• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.5
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• pp.1142-1148
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• 2005

We proposes an algorithm of measuring computation loads to distribute workload of clients. The key of the algorithm is to transfer a suitable amount of processing demand from senders to receivers in relocating intrinsically. This amount is determined dynamically during sender-receiver negotiations. Factors considered when this amount is determined include processing speeds of different nodes, the current load state of both sender and receiver, and the processing demands of tasks eligible for relocation. We also propose a load state measurement scheme which is designed particularly for heterogeneous systems. Based on this analysis, we design new algorithm for supporting heterogeneous distributed web server system, and compare their performance against other existing algorithms. We show that the new algorithm improve the performance of CPU utilization and response time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.361-363
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• 2002

부하 분산 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 각 연산 노드들에 대한 부하수준을 잘 파악하여야 한다. 기존의 부하 분산 시스템들은 부하 측정기준(load metric)으로 실행 큐(run queue)에 있는 작업의 수(number of jobs)를 주로 이용한다. 그러나, 여러 프로세스들이 동시에 실행될 때, 각 프로세스의 실행이 서로의 성능에 미치는 정도인 프로세스간 독립수준(interprocess dependence level)을 고려하면 좀 더 정확하게 시스템 부하수준을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 시스템 성능에 실제로 영향을 미치는 프로세스들의 수를 의미하는 유효 작업의 수(effective number of jobs)라는 부하 측정기준을 적용하여 성능이 향상된 부하 분산 시스템을 설계하고 구현하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.7
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• pp.667-680
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• 2016

As distributed computing platforms like Hadoop MapReduce have been developed, it is necessary to perform the conventional query processing techniques, which have been executed in a single computing machine, in distributed computing environments efficiently. Especially, studies on similarity join query processing in distributed computing environments have been done where similarity join means retrieving all data pairs with high similarity between given two data sets. But the existing similarity join query processing schemes for distributed computing environments have a problem of skewed computing load balance between clusters because they consider only the data transmission cost. In this paper, we propose Matrix-based Load-balancing Algorithm for efficient similarity join query processing in distributed computing environment. In order to uniform load balancing of clusters, the proposed algorithm estimates expected computing cost by using matrix and generates partitions based on the estimated cost. In addition, it can reduce computing loads by filtering out data which are not used in query processing in clusters. Finally, it is shown from our performance evaluation that the proposed algorithm is better on query processing performance than the existing one.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.6
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• pp.1468-1480
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• 1999

In database systems, join operations are the most complex and time consuming ones which limit performance of such system. Many parallel join algorithms have been proposed for the systems. However, they did not consider data skew, such as attribute value skew (AVS) and join product skew (JPS). In the skewness environments, performance of framework for a uniform load distribution and an efficient parallel join algorithm using the framework to handle AVS and JPS. In our algorithm, we estimate data distributions of input and output relations of join operations using the sampling methodology and evaluate join cost for the estimated data distributions. Finally, using the histogram equalization method we distribute data among nodes to achieve good load balancing among nodes in the local joining phase. For performance comparison, we present simulation model of our algorithm and other join algorithms and present the result of some simulation experiments. The results indicate that our algorithm outperforms other algorithms in the skewed case.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.1
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• pp.21-30
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• 2023

Computer-generated holography requires much more computation costs and memory space rather than image processing. We implemented the diffraction calculation with low-precision and mixed-precision floating point numbers and compared the processing time and quality of the hologram with various precision. We compared diffraction quality with double, single and bfloat16 precision. bfloat16 shows 5.94x and 1.52x times faster performance than double precision and single precision. Also, bfloat16 shows lower PSNR and SSIM and higher MSE than other precision. However, there is no significant effect on reconstructed images. These results show low precision, like bfloat16, can be utilized for computer-generated holography.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.5 no.2
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• pp.185-195
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• 1999

