웹 트래픽의 중가에 따라, 사용자에게 제공되는 웹 객체의 지연이 증가하고 있다. 웹 캐싱 웹 기반 시스템의 성능을 향상시키는 하나의 방법이며, 캐시 저장영역의 효율적인 관리를 위한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 웹의 성능을 평가하는 중요한 척도는 사용자가 원하는 웹 객체를 제공하는 속도라 할 수 있다. 또한 웹 캐싱의 중요한 이슈는 웹 객체의 효율적인 관리를 통한 캐싱 시스템의 효율 향상이다. 이를 위한 해결책은 웹 객체의 이질성을 고려한 캐싱 전략을 세우는 것이다. 본 연구에서는 멀티미디어 객체 처리의 성능 항상을 위한 웹 캐싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 멀티미디어 객체의 이질성을 기반으로 하고 있으며, 멀티미디어 객체의 캐싱 효율을 높여 캐싱 시스템의 성능을 높이고자 하는 것이다. 또한 실험에서 제안 시스템의 성능 분석을 통해 캐싱 시스템의 성능 향상을 검증하였다.

우리는 정보통신의 발달로 인해서 정보의 호수 속에서 살고 있다. 이러한 이유로 해서 많은 사용자들은 많은 양의 정보를 빠르게 검색하기를 원한다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 만족하기 위해서 주기억장치 상주형 DBMS를 이용한 실시간 LDAP Interface를 제안하여 고속의 검색을 지원하고자 한다. 이를 위해서 디스크 기반의 DBMS 대신 주기억장치 상주형 DBMS를 대신하여 고속의 검색을 지원하여 응용의 변경없이 서비스를 제공할 수 있게 해준다.

실시간 응용 제품을 개발하기 위해 운영체제는 실시간 태스크의 시간 보장성(timeliness guarantee)이 지원되어야한다. 그러나 현재 대부분의 운영체제는 실시간 태스크의 시간적 제약조건(timing constraints)을 효율적으로 지원할 수 있는 방법을 제공해 주지 못하고 있다. 실시간 응용의 시간적 제약조건을 지원하기 위해서는 운영체제 커널 변경 방법과 미들웨어 방법이 있다. 본 논문에서는 운영체제 변경없이 잘 알려진 Real-time Object Model인 TMO에 근거한 미들웨어 접근 방식을 적용한다. 현재 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델을 기반으로 한 미들웨어로 다양한 운영체제 시스템 상에서 개발되어온 TMOSM(TMO Support Middleware)이 있다. 리눅스 기반의 TMOSM의 스케줄링 알고리즘은 효율적으로 실시간 스케줄링을 지원하지만 주기적인 실시간 태스크를 위해 몇 가지 고려해야할 사항들이 있다. 본 논문에서 는 주기적인 실시간 태스크를 효율적으로 처리할 수 있는 개선된 실시간 미들웨어 스케줄링 알고리즘을 제안하고 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘은 실시간 미들웨어의 구조를 간단하게 함으로써 시스템 성능 향상과 주기적인 실시간 태스크의 적시성을 더욱더 보장함을 확인하였다.

