• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.32 no.2
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• pp.68-74
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• 2005

In deadline scheduling, jobs have deadlines by which they are completed. The scheduling algorithm determines which jobs are executed at each time. Then only the completed jobs contribute to the throughput or gain of the algorithm. The jobs have arbitrary weights and the gain of the algorithm is given as the sum of weights of the completed jobs. The goal of the scheduling algorithm is to maximize its gain. In this paper, we consider online non-preemptive scheduling, where jobs arrive online and the scheduling algorithm has no information about jobs arriving ahead. Also the jobs cannot be preempted or rejected while they are executed. For this problem, we obtain lower bounds for any online algorithms and also we propose an optimal online algorithm meeting the lower bounds.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.8
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• pp.1934-1939
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• 2013

In this paper, we consider the online scheduling problem of jobs with deadlines. The jobs arrive over time and the scheduling algorithm has no information about the arriving jobs in advance. The jobs have the processing time of the equal length and the goal of the scheduling algorithm is to maximize the number of jobs completed in their deadlines. The performance of the online algorithm is compared with that of the optimal algorithm which has the full information about all the jobs. The raio of the two performances is called the competitive ratio. In general, the ratio is unbouned. So the case that the online algorithm can have more resources than the optimal algorithm is considered, which is called the resource augmentation analysis. In this paper, the online algorithm have more machines. We show that the online algorithm can have the same performance as the optimal algorithm.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.240-242
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• 2018

본 논문은 배터리 등가 회로 모델의 파라미터를 실시간으로 추정 가능한 온라인 업데이트 알고리즘을 비교 분석한다. 온라인 업데이트 알고리즘은 EKF (Extended Kalman Filter)와 RLS (Recursive Least Square)를 기반으로 구성되며 Li-ion 배터리를 이용한 실험 결과를 통하여 각 알고리즘의 연산량, 정확도 등을 분석한다. 분석된 결과를 바탕으로 적용 시스템의 환경과 특성에 따라 적합한 온라인 업데이트 알고리즘을 제안한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.2
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• pp.199-209
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• 2022

Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.820-823
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• 2008

본 논문은 기존의 XIP 기법에서 발생할 수 있는 메모리 접근 성능저하를 해결하기 위한 동적 XIP 기법을 제안하였다. 동적 XIP 기법은 상대적으로 성능저하가 적을 것으로 예상되는 코드 페이지들을 동적으로 선택하여 XIP 영역으로 설정하고, 성능저하가 크게 나타날 것으로 예상되는 코드 페이지들을 램 캐시에 캐싱하여 성능을 향상시킨다. 본 논문은 램 캐시를 관리하기 위해 MIN 캐시 알고리즘 및 메모리 접근 비용을 고려한 오프라인 캐시 알고리즘과, 페이지 접근에 대한 최신성(Recency) 및 슬라이딩 윈도우에 저장된 페이지 접근 기록에 기반하여 메모리 접근 비용을 예측하는 온라인 캐시 알고리즘, 온라인 캐시 알고리즘의 램 캐싱 판단의 정확성을 높이는 기법을 제안하였다. 본 논문은 온·오프라인 알고리즘의 성능비교를 위해 시뮬레이터를 통해 성능을 평가하였고, 유용성을 시험하기 위해 온라인 알고리즘을 리눅스를 기반으로 구현하여 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안한 동적 XIP는 실제 구현한 환경에서 실험한 결과, 작은 크기의 캐시를 사용하고도 수행시간에서는 최대 27%, 에너지 소모량에서는 최대 24%의 성능이 향상됨을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.343-350
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• 2001

백터 양자화기 설계는 다차원의 목적함수를 최소화하는 학습 알고리즘을 필요로 한다. 일반화된 Lloyd 방법(GLA)은 벡터 양자화기 설계를 위해 오늘날 가장 널리 사용되는 알고리즘이다. GLA 는 일괄처리(batch) 방식으로 코드북을 생성하며 목적함수를 단조 감소시키는 강하법(descent algorithm)의 일종이다. 한편 Kohonen 학습법(KLA)은 학습벡터가 입력되는 동안 코드북이 갱신되는 온라인 벡터 양자화기 설계 알고리즘 이다. KLA는 원래 신경망 학습을 위해 Kohonen에 의해 제안되었다. KLA 역시 GLA와 마찬가지로 강하법의 일종이라 할 수 있다. 따라서 이들 두 알고리즘은, 비록 사용하기 편리하고 안정적으로 동작을 하지만, 극소(local minimum) 점으로 수렴하는 문제를 안고 있다. 우리는 이 문제와 관련하여 simulated annealing(SA) 방법의 응용을 논하고자 한다. SA는 현재까지 극소에 빠지지 않고 최소(global minimum)로 수렴하면서, 해의 수렴이 (통계적으로) 보장되는 유일한 방법이라 할 수 있다. 우리는 먼저 GLA에 SA를 응용한 그 동안의 연구를 개괄한다. 다음으로 온라인 방식의 벡터 양자화가 설계에 SA 방법을 응용함으로써 SA 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 우리는 이 알고리즘을 OLVQ-SA 알고리즘이라 부르기로 한다. 가우스-마코프 소스와 음성데이터에 대한 벡터양자화 실험 결과 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.12
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• pp.2981-2986
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• 2015

