본 논문에서는 배열에서 구간 최소값 위치를 상수 시간에 찾기 위한 효율적인 자료구조를 제시한다. 최근의 생물 정보학 분야에서 빠른 DNA 서열의 검색을 위해 접미사 배열이 많이 사용되고 있는데 이 접미사 배열을 생성하는 문제는 구간 최소값 위치 문제를 포함하고 있다. 이 접미사 배열을 생성할 때는 구간 최소값 위치 문제를 빠르게 푸는 것뿐만 아니라 공간 효율적으로 해결하는 것도 중요하다. 그 이유는 DNA 서열이 수백만 개에서 수십 억 개의 염기를 가진 굉장히 큰 데이타이기 때문이다. 배열의 구간 최소간 위치를 상수 시간에 찾기 위해 지금까지 알려진 가장 효율적인 자료구조는 배열의 구간 최소값 문제를 Cartesian 트리에서의 LCA(Lowest Common Ancestor) 문제로 바꾸고 이 트리에서의 LCA 문제를 다시 특수한 배열에서의 구간 최소값 문제로 바꾸어 푸는 방법을 이용한 자료구조이다. 이 자료구조는 이론적으로 O(n) 공간을 사용하여 O(n) 시간에 생성된다. 하지만 이 자료구조는 배열의 구간 최소값 문제를 두 번에 걸쳐 다른 문제로 변환하는 과정을 포함하고 있기 때문에 실제로 사용되는 공간은 상당히 큰 13n이며 또한 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 자료구조는 배열의 구간 최소값 문제를 다른 문제로 변환하지 않고 직접 구하는 자료구조이다. 따라서 이론적으로 O(n) 공간을 차지하며 O(n) 시간에 생성될 뿐만 아니라 실제적으로도 5n의 적은 공간을 사용하며 빠른 시간에 생성된다.

그리드는 기존의 컴퓨팅 환경을 대체하는 새로울 환경으로 각광받고 있다. 그러나 그리드가 원천적으로 가지고 있는 이질적인 특성으로 인한 사용상의 복잡함 때문에 일반 사용자가 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 그리드 안경에서 사용자에게 편리하고 향상된 작업 환경을 제공하고 효율적인 작업의 수행을 돕는 JCML(Job Control Markup Language)과 편집기에 대해 소개한다. JCML은 기존의 글로버스에서 사용하는 RSL을 향상시킨 작업 제어 언어이다. JCML은 표준 XML 문서 형식으로 설계되어 그리드 서비스와의 데이타 호환성을 제공하며, 작업의 표현과 의존성 정보를 표시하기 위해 GXL(Graph eXchange Language)을 이용한 그래프 방식으로 노드와 에지를 사용하여 두 노드간의 의존성을 표현한다. 그리고 JCML 편집기는 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 GUI 기반의 비주얼 환경을 제공하며, 끌어다 놓기와 같은 간단한 조작만으로도 복잡한 작업 지시를 수행할 수 있도록 구성되었다.

IC 집적기술이 고도로 발달하면서 출현한 SOC(System On a Chip)는 미리 설계된 코어를 재 사용하는 모듈러 기법을 회로 설계 과정에 도입시켰고, 따라서 테스트 설계에도 모듈러 기법이 도입되었다. 이러한 SOC 테스트에 소요되는 비용의 최소화를 위해서는, SOC 테스트 구조의 핵심 구성요소인 코어 테스트 wrapper의 테스트 시간과 테스트 면적을 동시에 최적화시킬 수 있는 설계 기법이 필요하다. 본 논문에서는 최소 비용의 SOC 테스트를 위한 효율적인 코어 테스트 Wrapper 설계 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 기법들이 각기 가지고 있는 장점들을 하나로 취합하고 더욱 발전시킴으로써 필드에서 실재적으로 사용될 수 있는 효율적인 코어 테스트 wrapper 설계 기법이다.

