• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.5
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• pp.79-93
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• 2009

For developing the location based service which is individualized and specialized according to the characteristic of the users, the spatio-temporal pattern mining for extracting the meaningful and useful patterns among the various patterns of the mobile object on the spatio-temporal area is needed. Thus, in this paper, as the practical application toward the development of the location based service in which it is able to apply to the real life through the pattern mining from the huge historical data of mobile object, we are proposed STOMP(using Frequency of sequence and Weight) that is the new mining method for extracting the patterns with spatial and temporal constraint based on the problems of mining the optimal moving pattern which are defined in STOMP(F)[25]. Proposed method is the pattern mining method compositively using weighted value(weights) (a distance, the time, a cost, and etc) for our previous research(STOMP(F)[25]) that it uses only the pattern frequent occurrence. As to, it is the method determining the moving pattern in which the pattern frequent occurrence is above special threshold and the weight is most a little bit required among moving patterns of the object as the optimal path. And also, it can search the optimal path more accurate and faster than existing methods($A^*$, Dijkstra algorithm) or with only using pattern frequent occurrence due to less accesses to nodes by using the heuristic moving history.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.9
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• pp.585-591
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• 2006

Generalized Processor Sharing(GPS) model provides instantaneous fair services to currently backlogged sessions. Since this fair service distributes server capacity to backlogged sessions in proportion to their weights, the fairness is only valid between the sessions serviced at the same time. From the long time view, however, this fair service provides different server capacity with one session or another, even if these sessions have the same weights. This paper proposes a cumulative fair service(CFS) model to provide fair server capacity to all sessions in the long time view. This model provides fair service in session Viewpoint because it distributes server capacity in proportion to the weights of sessions. The model and an algorithm referencing that model are analyzed for their properties and performances. Performance evaluations verify that the proposed algorithm provides proportional service capacity to sessions in the long time view.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.2
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• pp.9-17
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• 2011

This paper proposes an algorithm that predicts the state of user's next actions, exploiting the HMM (Hidden Markov Model) on user profile data stored in the ubiquitous home network. The HMM, recognizes patterns of sequential data, adequately represents the temporal property implicated in the data, and is a typical model that can infer information from the sequential data. The proposed algorithm uses the number of the user's action performed, the location and duration of the actions saved by "Activity Recognition System" as training data. An objective formulation for the user's interest in his action is proposed by giving weight on his action, and change on the state of his next action is predicted by obtaining the change on the weight according to the flow of time using the HMM. The proposed algorithm, helps constructing realistic ubiquitous home networks.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.8
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• pp.1998-2004
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• 2009

Recently, due to technical developments of various storage devices and networks, the amount of data increases rapidly. The large volume of data streams poses unique space and time constraints on the data mining process. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Most of the researches based on the support are concerned with the frequent itemsets, but ignore the infrequent itemsets even if it is crucial. In this paper, we propose an efficient method WSFI-Mine(Weighted Support Frequent Itemsets Mine) to mine all frequent itemsets by one scan from the data stream. This method can discover the closed frequent itemsets using DCT(Data Stream Closed Pattern Tree). We compare the performance of our algorithm with DSM-FI and THUI-Mine, under different minimum supports. As results show that WSFI-Mine not only run significant faster, but also consume less memory.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.1
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• pp.75-87
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• 2022

This study investigates a dynamic flexible flow shop scheduling problem under uncertain rework operations for an automobile pipe production line. We propose a weighted dispatching rule (WDR) based on the multiple dispatching rules to minimize the weighted sum of average flowtime and tardiness. The set of weights in WDR should be carefully determined because it significantly affects the performance measures. We build a discrete-event simulation model and propose a genetic algorithm to optimize the set of weights considering complex and variant operations. The simulation experiments demonstrate that WDR outperforms the baseline dispatching rules in average flowtime and tardiness.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.10
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• pp.529-538
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• 2007

