• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.236-238
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• 2006

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.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.10
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• pp.277-284
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• 2021

Recently, the smart home environment is expected to be a platform that collects, integrates, and utilizes various data through convergence with wireless information and communication technology. In fact, the number of smart devices with various sensors is increasing inside smart homes. The amount of data that needs to be processed by the increased number of smart devices is also increasing, and big data processing systems are actively being introduced to handle it effectively. However, traditional big data processing systems have all requests directed to cluster drivers before they are allocated to distributed nodes, leading to reduced cluster-wide performance sharing as cluster drivers managing segmentation tasks become bottlenecks. In particular, there is a greater delay rate on smart home devices that constantly request small data processing. Thus, in this paper, we design a Apriori-based big data system for effective data processing in smart home environments where frequent requests occur at the same time. According to the performance evaluation results of the proposed system, the data processing time was reduced by up to 38.6% from at least 19.2% compared to the existing system. The reason for this result is related to the type of data being measured. Because the amount of data collected in a smart home environment is large, the use of cache servers plays a major role in data processing, and association analysis with Apriori algorithms stores highly relevant sensor data in the cache.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.175-178
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• 2001

동영상 정보는 압축율을 높이기 위해 서로 연관성이 깊고, 정확한 의미 전달을 위해 지연 민감한 데이터로 구성된다. 이와 같은 동영상 데이터를 다양한 대역폭 변화율, 전송중의 높은 패킷 손실율의 특성을 갖는 인터넷을 통해서 전송하기 위해서는 대역폭 적응적이고 에러강인성(Error Resilience)이 높은 시스템이 필요하다. ISO/IEC 의 MPEG-4 에서는 FGS(Fine Grannular scalability)를 표준으로 채택하여 이러한 문제점의 해결방안으로 삼고 있다. FGS 는 기존의 적응적 비디오 코딩의 개념을 적응적 비디오 컨텐츠로 바꾸면서 낮은 복잡도로 대역폭에 적응이 용이하여 다수의 다양한 망 사용자를 모두 만족시킬 수 있어 VoD 나 화상회의 등의 응용에 적합한 기술이라 할 수 있다. 또 인터넷에서 예측하기 어렵게 자주 발생하는 패킷 손실에 대한 오류전파(Error Propagation)가 없는 장점을 가지고 있다. 고용량의 영상 데이터를 다수의 사용자가 동시에 요구하게 되는 상황에서 네트워크 자원을 절약하는 멀티캐스트(Multicast)는 필수적이다. 그리고 비디오와 같은 정보는 그 중요도가 다른 데이터로 구성되므로 특정 상황에서 중요도에 따라 지능적인 처리를 필요로 하는데 차세대 망 기술로 연구되는 Active Network 를 고려 할 수 있다. 영상 정보를 효율적이고 안정적으로 활용하기 위한 이러한 신기술의 효율적인 적용방안을 제안하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8S
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• pp.2713-2721
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• 2000

이 논문에서는 Web 사이트를 설계할 때 응답시간과 관련해서 고려되어야 할 요수 중[10,15,16], 인터넷 연결 회선의 대역폭 결정에 참조될 수 있는 자료를 제시한다. 이를 위해 다양한 환경에서 Web 세션 도착율에 따른 응답시간과 회선 이용율의 변화를 관찰하고, 이를 통해 특정 대역폭의 회선에 대해 Web 서비스가 한계 응답시간 내에 보장될 수 있는 Web 세션 도착율의 임계치를 구한다. [15,16]. 이 논문에서는 데이터 수집을 위해 실험 네트워크를 구성하고, 자체적으로 구현한 패킷 생성기를 이용하여 세션 도착율의 변화에 따른 Web 트래픽을 시뮬레이션한다. 응답시간은 패킷 생성기가 생성한 각각의 HTTP(Hyper-Text Transfer Protocol)요청 패킷이 전송되는 시점부터 HTTP응답 메시지가 도착하는 시점까지의 경과된 시간으로 구하고, 회선 이용율은 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용해 자체 구현한 데이터 수집기로 구한다[3]. 이 실험의 결과는, Web 사이트를 설계할 때 네트워크 전문가가 아니더라도 인터넷 연결 회선의 대역폭 결정 문제를 해결하는데 쉽고 유용하게 참조될 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.3
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• pp.399-406
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• 2002

We consider design of multiservice network link, in which connections of constant- and adaptive-rate services arrive and leave dynamically. We propose performance analysis and design methods of these dynamic multiservice networks. A multiservice network link is modeled by a Markov chain, and data rates for adaptive-rate connections are derived using QBD (Quasi-Birth-Death) processes and matrix-geometric equations. We estimate average number of adaptive-rate connections, average data rate and average connection delay. The performance of constant-rate connections is determined from the blocking probability of the connections. Based on the performance of constant-and adaptive- rate connections, we propose a design methods of a network link to satisfy performance requirements of constant- and adaptive-rate connections (data rates, delay, blocking probability). Our methods can be used for the analysis and design of network switch supporting dynamic data and voice (video) traffic simultaneously.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.894-897
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• 2008

