• The KIPS Transactions:PartA
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• v.14A no.1 s.105
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• pp.55-62
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• 2007

Uptime of embedded processors for mobile devices are dependent on battery consumption. Especially the large portion of power consumption is known to be due to cache management in embedded processors. This paper proposes an energy efficient data cache structure for high performance embedded processors. High performance prefetching data cache issues prefetching instructions before issuing demand-fetch instructions based on reference predictions. These prefetching instruction bring reduction on memory delay by improving cache hit ratio, but on the other hand those increase energy consumption in proportion to the number of prefetching instructions. In this paper, we adopt tag history table on prefetching data cache for reducing energy consumption by minimizing parallel tag comparison. Experimental results show the proposed data cache improves performance on energy consumption as well as memory delay.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.23 no.2
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• pp.105-111
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• 2015

Domestic 2D maps includes only most up-to-date information at the time of production without historical information. Therefore, it is hard to identify the change history of real world objects. In this research, Spatio-temporal model for 2D map were developed and it's compatibility was verified through the pilot project conducted on the Gwanggyo area of Gyeonggi province. Also, the procedure to generate 2D spatio-temporal database using maps made periodically on the same target area was introduced for showing the possibility of realizing nation wide spatio-temporal 2D map using the national base map updated periodically.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.575-578
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• 2008

Currently the automobile parts manufacturing industry of most, it is difficult in the automobile part development and purchase and production management. And when new regulation it will develop this automobile parts and changing design, it is difficult in new registration and history management. Automatic history management and DB construction about automobile parts is in great demand. The purpose of paper is a design of data retrieval and real-time production integration management for automobile parts. Automatic data update is accomplished as input material changing process for design data change and integration management of history information about parts is possible when input the name of an part and the number of an part.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.781-784
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• 2019

최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.343-345
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• 1999

데이터베이스 시스템은 실세계에서의 객체들이 다양한 모델링을 통하여 구축된 데이터베이스에 대해 검색, 갱신, 분석 출력 및 논리적인 일관성 제어 등을 할 수 있는 소프트웨어 시스템이다. 그러나 전통적인 데이터베이스 시스템은 시간에 따라 변화하는 데이터의 이력을 관리 할 수 없다. 따라서 이력정보(Historical Informations)를 관리할 수 있게 하기 위해서는 시간차원의 확장이 필요하다. 즉, 기존의 데이터베이스 시스템이 제공하지 못하였던 각 정보들의 이력관리와 이력을 이용한 다양한 서비스를 가능하게 하도록 시간차원을 지원할 수 있는 데이터베이스 시스템을 시간 데이터베이스 시스템이라 하며, 이를 위하여 이 논문에서는 객체관계형 데이터베이스 시스템을 기반으로 객체관계형의 특징과 레이어 개념을 이용하여 새로운 시간차원을 확장함으로써, 기존의 시스템을 현 상태로도 유지할 수 있는 시간 데이터베이스 시스템을 말한다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.10
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• pp.85-92
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• 2023

In December 2014, Livestock and Livestock Products Traceability Act was established, allowing consumers to receive livestock traceability information. While the Livestock Traceability System provides consumers with transparent and fair information about their food, it has brought increased workload and penalty burdens to stakeholders in the livestock industry. In this paper, we propose an IoT system for inventory management based on traceability numbers to enable sellers to conveniently provide livestock traceability information to consumers. We analyzed the protocol for managing data from electronic scales and conducted functional testing and verification on mobile devices. Furthermore, we implemented the design and system functionality, taking into account UI/UX on Android OS-based devices to synchronize and interconnect traceability and product information with electronic scales. We anticipate that the proposed approach will minimize user inconvenience and raise production efficiency in the existing market.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.2
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• pp.191-203
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• 2013

