• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.79-93
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• 2009

사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 시공간 상에서 발생하는 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 유용한 패턴을 추출하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터로부터 패턴 탐사를 통해 실세계에 적용 가능한 위치 기반 서비스의 개발에 대한 응용으로, STOMP(F)[25]에서 정의한 최적의 이동 패턴을 탐사하는 문제들을 기반으로 시간 및 공간 제약을 갖는 패턴을 추출하기 위한 새로운 탐사 기법인 STOMP(FW)를 제안한다. 제안된 기법은 패턴 빈발도 만을 이용한 기존 연구(STOMP(F)[25])에 가중치(거리, 시간, 비용 등)를 복합적으로 이용하는 패턴 탐사 방법으로, 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 이동 패턴들 중 패턴 빈발도가 특정 임계치 이상이고 가중치가 가장 적게 소요되는 이동 패턴을 최적 경로로 결정하는 방법이다. 제안된 방법의 패턴 탐사는 경험적인 이동 이력을 사용함으로써 기존의 최적 경로 탐색 기법들($A^*$, Dijkstra 알고리즘)이나 빈발도 만을 이용한 방법들 보다 접근하는 노드 수가 상대적으로 적어 보다 빠르고 정확하게 최적 패턴을 탐색할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.585-591
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• 2006

Generalized Processor Sharing(GPS) 모델은 세션에게 서비스를 제공시 순시적 공정서비스를 통해 서버 용량을 분배한다. 이 공정서비스는 단지 현재 서버 내에 대기 중인 세션만을 고려하여 서버 용량을 분배하기 때문에, 서비스를 제공하는 순간 서비스를 받는 세션 간에는 공정한 서비스가 제공된다고 볼 수 있다. 그러나 긴 시간의 관점에서 보면 같은 가중치를 가지는 한 세션이 다른 세션에 비해 평균적으로 다른 용량으로 서비스 받는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 긴 시간의 관점에서 모든 세션이 항상 공평한 서비스용량을 제공받을 수 있는 누적 공정서비스 모델(CFS)을 제안한다. 이 CFS 모델은 각 세션에게 누적적 공정 서비스 용량을 제공하기 때문에 세션관점 공정 서비스를 제공한다. 그리고 이 모델과 이 모델을 참조하여 각 세션의 패킷을 스케줄링 하는 패킷 누적공정 서비스(P_CFS)알고리즘의 특성과 성능을 분석하였다. 또한 성능평가를 통해 각 세션에게 긴 시간의 관점에서 세션의 가중치에 비례하는 서비스용량이 제공되는 것을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.9-17
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• 2011

본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1998-2004
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• 2009

다양한 저장 장치의 발달과 네트워크의 발전은 대용량의 데이터를 연속적으로 빠르게 생성한다. 데이터 스트림에서의 데이터 마이닝은 처리 시간 및 메모리 사용에 제한적이다. 또한 생성된 데이터를 한 번의 스캔으로 유용한 패턴을 발견할 수 있어야 하고 정보 변화 가능성이 큰 데이터 속성을 갖는 경우 최근의 정보를 반영한 빠른 분석이 가능해야 한다. 기존의 지지도 기반 마이닝 방법들은 일정 기간 동안 미리 정의된 지지도 이상의 빈발 항목에 대하여만 고려하므로 중요도가 높은 항목들을 간과하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시간의 변화에 따른 가변성을 고려하여 가중치 지지도를 갖는 데이터 항목들에 대하여 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위한 효율적인 빈발패턴 추출 방법을 제안하고자 한다. 제안된 WSFI-Mine(Weighted Support Frequent Itemsets Mine) 방법은 DCT(Data Stream Closed Pattern Tree) 데이터 구조를 이용하여 패쇄 빈발 항목을 탐사한다. 제안된 알고리즘은 DSM-FI와 THUI-Mine 알고리즘과 지지도 변화에 따른 성능을 비교하였고 그 결과 비교 알고리즘 보다 수행 시간이 우수함을 보였고, 빈발 항목을 생성하는 후보 항목의 수를 줄이므로 메모리 사용량을 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.75-87
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• 2022

재작업은 제품의 품질 만족을 위해 요구되는 활동으로 제조 현장에서 필수적인 공정이다. 사전에 수행 여부의 파악이 어려운 재작업은 공정시간의 증가 및 제품의 납기 지연으로 이어질 수 있어 이를 고려한 스케줄링이 중요하다. 본 연구에서는 자동차 배관 생산라인인 재작업이 존재하는 유연흐름라인을 대상으로 Dispatching을 통한 평균 흐름시간과 납기지연의 가중합을 최소화하는 스케줄링 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 제품별 납기 등 고객 요구와 재작업 및 가공시간 등의 변동성이 존재하는 제조환경에서 Dispatching을 위한 가중치 기반 Dispatching 규칙(WDR)을 제안한다. WDR은 여러 단일 Dispatching 규칙의 가중합으로 구성되며 본 연구는 가중치 탐색을 위해 시뮬레이션 기반 유전알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 WDR이 단일 Dispatching 규칙에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권10호
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• pp.529-538
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• 2007

Generalized Processor Sharing(GPS) 기반의 공정큐잉(Fair Queueing) 알고리즘들은 세션들에게 서비스율과 지연시간 보장 서비스를 제공할 뿐만 아니라, 순시적 공유(instantaneous sharing)를 통해 각 세션에게 공정서비스를 제공한다. 이 공정서비스는 현재 서버에 대기중인 세션들의 과거에 받은 서비스 양에 관계없이 그 세션의 가중치에 비례하여 서버 용량을 분배한다. 그러나 이 공정서비스는 장기적 측면에서 같은 가중치를 가지는 세션에게 세션의 트래픽 패턴에 따라 다른 지연시간과 대역폭 QoS(Quality of Service)를 제공한다. 이러한 장기적 측면의 불공정 서비스를 최소화하기 위해, 본 논문에서는 지연시간과 대역폭 관점에서 서비스 가치(Value of Service)를 정의한 지연시간-대역폭 정규화 모델을 제안한다. 이 정규화 모델에서 정의한 서비스 가치 개념을 사용하여 각 세션에게 지연시간-대역폭 관점의 공정한 서비스를 제공하는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘과 기존의 공정큐잉 및 서비스 커브 기반의 알고리즘과 비교를 통해 제안된 알고리즘은 세션들에게 장기적 측면의 공정서비스를 제공하고, 다양한 트래픽 특성을 갖는 세션에 대해 서비스율과 지연시간 보장에 대한 재조정 없이 동적으로 트래픽 특성에 적응하여 서비스하는 것을 관찰할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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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.