• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.547-554
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• 2004

연속매체(Continuous Media : CM)와 같은 데이터를 온라인으로 상영해야 하는 멀티미디어 시스템에서는 연속매체의 시간제약성을 만족시켜 줄 수 있는 실시간 디스크 스케줄링 기법이 요구되며 이를 통해 상영중인 CM 스트림(stream)의 끊김현상(hiccup)을 막을 수 있다. 이런 디스크 스케줄링을 위해 주기성을 가지는 프리팻칭(prefetching) 기법이 널리 쓰이고 있으며, 이는 연속매체가 상당기간 동안 계속 상영된다는 특성에 기반한 것이다. 본 논문에서도 효과적인 디스크 프리팻칭을 위해, 정시도착채널이란 실시간 디스크 채널을 이용한 스케줄링 기법을 제안한다. 이런 디스크 채널의 생성을 위해 bulk-SCAN 기법이 사용되며 유연한 채널 할당을 위해 실시간 알고리즘인 EDF(earliest-deadline-first) 알고리즘이 이용된다. 제안한 기법은 기존 방법에서와 같이 끊김현상 없는 상영을 제공함은 물론이고, I/O 처리율과 서비스 응답시간 면에서 우수성을 가진다. 논문에서는 이런 성능상의 장점을 시뮬레이션을 통해 보인다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.75-83
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• 2008

여러 개의 작업이 동시에 작동 할 때 서로 다른 작업에서 공유자원을 사용하기 위하여 상대방의 작업이 끝나기를 기다리는 상태를 교착상태라 하며 이는 시스템의 효율성과 경제성 제고에 가장 중요한 문제 중 하나이다. 지금까지 이러한 교착상태 확인은 도달성(reachability)기법이나 서브 넷(Subnet)으로 분리하여 분석하는 기법 등이 가장 많이 사용되었으나, 분석에 필요한 시간과 노력, 복잡성과 효율성에 있어서 효과적이지 못한 단점을 가지고 있다. 본 연구는 패트리 넷(Petri Net)에서 모든 플레이스(Place) 간의 관계를 나타내는 추이적(Transitive)행렬을 이용하여 교착상태가 나타날 가능성이 있는 자원공유 플레이스를 분석하여 교착상태를 검증하는 정책을 제시한다. 이를 위하여 교착상태를 확인할 수 있는 자원공유 플레이스의 관계를 정의하고, 유연생산시스템 모델을 이용하여 제안한 알고리즘의 성과를 검증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.617-630
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• 2010

고해상도 비디오에 대한 압축 성능 향상을 위해 ITU-T VCEG에서는 H.264/AVC 표준을 근간으로 다양한 압축 성능 개선 기법들을 추가해 왔는데, 그중 ALF 기법은 양자화에 의해 발생한 오류를 제거할 수 있는 필터링 방법을 제공함으로써, 고해상도 영상에서 평균 9%의 매우 높은 성능 개선 능력을 보이는 핵심 기술이다. 하지만 기존의 ALF는 한 프레임 내에서 하나의 Wiener 필터만을 사용하므로, 다수의 서로 다른 통계적 특성을 가진 영역이 존재하는 경우에는 능률적인 오류 복원 성능을 제공하기 어려운 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한 복호 프레임에 존재하는 다양한 영역 별 통계적 특성을 반영하여 보다 유연한 율-왜곡 관점에서의 ALF 선택이 가능할 수 있도록, 적응적 율-왜곡 최적 다중 루프 필터 기법을 제안한다. 제안 알고리즘을 통해 다양한 영상에 대하여 기존 알고리즘의 성능을 안정적으로 개선할 수 있었으며, 영상에 뚜렷한 특성 차이를 지닌 복수의 오브젝트가 존재할 경우에는 더욱 높은 비트율 감소 이득을 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1542-1555
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• 1999

