최근 딥러닝(Deep-learning)을 활용한 기상 예측, 심리 예측, 교통상황 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 여러 모델의 인공신경망이 활용되고 있다. 본 논문에서는 여러 분야 중 스포츠라는 분야에 접근했으며, 딥러닝 모델을 통해 승부를 예측하는 실험을 진행하였다. 야구의 승부는 선수의 능력치, 기상의 변화, 험/어웨이 여부, 교체 여부 등 가늠할 수 없이 수많은 데이터들에 의존하고 있다. 그러나 본 논문에서는 이러한 수많은 데이터 중 경기 외적인 데이터를 제외한 데이터를 활용하여 그 다음 경기의 승부를 예측할 수 있을 지를 연구한다. 날짜 별 경기들이 훈련데이터가 되고 목표는 이전 경기들의 영향으로 예측된 다음 경기의 승/패를 예측한다. 즉 순차적인 데이터의 활용에 적합한 모델, Recurrent Neural-Network을 이용하였다. 이를 위하여 KBreport에서 데이터를 수집하였고, 수집된 데이터를 훈련 데이터 세트로 만들어 Recurrent Neural Network를 통해 훈련시켜 다음 경기의 승패를 예측하였다.
무선 환경에서 데이터 통신을 원하는 사용자의 요구는 점차 증가하고 있다. 현재까지 셀룰러 환경은 음성통신을 위해 주로 이용되어 왔으나 앞으로 주파수 대역폭을 높여 데이터 통신을 용이하게 할 수 있는 환경이 요구되고 있다. 이러한 환경을 위해 인포스테이션 개념이 도입되었고, 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터는 인포스테이션 환경을 기반으로 관리 할 수 있다. 인포스테이션에서 기존의 프리페칭 기법은 많은 양의 데이터를 이동 클라이언트에게 전송할 수 있었지만, 실제 사용자의 기호에 맞는 질의가 분석되어 제공하는데는 어려움이 있나. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터와 세만틱 서술(semantic description)을 인포스테이션을 통해 프리페칭하는 기법으로 세만틱 프리페칭(semantic prefetching)을 제안한다. 또한, 인포스테이션을 통한 위치종속 데이터의 세막틱 프리페칭 기법과 이동 사용자가 필요로 하는 데이터를 관리할 수 있는 새로운 캐쉬 관리 기법을 제시한다. 본 논문은 세만틱 프리페칭 기법과 새로운 캐쉬관리기법을 통해 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터에 대한 캐쉬 적중률을 향상시키고 적절한 캐쉬 교체를 가능하게 한다.
최근 소셜 미디어와 센서 장비의 기술의 발달로 그래프 데이터의 양이 급격히 증가 하였다. 그래프 데이터의 처리 과정에서 I/O 비용이 발생하여 데이터가 많아지면 병목현상으로 인해 데이터의 처리와 관리에 있어 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 메모리에서 관리하는 캐시 기법에 대한 연구가 이루어 졌다. 본 논문에서는 서브그래프 데이터의 접근 패턴을 고려한 캐싱 기법을 제안한다. 그래프 환경에서 그래프 질의 이력을 통해 패턴을 찾고 질의 관리 테이블과 FP(frequent pattern)-Tree 통해 선별된 데이터를 메모리에 적재시킨다. 또한, 캐시 실패(cache miss)가 발생 하였을 때, 주변의 이웃 정점을 같이 메모리에 적재시킨다. 메모리가 가득 찰 경우 캐시 된 데이터를 퇴출시키는 교체 전략을 제안한다.
본 논문에서는 변위 필드를 이용해 히스토리 레코드를 생성하는 방법과 히스토리 레코드의 기준이 되는 트리거 블록에 우선 순위를 부여하여 효율적인 캐시 교체를 가능하게 하는 하드웨어 프리페치 기법을 제안한다. 히스토리 레코드의 트리거 블록을 기준으로 히스토리를 생성하기 때문에 프로그램의 시퀀스를 고려할 수 있으며, 히스토리를 변위 값으로 저장하기 때문에 트리거 주소와 변위필드에 저장된 값을 더해 빠르게 명령어 또는 데이터 주소를 프리페치 할 수 있다. 또한, 트리거 블록에 우선순위를 부여하고 캐시 교체 정책으로 랜덤 교체 방법을 사용해 캐시 공간이 가득 찼을 때 우선순위가 낮은 블록부터 랜덤하게 교체하는 방법을 제안한다. 제안하는 하드웨어 프리페처의 성능을 평가하기 위해 메모리 분석 시뮬레이터인 gem5와 PARSEC 벤치마크 프로그램을 사용하였다. 그 결과 비트벡터를 이용해 공간영역을 생성하는 기존의 하드웨어 프리페처와 비교해 L1 데이터 캐시의 미스율은 평균 약 44.5% 감소하였고 L1 명령어 캐시의 미스율은 평균 약 31% 감소하였다. 또한 IPC (Instruction Per Cycle)는 평균 약 23.7% 향상을 보였다.
