• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.4-6
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• 2004

클러스터 컴퓨터에서 접속된 모든 노드들의 디스크들을 통합 사용하기 위한 SIOS의 구현은 사용자 레벨과 파일 시스템 레벨, 그리고 디바이스 드라이버 레벨로 분류할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 현재 공개되어 있는 소프트웨어 라이브러리만을 이용하여 리눅스 클러스터에서 SIOS를 구현하는 방법으로서, 확장 네트워크 블록 디바이스(ENBD: Enhanced Network Block Device)를 이용한 디바이스 드라이버 레벨의 하위 계층과 S/W RAID 및 NFS를 이용한 파일 시스템 레벨의 상위 계층으로 구성된다. 이 방법의 주요 장점은 현재 공개되어 있는 소프트웨어 라이브러리를 이용하기 때문에 구현이 용이하고 비용이 들지 않는다는 점이다. 그리고 하위 계층으로서 디바이스 드라이버 레벨의 ENBD를 이용하기 때문에 파일 시스템을 변경하지 않기 때문에 이전의 응용 프로그램에 대한 호환성이 높다. 또한, 상위 계층에서는 파일 시스템 레벨의 S/W RAID와 NFS를 이용함에 따라 디스크 배열 방식의 조정이 비교적 자유롭다. 또 다른 장점은 하위 계층과 상위 계층이 서로 독립적이기 때문에, 클러스터의 사용 목적에 따라 각 계층을 다양한 방법으로 변경할 수 있다는 것이다. Bonnie 벤치마크를 이용한 성능 측정 결과에 따르면, ENBD를 이용하여 RAID-5로 구성한 경우에 오버헤드가 높은 NFS를 사용했음에도 불구하고 비용이 많이 드는 다른 방법과 대등한 성능을 보였으며, 부분적으로는 더 높은 성능과 확장성을 가지는 것으로 나타났다.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.2
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• pp.1-9
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• 2022

In the global era, the importance of imported food safety management is increasing. Address information of overseas food companies is key information for imported food safety management, and must be verified for prompt response and follow-up management in the event of a food risk. However, because each country's address system is different, one verification system cannot verify the addresses of all countries. Also, the purpose of address verification may be different depending on the field used. In this paper, we deal with the problem of classifying a given overseas food business address into the administrative district level of the country. This is because, in the event of harm to imported food, it is necessary to find the administrative district level from the address of the relevant company, and based on this trace the food distribution route or take measures to ban imports. However, in some countries the administrative district level name is omitted from the address, and the same place name is used repeatedly in several administrative district levels, so it is not easy to accurately classify the administrative district level from the address. In this study we propose a deep learning-based administrative district level classification model suitable for this case, and verify the actual address data of overseas food companies. Specifically, a method of training using a label powerset in a multi-label classification model is used. To verify the proposed method, the accuracy was verified for the addresses of overseas manufacturing companies in Ecuador and Vietnam registered with the Ministry of Food and Drug Safety, and the accuracy was improved by 28.1% and 13%, respectively, compared to the existing classification model.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1996.04a
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• pp.246-252
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• 1996

본 연구는 아음속 충돌분류의 소음특성에 관한 연구로서 분류가 매끄러운 판(smooth plate)에 충돌 할 때 발생하는 충돌소음의 음압레벨, 지향성 그리고 음향파워 등을 구하기 위한 것이다. 연구방법은 Fig.1에서와 같이 노즐지름 d와 노즐과 평판과의 거리를 h라 할 때 노즐상류측에 있는 서지 탱크(surge tank)의 압력이 1.0atg에 도달한 상태에서 단계적으로 강하시키면서 h/d에 따른 충돌소음의 레벨을 측정하였다. 또한 탱크압력을 일정하게 유지시킨 상태에서 충돌소음의 지향성을 측정하고 음향파워를 계산하였다. 자유분류인 경우에도 같은 방법으로 측정하여 충돌음의 경우와 비교 고찰하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.5 s.101
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• pp.689-698
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• 2005

Various systems are used to provide the location based services. But, the existing systems have some problems which have difficulties in dealing with faster services for above million people. In order to solve it, a multi-level DBMS which supports both fast data processing and large data management support should be used. The multi-level DBMS with snapshots has all the data existing in disk database and the data which are required to be processed for fast processing are managed in main memory database as snapshots. To optimize performance of this system for location based services, the query classification component which classifies the queries for efficient snapshot usage is needed. In this paper, the query classification component in multi-level DBMS for location based services is designed and implemented. The proposed component classifies queries into three types: (1) memory query, (2) disk query, (3) hybrid query, and increases the rate of snapshot usage. In addition, it applies division mechanisms which divide aspatial and spatial filter condition for partial snapshot usage. Hence, the proposed component enhances system performance by maximizing the usage of snapshot as a result of the efficient query classification.

