• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.499-501
• /
• 2004

본 논문에서 제안하는 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 오류 문제를 위한 동시성 제어란 모든 시스템에 분산 시계를 설정하고 명령어에 분산 시계에서 받은 생성 시간(issuing time)을 실어 순서화 분산된 다른 시스템에게 명령어의 발생과 발생 시간을 알린다 발생된 명령어는 자신의 명령어를 먼저 실행하고, 다른 곳에서 도착한 명령어의 시간 값이 다를 경우에만 뷰를 재 생성한다. 이를 통해 비록 네트워크를 통한 동시성 제어 부담을 간접적으로 제거하고 사용자에서의 반응성을 증진시켰다. 즉, 오류 발생 시에 오류도 하나의 명령어로 취급하고 명령어와 오류가 동시에 발생할 시에 명령어를 순서화해 주는 문제에 대한 시스템을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.05c
• /
• pp.58-63
• /
• 2002

본 논문에서는 분산 환경을 위해 OMG에서 발표한 CORBA의 표준에 따라 하는 컴파일러의 전반부를 위해 OMG IDL 컴파일러를 사용하였다. CORBA에서 클라이언트와 서버간의 상호 동작을 위해 인터페이스를 정의한다. CORBA에서 인터페이스는 IDL(Interface Definition Language)를 통해 정의를 할 수 있다. IDL은 CORBA의 인터페이스를 기술하기 위한 추상 표기법이므로 개발에 사용되는 언어와는 연관성이 없다. 이를 개발에 사용하기 위해서 해당 언어로 맵핑을 하여야 한다. 본 논문은 IDL로 정의된 인터페이스를 C++로 맵핑하도록 하여 분산 객체 환경을 지원하도록 하기 위한 것이다. IDL 컴파일러는 IDL 정의를 입력 받아 어휘 및 구문 분석을 한 후 AST 트리를 생성하며, 생성된 각 노드를 통해 맵핑된 C++ 코드를 생성토록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.532-534
• /
• 2005

분산 환경에서의 메시지 전송에 대한 TMO 모델은 실시간 프로그래밍, 분산 시스템 프로그래밍, 병행 프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍의 모든 장점을 통합한 분산 실시간 객체 모델로서 운영체제의 오버헤드를 줄이고 프로세스 처리의 정밀도를 높인다. LTMOS는 TMO로 구성된 프로그램을 여러 개의 Linux 플랫폼에서 수행하기 위해 개발된 미들웨어 엔진으로서 기본적으로 분산 IPC 메시지를 유니캐스트로 전달하지만 효율성을 높이기 위해 멀티캐스트 전송 방식도 필요하다. 이에, 본 논문은 TMO 분산 IPC 환경에 멀티캐스트를 적용하여 효율성과 데이터의 신뢰성을 보장하는 ACK/NACK 기반 멀티캐스트 전송 프로토콜을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.1113-1116
• /
• 2003

무선 네트워크를 통해 인터넷에 접속하려는 이동노드 수가 늘어남에 따라 다수의 이동노드에게 무선 서비스를 제공해야하는 HA(Hone Agent)와 FA(Foreign Agent)에서의 부하도 함께 증가하고 있다. 특히 지역적 등록(Regional Registration)에서와 같이 투선 네트워크 도메인의 최상위 FA가 현재 도메인에 로밍한 모든 이동노드의 COA로 동작함으로 인해 발생하는 부하는 최상위 FA에서 혼잡 및 지연의 원인이 된다. 이에 본 논문에서는 최상위 FA에서 발생말 수 있는 부하를 하위 FA에게 분산하기 위하여 두 가지 접근방법인 Passive Approach와 Active Approach를 제안한다 Passive Approach는 부모 FA가 부하 분산 시점을 결정하여 자식 FA에게 분산해주는 기법이고 Active Approach는 임의의 FA가 스스로 분산 시점을 결정하여 상위 FA에서 발생할 수 있는 부하를 완화시켜주는 기법이다. 시뮬레이션을 통해 Active Approach의 한 형태를 띠고 있는 기존 연구인 LNSP 기법과 성능을 비교하여 가장 효율적인 부하 분산 방법을 제시한다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.6 no.1 s.10
• /
• pp.87-93
• /
• 2002

In this paper, an advanced load balancing algorithm in nth order Hypercube distributed system has been proposed. The new algorithm uses centralized load-balancing to avoid blocking phenomenon and processor thrashing, and shows the results which makes loads to approach average value of loads. The new algorithm is compared with several other algorithm and it shows a merit in cost function value.

• Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.77-85
• /
• 2001

In this paper we study the calibration estimator and its variance estimator for the population total using a bootstrap method according to the levels of an auxiliary information having strong correlation with an interested variable in nonresponse situation. At this point, we find tire calibration estimator in case of auxiliary information for population and sample, and then we drive the bootstrap variance estimator of it. By simulation study we compare the efficiencies with the Taylor and Jackknife variance estimators.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.427-429
• /
• 2001

인터넷을 기반으로 시스템의 규모가 점차 커짐에 따라 연합된 시스템으로 변화되고 있으며, 더 나아가서는 이러한 분산 시스템들이 모여 보다 광범위한 광역 분산처리 환경을 조성하고 있다. 이러한 환경을 이루어 수많은 객체들은 이름이나 속성에 의해 다양한 중복된 성질을 갖는다. 일반적인 객체들을 찾는 방법으로 객체의 이름에 따른 서비스가 대부분이다. 그러나 점차 객체가 갖는 서비스 내용(속성)을 이용하여 객체를 검색하는 메커니즘의 필요성이 높아지고 있다. 광역 분산처리 환경에서는 객체가 갖는 이름과 속성에 따라 네이밍과 트레이딩 기능을 모두 사용하여 사용자에게 투명한 서비스를 제공해야 한다. 따라서 본 논문에서는 광역 분산 환경에서 네이밍과 트레이딩 서비스의 기능을 혼합한 바인딩 서비스 모델을 제시한다. 이는 이름과 속성기반의 단일 객체뿐만 아니라 중복객체의 효과적인 탐색과 바인딩시 부하분배를 꾀하여 네트워크 상의 부하 균형화를 유지하도록 한다. 이를 위해, 먼저 분산 객체에 대한 모델을 제시하고, 이들을 바인eld 처리 방안 그리고 연합을 위한 모델을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.59-62
• /
• 2012

지진해일은 한 번 발생하면 매우 큰 피해를 주는 자연재해 중 하나이다. 특히 최근에 일어나고 있는 지진해일에서 주목할 점은 해저지진의 규모가 커짐에 따라 그로인해 생긴 지진해일이 발생 인접지역에만 피해를 주는 것이 아니라 2010년 칠레지진과 2011년 동일본 대지진으로 생긴 지진해일과 같이 태평양을 가로질러 먼 거리에까지도 영향을 준다는 것이다. 하지만 이러한 지진해일에 대하여 피해 경감 및 재해대책을 수립할 때는 지진해일의 발생시간에 대한 정확한 예측이 불가능하기 때문에 연구하는데 여러 가지 어려움이 있으므로 역사 및 가상지진해일의 수치모의실험 결과를 이용한다. 그래서 이렇게 활용성이 높은 지진해일 수치모의실험 결과의 정확도 검증을 위하여 본 연구를 시작하게 되었다. 본 연구에서 사용한 수치기법으로는 분산항을 제외한 선형 천수방정식을 이용하였고, 이를 차분하는 과정에 나타나는 수치분산을 조정하여 선형 Boussinesq 방정식의 분산항을 대체할 수 있도록 하였다. 그리고 실제 동일본 대지진으로 발생한 지진해일을 전파모의하여 분산항을 고려한 수치모의실험 결과와 이 당시 태평양에서 수면변화양상을 기록한 DART buoy 관측값과의 비교를 통해 정확도를 확인해보았다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.13-24
• /
• 2001

In this paper, we investigated mean estimation methods in two-phase sampling. Under the fixed expected cost we reviewed the optimal sample sizes, minimum variances and approximate unbiased variance estimators for usual ratio estimator, stratified sample mean with proportional allocation and Rao's allocation of the second phase sample. Also we proposed combined ratio estimator, which uses both ratio estimation and stratification and derived optimal sample size, minimum variance and unbiased variance estimator. Through a limited simulation study, we compared estimators by design effects and came to know that ratio estimator is more efficient than stratified sample mean in some cases and inefficient in the other cases, but combined ratio estimator is more efficient than others in most cases.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.177-182
• /
• 2008

There are times when we need more sample to achieve a more accurate estimator. Since these two sets of sample have the information about the same population, it is necessary to treat both as a single combined data. In this paper we present the unpooled sample variance for the combined data when we just know a sample mean and variance for the each data set without the raw data. It is shown that the pooled variance $s^2_p$ is always greater than the exact variance $s^2_t$ when ${\bar{x}}_n\;=\;{\bar{y}}_m$. And the difference of means for two data, ${\bar{x}}_n-{\bar{y}}_m}$, is larger, the difference of $s^2_p$ and $s^2_t$ is larger.