• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.454-456
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• 2003

최근 웹 서비스에서 동적 콘텐츠의 비율이 증가함에 따라 캐처 적중률을 높임으로써 서버 CPU의 부하를 줄이는 일의 중요성이 커지고 있다. 서버의 성능을 증가시키기 위한 방법으로 콘텐츠 복제 서버 클러스터가 널리 활용되고 있다. 그러나 콘텐츠 복제 서버의 각 노드는 유사한 작업을 수행함에도 탈구하고 서로 독립적으로 동작하므로 캐쉬 적중률이 감소한다. 본 논문에서는 한 서버 노드에서 캐슁하는 웹 콘텐츠를 다른 서버 노드의 캐쉬에 복제함으로써 서버 팜의 각 노드의 캐쉬 내용을 유사하게 관리하여 캐쉬 적중률을 높인다.

• ETRI Journal
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• v.10 no.3
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• pp.83-91
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• 1988

This paper describes the architecture and the performance analysis of a multiprocessor system, which is based on the shared memory and single system bus. The system bus provides the pended protocol for the multiprocessor environment. Analyzing the processor utilization, address/data bus utilization and memory conflicts, we use a simulation model. The hit ratio of private cache memory is a major factor on the linear increase of the performance of a shared memory based multiprocessor system.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.6
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• pp.961-968
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• 2002

This paper proposes a new access method which is to considered the high variability in World Wide Web and manage the web cache space. Instead of using a single cache, we divide a cache and store all documents according to their file types. Proposed method was compares with current cache management policies using LFU, LRU and SIZE base algorithm. Using two different workload, we show the improvement hitting ratio and byte hitting ratio through simulating on the file type caching.

• Korean Journal of Forensic Psychology
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• v.12 no.2
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• pp.151-169
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• 2021

In the P300-based concealed information test, most commonly used methods to detect whether a subject is lying are the bootstrapped amplitude difference (BAD) and the bootstrap correlation difference (BCD). Previous studies comparing the accuracy of the two methods reported inconsistent results. Most studies showed that the BAD is more accurate than the BCD, but some studies found that the BCD had a higher accuracy rate than the BAD. The purpose of the study is to identify conditions where the each method has higher accuracy compared to the other. In the result of Monte Carlo study, the false alarm rate of the BAD was generally higher than that of the BCD, and the hit rate of the BAD was higher than that of the BCD. Compared to the condition where the P300 latencies of probe and irrelevant were similar, the hit rate of the BCD was decreased when the P300 latency of probe was about 100 ms faster, and the hit rate of the BCD was increased when the P300 latency of probe was about 100 ms slower. When the P300 amplitude of the probe was slightly larger than that of the irrelevant and the P300 latency of probe was longer than that of target, the hit rate of the BCD was higher than that of the BAD. The reason why the false alarm rate of the BAD is higher than that of BCD and why the hit rate of the BCD is affected by the P300 latency of the probe were discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.563-565
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• 2003

최근 클러스터에 대한 연구는 내용 기반 클러스터의 부하 분배와 캐시 정책에 집중되고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스의 고가용성 및 확장성을 제공하는 클러스터 환경에서 힌트 기반 협력적 캐싱의 캐시 적중률을 향상시키기 위해 기존의 DFR 기법을 개선하였다. 서비스 접근 확률을 이용하여 주 복사본과 종속 복사본을 선택적으로 제거하는 메모리 교체 방법을 제시하였으며, DFR 방식과 성능을 비교, 분석한 결과 DFR 방식보다 적은 디스크 접근률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.206-208
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• 2012

현재까지 DVFS(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)를 효율적으로 사용하여 프로세서의 소모전력을 줄이는 것을 목표로 하는 많은 연구가 진행되어 왔다. 그 중에서 GPHT(Global Phase History Table)는 워크로드를 예측하여 최적의 DVFS를 설정하는 연구이다. 이 연구는 Last Value기법 보다 예측 적중률을 향상시켰지만 연속적인 워크로드 상황에서는 예측 적중률이 저하되는 한계점을 가지고 있다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 Run-Length Encoding기법을 도입한 새로운 GPHT모델을 소개하며, 시뮬레이션 결과 GPHT 대비 적중률을 최대 8.98%, 평균 3.28% 향상 시켰다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.379-382
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• 2003

본 논문에서는 멀티미디어 웹 서버에 나타나는 통신량을 추적하여 사용자의 액세스 패턴을 분석하고 그에 따른 캐싱 모델을 수립하였다. 적중률과 바이트적중률을 동시에 향상시키기 위한 파일 타입 캐시 정책을 제안하였으며, 성능을 평가한 결과 캐시의 유용성을 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.293-303
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• 2000

데이터 마이닝의 수행 예측 오차를 줄이기 위한 방법으로 하나의 문제를 여러 기법들을 결합하여 해결하고 있다. 본 연구에서는 새로운 결합 모델을 제시하고 이를 통해 예측 오차를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시한다. 제시된 결합모델의 성능을 검증하기 위해서 국내 자동차보험 회사의 고객데이터를 바탕으로 고객이탈 예측문제를 다루었다. 결합모델의 예측결과를 의사결정나무, 사례기반추론 그리고 인공신경망 중 하나의 기법만을 사용하여 예측한 결과와 비교 평가하였다. 평가 결과, 결합 모델의 예측 적중률이 개별 기법의 예측 적중률보다 우수했다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.554-557
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• 2000

이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.85-88
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• 2001

1500만, 700만, 10만 어절 크기의 세 가지 원시 말뭉치로부터 한국어 어절 빈도를 조사하였다. 각 말뭉치에 대한 어절 빈도 결과를 비교-분석하여 활용가치가 높은 고빈도 어절 집합을 구하였다. 고빈도 어절 집합의 효용성을 검증하기 위해 일반문서에 대한 어절 적중률을 실험하였다. 그 결과로 고빈도 563 어절이 24.5%, 9484 어절이 51.5%, 184246 어절이 81.6%의 어절 적중률을 보였다.