• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.9
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• pp.419-428
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• 2017

In an embedded system, modules exchange data by interacting among themselves. Exchanging erroneous resource data among modules may lead to execution errors. The interacting resources produce dependencies between the two modules where any change of the resources by one module affects the functionality of another module. Several investigations of the embedded systems show that interaction faults between the modules are one of the major cause of critical software failure. Therefore, interaction testing is an essential phase for reducing the interaction faults and minimizing the risk. The direct and indirect interactions between the modules generate interaction faults. The direct interaction is the explicit call relation between the modules, and the indirect interaction is the remaining relation that is made underneath the interface that possesses data dependence relationship with resources. In this paper, we investigate the errors that are based on the indirect interaction between modules and introduce a new test criterion for identifying the errors that are undetectable by existing approaches at the integration level. We propose a novel approach for generating the interaction model using the indirect interaction pattern and design test criteria that are based on different interaction errors to generate test cases. Finally, we use the fault injection technique to evaluate the feasibility and effectiveness of our approach.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.5
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• pp.607-617
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• 2002

IETF has proposed CNRP that is a protocol exchanging CNRP objects between server and client for resolving a common name to URIs of the desired Internet resouces. CNRP enables users to access various services via the integrated interface, to easily get the desired resources, and to reuse the results not as the data but as the information. Whereby these advantages, CNRP will be generally used for the integration of the various Internet services or the applications where the resolution of common name is needed. But, CNRP specification doesn't describes the practical implementation method for server and client. Though a few prototype systems are developed in some researches using CNRP, they are not enough to be generally used for the various Internet applications because they doesn't include all objects specified in CNRP specification or they construct systems with one server. So, this Paper proposes the practical implementation method for CNRP server/client through analyzing and solving the problems occurred when implementing them, and implements all objects specified in CNRP specification. This paper also verifies the feasibility of the proposed method by developing the prototype system of the company name resolution service using the CNRP server/client implemented in this study. The CNRP server/client implemented in this paper are used to develop various CNRP application systems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.318-321
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• 2022

최근 의료데이터 표준화에 대한 중요성이 보건의료 빅데이터 구축과 맞물려 보건의료데이터 표준화와 마이데이터 생태계 조성을 추진하고 있다. 그리고 개인들의 휴대용 기기 이용증가와 모바일 환경으로 전반적인 디지털헬스의 패러다임 변화에 따라 HL7 FHIR의 사용이 점차 확대될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 의료정보 표준인 HL7 FHIR와 의료영상 표준인 DICOM으로 환자 정보를 전달하기 위한 다중 의료 정보 중재 플랫폼에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해 HL7 FHIR의 Patient, Observation, DiagnosticReport, Bundle 리소스를 활용하여 환자 정보와 임상 리포트 정보를 전달하여 StudyList에서 보여줄 수 있도록 구현하였다. 현재 구현된 내용은 FHIR 기반의 임상데이터로 의료영상을 포함한 표준화된 정보로 제공하여 마이데이터 실증 플랫폼으로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.132-134
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• 2022

클라우드 수요의 지속적인 증가로 인해 효율적인 자원 관리를 수행하는 분산 클라우드 서비스가 주목받고 있으며, 컨테이너 가상화에서 여러 노드에 컨테이너 배치 및 관리를 수행하는 오케스트레이터의 컨테이너 스케줄링 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 클러스터 집합의 컴퓨팅 자원이 부족할 시 프로세스의 저지연 처리를 보장하기 위한 연구는 활발히 수행되고 있지 않다. 본 연구에서는 Docker Swarm 기반 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 클러스터 환경에서 다양한 부하가 발생했을 때 일반 프로세스의 평균 수행 시간 및 평균 지연 처리 정도를 측정 및 분석한다. 이를 통해 오케스트레이터 스케줄링 최적화를 위한 연구 방향성을 제시하며, 향후 관련 연구의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.1
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• pp.52-61
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• 2013

음성언어 처리 분야는 인간의 자연어 발화를 컴퓨터가 자동으로 이해하고 처리하는 알고리즘을 연구하는 분야로, 자동 통번역, Siri와 같은 음성 대화 시스템, 차세대 인터페이스, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용군을 포함한다. 특히, 음성언어 처리 기술은, 최근 빅데이터(big data) 시대를 맞이하여, 방대한 음성/텍스트 정보를 처리하기 위한 필수 기술로 각광받고 있다. 한편, 빅데이터는 그 자체가 거대한 말뭉치 데이터로서 음성언어 처리 기술의 성능을 향상시키는 주된 리소스가 된다. 이에 따라, 최근 빅데이터를 이용하여 음성언어 처리 기술의 성능을 개선시키고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 본고에서는 이들 연구의 배경 및 연구 동향들을 소개하기로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.219-222
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• 2019