본 논문에서는 C++ 클래스 계층구조(상속관계를 가진 클래스들의 모음)를 대상으로 객체 지향 언어의 특성인 단일/다중 상속, 정적/동적 바인딩, 함수중복/함수재정의(Overloading & Overriding), 순수가상/가상함수, 생성자 문제를 고려하여 멤버데이터와 멤버함수를 최적화 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 프로그램 계층 구조와 그 계층 구조를 사용하는 프로그램은 일반적으로 클래스 계층 구조의 부분적인 기능만을 사용하기 때문에 많은 구성요소를 포함하는 클래스들에서 불필요한 기능을 제거하는 것이 필요하게 되었다. 지금까지 연구되어 왔던 고전적인 슬라이싱이나 다른 변형된 슬라이싱은 출력데이터를 선택하고 그와 관련된 프로그램 문장을 포함하는데 초점을 맞추고 있다. 그 대상은 대부분 구조적 프로그램 언어로 이루어졌으며 이러한 슬라이싱은 주로 오류 검출, 소프트웨어의 유지보수, 유연한 테스팅을 위한 주제로 연구가 되어 왔다. 본 논문에서는 그 대상 범위를 객체 지향 언어로 확장시키고, 분석단계에서 테이블 구성형태를 링크형태로 구성함으로써 보다 정보관리의 효율을 높일 수 있고, 이 테이블을 이용한 최적화 시스템 구현을 통해 필요한 알고리즘을 제시하였다. 이러한 과정을 통해 불필요한 멤버데이터, 멤버함수, 클래스 상속관계를 제거함으로 프로그램 코드의 간소화, 시스템 성능의 향상을 가져올 수 있다.

• KSBB Journal
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• 제17권6호
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• pp.560-565
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• 2002

생태계에서 중요한 역할을 담당하는 단백세균(Proteobacteria)의 보존적유전자(conserved gene)를 파악하고 서로간의 유연 관계를 밝히고자 clusters of orthologous groups of proteins(COG) 알고리즘을 이용한 접근법을 시도하였다. 42종의 원핵생물과 33종의 진정세균, 16종의 단백세균으로 가면서 보존적유전자가 증가하는 것을 확인하였다. 분석대상 원핵생물 모두에서 75종의 COG 즉 보존적 유전자가 관찰되었다. COG0195, COG0358 그리고 COG0528은 원핵생물에서만 관찰되어 새로운 분류의 parameter로 이용될 가능성이 있는 것으로 추측되었다. 64종류의 보존적 유전자가 33종의 진정세균(eubacteria)에서 관찰되었다. 이는 각 분류단계를 특징짓는 새로운 COG의 추가에 의한 결과로 사료되었다. 각 단백세균 그룹은 독자적인 COG 레퍼토리를 소유하였으며 물질대사에 관련된 보존적 유전자는 beta 그룹이 다른 그룹에 비해 다양한 것을 확인하였다. 본 연구는 단백세균의 기원과 진화적 유연관계를 파악하는데 도움을 줄뿐만 아니라 향후 세균분류학과 생명공학에 필수적인 유용유전자 탐색 등에서도 충분한 연구가치가 있는 것으로 사료되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.1-10
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• 2001

신경망은 점차 분류 및 함수추정을 위한 현대 통계적 방법론으로 부각되고 있다. 신경망은 특히 선형 회귀함수를 일반화시키는 유연한(flexible) 방법을 제공하며 일반적 비선형 함수를 모수화하는 방법으로 간주된다. 본 논문에서는 함수추정을 위한 신경망을 생각한다. 신경망이 훈련자료를 과대적합하는 것을 피할 수 있도록 하는 간단한 방법은 정칙화(regularization)이다. 신경망에서는 정칙화를 위해 주로 가중치 감소법(weight decay method)을 사용한다. 함수추정을 위해 가중치감소 신경망을 사용할 때 은닉노드수, 가중치모수, 학습률 및 학습반복회수가 중요한 모수이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 가중치감소 신경망의 중요한 모수들을 자동으로 최적화하는 방법을 제안하고 결과적으로 가중치감소 신경망을 자동학습하는 방법을 설명한다. 그리고 다른 함수추정방법들과 자동학습된 가중치감소 신경망을 비교분석한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.699-709
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• 2004

XML은 정보 관리와 데이타 교환에서 점차로 더 중요해지고 있다. 효율적인 구조 검색과 문서 통합을 위한 기초 과정은 유사한 구조를 갖는 문서를 클러스터링 하는 것이다. 이것은 구조가 다른 전체 문서를 대상으로 검색하는 것보다 더 신속하고 유연성을 제공하기 때문이다. 따라서 이 논문에서는 XML 문서의 구조 검색과 통합에 유용한 유사 구조기반의 점진적 클러스터링 기법을 제안한다. 기존의 문서 클러스터링에서 벡터를 이용한 문서의 유사도에 의해 클러스터를 형성하는 것과는 다르게 우리는 대량의 데이타에 유연하게 적용할 수 있는 트랜잭션 데이타를 위한 클러스터링 알고리즘을 사용하였다. 제안 기법은 먼저 순차 패턴 알고리즘을 이용하여 XML 문서의 대표 구조를 추출한다. 그리고 문서를 하나의 트랜잭션으로, 문서의 대표구조를 트랜잭션의 항목으로 간주하여 유사 구조 항목 기반의 점진적인 클러스터링을 수행한다. 아울러, 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 정의하였고, 이를 이용하여 기존 연구와의 실험에 대한 분석을 통해 제안 기법의 효율성을 분석하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.587-598
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• 2002

