• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.3
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• pp.225-230
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• 2003

In this paper, we develope algorithms that distribute the load on the heterogeneously clustered web system, The response time based on the concurrent user is examined for the suggested algorithms. Simulation experience shows that the response time using the dynamically weighted methods seems to have a good results compare to that with the fixed weighted methods. And, also the effectiveness of clustered system becomes better as long as the number of concurrent user increases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.244-246
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• 2001

최근 군집화와 분류기법이 데이터 마이닝에 중요한 도구로 많은 응용분야에 사용되고 있다. 따라서 이러한 기법을 이용하는데 있어서 각각의 속성의 중요도가 달라 중요하지 않은 속성에 의해 중요한 속성이 왜곡되거나 때로는 마이닝의 결과가 잘못되는 결과를 얻을 수 있으며, 또한 전체 데이터를 사용할 경우 마이닝 과정을 저하시키는 문제로 속성 가중치과 속성선택에 과한 연구가 중요한 연구의 대상이 되고 있다. 최근 연구되고 있는 알고리즘들은 사용자의 의도와는 상관없이 데이터간의 관계에만 의존하여 가중치를 설정하므로 사용자가 마이닝 결과를 쉽게 이해하고 분석할 수 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 클래스 정보가 있는 데이터뿐 아니라 클래스 정보가 없는 데이터를 분석할 경우 사용자의 의도에 따라 학습할 수 있도록 각 가중치를 부여하는 속성가중치 알고리즘을 제안한다. 또한 사용자가 의도한 정보를 이용하여 속성간의 가장 최적화 된 가중치를 찾아주며, Cramer's $V^2$함수를 적합도 함수로 하는 유전자 알고리즘을 사용한다. 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 전자상거래상의 실험 데이터와 몇 가지 벤치마크 데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.463-468
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• 2010

본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.2
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• pp.134-140
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• 2001

스케쥴링 알고리즘들은 제안된 패킷 지연을 가진 각 연결에 대하여보장된 대역을 제공한다. 스케쥴링 알고리즘의 일종인 WRR은 매우 간편하며 각 큐에 다른 가중치를 할당하여 여러 큐를 직접 제어한다. BSW 알고리즘은 WRR 스케쥴러를 구현하는데 버퍼 관리를 효율적으로 수행하도록 제안되었다. 그러나 BSW 알고리즘은 VC에 실제 할당된 가중치 보다 더 많은 가중치를 할당하고 서비스 받을 VC의 큐가 비어있을 때 서비스를 수행하지 않기 때문에 셀 지연 및 최대 큐 길이에서 심각한 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서는 WRR 스케쥴링 알고리즘을 효율적으로 수행할 수 있는 새로운 BSW 구조를 제안한다. 또한, 새로운 BSW 구조에 적합한 셀 스케쥴링 알고리즘을 개발한다. 제안된 BSW 구조와 알고리즘은 VC에 할당된 가중치를 정확히 유지 할 수 있고, 서비스 받을 VC큐가 비어 있을 경우 다른 VC 셀을 서비스하여 평균 셀 지연 및 최대 버퍼 크기를 감소시킨다. 그리고 셀 서비스율을 전체적으로 증가시킨다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11A
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• pp.1717-1723
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• 2000

WRR 셀 멀티프렉싱 알고리즘은 CBR, VBR 트래픽 뿐만 아니라 ABR, UBR 트래픽을 서비스하도록 설계되었다. WRR의구현에 있어 버퍼 관리를 효율적으로 하기 위한 BSW 기법의 알고리즘이제안되었다. 그러나, BSW 방식은 VC 에 실제로 할당된 가중치보다 더 큰 가중치를 할당하고 어느 한 VC의 큐가 비어있게 되면 셀 서비스를 수행하지 못하므로 각 VC의 가중치와 스케줄러의 처리율에 심각한 성능저하를 유발한다. 본 논문에서는 위에서 언급한 BSW 기법의 문제를 해결하기 위해서 셀 지연과 버퍼 이용을 개선한 BSW 구조의 WRR 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존은 BSW 스케쥴링 알고리즘의 문제점들을 해결하기 위해서 각 VC에 실제로 할당된 가중치를 유지할 수 있도록 하였고, 각 VC의 큐가 비어 있을 경우 다른 VC 셀을 서비스하게 함으로서 평균 셀 지연과 평균 버퍼의 길이를 감소시키고 전체적으로 셀 서비스 율을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.529-531
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• 2011

In Gen-2 Q-algorithm, the values of weight C, which is the parameter for incrementing or decrementing the slot-count size, are not defined in the standard. In this case, if the reader selects an inappropriate weight, there are a lot of empty or collided slots. As a result, the performance will be degraded because the frame size does not converge to the optimal point quickly during the query round. In this paper, we analyze how the performances of Gen-2 Q-algorithm will be affected by the weight value.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.5
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• pp.73-78
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• 2019

This paper proposes polynomial-time rule for maximum weighted independent set(MWIS) problem that is well known NP-hard. The well known distributed algorithm selects the maximum weighted node as a element of independent set in a local. But the merged independent nodes with less weighted nodes have more weights than maximum weighted node are frequently occur. In this case, existing algorithm fails to get the optimal solution. To deal with these problems, this paper constructs maximum weighted independent set in local area. Application result of proposed algorithm to various networks, this algorithm can be get the optimal solution that fail to existing algorithm.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.1
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• pp.153-160
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• 2022

A greedy algorithm is proposed to select a subset of nodes of a graph for bandlimited graph signals in which each signal value is generated with its weight. Since graph signals are weighted, we seek to minimize the weighted reconstruction error which is formulated by using the QR factorization and derive an analytic result to find iteratively the node minimizing the weighted reconstruction error, leading to a simplified iterative selection process. Experiments show that the proposed method achieves a significant performance gain for graph signals with weights on various graphs as compared with the previous novel selection techniques.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.9
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• pp.920-926
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• 2005

Nearest neighbor algorithms classify an unseen input instance by selecting similar cases and use the discovered membership to make predictions about the unknown features of the input instance. The usefulness of the nearest neighbor algorithms have been demonstrated sufficiently in many real-world domains. In nearest neighbor algorithms, it is an important issue to assign proper weights to the attributes. Therefore, in this paper, we propose a new method which can automatically assigns to each attribute a weight of its importance with respect to the target attribute. The method has been implemented as a computer program and its effectiveness has been tested on a number of machine learning databases publicly available.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.625-627
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• 2005

결정 트리(Decision Tree)는 주어진 데이터의 경향을 학습하는 데 사용되는 대표적인 방식이다. 이것은 주어진 데이터를 구조화하기 위하여 데이터의 속성과 정보의 엔트로피에 기반을 둔 정보획득량을 이용한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자 프로파일 정보처럼 시간에 따라 그 경향이 변하는 데이터에 유용하게 적용할 수 있는 시간 가중치 엔트로피를 정의한다. 그리고 ID3 알고리즘을 기반으로 새롭게 제안하는 시간 가중치 엔트로피를 이용하는 향상된 ID3 알고리즘을 쓰고 사용자의 경향을 분석한다. 본 논문에서 제안하는 엔트로피를 이용하는 방식은 데이터들의 시간에 관한 영향을 고려해서 기준방식보다 분석결과가 더욱 유리하다. 두 방식의 비교 테스트 결과를 보면 시간 가중치 엔트로피를 이용하는 알고리즘은 기존의 ID3 알고리즘보다 구성된 트리의 구조가 매우 간단하고 유리하다.