In this paper, there are m servers to carry out broadcasts and the scheduling problem to serve the requests with deadlines is studied. If a server broadcasts a page, then all the requests which require the page are satisfied. A scheduling algorithm shall determine which pages are broadcasted on servers at a time. Its goal is to maximize the sum of weights of requests satisfied within their deadlines. The performance of an on-line algorithm is compared with that of the optimal off-line algorithm which can see all the inputs in advance. In general, the off-line algorithms outperform the on-line algorithms. So we will use the resource augmentation analysis in which the on-line algorithms can utilize more resources. We consider the case that the on-line algorithms can use more servers in this paper.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.28 no.1
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• pp.55-67
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• 2012

Real-time image georeferencing is required to generate spatial information rapidly from the image sequences acquired by multi-sensor systems. To complement the performance of position/attitude sensors and process in real-time, we should employ on-line aerial triangulation based on a sequential estimation algorithm. In this study, we thus attempt to derive an efficient on-line aerial triangulation algorithm for real-time georeferencing of image sequences. We implemented on-line aerial triangulation using the existing Given transformation update algorithm, and a new inverse normal matrix update algorithm based on observation classification, respectively. To compare the performance of two algorithms in terms of the accuracy and processing time, we applied these algorithms to simulated airborne multi-sensory data. The experimental results indicate that the inverse normal matrix update algorithm shows 40 % higher accuracy in the estimated ground point coordinates and eight times faster processing speed comparing to the Given transformation update algorithm. Therefore, the inverse normal matrix update algorithm is more appropriate for the real-time image georeferencing.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.04a
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• pp.215-219
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• 2022

디지털 플랫폼을 기반으로 한 벤처를 성공적으로 육성하려면 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 바탕으로 한 비즈니스 모델이 사회적으로 적합한 형태로 수용되어야 한다. 그러나 디지털 벤처가 데이터와 알고리즘 활용에 있어 공정한가에 대한 의구심과 도전이 지속되고 있으며 이와 관련된 연구 노력도 부족한 실정이다. 본 연구는 온라인 유통 플랫폼 벤처로 급격히 성장한 쿠팡이 직면한 도전을 통해 빅데이터와 알고리즘 기반의 비즈니스 수행에 따른 어려움과 이에 대한 이론적 고찰을 시도했다. 쿠팡의 도전을 알고리즘, 빅데이터, 자동 최저가 매칭 시스템, 그리고 오프라인 업체의 비교 데이터 활용에 관한 문제로 정리했다. 이들 각각에 대하여 의무 범위론의 관점에서 문제 해결의 실마리를 제시하였다. 본 연구는 쿠팡의 자체 브랜드 출시를 배경으로 디지털 플랫폼 기반의 벤처 기업이 성장하면서 제기되는 사회적 도전 과제들을 검토함으로써 지속가능성을 유지하기 위한 전략적 고민과 실천적 연구 노력이 뒤따를 필요성을 환기시킨다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.1_2
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• pp.95-101
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• 2004

The scheduling problem that maps independent tasks to heterogeneous resources in distributed computing systems is known as NP-complete［1］. GRID［2］ is an example of distributed systems that consisted of heterogeneous resources. Many algorithms to solve this problem have been presented［1,3,4,5］. The scheduling algorithm can be classified into static scheduling algorithms and dynmic scheduling algorithms. A dynamic scheduling algorithm can be used when we can not predict the priority of tasks. Moreover, a dynamic scheduling algorithm can be divided into on-line mode algorithm and batch mode algorithm according to the scheduling time［1,6］. In this paper, we propose a new on-line mode scheduling algorithm. By extensive simulation, we can see that our scheduling algorithm outperforms previous scheduling algorithms.