In recent years, Cloud computing is gaining much popularity as it can efficiently utilize the computing resources and hence can contribute to the issue of green IT. So to make the Cloud services commercialized, Cloud markets are necessary and are being developed. As the increasing numbers of various Cloud services are rapidly evolving in the Cloud market, how to select the best and optimal services will be a great challenge. In this paper we present a Cloud service selection framework in the Cloud market that uses a recommender system (RS) which helps a user to select the best services from different Cloud providers (CP) that matches his/her requirements. The RS recommends a service based on the QoS and Virtual Machine (VM) factors of difference CPs. The experimental results show that our Cloud service recommender system (CSRS) can effectively recommend a good combination of Cloud services to consumers.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.154-156
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2003
웹 상의 데이터 표현 및 교환의 표준으로 각광받는 XML은 논리적 구조와 내용 정보를 이용하여 보다 정확한 검색이 가능하다. 그러나 더욱 빠른 속도로 증가하는 많은 양의 데이터에 대해 보다 정확하고 풍부한 검색을 하기 위해서 메타데이터를 활용하는 방법이 고려되었고, RDF와 같은 메타데이터 기술 언어들에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. RDF는 XML의 문법 구조를 이용하여 작성되므로 XML 문서를 RDF 형태로 작성한다던가, 약간의 수정을 통해 기존 XML 문서를 RDF 형태로 변환하는 것이 가능하다. XML의 RDF 변환은 여러 이점 때문에 앞으로 활성화될 가능성이 크기 때문에 RDF의 특성을 고려한 저장 및 검색에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 XML을 기본적인 RDF 형태로 변환하는 기본적인 규칙을 소개하고 변환된 RDF 문서를 위한 저장 구조를 제안한다. 제안한 저장 구조는 기존 웹 애플리케이션과의 쉬운 연동을 위하여 관계형 데이터베이스를 기반으로 구성되며, 리소스/속성/값의 RDF 기본 구조를 고려한 세 종류의 테이블로 구성된다. 또한 본 논문에서는 RDF 문서에 대한 키워드 질의 처리를 고려하여, 질의 처리 결과의 단위를 리소스로 정의한다. 그리고 주어진 키워드들에 대한 질의 처리 결과로 반환된 리소스들 간의 중요도를 평가하기 위하여 키워드간의 근접도, 키워드 내포 정도, 다양한 속성 관계를 맺고 있는 다른 리소스들을 고려한 랭킹 평가 기법을 제안한다.
In this paper, we propose an intelligent face recognition and tracking system that distributes GPU resources using CUDA. The proposed system consists of five steps such as GPU allocation algorithm that distributes GPU resources in optimal state, face area detection and face recognition using deep learning, real time face tracking, and PTZ camera control. The GPU allocation algorithm that distributes multi-GPU resources optimally distributes the GPU resources flexibly according to the activation level of the GPU, unlike the method of allocating the GPU to the thread fixedly. Thus, there is a feature that enables stable and efficient use of multiple GPUs. In order to evaluate the performance of the proposed system, we compared the proposed system with the non - distributed system. As a result, the system which did not allocate the resource showed unstable operation, but the proposed system showed stable resource utilization because it was operated stably. Thus, the utility of the proposed system has been demonstrated.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.6
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pp.542-550
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2015
Usually, a new SSD (Solide State Drive) product is developed based on the software platform of the previous product. Therefore, when using the same test case was used to evaluate the previous generation evaluation of new products are a number of advantages may be, but a priority or weight is the inefficiency exists in the use of the evaluation resources due to not considered. A new method is proposed to prevent the waste of testing resources. Through the analysis of the evaluation data for the previous products, the combinations of testing cases with the highest probability for defect detections are identified. When the software is to be reused, most part of the base software platform is rarely modified and only some modules are added or modified. So, the whole software system may have similar types of defects with the previous products. By utilizing the evaluation data for the previous proucts, we can detect defects at an early stage.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.16
no.7
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pp.95-103
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2011
The actual utilization of Semantic Web technology which aims to provide more intelligent and automated service for information retrieval over the Web becomes gradually reality. RDF is widely used as the one of standard formats to present and manage the voluminous data on the Web. Efficient query processing on RDF data, therefore, is one of the ongoing research topics. Retrieving resources having a specific association from a given resource is the typical query processing type and several researches for this have done. However the most of previous researches have not fully considered discovering the complex relationship among resources such as returning the association between resources as the query processing result. This paper introduces the indexing and query processing for ${\rho}$-intersect operation which is one of the semantic association retrieval types. It includes an indexing scheme using suffix array and optimal processing approaches for handling ${\rho}$-intersect operation. The experimental evaluations shows that the average execution times for the proposed approach is 3~7 times faster than the previous approach.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.3
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pp.691-699
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2011
Recently, diverse approaches retrieval services based on social network are suggested. Although existing recommendation systems can retrieve experts of specific fields, profiles and evaluations about experts that users want to be recommended are in a system. The proposed expert recommendation system can automatize collection of evaluation to evaluate experts and experts' profiles in separate systems by using the Knowledge Base and XMDR. We also attempt to construct system which can recommend a number of experts by dynamically constructing Social Network by using diverse resources distributed 로컬ly and composed of heterogeneous data sources. To resolve these problems efficiently, there is a need to provide constructed resources between heterogeneous systems with transparency and independence and provide users with a singular interface. Therefore, the proposed system in this paper uses Knowledge Base and XMDR for extracting distributed experts' profiles and designs expert recommendation system connecting Knowledge Base with Social Network.
Interior Mapping has been used to reduce graphics resources. In this paper, rendering speed(FPS), the number of polygons, shader complexity and each resource size of Interior Mapping were compared to those of actual modeling in order to examine the performance of 3D games when the technology is adapted by utilizing Unreal Engine 4. In addition, for the efficient application, the difference in performance according to the resolution and detail of cube map texture was verified.
Kim Youn Hee;Kim Byung Gon;Lee Jaeho;Lim Hae Chull
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.217-219
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2005
정보의 단순한 연결을 표현하는 현재 웹 환경의 한계를 보완하기 위해 차세대 웹으로서 평가되고 있는 시맨틱 웹에서는 정보 리소스의 의미와 개념적 관계를 정의하는 메타데이터와 온톨로지의 역할이 무엇보다 중요시되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마와 같은 표준 언어로써 표현되는 메타데이터와 온톨로지의 효과적인 저장과 검색의 방법이 필요하다. RDF와 RDF 스키마는 그래프 모델로서 표현이 가능하고 다양한 질의의 형태가 그래프 형태에서 추출 가능한 경로 형식으로 표현들 수 있기 때문에 보다 효율적인 질의 처리를 위해서는 경로 정보의 저장에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 기반으로 RDF와 RDF 스키마의 기본적인 정보와 특정 클래스, 프로퍼티, 리소스로 시작하는 경로 정보를 함께 저장할 수 있는 저장 구조를 제안한다.
Most of information in Web2.0 is constructed by users and can be classified by tags which are also constructed and added by users. However, as we known, referring by the related works such as automatic tagging techniques and tag cloud's construction techniques, the research to be classified information and resources by tags effectively is to be given users which is still up to the mark. In this paper, we propose and implement a clustering system that does mapping each other according to relationships of the resource's tags collected from Web and then makes the mapping result into clusters to retrieve images. Tn addition, we analyze our system's efficiency by comparing our proposed system's image retrieval result with the image retrieval results searched by Flickr website.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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