• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.184-186
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 서브시퀸스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 본 논문에서는 먼저, 기존의 이원성 기반 서브시퀸스 매칭 기법에서 발생하는 성능상의 문제점들을 지적하고, 이들을 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 기법은 서브시퀸스 매칭 시 요구되는 인덱스 검색을 윈도우-조인이라는 일종의 공간 조인 문제로 새롭게 해석하는 것에서 출발한다. 제안된 기법에서는 효과적인 윈도우-조인의 처리를 위하여 질의 윈도우 점들을 위한 R＊-트리를 주기억장치 내에 on-the-fly로 구성하는 방법을 사용한다. 또한, 데이터 윈도우 점들을 위한 디스크 상의 R*-트리와 질 윈도우 점들을 위한 주기억장치 상의 R＊-트리를 효과적으로 조인할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 R＊-트리 페이지들을 착오 채택 없이 단 한번만 디스크로부터 액세스 측면에서 이원성 기반 서브시퀸스 매칭을 위한 최적의 기법이다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.14 no.5
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• pp.53-59
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• 2009

In this paper, we describe the problems which can happen during multi-tasking process in the Windows operating system (OS) environment. To cope with the problems, multiple-windows manager program is proposed in this paper. If we use the proposed multiple-windows manager program with three virtual screen, we can obtain the effect like using four Windows OS and thus we can improve the tardy speed and the high complexity for multi-tasking process.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.199-202
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• 2006

본 논문에서는 적응적 관심윈도우에 기반한 세포영상 세그먼테이션 기법을 제안한다. 명암지도를 이용하여 초기 관심윈도우를 생성하고, 초기 관심윈도우를 쿼드-트리 분할을 통해 실제 관심영역과 유사한 크기가 될 때까지 축소한다. 이렇게 생성된 적응적 관심윈도우는 세포영상에서 배경을 제거하고 관심영역 추출의 처리시간을 줄일 수 있다. 그리고 세그먼테이션과 관심영역의 분리를 위한 영역 병합 및 제거를 수행하여 최종적으로 정밀한 관심영역을 얻어낸다. 실험에서 제안된 기법은 세포영상의 관심영역을 효과적으로 분리하여 인간 시각과 유사한 향상된 세그먼테이션 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.568-570
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• 2005

광대역 망에서 범용 TCP를 사용하는 경우 최대 전송 윈도우의 크기가 제한되어 가용한 망 자원이 낭비된다. 이를 해결하는 일반적인 방법은 윈도우 스케일 옵션을 사용하는 것인데 이 경우 송신측의 응용를 수정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 송신측을 수정하지 않고 전송 윈도우의 크기를 증가시키는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 송수신측 사이에 있는 Snoop 게이트웨이가 망의 상태와 수신측의 처리 능력을 동적으로 파악하여 최적의 윈도우 확대 계수를 결정하고, 이 계수에 상응하는 수의 응답 패킷을 송신측에 전송하여 전송 윈도우 크기가 확대된 효과를 얻는다. 특히, 이 방법은 서로 다른 특성을 갖는 망이 snoop 게이트웨이를 사용하여 2-way 세그먼트 방식으로 연동된 환경에서 부가적인 비용없이 단대단 시맨틱을 유지하면서 성능을 향상시킬 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.117-124
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• 1998

As window sized increases, the throughput input-buffered packet switch with a window scheme improves on random traffic condition. However, the improvement diminishes quickly under bursty traffic. In this paper, we propose Burst Head Addressable FIFO mechanism and memory structure having search capability in unit of burst header to compensate the sensitiveness of the windowed scheme to bursty traffic. The performance of a input-buffered switch using the proposed Burst Header Addressable FIFO input buffer was analyzed using computer simulations. The maximum throughput of the conventional FIFO scheme approaches an asymptotic value 0.5 as mean burst length increases. The maximum throughput of the proposed scheme is greater than that of the conventional scheme for any mean burst length and window size.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1271-1274
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• 2005

Fast long-distance network 에서 기존 TCP 의 혼잡 제어 (congestion control) 알고리즘은 대역폭을 효과적 사용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 대역폭을 효과적으로 사용하기 위해서 TCP 혼잡 제어를 수정한 다양한 프로토콜들이 제안되었다. 이러한 프로토콜들은 디자인 시 주로 bandwidth scalability, TCP friendliness, 그리고 RTT fairness 와 같은 세 가지의 특성을 고려하고 있다. 하지만 제안된 프로토콜들은 어떤 것도 trade-off 관계로 있는 이 세 가지 특성을 동시에 만족시키지 못한다. 본 논문에서는 혼잡 제어 알고리즘의 증가 규칙 (increase rule)에 RTT 를 직접 반영함으로써 위 세가지 요구사항을 동시에 만족시키는 EIMD (Exponential Increase/ Multiplicative Decrease)라고 하는 새로운 TCP 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. EIMD 는 패킷 손실이 없는 한, 지수적으로 윈도우를 증가시켜 효과적으로 대역폭을 사용하면서도, 패킷손실 직전의 윈도우 크기, $W_{max}$ 에 반비례하게 윈도우를 증가시킴으로써 fair share 에 빠르게 수렴할 수 있다는 특성을 갖는다. 모의실험을 통해 제안된 프로토콜이 fast long-distance network 에서 위 4 가지 특성들을 모두 만족하는지 검증한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.751-754
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• 2015

