• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.2
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• pp.128-133
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• 2001

최근의 인터넷의 폭발적인 인기로 인해 인터넷 객체의 캐슁 기법이 매우 중요한 문제가 되 었다. 인터넷에서의 캐슁은 전통적인 캐슁 기법과 여러 면에서 다르다. 특히 일반적인 캐슁 알고리즘은 인터넷에 적합하지 못한데, 이는 크기가 서로 다른 객체들을 함께 처리함으로써 발생하는 작은 객체들의 불이익에서 기인한다. 본 논문에서는 인터넷 캐슁을 위해 설계된 기존의 기법들을 살펴보고 우리의 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고, 여러 가변 길이 대 체 알고리즘에 대한 모의 실험의 결과를 제시하고, 객체들을 크기에 따라 구분하여 처리함 으로써 바이트 적중률을 향상시키는 방안을 도출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.538-540
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• 2002

무선 환경에서 데이터 통신을 원하는 사용자의 요구는 점차 증가하고 있다. 현재까지 셀룰러 환경은 음성통신을 위해 주로 이용되어 왔으나 앞으로 주파수 대역폭을 높여 데이터 통신을 용이하게 할 수 있는 환경이 요구되고 있다. 이러한 환경을 위해 인포스테이션 개념이 도입되었고, 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터는 인포스테이션 환경을 기반으로 관리 할 수 있다. 인포스테이션에서 기존의 프리페칭 기법은 많은 양의 데이터를 이동 클라이언트에게 전송할 수 있었지만, 실제 사용자의 기호에 맞는 질의가 분석되어 제공하는데는 어려움이 있나. 따라서, 본 논문에서는 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터와 세만틱 서술(semantic description)을 인포스테이션을 통해 프리페칭하는 기법으로 세만틱 프리페칭(semantic prefetching)을 제안한다. 또한, 인포스테이션을 통한 위치종속 데이터의 세막틱 프리페칭 기법과 이동 사용자가 필요로 하는 데이터를 관리할 수 있는 새로운 캐쉬 관리 기법을 제시한다. 본 논문은 세만틱 프리페칭 기법과 새로운 캐쉬관리기법을 통해 사용자가 필요로 하는 위치종속 데이터에 대한 캐쉬 적중률을 향상시키고 적절한 캐쉬 교체를 가능하게 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.178-180
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• 2002

대부분의 웹 캐시는 도큐먼트를 기반으로 하여 캐시 내에 임시적으로 도큐먼트를 저장하고 사용자의 요청이 있을 때 그에 해당된 도큐먼트가 캐시 내에 존재하면 그 도큐먼트를 사용자에게 전송해 주고, 캐시 내에 존재하지 않을 때에는 새로운 도큐먼트를 서버에게 요청하여 캐시 내에 복사를 하고 사용자에게 되돌려 준다. 이때 캐시의 용량 초과로 인해 새로운 도큐먼트를 기존의 도큐먼트와 교체하기 위해 도큐먼트 교체정책(replacement police)을 사용한다. 일반적인 교체정책에는 도큐먼트를 기반으로 한 LRU기법이나 LFU기법 등이 있고, 이러한 여러 가지 교체정책을 사용하여 캐시내의 도큐먼트를 효과적으로 교체한다. 하지만, 위의 교체정책은 사이트의 인기도를 고려하지 않고 도큐먼트 요청 빈도수 만을 고려하여 교체정책을 수행한다. 따라서 본 논문에서는 요청이 빈번한 도큐먼트와 사이트의인기도를 고려한 교체정책을 사용하여 요청이 빈번하지 않은 도큐먼트를 효과적으로 교체함으로써 캐시의 적중률(hit-rate)을 높이고, 캐시의 내용을 효과적으로 관리할 수 있는 현대적인 네트워크 환경에 적합한 도큐먼트 교체정책인 사이트의 인기도를 고려한 도큐먼트 교체 정책을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.452-454
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• 2000

최근 인터넷의 사용이 크게 증가하면서 웹을 이용한 상품 및 서비스가 크게 보급, 확산되고 있으나 상대적으로 빈약한 성능과 신뢰도를 제공한다. 클러스터링 기법은 비용 측면에서 매우 유리하며 특히 웹서비스나 정보 시스템과 같이 고성능과 고가용도를 요구하는 응용 분야에서 결함 허용 컴퓨터의 대안으로 등장하고 있다. 본 논문에서는 고가용도 및 확장성을 제공하는 클러스터링 웹 서버를 대상으로 부하 분배기의 구조를 제안하고 문서 접근 확률과 문서 크기 정보를 이용한 부하 분배 알고리즘을 개발하여 성능을 최대화할 수 있도록 하였다. 특히 제안된 알고리즘은 각 서버 노드가 동일한 운영체제로 구성되지 않아도 되고 처리 용량이 서로 달라도 되며 기존의 알고리즘에 비해 캐쉬 적중률을 향상시킨다.

