• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.55-57
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• 2001

캐쉬 대체 알고리즘은 캐쉬 적재공간의 한계성을 극복하는 방법 중에 하나이다. 기존의 많은 대체 알고리즘의 문제점인 대체 기준치의 부정확성 및 불충분성을 해결하기 위해 인기도를 제안하였다. 인기도는 인기 검색어의 순위를 정규화 한 값으로, 대량의 자료를 바탕으로 얻어진 통계치이다. 인기도 산출의 기반이 되는 인기 검색어는 시간적 흐름에 민감하고, 사회 전반적인 경향을 반영하며, 많은 중복을 가지고 있다. 인기도는 각 검색 엔진별로 단일 인기도와 누적 인기도를 산출한 후에, 이를 모두 병합하여 산출된다. 이것을 병합 인기도라고 하며, 이는 임의의 검색어에 0에서 1사이의 소수값으로 부여된다. 인기도는 메타 검색 엔진에서 캐쉬 대체를 수행할 때 적용될 수 있으며, 다수의 자료 입력 경향에 관한 정보가 존재하는 문제 영역에 사용될 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.4
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• pp.485-494
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• 2008

Huge amounts of various web items such as keywords, images, and web pages are being made widely available on the Web. The popularities of such web items continuously change over time, and mining temporal patterns in popularities of web items is an important problem that is useful for several web applications. For example, the temporal patterns in popularities of search keywords help web search enterprises predict future popular keywords, enabling them to make price decisions when marketing search keywords to advertisers. However, presence of millions of web items makes it difficult to scale up previous techniques for this problem. This paper proposes an efficient method for mining temporal patterns in popularities of web items. We treat the popularities of web items as time-series, and propose gapmeasure to quantify the similarity between the popularities of two web items. To reduce the computation overhead for this measure, an efficient method using the Fast Fourier Transform (FFT) is presented. We assume that the popularities of web items are not necessarily following any probabilistic distribution or periodic. For finding clusters of web items with similar popularity trends, we propose to use a density-based clustering algorithm based on the gap measure. Our experiments using the popularity trends of search keywords obtained from the Google Trends web site illustrate the scalability and usefulness of the proposed approach in real-world applications.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.29 no.2
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• pp.148-157
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• 2002

Caching in meta-search engines can improve the response time of users' request. We describe the cache scheme in our meta-search engine in terms of its architecture and operational flow. In particular, we propose a popularity-driven cache algorithm that utilizes popularities of queries to determine cached data to be purged. The popularity is a value that represents the normalized occurrence frequency of user queries. This paper presents how to collect popular queries and how to calculate query popularities. An empirical performance evaluation of the popularity-driven caching with the traditional schemes (i.e., least recently used (LRU) and least frequently used (LFU)) has been carried out on a collection of real data. In almost all cases, the proposed replacement policy outperforms LRU and LFU.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.101-103
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• 1998

뉴스기사를 구성하는 NOD데이터는 VOD(Video on Demand) 데이터와는 달리 미디어의 종류 및 크기, 시간적인 접근 지역성, 사용자와 상호 작용성 등의 차이점을 가질 뿐만 아니라 새로운 뉴스기사가 수시로 생성되고 사용자가 인기도가 높은 기사와 최신의 뉴스기사에 더 많이 접근하는 특성을 가진다. 본 논문에서는 현재 서비스중인 전자신문의 로그파일을 분석하여 NOD 뉴스기사의 인기도가 Zipf분포와 다름을 보이고, 뉴스기사의 생명주기Lifr Cycle)에 따른 접근 확률분포 제시한다. NOD 데이터의 접근 편기성으로 인하여 데이터 캐싱을 통한 NOD 서버의 성능 향상을 기대할 수 있으나 뉴스기사의 생명주기가 짧고 접근시간대별로 사용자 접근형태가 변하는 등의 이유로 단순히 인기도만 고려한 캐싱은 빈번한 데이터 재배치 문제로 인해 높은 캐시 관리비용을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 뉴스 기사의 접근 편기성에 나타나는 인기도(popularity)와 생명주기를 조합한 척도를 제안하고 이를 이용한 재배치를 제안한다.