최근 시계열 데이터베이스 기반의 다양한 응용 분야에서 서브시퀀스 매칭(subsequence matching)연구가 활발히 진행되고 있다. FRM과 DualMatch은 효과적인 서브시퀀스 매칭을 위해 처음 제안된 해결책이다. 이후 이들을 일반화한 GeneralMatch가 제안되었으며, 최근에는 GeneralMatch의 이원적 접근법인 DualGMatch가 제안되었다. 본 논문에서는 GeneralMatch와 DualGMath를 비교 분석 하고자 한다. 이를 위해, 먼저 윈도우 구성 관점에서 GeneralMatch와 DualGMatch를 평가한다. 다음으로, 두 해결책을 최대 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 관점에서 이론적으로 비교 분석한다. 마지막으로, 실제 시계열 데이터를 활용하여 GeneralMatch와 DualGMatch의 인덱스 페이지 접근 횟수를 비교한다. 분석 결과, GeneralMatch가 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 측면에서 DualGMatch보다 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1414-1415
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• 2013

국내 게임 시장은 모바일이라는 플랫폼을 이용하여, 최근 새로운 동력을 맞이하고 있다. 이러한 게임 산업의 중심에 있는 개발자들은 다양한 게임 엔진과 그에 맞는 언어를 빠르게 습득하고, 다양한 변화에 대응하고 있다. 현재 많은 고기능 고성능 게임 개발 툴이 있지만, API(Application Programming Interface)는 윈도우 운영체제를 실행 및 제어하고 프로그램과 프로그램을 연결시켜주는 역할 등의 전통적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 API는 고성능의 게임 보다는 윈도우 시스템을 이해하며, 게임을 만드는데 적합 할 수 있다. 본 논문에서는 윈도우 시스템에서 간단하게 게임을 제작할 수 있도록 API를 이용한 시각적 효과 및 사운드 삽입에 대한 내용에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.121-122
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• 2019

본 논문에서는 웹쉘을 탐지하기 위한 방법 중 하나로 슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 웹 공격에 많이 활용되는 웹쉘의 탐지를 위하여 제안하는 슬라이딩윈도우 기반의 탐지 기법은 시간이 지남에 따라 발전해가는 웹쉘 탐지 우회 기술에 대응하여 보다 정확한 탐지를 제공하는 기술이며, 이를 기반으로 웹쉘의 다양한 변종 또한 탐지할 수 있다. 본제안의 경우 코드의 부분별 위험도를 측정 및 제공하여 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.193-195
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• 2005

서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이터베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 크기 효과로 인한 서브시퀀스 매칭의 심각한 성능 저하 현상을 정량적으로 관찰하여, 하나의 윈도우 크기를 대상으로 만든 단 하나의 인덱스만을 이용하는 것은 실제 응용에서 만족할만한 성능을 제공할 수 없다는 것을 규명하였다. 또한, 이러한 문제로 인해 다양한 윈도우 크기를 기반으로 다수의 인덱스들을 구성하여 서브시퀀스 매칭을 수행하는 인덱스 보간법의 응용이 필요함을 보였다. 인덱스 보간법을 응용하여 서비시퀀스 매칭을 수행하기 위해서는 먼저 다수의 인덱스들을 위한 윈도우 크기들을 결정해야 한다. 본 연구에서는 물리적 데이터베이스 설계방식을 이용하여 이러한 최적의 다수의 윈도우 크기들을 선정하는 문제를 해결하였다. 이를 위하여 시계열 데이터베이스에서 수행될 예정인 질의 시퀀스들의 집합과 인덱스 구성의 기반이 되는 윈도우들의 크기의 집합이 주어질 때, 전체 서브시퀀스 매칭들을 수행하는 데에 소요되는 비용을 예측할 수 있는 공식을 산출하였다. 또한, 이 비용 공식을 이용하여 전체 서브시퀀스 매칭들의 성능을 극대화 할 수 있는 최적의 윈도우 크기들을 결정하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘의 최적성과 효율성을 이론적으로 규명하였다. 끝으로, 실험에 의한 성능 평가를 제안된 기법의 우수성을 제시하였다.