치를 공유할 수밖에 없게 된다. 그 결과 공격 루틴은 방어 루틴의 메모리 공간을 아무런 제약 없이 접근할 수 있게 된다. 이 논문에서는 RIPE의 공격과 방어 루틴이 독립적인 2개의 프로세스로 동작하도록 하여 주소 공간 배치 난독화와 같은 기밀성에 근거한 방어 기법을 정확히 평가할 수 있도록 개선하였다. 또한 억지 공격에 대한 방어 능력을 실험할 수 있도록 실행 모드를 추가하였다. 마지막으로 vtable 포인터 공격과 형식문자열 공격을 수행하도록 38 가지 패턴의 공격을 추가하여 확장하였다. 개선 결과 공격 패턴이 다양하게 되었고, 보호 효과 평가의 정확성도 높아졌다.
최근 클라우드 서비스와 소셜 네트워크 서비스가 활성화되면서 스토리지 서버에 저장해야 할 데이터의 용량이 급격히 증가하고 있으며, 사용자의 고품질 미디어 데이터에 대한 높은 수요는 이러한 경향을 더더욱 가속화하고 있다. 이와 더불어 데이터의 효율적 참조를 통한 처리시간 감소는 이미 과거로부터 꾸준히 요구되어온 시스템 설계 주 고려사항이다. 이런 이유로 하이브리드 디스크의 효율적인 사용에 대한 많은 기술연구가 진행되고 있다. 그 핵심이라고 할 수 있는 리눅스 기반 SSD 캐시 기법은 내장된 DM-cache를 활용하여 구현하는데, 현재 이에 대한 최적화 관련 정책 연구가 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는, 다양한 환경에서 성능 평가를 통하여 현재 제공되고 있는 DM-cache의 문제점을 파악하였다. 그 결과, 일반 운영체제에서 실험한 DM-cache는 읽기 명령 시 나름대로의 효과를 보고 있지만, 특히 가상 머신이 탑재된 운영체제 환경에서는 DM-cache의 사용으로 인한 성능 개선을 찾을 수 없었으며 오히려 캐시 오버헤드로 성능 저하가 발생함을 확인하였다.
본 논문은 화력 발전소 및 시멘트 산업에서 필요한 원자재의 운송 수단에 사용되는 컨베이어 시스템에서의 고장을 검출하는 방법을 제안하였다. 산업현장에서 사람이 접근하기가 힘들고 넓은 공간에 시스템이 동작 하는 점을 고려하여 소형 드론을 설계하였고 컨베이어의 이상을 감지하기 위하여 컨베이어에 내장된 모터의 이상 소음을 감지하는 방법을 임베디드 환경으로 설계하여 드론에 장착하는 구조로 제안하였다. 시스템을 임베디드 마이크로프로세서에 적용하기 위하여 제한된 메모리와 수행 시간을 고려한 하드웨어 및 알고리즘을 제안하였으며 주파수 분석을 통해 고장의 경향을 파악하여 알고리즘 화 하였다. 이때 고장 판별 방식은 측정을 통하여 피크주파수를 측정하고 고주파수의 연속성을 감지하는 방식으로 고장에 의한 소음의 높은 주파수를 분석하여 고장진단을 시행할 수 있었다. 제안된 시스템은 실제 화력 발전소에서 취득한 데이터를 바탕으로 실험 환경을 구성하였으며 드론에 설계된 시스템을 탑재하여 가상 환경 실험을 하여 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다. 향후에는 드론의 비행 안정성 향상과 고장 주파수에 대한 좀 더 정밀한 방법을 사용하여 판별성능을 향상 시키는 연구가 요구된다.
최근 컨테이너 기반의 PaaS (Platform-as-a-Service)를 구축하는 트렌드가 확대되고 있다. 컨테이너 기반 플랫폼 기술은 클라우드 컴퓨팅을 구축하기 위한 하나의 주요 기술로써, 컨테이너는 가상 머신에 비해 구동 오버헤드가 적다는 장점이 있어 수백, 수천 대의 컨테이너가 한 대의 물리적 머신에서 구동될 수 있다. 하지만 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 다수의 컨테이너에 대한 스토리지 로그를 기록하고 모니터링하는 것은 상당한 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 컨테이너의 파일 시스템 변경 이벤트를 탐지할 때 발생하는 두 가지 문제점을 도출하고, 이를 해결하여 PaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 파일 시스템 이벤트 탐지를 위한 시스템을 제안하였다. 성능 평가에서는 본 논문에서 제안한 시스템의 성능에 대한 세가지 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 모니터링 시스템은 컨테이너의 CPU, 메모리 읽기 및 쓰기, 디스크 읽기 및 쓰기 속도에 아주 미세한 영향만을 발생시킨다는 것이 실험을 통해 도출되었다.
본 논문은 외부 전자기파에 의한 대형 건물 내부의 전자기파 해석을 보다 효율적으로 계산하기 위한 방법을 제시한다. 대형 건물에서의 전자기파 해석을 위해 위상학적 해석과 PWB 방법을 도입하였다. 기존 PWB 방법을 소개하고, PWB 방법의 성능을 보완하는 방법을 제시하고 적용하여 정확도를 높였다. 가상의 대형 구조물을 선정하고, 전자기파 입사환경을 설정하여 외부 전자기파에 의한 대형 건물 내부의 전자기파 해석을 진행하였다. 성능이 보안된 PWB 방법의 정확도를 검증하기 위해 상용 시뮬레이션 툴인 Wireless Insite를 사용하였다. 두 결과를 정확도, 시간, 메모리 관점에서 비교한 결과, 외부 전자기파에 의한 대형 구조물 내부의 전자기파 해석에 성능이 보완된 PWB 방법이 효율적인 방법임을 확인하였다.
최근 클라우드 시스템에서 병렬가속기를 사용하는 사례가 늘면서 가속기 내에서 멀티태스킹을 통해 자원 이용률을 높이는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 병렬가속기 내 자원 사용 패턴을 컴퓨팅 중심과 메모리 중심으로 분류하여 워크로드를 배치하는 방식이 자원 이용률 측면에서 충분한 효과를 나타내지 못함을 보이고, 워크로드별 상세 자원 이용률에 기반한 새로운 스레드 블록 스케줄링 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 방식과 달리 프로파일링과 스케줄링을 분리하여 스케줄링시의 오버헤드를 줄이고 병목 자원이 일치하지 않는 워크로드들을 최대한 중복 배치하여 자원 이용률을 높인다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 기법이 병렬가속기의 처리량을 평균 130.6%, 최대 161.4%까지 개선함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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