• Information Systems Review
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• v.17 no.3
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• pp.183-202
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• 2015

In recent years, various Social Network Service (SNS) is emerging as a new means of communication were enjoying a lot of popularity among consumers. Accordingly, an online word-of-mouth marketing through the SNS is prevalent. At this moment, the majority of companies selects the SNS used as resources of online word-of-mouth marketing on the assumption that the more a SNS is popular (followers or visitors based), the more it has an influence. In addition, the existing studies about the popularity or influence on the SNS were not distinguish them separately. The former researchers used popularity mixed with Influence. Therefore, this study, we have conducted a survey with people in their twentieswho use SNS most to do an empirical analysis of the relationship between popularity and Influence on the SNS. According to the results of this study, it has a weak correlation between popularity and Influence. So, it is necessary to distinguish between popularity and influence.

• Korean Journal of School Psychology
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• v.8 no.2
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• pp.153-173
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• 2011

In a group of 353 elementary students, the present study examined the moderation effects of prosocial behaviors and social competence in the relations between overt/relational aggression and peer status (social preference and perceived popularity). The results indicate that both overt aggression and relational aggression lowered social preference regardless of gender. Prosocial behaviors and social competence did not buffer the negative influence of aggression on social preference. Among boys, overt aggression was a significant predictor of increased perceived popularity. Although inconsistent, relational aggression also predicted boys' perceived popularity. However, among girls, relational aggression, not overt aggression, was associated with perceived popularity. The moderation effects of prosocial behaviors and social competence were significant only among boys. In other words, boys' aggression, although it lowers social preference, contributes to their social influence and dominance when it is effectively combined with positive characteristics. It is necessary to develop new intervention strategies which reflect the adaptive function of aggression within peer groups.

• Proceedings of KHEA Conference
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• 2004.04a
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• pp.196-196
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• 2004

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.135-137
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• 2022

이동성 기반의 기존 엣지 캐싱 연구에서는 인기도가 짧은 시간 급격하게 변화하는 SNM(Shot Noise Model) 콘텐츠를 반영하지 않았다. 동적 인기도 특성을 다루지 않는 경우, 잦은 캐시 미스가 발생하므로 SNM 콘텐츠를 고려하는 것은 중요하다. 이에 본 논문은 이동성을 고려한 기존 연구에 SNM 콘텐츠를 함께 고려하고, 시뮬레이션을 통해 기존 연구 대비 제안 알고리즘의 향상된 캐시 적중률을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.595-597
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• 2001

연속미디어 데이터에 적합한 프락시 캐슁 기법을 연구하기 위하여 인터넷 상어서 서비스 되고 있는 비디오 데이터에 대한 사용자 액세스 패턴을 분석하였다. 비디오 특성에 따른 인기도의 변화와 life cycle 을 분석하여 효율적인 프락시 캐슁 기법을 제안한다. 연속미디어 객체의 인기도에 비례하여 전체 또는 앞부분을 캐슁함으로써 를라이언트에 대한 초기지연시간을 감소시키고, 캐쉬 공간을 효율적으로 사용하면서 캐슁의 효과를 극대화 하고자 한다. 비디오의 aging을 고려하여 재생량에 기반한 인기도를 계산할 수 있는 지수분포 모형을 제시하고 주기 적으로 인기 가 낮은 오브젝트를 인기가 높은 오브젝트로 대체해 나가는 방법을 계시한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여 인터넷 방송국 VOD서버의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 실험을 수령하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 BHR, DSR, 재배치외 측면에서 기존의 캐슁 기법들에 비하여 전반적으로 우수한 성능을 보여주었다.

• Korean Journal of Childcare and Education
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• v.9 no.3
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• pp.33-51
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• 2013

This study identifies the differences of creative leadership according to preschool children's peer popularity. The subjects of this study were 178 5-year-old children in institutes of early childhood education in G city and all collected data were analyzed by t-test. The results of the study are as follows: 1) Children's Peer Popularity and creative leadership in the overall score, and sub-elements such as creative thinking, self-management, respect for others and community care ability of young children have a positive relationship. 2) there were statistically significant differences in the whole creative leadership and sub-elements(creative thinking, self-management, and social leadership, respect for others and community care ability) depending on peer popularity. It suggest that the results of this study have a great value to provide fundamental data for the development of peer relation building program to enhance creative leadership.