최근 멀티미디어, 신호처리와 같은 실시간 응용들에 대해서 그 응용에 속한 태스크들이 일정한 확률로 마감시간을 만족하는 것을 보장하는, 소위 확률적 보장을 제공하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 확률적 보장을 제공하기 위해서는 주어진 시스템에서 각 태스크의 마감시간 위반확률(deadline miss probability)을 예측할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 Rate Monotonic 또는 Earliest Deadline First와 같은 우선순위 스케줄링을 사용하는 시스템에서 각 태스크의 마감시간 위반확률을 정확하게 계산하는 분석 방법을 제안한다. 제안하는 분석 방법은 임의의 실행 시간 분포를 갖는 태스크들에 대해서 각각의 응답 시간 분포를 정확하게 계산함으로써 개별 태스크들의 마감시간 위반확률을 결정한다. 본 논문에서는 실험을 통해서 제안하는 분석 방법의 정확성을 검증하였고, 기존의 다른 분석 방법보다 우수함을 보였다.

쉬어-왑 분해 볼륨렌더링은 좋은 화질과 빠른 속도를 보이지만 대화형 분류 환경에서 메모리 참조 효율이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대화형 분류 환경에서 효율적인 렌더링을 수행하기 위해 객체와 이미지에 대한 메모리 참조 공간 연관성을 갖는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 쉬어-왑 분해에 회전을 추가한 확장 모델을 제안하여 객체와 이미지 모두에서 스캔라인 단위로 렌더링을 가능하게 한다. 또한 제안 모델이 가지고 있는 전후향 합성 혼란, 홀 발생, 계산 증가의 문제에 대한 원인을 제시하고 해결 방법을 보인다. 본 제안 모델은 렌더링 시 효율적 메모리 참조로 우수한 성능을 나타낸다.

볼륨프로는 일반 PC상에서도 실시간 볼륨렌더링이 가능하도록 고안된 하드웨어이다. 그러나 볼륨프로는 직교투영(orthographic projection) 기능만 제공하기 때문에 가상 내시경과 같이 투시투영 (perspective projection)이 필요한 분야에는 이용할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 볼륨 데이터를 여러 개의 슬랩(slab)으로 분할하여 투시투영을 근사 하는 방법이 소개되었으나 이 방법은 시각 절두체에 포함되지 않은 부분까지 렌더링 하기 때문에 처리시간이 길어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 볼륨프로의 크로핑(cropping) 기능을 이용하여 볼륨 데이타를 여러 개의 서브볼륨으로 분할함으로써 효율적인 투시투영이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시각 절두체(view frustum)에 포함되는 부분만 렌더링하므로 슬랩을 이용하는 기존 방법과 동일한 화질을 가지면서 처리시간을 단축시킨다.

분산 시스템에서는 단일 시스템보다 높은 결함 발생 확률을 가지기에 기존의 맡은 연구에서는 분산 시스템에서 결함 발생에 대한 맡은 결함 포용 기법들이 연구되어 왔다. 하지만 저장된 결함 포용 정보의 증가에 따른 저장 공간의 부족으로 인해 전체 시스템 성능의 저하를 가져오게 하였다. 시스템 성능의 저하를 막기 위하여 불필요한 결함 포용 정보의 삭제가 필요하게 되었고 이 논문에서는 결함 포용 정보의 쓰레기 처리를 위한 방법을 제안한다. 이에 본 논문에서는 결함 포용 정보의 쓰레기 처리를 담당하는 쓰레기 처리 에이전트, 결함 포용 정보를 유지 관리하는 정보 에이전트, 그리고 전체 에이전트간의 통신 기능을 담당하는 조정 에이전트를 정의 및 설계하고, 쓰레기 처리 에이전트를 이용한 쓰레기 처리 알고리즘을 제안한다. 복귀회복 기법은 독립 검사점(independent checkpoint)기법과 송신자 기반 비관적 매시지 로깅(sender based pessimistic message logging)기법을 사용한다. 제안된 쓰레기 처리 기법에서의 쓰레기 처리, 정보, 조정 에이전트는 프로세스와 동시에 생성되며 정보 에이전트에 프로세스에서 발생하는 검사점과 비결정적인 사건들에 대한 로깅 정보들을 영역 지식으로 구축한다. 그리고 쓰레기 처리 에이전트는 쓰레기 처리 시점을 선정하고 정보 에이전트와 조정에이전트의 협력을 통하여 영역 지식에 구축된 불필요한 결함 포용 정보의 쓰레기 처리를 한다. 제안한 에이전트를 이용한 쓰레기 처리기법의 타당성 증명을 위하여 결함을 발생시켜 복귀 회복 후 쓰레기 처리를 하는 시스템과 하지 않는 시스템의 영역지식을 비교하여 같은 결과를 같는지의 여부를 검사한다

