• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.399-412
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• 2006

서버들이 서로 다른 데이타를 저장하고 있는 협동성 캐슁을 사용하는 클러스터링 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서는 Hot-Spot 혹은 임의의 입력 요청 패턴이 발생하면 일부 서버만 과부하가 되어 전체적인 성능이 떨어지는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 클러스터링이 가지는 Hot-Spot 및 임의의 입력 요청 패턴을 반영하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 새로운 자체 학습 기반의 적응적 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 요청을 처리하는 일부 서버들이 과부하가 되면 해당 요청을 다른 서버들로 재 분산한다. 이러한 재 분산은 자체 학습 알고리즘에 의해 수행되고, 다양한 입력 패턴 혹은 서로 다른 성능의 서버들을 가지는 클러스터에도 적용이 가능하다 제안된 방법들은 16대의 컴퓨터와 부하 분산기를 가지고 클러스터링 환경에서 실험되었고, 실험 결과는 기존 방법들에 비해 54.62% 성능이 향상되었음을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.412-414
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• 2004

수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC 실 또는 교육 목적 PC 실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업. 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI 와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 일해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권6호
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• pp.582-594
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• 2004

수십 대의 PC들로 구성된 학교 PC실 또는 교육 목적 PC실에서는 컴퓨터들이 분산 구조로 되어 있어서 각 컴퓨터별로 셋업, 유지보수, 업그레이드가 각각 따로따로 수행된다. 이러한 분산 구조에 대한 대안으로 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경을 고려해 볼 수 있다. 씬 클라이언트 컴퓨팅 환경에서, 클라이언트 쪽 장치는 사용자에게 친숙한 GUI와 멀티미디어 지원과 함께 주로 IO 기능들을 제공하는 반면에 터미널 서버라 불리는 원격 서버들은 컴퓨팅 파워를 제공한다. 이 환경에서는 많은 클라이언트를 지원하기 위해서 터미널 서버들을 클러스터로 구성할 수 있다. 그러나 이러한 구조에서는 터미널 세션의 유지와 사용자의 다양한 컴퓨팅 사용 패턴 요인으로 부하 분산이 어렵고 결과적으로 터미널 서버 자원의 활용도가 낮아지는 단점을 가진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 적응적 터미널 클러스터를 제안한다. 이 구조에서는 부하가 적은 그룹에 속한 터미널 서버가 부하가 큰 그룹으로 실시간에 동적으로 재 할당될 수 있다. 제안된 적응적 터미널 클러스터를 일반적인 터미널 클러스터와 그룹 기반 비적응적 터미널 클러스터와 비교하고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2383-2386
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• 2002

많은 ISP업체와 서버 관리자들은 자신의 시스템 향상을 위하여 많을 비용을 쏟아 붇고 있지만 그 결과는 비관적이다. 지금까지는 하드웨어적인 성능만을 고려하였으나, 최근에는 리눅스를 탑재하여 낮은 가격과 높은 가용성을 가지면서, 증가하는 네트워크 요청에 효과적으로 대응하기 위한 해결책으로 여러 대의 호스트로 구성되는 클러스터링 기술이 각광을 받고 있다. 또한 클러스터는 저렴한 호스트들로 구성되므로 구축 비용이 절감되는것 뿐만 아니라, 일부 호스트가 고장 나더라도 다른 호스트는 네트워크 작업 분담을 재설정하여 정상적으로 동작함으로 가용성이 항상 유지될 수 있다는 것을 보여준다. 최근 군에서도 정보화 과학화의 열풍에 힘입어 그 어느때보다도 업무의 전산화, 정보화에 박차를 가하고 있는 실정이다. 이로 인한 군업무에 적용되는 중대형 서버의 증가와 1인 1PC정책에 의한 클라이언트의 증가, 네트웍 인프라 구축에 심혈을 기울이고 있다. 그러나 사용자의 요구만큼 군환 경하에서의 정보화 업무를 감당하는 서버의 역량은 제한이 있다. 군업무의 특수성에 비추어 볼때에도 사회의 금융업무와 마찬가지로 중단없는 서비스의 수행과 서버의 안정화는 군전산의 가장 중요한 요소중의 하나임에 불구하고 아직까지도 현실성은 많이 미비한 상태이다. 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 NAS와 SAN개념(네트웍기반)을 도입하여 군 서버 구축 새로운 패러다임을 제공하여 업무의 통폐합과 함께 서버의 통폐합의 전초단계인 무정지 클러스터링 서버의 구축방안을 제시하여 군정보화, 과학화의 초석을 다지는 계기로 삼고자 한다.위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.639-646
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• 2003

일반적인 2 계층을 기본으로 하는 데이터베이스 시스템은 병행 클라이언트가 많을 경우 성능면에서 그 한계를 가진다. 이 문제를 해결하기 위하여, 사용자들의 자료 이용의 유사성을 이용한 3 계층 데이터베이스 시스템이 제안되었다. 이 시스템에서 클라이언트들은 오프라인 형식의 클러스터들로 나뉘어지며, 가능한 경우 자료객체 요구는 서버와의 상호작용 없이 클러스터 내부에서 처리되게 된다. 이러한 구조는 서버와 클라이언트들 사이에 새로운 계층을 도입함으로써 가능해진다. 이 논문에서는 자료이용 유형이 변화하는 환경에서 클라이언트의 배치문제를 제시하고, 그 해결책으로 온라인 클라이언트 클러스터링을 제안한다. 이 방법은 환경 변화에 적응할 수 있는 시스템 재구성과 클라이언트의 재배치에 대한 필요성을 부각시킨다. 마지막으로 온라인 클라이언트 클러스터링의 유효성을 예시하고, 온라인 시스템의 재구성의 구현 가능성과 기술적 완성도를 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.