• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.537-538
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• 2022

LSTM은 딥러닝 RNN의 한 종류이며 RNN의 단점인 장기 데이터손실에 대한 문제를 해결하기 위해 제시된다. 본 논문에서는 LSTM의 하이퍼파라미터 적용 시 이전 state의 중요도와 이후 state에 대한 중요도 예측에 대한 신경망 처리를 위하여 유의미성 측정가능한 매개변수를 적용하여 처리하고 데이터에 대한 정밀도와 재현율을 높이는 것을 목적으로 한다. 동일한 데이터셋에 대하여 전통적인 LSTM 방식과 본 연구를 비교한 결과 정밀도와 재현율이 5%이상 증가함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1045-1046
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• 2009

본 논문에서는 이산 이벤트 시뮬레이터인 SMPL을 이용하여 노변 네트워크에서의 데이터 처리에 따르는 데이터 캐쉬 성능분석기를 구현한다. 구현된 성능분석기는 SMPL의 요청 도착과 서비스 사건 처리를 기본 골격으로 하여 실제 차량의 궤적 데이터에 기반한 데이터 요청 생성부와 큐잉 정책과 캐쉬 정책을 선택할 수 있는 정책 처리부 등으로 구성된다. 이 분석기는 서비스율, 해당 정책, 캐쉬의 크기 등의 수행인자를 설정하여 이에 따르는 큐 길이의 분포, 캐쉬의 히트율, 요청 처리시간의 분포 등을 측정할 수 있도록 한다. 추정된 성능 요소를 기반으로 노변 네트워크에 기반한 차량 텔레매틱스 시스템에서 RSU(RoadSide Unit)의 배치, 성능 요구사항 분석, 새로운 큐잉 정책과 캐쉬 정책의 설계 등 다양한 응용이 가능하다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.46 no.2
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• pp.15-23
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• 2009

This paper presents a novel high-speed, low-complexity flexible 128/64-point $radix-2^4$ FFT/IFFT processor for the applications in high-throughput MIMO-OFDM systems. The high radix multi-path delay feed-back (MDF) FFT architecture provides a higher throughput rate and low hardware complexity by using a four-parallel data-path scheme. The proposed processor not only supports the operation of FFT/IFFT in 128-point and 64-point but can also provide a high data processing rate by using a four-parallel data-path scheme. Furthermore, the proposed design has a less hardware complexity compared with traditional 128/64-point FFT/IFFT processors. Our proposed processor has a high throughput rate of up to 560Msample/s at 140MHz while requiring much smaller hardware expenditure satisfying IEEE 802.11n standard requirements.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.5
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• pp.725-730
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• 2022

Named Data Networking (NDN) is a representative technology of ICN that realizes the future Internet architecture. NDN searches for data by its content and not by its host IP address. The consumer generates an interest packet and sends it to the NDN network. The NDN network uses three tables such as CS, FIB, and PIT and forwards the received interest packet to the next hop. The producer transmits the data packet to the consumer through a name-based forwarding scheme. In this paper, we design and implement an ndnSIM-based NDN network and perform performance evaluation. We analyze the ndnSIM structure and develop a 6-node congested NDN network and a 9-node grid NDN network using ndnSIM. In the simulation, the performance of latency and throughput of the interest packet rate are measured. We analyze the effect of congestion on the latency and throughput of the NDN network. This approach will help researchers in the future.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.10
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• pp.5156-5161
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• 2013

In distributed spatial data stream processing, processed tuples of downstream nodes are replicated to the upstream node in order to increase the utilization of distributed nodes and to recover the whole system for the case of system failure. However, while the data input rate increases and multiple downstream nodes share the operation result of the upstream node, the data which stores to output queues as a backup can be lost since the deletion operation delay may be occurred by the delay of the tuple processing of upstream node. In this paper, the adaptive upstream backup scheme based on operation throughput in distributed spatial data stream system is proposed. This method can cut down the average load rate of nodes by efficient spatial operation migration as it processes spatial temporal data stream, and it can minimize the data loss by fluid change of backup mode. The experiments show the proposed approach can prevent data loss and can decrease, on average, 20% of CPU utilization by node monitoring.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.523-526
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• 2009

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있으나 주식시장의 경우 패턴 분석 및 예측에 관련되어 많은 연구가 이루어져 있지 않고 있다. 이는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 생각되어지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov Complexity로 측정, 그 무작위성의 정도와 본 논문에서 제시한 반전역정렬로 예측하는 주가의 예측 간의 상관관계를 보인다. 이를 위하여 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이들 주식 데이터의 등락을 양자화된 문자열로 변환하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov Complexity가 높은 경우에는 주가 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov Complexity가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 등락 예측 율은 단기 예측은 12%이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.619-622
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• 2001

실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건(synchronization constraints)을 가지고 있다. 이러한 제약조건은 프리젠테이션 되어야 할 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 나타낸다. 미디어 데이터간의 지연시간 및 서비스 품질을 효율적으로 표현하기 위해서는 이에 적합한 새로운 동기화 기법이 요구된다. 제안된 논문은 가변적 전송 지연 시간을 흡수하면서 미디어 데이터간의 동기화를 수행하는 동적 동기화이다. 즉, 최대 지연 지터 시간을 이용한 동기화 구간 조정과 지연시간의 변화에 따른 가변적 대기 시간을 융통성 있게 처리하여 미디어 데이터간의 동기화 요구를 만족시킬 수 있는 기법이다. 본 논문은 동기화 구간 조정을 처리하기 위해 지연 지터를 적용함으로써 트래픽 증가로 인한 미디어 데이터의 손실 시간 및 지연시간의 변화로 인한 데이터 손실을 감소시켰다. 그리고 스무딩 버퍼의 대기 시간을 가변으로 처리함으로써 지연시간의 변화로 인한 불연속을 감소시켰다. 제안된 논문은 고품질 서비스의 보장을 요구하는 시스템에 적합하며 재생율 증가와 손실율 감소 등 서비스 품질을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1328-1331
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• 2008

본 논문에서는 트리구조의 네트워크 환경에서 주기적인 트래픽의 효율적인 모니터링을 위한 TDMA(Time Division Multiple Access)기반의 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 주기적인 모니터링 환경을 위해 제안된 기존의 연구[1]는 트리구조가 깊어지고, 자식 노드들이 많은 환경에서 에너지 소모가 증가하고, 데이터 처리율이 떨어지는 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 유휴 타임 슬롯(Time Slot)을 활용하고, 데이터를 중복되지 않게 보내는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존연구와의 비교를 통해 더 높은 데이터 처리율과, 에너지를 적게 소모함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.648-651
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• 2018

흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.32 no.4
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• pp.356-362
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• 1996

In order to suggest the useful information of fishing ground, a data base system on 32bit personal computer was developed and handled by using the catch data of Korean tuna long -line. This data base system was programmed using Quick Basic, and consisted of three kinds of programs, one for displaying the catch rate on the fishing ground by fishing area and year ranges, another for indicating the catch rate or number on table or graph, and the other for estimating the fishing ground in economical points, mainly targeting total tunas, yellowfin and bigeye tuna respectively. When this system was started, the map of oceans such as the Pacific, the Indian and the Atlantic, is drawn on the monitor. And then the catch rates of all species and each one are indicated by the figured symbols on the sea divisions of$5^{\circ}$ space of latitute and longitude.