본 논문에서는 다중 쓰레드 기반의 서버 프로그래밍을 위한 예측 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 제안하였다. 기존의 쓰레드 풀(Thread fool) 모델은 고정된 쓰레드 풀(Hounded Thread Pool)모델로, 서버에 최적화된 개수의 쓰레드를 유지하면서 다수의 요청에 대해 빠르게 응답할 수 있다는 장점이 있으나, 사용자의 접속이 적을 경우에도 고정된 시스템 자원을 점유하여야 하므로, 자원의 효율적인 사용에 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 동적으로 쓰레드 풀의 크기를 변경하는 워터마크 쓰레드 풀 모델이 개발되었고, 본 논문에서는 이를 기반으로 지수평균을 사용하여 앞으로 필요한 쓰레드의 개수를 예측하고 쓰레드를 사전에 생성하여 더욱 효율적으로 자원을 활용하도록 하는 예측기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 사용자의 요청이 많을 경우 사용자 요청에 대한 응답시간을 빠르게 하구 요청 량이 적을 경우에는 불필요한 자원을 점유하지 않게 하여 기존의 워터마크 쓰레드 풀 모델에 비해 보다 성능이 좋고 자원을 효율적으로 활용함을 실험을 통해 확인하였다.

다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.

2차원 영상에 대한 이미지 스내핑(image snapping)이란 이미지 상에서 커서를 찍었을 때 그 커서를 이미지상의 에지와 같은 주요 특징을 나타내는 위치로 자연스럽게 옮기는 기능을 말한다. 본 논문에서는 이미지 스내핑 개념을 3차원 삼각형 메쉬로 확장한 기하학적 스내핑(geometric snapping)을 제시한다. 기하학적 스내핑이란 이미지 스내핑과 유사하게 사용자가 삼각형 메쉬상에서 선택한 위치가 주요 특징을 나타내는 위치로 자연스럽게 옮겨갈 수 있는 기능을 말한다. 커서의 움직임은 삼각형 메쉬상에 정의된 근사 곡률(approximate curvatures)을 기반으로 이루어진다. 제안된 기하학적 스내핑을 응용하여 3차원 삼각형 메쉬상에 나타나는 주요 특징을 찾을 수 있었고, 더욱이 치과 보철물 분야에서 교합면을 생성하는데 필수적인 치아의 기하학적 특징을 추출하는데 적용될 수 있음을 알았다.

본 논문에서는 애니메이션 속도에 무관한 충돌 탐지 알고리즘을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 충들 탐지 알고리즘들은 점진적(incremental) 알고리즘들로서, 현 시점에서의 가까운 점(근점)을 찾기 위하여 이전 시점의 근점 주위를 먼저 찾는다. 그런데 만일 움직이는 물체가 충돌 반응에 의해서 큰 토크를 받게 된다면 회전 속도가 증가하게 되어, 다음 시점에서의 실제 근점은 현 시점에서의 근점과는 매우 동떨어져 있어 엉뚱한 위치에서 근점을 찾게 되는 단점을 가진다. 그러므로, 최악의 경우에는 각 시점에서 $O(n^2)$, 시간이 소요될 수 있다. 또한 애니메이션 속도에 따라 이러한 점진적 계산 회수가 변하게 되어 전체적인 알고리즘의 소요 시간이 변하게 되는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 근본적으로 해결하고자 새로운 방법을 제안하고자 한다. 먼저, 기하학 특성을 내포하는 구면 근점 다이아그램을 생성하고, 이를 이용하여 두 물체간의 단일 거리 함수를 생성한다. 충돌 시점을 효율적으로 찾기 위해서 구간 뉴튼 방법을 거리함수에 적용한다.