1990년대에 들어 컴퓨터 시스템의 급진적 발전으로 인한 소형 컴퓨터의 성능 향상과 가격 하락으로 보급량이 증가하고, LAN/WAN 및 인터넷 통신 기술 발달에 힘입어 여러 분야에서 많은 응용들이 클라이언트/서버 환경에서 개발되고 있다. 클라이언트/서버 환경을 도입하는 이유는 개방형 시스템으로서의 표준화와 자원 공유, 확장성, 가용성, 응용의 생산성 등의 장점 때문이다. 클라이언트/서버 환경에서 운용되는 대부분의 프로그램은 다계층 구조에서 표현계층(사용자 인터페이스) , 응용 로직, 그리고 데이카로 나뉘어질 수 있다. 클라이언트/서버 환경에서 최적의 성능을 얻기 위해서는 어느 자원을 어디로 분산하여야 하는가 하는 것이 문제가 된다. 만약 개발자가 코딩 단계에서 각 노드의 시스템의 부하 정보를 얻을 수 있다면, 클라이언트/서버 환경에서 부하가 적절히 분산된 최적의 프로그램임을 쉽게 개발할수 있다. 본 연구에서는 자바 소스 코드의 분석을 통하여 시스템 부하를 측정할수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 시스템 환경 변수와 자바 소스 코드를 받아들여 모의실험한 후, 응답시간을 라인 그래프 및 막대그래프의 형태로 표현한다. 마지막으로, 시뮬레이터의 정확성을 검증하기 위하여 임의의 프로그램을 선택하여 설제 실행 시간과 본 시뮬레이터에서 측정된 응답시간을 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.210-214
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• 2002

집중도 변화와 정신피로는 정의 방향의 평가와 부의 방향의 평가가 있으며, 작업 수행시의 집중변화와 정신피로의 평가는 정의 방향보다 부의 방향으로의 평가가 용이하다. 따라서, 저자들은 먼저 피험자에게 부가할 정신작업부하로 난이도 조정이 용이한 연산작업을 사용하여 작업수행시 가장 높은 집중을 요구하는 하나의 난이도를 선정하고 피험자에게 반복 수행시키면서 생리량과 심리량을 동시에 측정하였다. 측정된 생리량은 뇌파, 심전도, 호흡, 맥파, 말초피부온이며 심리량은 저자들이 개발한 정신피로설문지를 사용하였다. 분석결과 작업수행시 심박변화율의 전력스펙트럼 MF/(LF+HF)비가 감소하였으며, 작업이 반복됨에 따라 집중이 저하되고 정신피로가 증가하였다. 특히, 뇌파의 beta파와 호흡간격이 집중도의 변화를 말초피부온이 정신피로를 잘 반영하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.52-53
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• 2018

본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.222-226
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• 1999

단조 작업에 의한 정신적 부하의 평가를 위하여 피험자에게 3자릿수 숫자 3개를 더하는 연산 작업을 수행하게 하였다. 작업 시간이 증가함에 따라 단조감이 증가하도록 실험과정을 설계하였고 수행한 작업이 단조 작업임을 주관적 설문지를 사용하여 증명하였다. 작업 수행시 발생된 부하를 평가하기 위하여 생리신호를 측정하였다. 측정된 생리신호 중 Electrocardiogram, skin-temperature, temperature, respiration을 먼저 분석하였다. 단조 작업을 수행함에 따라 skin-temperature의 증가 경향이 나타났으며, heart rate variability의 power spectrum의 HF성분의 감소와 LF/HF비의 증가 경향이 나타났다. 특히 skin-temperature와 heart rate variability의 power spectrum의 HF성분은 주관적 평가치와 상관관계도 비교적 높게 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.6
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• pp.1375-1386
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• 2016

This paper presents an efficient hash chain-based data authentication mechanism which can considerably reduce the overhead of processing and transmission for authenticating segments in CCN. The proposed method makes use of hash chain and MHT(Merkle Hash Tree). At first, it applies hash chain methods for data segments and encodes them to Data part. Then, it constitutes Meta part with the hash values generated at the previous step and properly applies both hash chain method and MHT-based signing for not only achieving efficiency, but also mitigating the drawback(data-loss, out-of-order transmission) of hash chain method. We have implemented our method in the CCNx library and measured the performance. When transmitting 100Mbyte of content, the proposed method generates only 2.596% of processing overhead and 1.803% of transmission overhead.