Lee, Sangmin;Kim, Jongwan;Kim, Ji Young;Oh, Dukshin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권6호
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pp.99-107
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2020
본 논문에서는 모바일 기기에서 앱 실행 시 데이터 접근 속도를 향상하기 위해 사용하는 모바일 캐시의 특징을 분석하고 캐시 데이터 접근 실험을 통해 모바일 캐시의 중요성을 검증한다. 지난 10년간 모바일 기기 시장은 빠른 속도로 성장하였지만, 배터리가 제한적이고, 기기의 크기와 가격이 고려돼야 하므로 속도가 빠른 하드웨어를 사용하기 어렵다. 따라서 캐시 메모리와 같이 메모리 완충 구조를 통해 성능을 보완한다. 본 논문의 주요분석 대상은 캐시 메모리 크기, 캐시의 계층구조 그리고 교체방식과 그에 따른 모바일 성능을 확인한다. 시뮬레이션 데이터는 마이크로프로세서 시스템 연구에서 캐시 성능 확인용으로 사용한 데이터를 사용하였다. 실험결과 모바일 기기에서 캐시 메모리를 사용할 때 데이터에 대한 평균 접근 속도는 캐시 메모리가 없을 때 보다 10배의 성능향상을 보였으며 결과적으로 캐시 메모리는 같은 사양일 때 모바일 기기의 성능향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.
목적: MRI 시스템의 비약적인 발전으로 인하여, 시스템에서 발생되는 noise가 상당히 줄었다. 따라서 시스템에서 발생되는 random noise뿐만 아니라 sampling 과정에서 발생되는 quantization noise도 중요하게 고려하여야 할 요소가 되었다. 특히, MRI 신호의 경우 dynamic range가 크기 때문에 bit 수가 큰 ADC를 이용하여 데이터를 얻어야 한다. 그러나, bit 수가 크고 높은 sampling rate를 갖는 ADC의 경우 가격이 높을 뿐만 아니라, 기존의 장비를 교체해야하는 어려움이 있다. 본 연구는 oversampling과 quantization noise와의 관계를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알아보고, MRI영상에서 oversampling을 통하여 quantization noise를 줄임으로써 영상의 질을 개선하고자 한다.
인터넷 사용자들의 증가와 함께 네트워크에서 데이터 교환량이 증가하고 있다. 따라서 네트워크 트래픽과 서버의 부담으로 인하여 WWW 서버로부터 응답 시간의 하락은 많은 문제로 제기되고 있다. 본 논문에서는 WWW cache 서버를 이용하여 응답시간을 줄수 있는 방안을 제시한다. 이런 목적을 위하여 www cache 서버를 원격으로 교체할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 표본 농가의 교체나 무응답으로 인한 데이터의 손실을 최소화하기 위하여 핫덱방법을 적용할 때 필요한 무응답 대체군 형성 방안을 제안하였다. 농가경제조사의 무응답 현황과 특성을 살펴보고, 대체군 형성 방안들을 비교할 수 있는 측도를 제안하였다. 제안된 비교 측도를 이용해서 대체군 형성 방안들을 비교하였다.
본 연구는 최근 활성화된 스마트폰 내비게이션의 교통정보를 이용 시 상대적으로 품질이 취약한 지방지역의 빠른길 및 통행시간 정확도를 개선하는 방안에 대한 연구이다. 본 연구에서는 Hadoop기술을 이용하여 교통데이터에 대한 방대한 양의 데이터를 분석 처리한다. 특히, 실시간 교통정보가 제대로 수집되지 않는 지역의 도로 속도 정보에 대한 개선 방안으로 고객 단말로부터 올라오는 위치 데이터를 실시간으로 수집하여 전자지도 기본 속성값을 실시간 통계 데이터로 교체 반영하여 상대적으로 취약한 지방지역의 경로 품질 및 경로 탐색을 개선하는 방안을 제시하였다. 단말로부터 올라오는 많은 양의 GPS 위치정보등 대용량 데이터 처리를 위해 오픈소스프로젝트인 Hadoop플랫폼 환경에서 빅데이터 처리용 오픈소스를 활용하여 고가의 RDBMS를 대체하는 효과와 시간 단축의 효과를 기대할 수 있게 되었다.
지금까지 정보화의 중요성과 더불어 정보화 투자 규모는 지속적으로 증가하고 있으며 정보기술 도입에 수반되는 위험, 불확실성 및 복잡성 등으로 인해 대규모 정보화 투자 시 보다 체계적인 의사결정이 요구되고 있다. 본 연구에서는 금융권 정보시스템의 교체 전략 시 고려할 수 있는 여러 요인 중의 하나인 경제적 비용 절감 관점에서, 최적의 경제수명을 도출하기 하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 지금까지 비용 집계가 어려워 가정된 데이터를 가지고 연구된 경제 수명에 대한 연구를 활용하여 국내 K금융에서 실제 정보시스템이 구축/운영되면서 발생한 모든 IT비용을 집계하여, 경제적 비용 관점에서 유형별로 정보시스템의 최적 수명을 제시하였다. 향후 같은 유형의 정보시스템의 경제적인 교체시기를 예측하여 IT투자의사결정에서 활용할 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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