• Information and Communications Magazine
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• v.24 no.7
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• pp.89-95
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• 2007

본고에서는 시스템레벨 성능분석 시에 필요한 링크 시스템 인터페이스에 대하여 다룬다. 링크 시스템 인터페이스는 무엇이고 왜 필요한지에 대하여 언급한다. 또한 OFDM 시스템 적용 가능한 링크 시스템 인터페이스들을 actual link curve와 effective SINR 방법으로 크게 분류하고 이들의 장단점을 살펴본다. 또한 각 방법들에 대하여 성능을 좌우하는 요소는 어떠한 것이 있는지에 대하여 언급한다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.5
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• pp.39-48
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• 2015

Level design of online FPS games has not been researched enough for its active development and service. For the most part, FPS design patterns only have been classified based on PVE level design. However, it is necessary to look at it in light of PVP level design in the online FPS multi-player games. Therefore, we analyzed one of the most preferred team-death match levels in 'Point Blank'. This research holds its significance in suggesting the new PVP level design patterns compared to PVE level design patterns after conducting in-depth interviews on three FPS developers.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.1
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• pp.1-7
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• 2004

For the handwritten digit recognition, this paper Proposes a hierarchical Gator features extraction method and a Bayesian network for them. Proposed Gator features are able to represent hierarchically different level information and Bayesian network is constructed to represent hierarchically structured dependencies among these Gator features. In order to extract such features, we define Gabor filters level by level and choose optimal Gabor filters by using Fisher's Linear Discriminant measure. Hierarchical Gator features are extracted by optimal Gabor filters and represent more localized information in the lower level. Proposed methods were successfully applied to handwritten digit recognition with well-known naive Bayesian classifier, k-nearest neighbor classifier. and backpropagation neural network and showed good performance.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.12
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• pp.11-19
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• 2013

This paper proposes an algorithm using vibration signals and texture analysis for mechanical fault diagnosis of an induction motor. We analyze characteristics of contrast and pattern of an image converted from vibration signal and extract three texture features using gray-level co-occurrence model(GLCM). Then, the extracted features are used as inputs of a multi-level support vector machine(MLSVM) which utilizes the radial basis function(RBF) kernel function to classify each fault type. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 0.3 to 1.0 for the RBF kernel function of MLSVM, and the proposed algorithm achieved 100% classification accuracy with the parameter of the RBF from 0.3 to 1.0. Moreover, the proposed algorithm achieved about 98% classification accuracy with 15dB and 20dB noise inserted vibration signals.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.5
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• pp.551-556
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• 2004

According to revealing the DNA sequence of human and living things, it increases that a demand on a new computational processing method which utilizes DNA sequence information. In this paper we propose a classification algorithm based on negative selection of the immune system to classify DNA patterns. Negative selection is the process to determine an antigenic receptor that recognize antigens, nonself cells. The immune cells use this antigen receptor to judge whether a self or not. If one composes n group of antigenic receptor for n different patterns, they can classify into n patterns. In this paper we propose a pattern classification algorithm based on negative selection in nucleotide base level and amino acid level.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.475-476
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• 2009

응용 레벨 트래픽 분류를 위한 다양한 방법 중 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 높은 정확성과 분석률을 보인다. 하지만 현재의 인터넷 기반의 응용 프로그램은 사용자의 요구사항을 만족시키고 안정적인 서비스를 제공하기 위해 빠른 속도로 변화하고 있어서 지속적으로 높은 분류 성능을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법을 기반으로 응용 프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처 가능한 시그니쳐 관리 시스템을 제안한다. 또한 시그니쳐 관리 시스템을 학내망에 적용하고 실시간으로 트래픽을 분석하여 그 타당성을 증명한다.