Today, information technologies have been applied to operations in container terminals, and it is possible to collect operational log data due to development of equipment and operations technology. Terminal operators are collecting event log data and try to figure out the way of resolving operations problems. Operators want to analyze event logs to determine the causes of the operation problems, but it can hardly be done manually. In this paper, we suggest a formal framework to evaluate performance measures using the collected log data of operations in container terminals. The proposed formal framework supports different container terminal layout, operational processes, and equipment. Our formal framework is composed of specification of terminal layout, log data, workflow, statistics, and report, based on the concept of container handling objects. For validation of our framework, we have implemented a terminal performance analysis system based on the proposed framework.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.13 no.2
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• pp.1-11
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• 2014

In this paper, travel speed patterns were deducted based on historical DSRC travel speed data using Decision Tree technique to improve availability of the massive amount of historical data. These patterns were designed to reflect spatio-temporal vicissitudes in reality by generating pattern units classified by months, time of day, and highway sections. The study area was from Seoul TG to Ansung IC sections on Gyung-bu highway where high peak time of day frequently occurs in South Korea. Decision Tree technique was applied to categorize travel speed according to day of week. As a result, five different pattern groups were generated: (Mon)(Tue Wed Thu)(Fri)(Sat)(Sun). Statistical verification was conducted to prove the validity of patterns on nine different highway sections, and the accuracy of fitting was found to be 93%. To reduce travel pattern errors against individual travel speed data, inclusion of four additional variables were also tested. Among those variables, 'traffic condition on previous month' variable improved the pattern grouping accuracy by reducing 50% of speed variance in the decision tree model developed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1061-1064
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 원하는 서비스를 다양한 상황에 맞게 서비스를 검색하고 조합하여 적합한 서비스를 제공하는 것은 중요한 일이다. 그러나 기존 연구는 사용자 정보를 이용하여 기본 서비스들로부터 새로운 조합 서비스를 찾아내는 것이 미흡하다. 또한 단순한 기본 서비스들의 나열에 불가하고, 사용 이력에 대한 구체적 방안을 고려하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황 정보 및 서비스 사용 이력을 고려한 데이터 마이닝 기반 서비스 조합 기법을 제안한다. 세부적 연구내용은 최적의 서비스를 동적으로 생성하여 제공하는 COSEP(Context-based Service Provisioning) 시스템 프레임워크에서 데이터 마이닝 기능을 겸비한 온톨로지를 이용한 서비스 조합 기법을 제안한다. 결과적으로 본 연구는 사용자의 시간과 위치와 같은 상황 정보에 능동적으로 반응하여 서비스를 발견하고, 데이터 마이닝 기법을 가진 온토롤지를 이용하여 서비스를 조합함으로써 최적의 서비스를 생성하여 사용자에게 제공하는 것이 기대된다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.13-17
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• 2003

본 논문에서는 낮은 대역폭, 높은 지연, 그리고 잦은 네트워크 단절로 인한 모바일 컴퓨팅 환경의 문제점들을 해결하기 위한 효과적인 캐시 적재 기법으로서 협업 추천 기반의 데이터 마이닝 전략을 제안하였다. 캐시 적재가 모바일 클라이언트의 이러한 문제점들을 해결하기 위한 효율적인 방법이 된다는 기존의 연구는 많이 진행되어 왔다. 하지만 모바일 컴퓨터의 요구에 대한 이력 정보만을 이용한 기존의 연구는 모바일 클라이언트가 필요로 하는 모든 정보 요구를 만족하지 못하였다. 특히 저장 공간의 제약을 갖는 모바일 컴퓨터의 한계 때문에 더욱 큰 어려움을 갖게 되었다. 본 연구에서는 모바일 클라이언트의 이력 정보에 대하여 데이터 마이닝 기법을 적용한 캐시 적재 기법을 제안하여 적은 캐시 용량만으로도 모바일 클라이언트의 요구를 만족할 수 있는 아이템들을 효과적으로 서비스할 수 있도록 하였다. CSIM Simulator를 이용하여 모의 데이터를 생성하여, 제안 모형의 성능 평가를 위한 실험을 수행하였다. Cache hit ratio를 이용한 객관적인 성능 평가를 통하여 제안된 모형이 모바일 클라이언트의 캐시 적재 기법으로서 우수한 성능을 보임이 확인되었다.