• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.632-635
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• 2002

MPLS 네트워크에서 LIB 테이블은 네트워크의 성능에 아주 큰 영향을 미치며, 네트워크의 자원 이용률을 결정하는 중요한 인자이다. 본 논문에서는 MPLS 네트워크에서 LIB 테이블의 공간을 절약하는 방안을 제시하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들에 대해 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 측정한 결과, 제안된 방식의 T 값을 0.25초로 지정하면 평균 20%, T 값을 0.50초로 지정하면 평균 46%의 LIB 테이블 공간이 절약됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.7-9
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• 2014

본 논문에서는 하드웨어 기반의 Sample Adaptive Offset (SAO) 부호화기에서 전체 면적 중 상당히 큰 비중을 차지하는 통계값 테이블의 면적을 개선하는 방법을 제안한다. 파이프라인으로 동작하는 통계 계산과 최적 모드 결정 모듈의 통계값 테이블 접근 분석을 통하여 Luma 테이블을 재사용함으로써 Cr 테이블을 제거할 수 있다. 또한 테이블의 bit width 를 가능한 값의 최대 범위가 아닌, 충분히 큰 범위로 제한함으로써 면적을 감소시킬 수 있다. 제안한 방법을 적용했을 때 합성을 통해 예측된 면적이 46% 가량 감소하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.207-209
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• 2000

주 메모리 데이터베이스 환경에서는 메모리 접근이 성능상의 병목으로 작용하므로 캐시접근 실패를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 데이터베이스 디자인 단계에서 캐시를 고려하여 테이블을 수직 분할을 결정하는 방법을 제안한다. 캐시 접근 실패 횟수를 기반으로 하여 질의처리비용을 예상하는 비용식을 제안하고, 이를 최소로 하는 테이블 수직 분할을 찾는 휴리스틱을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.469-472
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• 2001

본 논문에서는 분산객체환경에서 추가와 변경이 반복되는 컴포넌트들을 테스트하기 위해 입출력 메소드 관계 테이블을 포함하는 에이전트 기반의 컴포넌트 테스트 방안을 제시한다. 테스트 에이전트 내에 컴포넌트의 객체들간 입출력 메소드 연결관계 테이블을 포함시키고, 컴포넌트들의 추가와 변경이 발생한 때마다 Sensor로부터 받아들인 컴포넌트에 대해 입출력 메소드 관계 테이블과의 비교분석과정을 거쳐 테스트 여부를 결정하고, 테스트가 필요한 컴포넌트에 대해서는 지식영역 라이브러리에 명시한대로 테스트를 실시함으로써, 불필요한 컴포넌트를 테스트하는 것을 감소시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.63-66
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• 2006

실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1525-1527
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• 2011

현재 모든 분야에 IT산업이 융합되어 있지만 건설분야에서는 IT산업과의 융합이 많이 시도되고 있음에도 불구하고 타 산업에 비해 미비한 실정이다. 특히, 설계단계 공사비정보는 설계자의 의사결정을 지원하는 중요한 자료원임에도 불구하고 작성자에 따라 내역서에 쓰이는 작업항목 및 규격의 표현방식이 다르고 외래어 표음 및 오타, 그리고 부가정보 표기로 인해 단가축적의 시스템 및 DB화 가 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구는 시공단계에서 발생된 실적단가를 설계단계에서 효과적으로 활용하기 위해 동일한 작업항목의 상이한 표현을 동일하게 인식할 수 있는 텍스트 인식시스템의 알고리즘을 제시한다. 텍스트 인식알고리즘에는 "유사어 및 단어테이블", "기준작업항목 테이블", "인식된 작업항목 테이블" 등으로 구성된 DB, 최소의미단위 단어를 비교 분절하기 위한 문자열 매칭 알고리즘, 그리고 동일하지 않은 텍스트를 인식하고 사용자의 의사결정을 지원하기 위한 유사도 계산으로 구성하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.11
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• pp.1556-1564
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• 2005