VLIW 프로세서는 간단한 하드웨어 구조로 인해 저전력 및 고성능을 제공하여 임베디드 시스템에 매우 적합한 프로세서 구조로 인식되고 있다. 그러나 VLIW 프로세서는 동시에 수행 가능한 명령어들의 집합인 명령어 패킷 길이가 일정하지 않기 때문에 메모리 접근 지연 시간이 늘어나는 문제점을 안고 있다. 이는 가변 길이의 명령어 패킷으로 인해 일부 명령어 패킷이 두개의 캐쉬 블록에 걸쳐 있게 되고(스트래들 명령어 패킷), 이러한 명령어 패킷을 읽어 오기 위해 두 번의 캐쉬 접근이 요구되기 때문이다. 본 논문에서는 명령어 인출 대역폭을 높여줄 뿐만 아니라 명령어 캐쉬의 전력 소모를 낮춰주는 확장 버퍼 캐쉬를 제안한다. 확장 버퍼 캐쉬는 메인 캐쉬와 함께 스트래들 명령어 패킷의 일부를 저장하기 위한 소량의 확장 버퍼 캐쉬를 갖고 있으며 스트래들 명령어 패킷으로 인해 추가적으로 발생하는 캐쉬 접근을 줄여준다. 실험 결과 스트래들 명령어 패킷으로 인한 캐쉬 접근을 줄여 줌으로써 확장 버퍼 캐쉬는 기존 명령어 캐쉬에 비해 약 $5{\~}9{\%}$의 성능 전력${\cdot}$비용 향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 다중 프로세서 시스템을 위한 휴리스틱 부하 평형 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 부하이동을 여러 링크로 분산시켜 사용하지 않는 링크의 수를 최소화시키고 그에 따라 통신비용을 감소시킨다. 각각의 프로세서는 모든 이웃한 프로세서에게 단위부하를 보내거나 받는 과정을 반복적으로 시도한다. 그러나 실제의 부하 이동은 모든 부하평형 계산이 이루어진 후 수행된다. 이는 불필요한 부하 이동을 최소화시킨다. 제안된 알고리즘은 약간의 수정만으로 다양한 연결 구조를 갖는 다중 프로세서 시스템에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 하이퍼큐브 구조와 메쉬 구조에 제안 알고리즘을 적용해 보았다. 알고리즘의 성능평가를 위하여 모의실험을 하였다. 제안된 알고리즘과 잘 알려진 두 가지 종류의 알고리즘의 성능을 비교하였다. 그 결과 제안된 알고리즘은 모든 경우에서 부하평형의 목적을 달성하였다. 또한 기존의 알고리즘과 비교하여 하이퍼큐브 구조에서는 통신비용을 $70{\%}{\~}90{\%}$ 감소시켰다. 메쉬 구조에서도 통신비용은 약 $\75{\%}$ 감소되었다.

P2P(peer-to-peer) 모델은 클라이언트-서버 모델의 서버 링크 병목현상을 해결하기 위한 대안으로 고려되고 있다. 본 연구에서, 우리는 P2P 네트웍에서 연속형 미디어의 배포 문제 중 두 가지를 다루었다. 첫째는 다중-소스 스트리밍 세션을 위한 미디어 데이터의 전송 스케쥴링 문제이다. 버퍼링 지연을 최소화시키는 정교한 분산 전송 스케쥴링으로서FSS(fixed-length slotted scheduling)라는 기법을 제안한다. 두 번째 문제는 스스로 성장하는 P2P 시스템에서 미디어 컨텐츠의 배포 속도 향상 문제이다. 이를 위해 우리는 시스템의 스트리밍 용량이 증가하는 속도를 가속시키는 FAST라 불리는 기술을 제안한다.

본 논문에서는 버스 기반의 클러스터 구조에 적합한 새로운 태스크 스케줄링 기법을 소개하고, PC 클러스터에 구현하여 스케줄링 기법의 성능을 분석한다. 구현된 스케줄링 기법은 태스크 그래프를 입력으로 받아 PC 클러스터로 스케줄링하며, 휴리스틱을 사용하여 태스크를 선택적으로 중복함으로써 병렬연산시간을 단축한다. PC 클러스터는 리눅스 OS가 설치된 6대의 PC가 Gigabit Ethernet으로 연결되어 있다. 통신을 위해 TCP/IP 프로토콜을 사용하며, 메시지 교환을 위해 표준화된 병렬 프로그래밍 도구로 MPI를 사용한다. 실험을 한 결과 본 논문에서 소개한 스케줄링 기법이 비교 기법보다 병렬연산시간 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.

무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.

상황인식 처리기술을 위한 응용 소프트웨어를 개발하기 위해서는 다양한 상황인식에 대한 판단과 그에 따른 적절한 처리를 모두 프로그램 언어로 기술해야 하며, 이는 무수한 프로그램 코드의 반복과 소프트웨어 생산성의 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 상황인식을 위해 요구되는 일련의 복잡한 과정을 간략하고 명료하게 기술하고 상황에 대한 정의를 미리 규격화된 구문으로써 표현함과 동시에 자동적으로 처리할 수 있는 상황인식을 위한 컨텍스트 스크립트 언어 및 언어 처리기를 구현한다. 제안하는 컨텍스트 스크립트 언어는 주어진 상황을 효율적으로 정의 할 수 있는 기능을 제공함은 물론 보다 다양한 상황을 범용적으로 표현할 수 있도록 설계한다. 아울러 제안하는 언어 처리기의 유용성을 보이기 위해, 상황인식에 근거하여 음악 재생 서비스를 제공하는 응용 시스템을 구축한다.

