• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.10
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• pp.553-561
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• 2004

Leader election is an important problem in developing fault-tolerant distributed systems. As a classic solution for leader election, there is Garcia-Molina's Bully Algorithm based on time-outs in synchronous systems. In this paper, we re-write the Bully Algorithm to use a failure detector instead of explicit time-outs. We show that this algorithm is more efficient than the Garcia-Molina's one in terms of the processing time. That is because the Bully_FD uses FD to know whether the process is up or down so fast and it speed up its execution time. Especially, where many processes are connected in the system and crash and recovery of processes are frequent, the Bully_FD algorithm is much more efficient than the classical Bully algorithm in terms of the processing time.

• Convergence Security Journal
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• v.6 no.2
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• pp.81-89
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• 2006

System level diagnosis algorithms use the properties of t-diagnosable system where the maximum number of the faults does not exceed t. The existing diagnosis algorithms have limit when dealing with large fault sets in large multiprocessor systems. Somani and Peleg proposed t/k-diagnosable system to diagnose more faults than t (dimension) by allowing upper bounded few number of units to be diagnosed incorrectly. In this paper, we propose hypercube diagnosis algorithm using t/k-diagnosable system. When the number of faults exceeds t, we allow k faults to be diagnosed incorrectly. Simulation shows that the performance of the proposed algorithm is better than Feng's HADA algorithm. The proposed algorithm also gives similar performance compared to HYP-DIAG algorithm.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.341-350
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• 2007

DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 분자 생물학 분야에서 단백질과 핵산 서열들의 분석에서 중요한 방법이다. 생물학적인 염기 서열들은 그들 사이의 유사성과 차이점을 나타내기 위해 정렬된다. 본 논문에서는 기존의 DNA 염기 서열 배치 방법을 개선하기 위하여 DP(Dynamic Programming) 알고리즘의 비용증가( O (nm) ) 문제를 해결하는 Quadrant 방법과 품질 정보 및 퍼지 추론시스템(fuzzy inference system)을 적용한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 DNA 염기 서열 배치 알고리즘은 Quadrant 방법을 적용하여 Needleman-Wunsch의 DP 기반 알고리즘에서의 행렬 생성 단계에서 발생하는 불필요한 정렬 계산을 제거하여 전체 수행 시간을 단축하고, 각 DNA 염기 서열 단편 각각의 길이 차이와 낮은 품질의 DNA 염기 빈도를 퍼지 추론 시스템에 적용하여 지능적으로 갭 비용(gap cost)을 동적으로 조정한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 NCBI (National Center for Biotechnology Information)의 실제 유전체 데이터로 성능을 분석한 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 품질정보만을 이용한 알고리즘보다 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.39 no.4
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• pp.283-304
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• 2008

This is to develop Intelligent Retrieval System which can automatically present early query's category terms(association terms connected with knowledge structure of relevant terminology) through learning function and it changes searching form automatically and runs it with association terms. For the reason, this theoretical study of Intelligent Automatic Indexing System abstracts expert's index term through learning and clustering algorism about automatic classification, text mining(categorization), and document category representation. It also demonstrates a good capacity in the aspects of expense, time, recall ratio, and precision ratio.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.19 no.4
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• pp.461-469
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• 2008

This paper proposes a hybrid symbol offset estimation algorithm for MIMO(Multiple Input Multiple Output) OFDM system. As MIMO OFDM systems are multiple transmitter and receiver antenna systems, apart from SISO(Single Input Single Output) system, it is possible to use several combining techniques which are used in multiple receive antenna system. In this paper, we propose hybrid symbol offset estimation algorithms using combining techniques in multiple receive antenna systems, simulate and show the performances in MIMO system environments. The proposed equal gain combining correlation algorithm has better performance 1.8 times in searching the ideal symbol offset rather than the conventional early symbol offset algorithm in severe ISI channel.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.03a
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• pp.56-60
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• 1998