Various optimization techniques are deployed in the compilation process of a source program for improving the program's execution speed and reducing the size of the source code. Of the optimization pattern matching techniques, the string pattern matching technique involves finding an optimal pattern that corresponds to the intermediate code. However, it is deemed inefficient due to excessive time required for optimized pattern search. The tree matching pattern technique can result in many redundant comparisons for pattern determination, and there is also the disadvantage of high cost involved in constructing a code tree. The objective of this paper is to propose a table-driven code optimizer using the DFA(Deterministic Finite Automata) optimization table to overcome the shortcomings of existing optimization techniques. Unlike other techniques, this is an efficient method of implementing an optimizer that is constructed with the deterministic automata, which determines the final pattern, refuting the pattern selection cost and expediting the pattern search process.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.21-25
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• 2008

온라인 분석 처리(On-Line Analytical Processing: OLAP)은 데이터 웨어하우스로부터 다차원 데이터를 분석하거나 의사 결정을 위한 유용한 정보를 제공하고 있다. 데이터 분석을 위해, OLAP에서는 다차원 데이터를 표현한 스프레드시트(spreadsheet) 또는 피벗 테이블(PIVOT table)을 널리 사용하고 있다. 스프레드시트와 피벗 테이블은 서로 유사한 형태로써 분석의 기준이 되는 애트리뷰트들이 많은 구조이다. 사용자들은 흔히 사용되고 있는 SQL 구문을 이용하여 스프레드시트 또는 피벗 테이블에서 손쉬운 데이터 분석을 요구한다. 그러나, RDBMS에서 제공하는 SQL 구문의 사용으로, 이는 다차원 데이터를 효과적으로 분석할 수 없다. 그 이유는 SQL 구문이 다양한 데이터 분석의 목적으로 사용되거나, 요약된 집계 정보를 도출하는 데 한계가 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 SQL 구문을 확장하여 다차원 데이터를 표현한 스프레드시트를 손쉽게 조작하고, 요약된 집계를 계산하는 셀(cell) 구문을 제안한다. 이 방법은 스프레드시트와 피벗 테이블에서 행과 열이 교차하는 좌표(coordinate)를 이용하여, 특정 셀의 조작 및 선택한 부분/전체 영역에 대한 집계 정보를 계산하는 방법이다. 결과적으로, RDBMS에서 사용되는 SQL 구문이 친숙한 사용자들이 제안한 셀 구문을 이용하면, 다양한 관점에 따라 손쉽게 스프레드시트와 피벗 테이블을 다룰 수 있을 것으로 사료된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.381-386
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• 2023

Many existing test case generation researchers extract test cases from models. However, research on generating test cases from natural language requirements is required in practice. For this purpose, the combination of natural language analysis and requirements engineering is very necessary. However, Requirements analysis written in Korean is difficult due to the diverse meaning of sentence expressions. We research test case generation through natural language requirement definition analysis, C3Tree model, cause-effect graph, and decision table steps as one of the test case generation methods from Korean natural requirements. As an intermediate step, this paper generates test cases from C3Tree model-based decision tables using meta-modeling. This method has the advantage of being able to easily maintain the model-to-model and model-to-text transformation processes by modifying only the transformation rules. If an existing model is modified or a new model is added, only the model transformation rules can be maintained without changing the program algorithm. As a result of the evaluation, all combinations for the decision table were automatically generated as test cases.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.18-21
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• 2003

한국어 웹 문서에는 일반적으로 제목이 명시가 되어 있음으로 텍스트를 요약하는 방식의 제목추출과는 달리 여러 테이블 형태로 이루어진 웹 문서의 특성을 고려하여 제목에 해당하는 테이블 객체를 찾아내야 한다. 웹 문서를 테이블 객체의 리스트로 보고, 이들을 휴리스틱 규칙에 의해서 본문 후보와 이를 기준으로 하는 제목 후보 객체들로 구분하는 단계와 제목 후보들 간의 확률적 분포 값과 본문과의 언어적 유사도를 이용하여 제목 객체를 결정하는 단계를 통하여 제목을 인식한다. 인식의 정확성에 기여하는 것은 제목과 본문 객체를 구분하는 규칙 그리고 제목의 확률분포 및 언어적 유사 정도 등이며 이들 각 정보가 정확성에 기여하는 정도를 실험하였다. 무작위로 추출된 500개의 다양한 양식의 웹 문서를 대상으로 실험한 결과 제목인식 정확성은 95.1%였다.