Fair Queueing algorithms based on Generalized Processor Sharing (GPS) not only guarantee sessions with service rate and delay, but also provide sessions with instantaneous fair sharing. This fair sharing distributes server capacity to currently backlogged sessions in proportion to their weights without regard to the amount of service that the sessions received in the past. From a long-term perspective, the instantaneous fair sharing leads to a different quality of service in terms of delay and bandwidth to sessions with the same weight depending on their traffic pattern. To minimize such long-term unfairness, we propose a delay-bandwidth normalization model that defines the concept of value of service (VoS) from the aspect of both delay and bandwidth. A model and a packet-by-packet scheduling algorithm are proposed to realize the VoS concept. Performance comparisons between the proposed algorithm and algorithms based on fair queueing and service curve show that the proposed algorithm provides better long-term fairness among sessions and that is more adaptive to dynamic traffic characteristics without compromising its service rate and delay guarantees.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.323-328
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• 2010

본 논문에서는 도로 네트워크에서 지배받지 않는(non-dominated) 점 집합을 찾는 문제를 다루었다. 지배받지 않는 자료는 다른 자료들에 비해 질의에 대해서 한 가지 조건이라도 우위에 있는 자료들을 의미한다. 본 논문에서 주어진 도로는 연결된 그래프의 형태로 주어지면 각 도로는 도로를 이용하는데 소요되는 시간을 가중치로 가진다. 우리는 지배성(dominance)과 지배받지 않는 자료의 성질을 이용하는 알고리즘을 우선 제시한다. 또한 이 방법이 지배받지 않는 점을 찾을 때 비효율적인 연산을 수행함을 보이고, 이 알고리즘과 시간복잡도는 동일하지만 비효율적인 부분을 개선하여 실제 수행시간이 향상된 알고리즘을 제시한다. 이와 함께 실험을 통해 개선된 수행성능을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.87-87
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• 2001

일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.344-347
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• 2014

국내 스마트폰 보급의 폭발적인 증가와 더불어 수많은 애플리케이션이 개발되어 안드로이드 마켓 등을 통해서 제공되고 있다. 사용자의 스마트 기기 상에 많은 애플리케이션이 쌓여지고, 이에 따라서 특정 애플리케이션을 찾는데 많은 번거로움과 시간이 소요된다. 스마트 기기 상에서 애플리케이션 관리를 위한 기존 애플리케이션은 현재 사용 중이지 않으나 활성화되어 있는 애플리케이션을 삭제하거나 단순히 이름, 날짜, 혹은 이용 빈도에 기준하여 애플리케이션을 정렬하거나 추천하는 수준이다. 그러나 일반적으로 사용자에 따라서 특정 요일과 시간에 이용하는 애플리케이션이 있다. 논문에서는 요일, 시각, 시간, 이용 빈도를 고려한 애플리케이션의 사용 가중치 기반으로 동적으로 애플리케이션을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천된 애플리케이션은 스마트 기기 시작 화면에 배치하여 애플리케이션에 대한 이용자 접근성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.728-731
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• 2012

최근 분산 임베디드 시스템에서 실시간 데이터 교환에 대한 요구가 증가하면서 발간/구독(Publish/Subscribe) 기반의 데이터 중심 통신 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)에 대한 활용 분야가 증가하고 있다. 국방 분야의 시스템과 같은 고신뢰성을 요구하는 환경에서는 시스템 개발에 앞서, DDS 통신에 동적으로 참여하게 하는 디스커버리 과정의 안정적인 성능 검증을 요구한다. 성능 검증 및 신뢰성 있는 시스템 개발을 위해 실제 시스템과 유사한 환경에서 DDS의 디스커버리 사전시험(Prototype)을 수행하는 데, 이 때 많은 시간과 비용을 소요하게 된다. 본 논문에서는 DDS의 표준 프로토콜인 RTPS(Real-Time Publish-Subscribe)에서 필수로 요구하는 SDP(Simple Discovery Protocol)를 이용하여 디스커버리 시간을 추정할 수 있는 계산식을 제안한다. 계산식은 참여자(Participant) 수를 이용한 연결 쌍(pair)의 수식과 단말개체(Endpoints) 수를 이용한 가중치(weight) 수식을 이용하며, 실제 상용 DDS 미들웨어를 이용하여 유형별로 DDS 디스커버리 시험을 수행한 결과와 비교하여 계산식을 실제로 사용할 수 있음을 보인다.