멀티캐스트 환경에서 그룹키 관리는 그룹 통신에서 기밀성과 같은 정보보호서비스를 제공하기 위하여 그룹 내 모든 구성원들이 한 개의 동일한 비밀키를 공유한 후 이를 기반으로 그룹 내 메시지의 암복호화를 수행함으로서 그룹 통신 내용을 보호하는 기술이다. 지금까지의 그룹키 관리 연구에서는 완전 정규 트리를 기반으로 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려하지 않은 상태에서 그룹키 관리 메커니즘이 개발되어 왔지만 본 연구에서는 사용자들이 그룹에 가입 및 탈퇴하는 비율을 고려한 상태에서 관리 메커니즘의 효율성을 높이는 메커니즘을 개발하였으며 또한 완전 정규 트리 보다 더욱 유연한 구조를 갖는 가변트리라는 새로운 트리구조를 정의 및 분석하여 제안된 가변트리 모델이 완전 정규트리 모델보다 그룹키 관리에서 더욱 효율적인 키트리 모델임을 제시하였다. 특히 그룹 통신에서 탈퇴비율이 50%를 넘는 경우 트리의 차수들이 2 또는 3인 경우에 최적화가 이루어짐을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1279-1286
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• 2021

Electrocardiogram (ECG) 신호는 심장의 이상을 조기에 진단하기 위한 좋은 지표이다. ECG 신호는 사람마다 기준이 되는 정상 신호의 형태가 다르고, 진단에 많은 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 ECG 신호 진단을 효율적으로 가속하기 위한 OpenCL을 기반 FPGA-GPU 혼합 계층 적응형 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에서 MIT-BIH 부정맥 신호데이터의 19870개 ECG 신호를 진단한 결과 FPGA 가속기는 진단 시간이 1.15s로 소프트웨어로 실행했을 때보다 89.94% 감소하였고, 전력 소모는 84.0% 감소하였다. GPU 가속기는 실행 시간이 소프트웨어 대비 83.56% 감소한 1.87s였으며, 전력 소모는 62.3% 감소하였다. 제안하는 FPGA-GPU 혼합 플랫폼은 FPGA 가속기보다 진단 속도가 느리지만 GPU를 이용하여 상황에 따라 유연한 알고리즘을 동작할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1688-1696
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• 2020

기존 클라우드 기반 Internet-of-Things(IoT) 시스템의 네트워크 정체와 서버 과부하로 인한 지연, 데이터 이동으로 인한 보안 및 프라이버시 이슈를 해결하기 위하여 엣지 기반의 IoT 시스템으로 IoT의 패러다임이 움직이고 있다. 하지만 엣지 기반의 IoT 시스템은 여러 제약으로 인하여 처리 성능과 동작의 유연성이 부족한 치명적인 문제점을 가지고 있다. 처리 성능을 개선하기 위하여 응용 특화 하드웨어를 엣지 디바이스에 구현할 수 있지만, 고정된 기능으로 인하여 특정 응용 이외에는 성능 향상을 보여줄 수 없다. 본 논문은 엣지 디바이스의 제한된 하드웨어 자원에서 다양한 응용 특화 하드웨어를 주문형 부분 재구성을 통해 사용할 수 있고, 이를 통해 엣지 디바이스의 처리 성능과 동작의 유연성을 증가시킬 수 있는 엣지 중심의 Metamorphic IoT(mIoT) 플랫폼을 소개한다. 실험 결과에 따르면, 재구성 알고리즘을 엣지에서 실행하는 엣지 중심의 mIoT 플랫폼은 재구성 알고리즘을 서버에서 실행하는 이전 연구에 비해 엣지의 서버 접근 횟수를 최대 82.2% 줄일 수 있었다.