This paper analyzes the throughput performance of a selective repeat (SR)/automatic repeat request (ARQ) scheme to transmit packet data in burst home network channel. To combat the high degree of error caused by transmission of home network data a robust error control scheme is a necessity. Basically, error control schemes can be divided in two categories: ARQ schemes and forward error correction (FEC) schemes. ARQ schemes are often used for reliable data transmission. The performance of packet transmission using SR-ARQ schemes for bursty channels is analyzed and simple analytical expressions of its throughput are presented. Theoretic analysis and numerical results indicate that a small number of packet sizes can get good performance in bursty home network channel.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2003.05a
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• pp.311-315
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• 2003

Recently, there is asymmetrical transmission in Internet data stream. The asymmetrical transmission has much more downstream than upstream. Owing to this point, it needs to reduce the acknowledgement as element of the obsrtuction in downstream. In this paper, according to simulation's result, we know that Sack has good performance than New Reno in bottleneck environment Comparing two protocols in packet loss rate, NewReno is lower than Sack. And also comparing two protocols in throughput of ack packet, not only NewReno processes ack packet more quickly than Sack, but also NewReno processes more ack packet than Sack protocol during ten seconds in simulation. As a result, NewReno is batter than Sack in throughput of asymmetrical link.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.8
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• pp.535-544
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• 2018

As the spread of mobile devices equipped with various sensors and high-quality wireless network communications functionsexpands, the amount of spatio-temporal data generated from mobile devices in various service fields is rapidly increasing. In conventional research into processing a large amount of real-time spatio-temporal streams, it is very difficult to apply a Hadoop-based spatial big data system, designed to be a batch processing platform, to a real-time service for spatio-temporal data streams. This paper extends the MapReduce online framework to support real-time query processing for continuous-input, spatio-temporal data streams, and proposes a load management method to distribute overloads for efficient query processing. The proposed scheme shows a dynamic load balancing method for the nodes based on the inflow rate and the load factor of the input data based on the space partition. Experiments show that it is possible to support efficient query processing by distributing the spatial data stream in the corresponding area to the shared resources when load management in a specific area is required.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.45-48
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• 2002

무선 이동통신환경에서는 시간에 따라 네트워크에 의한 데이터 손실, 일관성 없는 패킷의 도착 간격 등과 같은 문제와 전송 속도의 저하가 발생함으로써 일정한 수준의 QoS 를 제공하기 어렵다. 이러한 문제점에 대처하기 위하여 다중 비트율 코딩, 트랜스코딩 등과 같은 기술이 제안되었다. 그러나 이러한 방식들은 서버의 과도한 연산량 요구나 저장 공간 낭비라는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 다중 비트율 코딩 방식과 스케일러블 코딩 방식을 결합하여 네트워크 QoS 변화에 유연하게 적응될 수 있는 방식을 제시한다. 기존의 심플 혹은 메인 프로파일이 네트워크의 상태가 일정하다는 것을 전제로 하는 반면, 스케일러블 프로파일은 기본 데이터와 부가 데이터를 분리하여 하나의 파일로 관리되므로 서버의 연산량을 줄이고, 저장 공간도 절약한다. 또한 같은 스트림에 대해서도 단말기의 능력에 따라서 부가 데이터를 복호화 할지를 결정할 수 있어 여러 사용자에게 같은 스트림 데이터를 전송할 수 있는 장점이 있다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.2
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• pp.127-134
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• 2019

With the advancement of IT technology, the amount of data generated has been growing exponentially every year. As an alternative to this, research on distributed systems and in-memory based big data processing schemes has been actively underway. The processing power of traditional big data processing schemes enables big data to be processed as fast as the number of nodes and memory capacity increases. However, the increase in the number of nodes inevitably raises the frequency of failures in a big data infrastructure environment, and infrastructure management points and infrastructure operating costs also increase accordingly. In addition, the increase in memory capacity raises infrastructure costs for a node configuration. Therefore, this paper proposes an in-memory-based hybrid big data processing scheme for improve the big data processing rate. The proposed scheme reduces the number of nodes compared to traditional big data processing schemes based on distributed systems by adding a combiner step to a distributed system processing scheme and applying an in-memory based processing technology at that step. It decreases the big data processing time by approximately 22%. In the future, realistic performance evaluation in a big data infrastructure environment consisting of more nodes will be required for practical verification of the proposed scheme.