IoT 기술이 발달하면서 기기들 간의 안전한 통신을 위한 보안 시스템 탑재의 필요성이 대두되었다. 보안 시스템은 암호 키의 안전성과 밀접한 관련이 있기 때문에, 안전한 난수발생기를 통해 생성한 난수를 키로 사용하는 것이 중요하다. 그러나 제한된 리소스를 갖는 IoT 기기들의 특성으로 인해, 기존 난수발생기를 IoT 기기에 구현하기 어려운 문제가 있다. 이에 IoT 기기에서 사용 가능한 난수발생기에 대한 연구들이 진행되어 왔으며, 특히 IoT 기기들이 탑재하고 있는 각종 센서를 활용한 난수발생기의 설계 방안들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기기에 주로 탑재되는 센서를 5가지로 분류하고, 각각의 센서별로 난수성을 측정하는 연구들을 분석한다. 우리가 조사한 바에 따르면 이러한 센서들의 출력이 충분한 난수성을 제공하고 있으며, 본 논문에서 각 센서들을 활용하여 난수발생기를 설계한 연구들을 분류하고 특징을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1031-1034
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• 2015

프로젝트에서 리스크 관리란 프로젝트 진행 시 발생가능성이 있고, 프로젝트에 긍정적 또는 부정적 영향력을 가진 이슈를 미리 발굴하여, 효과적으로 관리하기 위한 기법이다. 이런 점에서 리스크 관리는 프로젝트 목적 달성 즉 성공을 위한 수단이며, 예기치 못한 사건에 대한 사후대책 보다는 사전대책의 특성을 가지고 있다. 이러한 리스크 관리에 대하여 건설, 금융, 국방, 공공 분야의 프로젝트에서는 그 중요성을 인식하여 다양한 분야의 연구가 활발히 진행 중이고 현장에서도 활용하고 있으나, 소프트웨어 개발 프로젝트에서는 아직 그 중요성에 대한 인식이 부족하고, 현장에서의 활용도 저조하다. 반면 소프트웨어 개발 프로젝트에 대한 고객의 요구사항(비용절감, 일정 단축, 품질 향상, 신기술 적용등)은 점점 복잡해지고, 정교해지고 있어 제한된 리소스로 개발을 진행해야 하는 프로젝트 팀 입장에서는 프로젝트 성공에 대한 부담감이 점점 증가하고 있다. 본 연구에서는 리스크 관리를 수행한 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트의 사례를 비교하여 리스크 관리가 프로젝트 성공에 미치는 영향에 대해 연구하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.596-600
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• 2009

As the amount of available information increases rapidly, sometimes the efficient search method alone is not enough to obtain necessary information in timely manner. Therefore additional support is needed to share the burden of searching for and filtering information. In the area of ubiquitous computing, computer systems existing everywhere should be able to proactively provide information just in time. Resource matching is essential in order to develop a system searching and recommending information required for a user in a specific context. This paper describes the infrastructure and methodology of information providing including systematical organization representation, ontological resource demarcation, and resource matching in the environment of a research institute. A specific application was developed to illustrate the proposed approach.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.6
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• pp.547-553
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• 2019

Presence server should process massive SIP subscription request messages and massive presence event notifications from presence resources in real time. Therefore multiple servers architecture is needed for presence service system. In this paper, an architecture of multiple servers presence service system using SIP based CCMP control messages for lowering presence server load level has been presented. In this system, each presence server exchanges current load status using CCMP control messages, and total system load according to variance of users number and amount of presence resources has been effectively distributed processed. The CCMP control messages has been optimally designed to control presence servers, and exchange procedures of these control messages between presence servers has been also presented and the performance of the proposed multiple servers presence service system has been analysed by experiments. The result shows that average presence subscription processing time reduced from 40.8% to 69.2% and average presence notification processing time reduced from 29.4% to 62.7%.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.249-261
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• 2014

Ever increasing "Big data" can only be effectively processed by parallel computing. Parallel computing refers to a high performance computational method that achieves effectiveness by dividing a big query into smaller subtasks and aggregating results from subtasks to provide an output. However, it is well-known that parallel computing does not achieve scalability which means that performance is improved linearly by adding more computers because it requires a very careful assignment of tasks to each node and collecting results in a timely manner. Hadoop is one of the most successful platforms to attain scalability. In this paper, we propose a measurement for Hadoop optimization by utilizing a Lorenz curve which is a proxy for the inequality of hardware resources. Our proposed index takes into account the intrinsic overhead of Hadoop systems such as CPU, disk I/O and network. Therefore, it also indicates that a given Hadoop can be improved explicitly and in what capacity. Our proposed method is illustrated with experimental data and substantiated by Monte Carlo simulations.