• 제목/요약/키워드: computational scalability

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영역내 부하 관리를 위한 확장적 하이브리드 P2P MMOG 클라우드 구조 (A Scalable Hybrid P2P MMOG Cloud Architecture for Load Management in a Region)

  • 김진환
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.83-91
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    • 2022
  • 본 논문은 영역 별로 부하가 관리되는 MMOG를 위해서 확장가능한 하이브리드 P2P 클라우드 구조를 제시한다. 게임 세계는 여러 게임 영역으로 분할되며 각 게임 영역은 이러한 MMOG 클라우드 환경에서 최소 한 개 이상의 피어 즉 플레이어에 의해 서비스된다. 특정 영역에 플레이어들의 수가 급증한 경우에도 그들의 상호 작용이 원활하게 지원되도록 부하는 영역별로 관리되어야 한다. 제시된 구조에서 자원 공급이 효율적으로 실현되며 플레이어들은 클라우드 서버와 효과적으로 상호 작용할 수 있고 기존의 클라이언트 서버 MMOG 구조에서의 병목 현상을 회피할 수 있다. 이 구조는 플레이어들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감하게 된다. 시뮬레이션 결과 제시된 하이브리드 P2P 클라우드 구조는 혼잡 지역 또는 핫스팟에서 플레이어들의 수에 따라 이용가능한 자원도 같이 증가됨에 따라 클라이언트 서버 구조에 비하여 서버의 통신 대역폭을 상당부분 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

SSQUSAR : Apache Spark SQL을 이용한 대용량 정성 공간 추론기 (SSQUSAR : A Large-Scale Qualitative Spatial Reasoner Using Apache Spark SQL)

  • 김종훈;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권2호
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    • pp.103-116
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    • 2017
  • 본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.

설명가능 AI 기반의 변수선정을 이용한 기업부실예측모형 (Corporate Bankruptcy Prediction Model using Explainable AI-based Feature Selection)

  • 문건두;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제29권2호
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    • pp.241-265
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    • 2023
  • 기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.

그리드 환경에서 SP분할 알고리즘을 이용한 확장성 있는 RFID 태그 판별 (RFID Tag Identification with Scalability Using SP-Division Algorithm on the Grid Environment)

  • 신명숙;안성수;이준
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권10호
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    • pp.2105-2112
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    • 2009
  • 최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 이질적인 시스템으로 구성되는 그리드 환경의 특성으로 인해 최적화된 성능을 얻기 위하여 Hash-Chain 계산 테이블을 생성하는 프로그램을 작성한 후 각 노드들의 성능 측정한다. 그 측정 결과를 이용하여 SP들을 분할하는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 또한, 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000, 노드 수 4로 고정된 상태에서 측정한 결과를 단일 노드와 균등분할, SP분할을 비교하면 SP들의 총수가 1000개 일 때 40%, 49%, 2000개 일 때 42%, 51%, 3000개 일 때 39%, 49%, 4000개 일 때 46%, 55%가 향상되었다.

타원곡선 암호시스템을 위한 GF(2$^{m}$ )상의 비트-시리얼 나눗셈기 설계 (Design of a Bit-Serial Divider in GF(2$^{m}$ ) for Elliptic Curve Cryptosystem)

  • 김창훈;홍춘표;김남식;권순학
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권12C호
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    • pp.1288-1298
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    • 2002
  • 타원곡선 암호시스템을 GF(2$^{m}$ )상에서 고속으로 구현하기 위해서는 빠른 나눗셈기가 필요하다. 빠른 나눗셈 연산을 위해선 비트-패러럴 구조가 적합하나 타원곡선 암호시스템이 충분한 안전도를 가지기 위해서는 m의 크기가 최소한 163보다 커야 한다. 즉 비트-패러럴 구조는 0(m$^2$)의 면적 복잡도를 가지기 때문에 이러한 응용에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 CF(2$^{m}$ )상에서 표준기저 표기법을 사용하여 모듈러 나눗셈 A(x)/B(x) mod G(x)를 고속으로 수행하는 새로운 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 제안한다. 효율적인 나눗셈기 구조를 얻기 위해, 새로운 바이너리 최대공약수(GCD) 알고리즘을 유도하고, 이로부터 자료의존 그래프를 얻은 후, 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 나눗셈기는 0(m)의 시간 및 면적 복잡도를 가지며, 연속된 입력 데이터에 대하여, 초기 5m-2 사이클의 지연 후, m 사이클 마다 나눗셈의 결과를 출력한다. 제안된 나눗셈기를 동일한 입출력 구조를 가지는 기존의 연구 결과들과 비교 분석한 결과 칩 면적 및 계산 지연시간 모두에 있어 상당한 개선을 보인다. 따라서 제안된 나눗셈기는 적은 하드웨어를 사용하면서 고속으로 나눗셈 연산을 수행할 수 있기 때문에 타원곡선 암호화시스템의 나눗셈 연산기로 매우 적합하다. 또한 제안한 구조는 기약 다항식(irreducible polynomial) 선택에 있어 어떤 제약도 두지 않고, 단 방향의 신호흐름을 가지면서, 매우 규칙적이기 때문에 필드 크기 m에 대해 높은 유연성 및 확장성을 제공한다.였다. an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system. 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느 형을 형성하는지를 관찰하기 위하여 좌측 촉각의