유고 감지 시스템은 검지기로부터 얻은 데이터를 분석하여 특정 구간의 유고 발생 여부를 판단하는 시스템으로 교통 관제의 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 속도, 밀도 그리고 교통량의 변화와 같은 다양한 유고 감지 변수를 어떻게 퍼지 시스템에 사용하는가를 보여주고 기존의 알고리즘이 안고 있던 문제점들을 해결하기 위한 퍼지 유고 감지 알고리즘을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해서 제안된 퍼지 유고 알고리즘의 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.655-657
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• 2002

데이터 마이닝 기술 중 하나인 연관규칙 마이닝의 병렬 알고리즘들은 동형질의 병렬 컴퓨팅 시스템을 대상으로 하여 개발되었다. 그러나, 이러한 병렬 알고리즘들은 클러스터 시스템 또는 Network Of Workstation(NOW)과 같은 저가의 프로세서들로 구성된 집합적인 병렬 컴퓨팅 시스템에서는 부적당하다. 이는 이들 시스템이 다른 성능을 가진 프로세서로 구성되어 있거나 여러 사용자의 접근을 허용하는 등의 이형성을 가지기 때문이다. 결과적으로 이러한 환경을 고려하지 않은 기존의 병렬 연관규칙 알고리즘들은 전체 시스템의 성능을 활용하지 못하게 되어 성능저하를 피할 수 없다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 연관규칙 알고리즘인 Data Distribution 알고리즘을 위만 효과적이고 확장성 있는 동적 부하분산 알고리즘의 설계와 구현을 다룬다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.809-812
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• 2005

본 논문은 원격 교육 환경에서 자료구조 알고리즘을 학습자가 적극적인 상호작용을 통하여 학습자의 이해 능력에 맞추어 학습할 수 있도록 하는 시스템을 소개한다. 기존의 자료구조 알고리즘 학습 시스템들은 고정된 수치 데이터의 애니메이션을 보여주므로 여전히 일방적인 학습이며, 전시되는 예제들의 다양성이 부족하다. 본 시스템에서는 자료의 크기 및 알고리즘 실행속도의 조절과 알고리즘 실행시 코드추적 기능 등의 상호작용을 통하여 알고리즘에 대한 이해를 시각적으로 배가 시킨다. 이 시스템은 웹에서도 지원가능 하도록 플래시 액션스크립트 기반으로 구현하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.164-170
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• 2004

This paper proposes a Distributed Autonomous Robotic System(AIS) based on Artificial Immune System(AIS) and Distributed Genetic Algorithm(DGA). The behaviors of robots in the system are divided into global behaviors and local behaviors. The global behaviors are actions to search tasks in environment. These actions are composed of two types: dispersion and aggregation. AIS decides one among above two actions, which robot should select and act on in the global. The local behaviors are actions to execute searched tasks. The robots learn the cooperative actions in these behaviors by the DGA in the local. The proposed system is more adaptive than the existing system at the viewpoint that the robots learn and adapt the changing of tasks.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.51-54
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• 2003

진화하드웨어는 하드웨어 스스로 진화하여 필요한 회로를 구성한다 회로를 재구성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)은 전역적 탐색을 통하여 해를 구한다. 하지만 유전자 알고리즘은 많은 개체의 평가를 통하여 이루어지기 때문에 수행하는데 시간이 많이 소요된다. 이전의 연구에서 유전자 알고리즘 프로세서를 이용하여 진화하드웨어를 구성했다. 유전자 알고리즘 프로세서는 유연성이 떨어지고 범용적으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 CPU를 이용하여 유전자 알고리즘 프로세서를 소프트웨어로 제어하는 방법을 제안한다 소프트웨어로 합성한 신호로 GAP의 동작을 제어하기 때문에 유연성을 가질 수 있다 FPGA에 CPU와 유전자 알고리즘 프로세서를 구현하여 one-chip 하드웨어를 구현한다.