• THE INTERNATIONAL COMMERCE & LAW REVIEW
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• v.25
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• pp.165-187
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• 2005

Arbitration is a creature of contract. The parties agree that selective dispute resolution clause provides them with a choice to litigate or arbitrate certain disputes. Under the agreements, the parties had the option in the action. In the event any dispute arises between the parties concerning our representation or payment of our fees and disbursements which cannot be promptly resolved to our mutual satisfaction, you agree that dispute will be submitted to arbitration. Arbitration is a matter of contract and a party cannot be required to submit to arbitration any dispute which he has not agreed so to submit. The selective arbitration agreement has become an accepted method of dispute resolution. However, the trend of dispute settlement has changed. The selective arbitrations clauses are to be construed as broadly as possible, and arbitration will be compelled unless it may be said with positive assurance that arbitration clause is not susceptible of an interpretation that covers the asserted dispute.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.457-460
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• 2000

주가를 예측하는 것은 이미 오래 전부터 여러 가지 방법으로 시도되어 왔었다. 기업의 본질가치를 보는 기본적 분석부터 과거의 자료를 가지고 미래를 예측하는 기술적 분석까지 많은 연구가 있었으나 실제로 모든 예측이 그렇듯이 많이 적중을 했다는 것을 일부의 정형화된 분석방법을 제외하고는 찾지 못하였다. 그럼에도 불구하고 이번 연구에서는 기술적 분석에서 많은 요인들 중에서 기존에 많이 연구해 보지 못한 시계열적인 인자를 가지고 단기간의 주가를 예측하고자 한다. 주식이 상한가에 도달하였을 경우 그 상한가격의 잔량과 그 주식의 일일거래량을 비교하여 그 서로 두 관계가 다음날 주가에 어느 정도의 영향을 미치는지 회귀분석을 통하여 상관성을 분석하고 통계적 자료를 토대로 단기간의 주가를 상한 잔량 대비 일일거래량에 비추어 의사결정 지표를 제시하려고 한다. 적절한 예측결과가 나오게 되면 주식에 대해 매수를 희망하는 사람 뿐 아니라 주식을 보유하고 있는 사람에게 어느 정도 정보효과가 미치게 될 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.271-273
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• 2003

본 논문은 JFFS2 플래쉬 파일 시스템에 적합한 페이지 캐쉬 구조를 제안한다. JFFS2 플래쉬 파일 시스템은 공간활용을 높이기 위해 데이터를 압축 저장하므로 기존 리눅스의 페이지 캐쉬가 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 멀티미디어 파일과 같이 비압축과 순차읽기 특성을 보이는 데이터는 플래쉬 메모리의 빠른 읽기 속도와 낮은 캐쉬적중률로 인해 기존 페이지 캐쉬는 문제점을 보인다. 본 논문에서는 JFFS2 플래쉬 파일 시스템에서 사용하는 리눅스의 페이지 캐쉬를 기술하고 문제점을 분석한다. 그리고 기존 연구에서 제시된 저전력 소모를 위한 페이지 캐쉬 구조에 기반하여 throughput 향상을 위한 페이지 캐쉬 사용 기법을 제시하고 평가한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.427-434
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• 2000

사례기반 추론은 사후학습기법이기 때문에, 사례베이스의 크기가 커지면 추론의 수행시간이 증가하여 전체적인 성능을 저하시킨다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 사례기반 시스템의 구현에 앞서 사례들이 저장되어 있는 사례베이스를 클러스터링 하였다. 클러스터링에 사용한 기법은 부분적 매칭에 의한 유사도를 기준으로 클러스터링을 하는 사례기반 클러스터링 기법이다. 도출된 클러스터 각각에 대해 가장 적합한 사례기반 시스템을 구축하여 고장진단의 분야에 적용하였다. 즉, 새로운 고장 사례가 입력되었을 때에 본 연구에서 구축된 시스템에서는 먼저 해당 클러스터를 판별한 후 그 클러스터에 적합한 사례기반 시스템으로 고장진단을 하게 되는 것이다. 그 결과, 하나의 사례기반 시스템을 구축하였을 때보다 수행시간이 감소하였으며, 적중률도 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1109-1114
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• 2002

본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서의 정보 검색 서비스 지원에 있어 이동 에이전트의 이주 호스트(이하 노드) 자동 탐색, 이주 순위 결정 및 검색 적중률 분석을 통한 보다 정확한 정보 서비스 지원을 위해 메타 데이터를 이용한 네이밍 에이전트를 설계한다. 기존의 이동 에이전트 시스템에서는 이동 에이전트가 이주할 노드의 IP와 포트번호 또는 CORBA 구현 저장소에 등록된 구현 객체의 이름 등을 사용자가 직접 지정해주어야 함으로써, 이주 대상 노드에 대한 구현 객체 연결을 위해 물리적인 정보들을 반드시 알고 있어야 하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 각 네이밍 서비스별로 구현 객체 관련 정보들을 메타 데이터 테이블에 저장 및 관리하고, 사용자 입력 검색 키워드에 대한 해당 구현 객체의 객체 참조자를 반환하는 네이밍 에이전트를 설계한다. 설계된 네이밍 에이전트는 메타 데이터를 이용하여 정확한 정보 검색을 수행하기 위한 노드 이주를 지원하고, 이를 통해 다양한 사용자의 요구에 따른 정보 검색 정확도의 향상은 물론 이동 에이전트의 순회 검색 수행 시간의 단축 및 한정된 네트웍 환경에서의 트래픽 감소를 유도한다.