연속매체(Continuous Media : CM)와 같은 데이터를 온라인으로 상영해야 하는 멀티미디어 시스템에서는 연속매체의 시간제약성을 만족시켜 줄 수 있는 실시간 디스크 스케줄링 기법이 요구되며 이를 통해 상영중인 CM 스트림(stream)의 끊김현상(hiccup)을 막을 수 있다. 이런 디스크 스케줄링을 위해 주기성을 가지는 프리팻칭(prefetching) 기법이 널리 쓰이고 있으며, 이는 연속매체가 상당기간 동안 계속 상영된다는 특성에 기반한 것이다. 본 논문에서도 효과적인 디스크 프리팻칭을 위해, 정시도착채널이란 실시간 디스크 채널을 이용한 스케줄링 기법을 제안한다. 이런 디스크 채널의 생성을 위해 bulk-SCAN 기법이 사용되며 유연한 채널 할당을 위해 실시간 알고리즘인 EDF(earliest-deadline-first) 알고리즘이 이용된다. 제안한 기법은 기존 방법에서와 같이 끊김현상 없는 상영을 제공함은 물론이고, I/O 처리율과 서비스 응답시간 면에서 우수성을 가진다. 논문에서는 이런 성능상의 장점을 시뮬레이션을 통해 보인다.

뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도

유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 보안의 강화와 사생활 보호라는 과제를 안고 있다. 접근 제어는 보안 분야의 하나인데, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 전통적인 정보시스템과는 여러 면에서 특성을 달리하기 때문에 기존의 접근제어 모델을 그대로 적용하기에는 무리가 있다. 본 연구에서는 접근제어 측면에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 정의하고 그 환경에서 접근제어의 특성을 분석한 뒤, 그 환경을 위한 접근제어 모델을 개발할 때 필수적으로 고려해야할 요구사항을 제시하였다. 또한 접근제어 모델의 구현시 가능한 세가지 유형에 대해서도 제시하였다.

비선형 클라인 고든 방정식의 수치해를 구하기 위해 라그란제 보간을 사용하는데 비선형 항을 계산하기위해 보간식의 차이가 거의 없는 변형된 식을 사용하여 해의 .안정성과 해의 수렴성을 밝히고 오차를 분석하였다. 즉 $I(x)^{3}$ 대신에 $f(x_i)^{3}I_i(x)$을 사용하였으며 오차는 $C(\frac{1}{N})^{N-1} hN(N-1)(\frac{N}{2})^{N-1} /(\frac{N}{2})!$ 이하임을 보였고 석기서 N은 다항식의 차수이다.

스케쥴링이나 정렬과 같은 응용에 이용될 수 있는 양단 우선순위 큐는 포인터를 사용하는 것과 포인터를 이용하지 않고 묵시적으로 표현하는 두 가지가 있다. 묵시 자료 구조는 메모리 이용에 있어서 포인터를 사용하는 것보다 효율적이다. 본 논문에서는 캐쉬 메모리를 효율적으로 이용하는 새로운 묵시 양단 우선순위 큐인 4-딥$\ast$를 제안한다. 실험을 통하여, 제안된 4-딥$\ast$가 이진 트리에 근거한 딥뿐만 아니라 대칭 최소-최대 합보다 빠름을 보인다.

로봇 관련 강의에서 여러 가지 개념을 용이하게 이해하기 위한 다양한 자료가 아직 부족하고, 한정된 기자재로 인하여 로봇을 이용한 실험을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정이다. 이를 해소하기 위하여 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠와 3차원 로봇 시뮬레이터로 구성된 웹기반 로봇 원격 교육시스템을 개발하고자 한다. 학생은 웹상에 구성된 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 로봇과 관련된 개념을 용이하게 이해할 수 있으며, 3차원 로봇 시뮬레이터를 이용하여 가상 로봇 실험 및 실제 로봇과의 연동 실험을 수행할 수 있을 것이다.