• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.212-214
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• 2012

데이터 집약적인 대부분의 애플리케이션들은 규칙적인 메모리 접근 패턴과 동시에 불규칙적인 접근 패턴을 커널 코드에 포함하고 있다. 그 동안 대부분의 메모리 접근 패턴 최적화 기법은 규칙적인 패턴에 집중되어 있었다. 하지만 암호화/통신 관련 애플리케이션에서는 불규칙한 패턴으로 메모리 접근의 대부분을 구성하는 경우가 많다. 이러한 불규칙한 메모리 접근 패턴을 대상으로 온칩메모리를 효율적으로 사용하도록 최적화 기법을 일반화하여 설계하는 일은 어려운 작업이기 때문에 관련 연구분야에 큰 진전이 없는 실정이다. 우리는 불규칙 메모리 접근 패턴 최적화 문제를 해결하기 위하여 데이터 클러스터링 기법을 제안하였다. 클러스터링은 접근되는 데이터의 시공간 지역성을 계산하여 이득이 큰 데이터들을 하나의 블록으로 구성하여 온칩메모리에 상주시키는 기본단위로 사용하는 기법이다. 본 기법을 이용하면 기존의 캐시메모리에 비하여 약 19% 에너지 소모를 절감할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.151-157
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• 2000

본 논문에서는 웹사이트에 접근하는 사용자 접근 패턴을 학습하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트를 구축하고자 한다. 즉, 기존 웹사이트의 구조를 가늠한 한 파괴하지 않는 범위 내에서 김 사이트를 변경하고자 관련성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들의 클러스터를 찾아내고, 이들에 대한 별도의 색인 페이지를 생성하여 웹사이트 내에 위치시킨다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터들을 대상으로 순차 패턴 탐색 방법인 AprioriAll 알고리즘을 적용함으로써 웹문서간의 충분한 연관성 지지도를 갖는 사용자 순차 접근 패턴을 분석해낸다. 사용자 순차 접근 패턴 분석을 통해 관련성 있는 문서들의 집합을 알아낸 후, 웹사이트의 하이퍼 링크 구조 정보를 고려하여 접근 경로가 긴 문서들만을 골라 웹 문서 클러스터를 생성시킨다. 이러한 웹문서 클러스터들에 대한 색인 페이지를 추가 생성하여 제공함으로써 사용자들의 보다 효과적인 정보 접근을 지원한 수 있는 웹사이트로의 변경이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.220-222
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• 2004

다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습친서 웹사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(descrete-time Markov chain)렌 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.283-291
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• 2000

인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.281-284
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• 2000

시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.37-40
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• 2014

프로세서와 메모리 간의 속도 차이로 인해 메모리 시스템의 성능 향상이 프로세서의 성능을 높이기 위한 중요한 요인이 되었고, 이를 위해 캐시 미스율을 감소시키는 방법이 연구되고 있다. 데이터 프리페치는 캐시의 미스율을 감소시키는 기법 중 하나이며 실제로 최근 프로세서에서 메모리 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용된다. 데이터 프리페치를 효과적으로 수행하기 위해서 메모리 주소의 접근 패턴을 파악하는 것이 중요하며, 이를 위해 순차적으로 접근하는 경우, 한 종류의 1 보다 크거나 같은 간격(stride)으로 뛰면서 접근하는 경우, 다수의 간격이 규칙적으로 반복되며 접근하는 경우 등의 다양한 패턴을 찾는 프리페치 기법들이 등장했다. 본 논문에서 소개하는 다중 간격 프리페치의 경우, 메모리 공간을 메모리 주소의 일부 상위 비트를 통해 여러 개의 영역으로 나누고, 하나의 패턴을 하나의 영역 안에서만 학습하여, 다른 영역에 속한 메모리 주소 접근 시 현재 학습하는 패턴에 어긋나는 주소라고 여기기 때문에 학습을 방해하지 않도록 하였다. 그러나 이 방법은 영역의 크기보다 같은 패턴을 갖는 메모리 주소 스트림의 크기가 더 클 때, 접근 주소의 영역이 바뀜으로 인해 불필요한 학습을 추가적으로 해야 하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서 인접 영역 테이블(ART: Adjacent Region Table)을 이용하여 같은 패턴을 갖는 메모리 접근 스트림의 크기가 영역의 크기보다 클 경우, 기존의 학습된 패턴대로 프리페치를 수행할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 실험한 결과, 기존의 다중 간격 프리페치보다 캐시 미스율을 약 6.7% 낮췄고, 시스템 전체의 성능의 지표인 IPC의 경우, 약 5.78% 높아지는 성능 향상의 결과를 얻었다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.139-140
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• 2003

성대 결절 환자들은 잘못된 발성 패턴으로 인한 음성의 오용과 남용이 질환의 원인인 경우가 대부분이다. 관찰할 수 있는 발성 패턴은 성대 내근과 외후두근의 사용, 인두, 혀, 턱의 움직임, 호흡 방법, 억양의 변화 등 다양하다. 이러한 발성 패턴이 하나 혹은 그 이상 잘못 되어 있을 경우에는 후두에 좋지 않은 영향을 미쳐 기능성 후두 질환, 성대 결절, 성대 폴립 등의 기질적 질환과 연계될 수 있다. 성대 결절에서 일반적으로 관찰되는 발성 패턴으로는 성대 전체를 강하게 접촉하여 발성하는 경우와 반대로 성대 수직면 위쪽 즉 상순쪽만 가볍게 부딪혀서 발성하는 경우로 나타난다. 두 경우 모두에서 성대 결절이 발생하며 그 기와 위치가 조금씩 달라지게 된다. 이렇게 성대 결절이 발생했을 경우 널리 제시되고 있는 치료 방법으로 환자의 잘못된 발성 습관에 대한 상담과 함께 하품-한숨 접근법이나 노래 조로 말하기, 저작하기와 같은 성대 접촉을 줄일 수 있도록 하는 것이다. 그러나 성대 접촉이 되지 않아 발생된 성대 결절 환자의 경우는 일시적으로 결절의 크기는 줄일 수 있을 것이나 치료 결과가 유지되는 측면의 고려가 부족한 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 성대 결절 환자들의 발성 패턴을 관찰하고 그 상태에 따라 음성 치료를 접근하여 치료 결과 및 유지 효과를 확인하고자 한다. (중략)

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.6
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• pp.888-896
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• 2023

When an aircraft is landing, it is expected that the aircraft will follow a specified approach procedure and then land at the airport. However, depending on the airport situation, neighbouring aircraft or the instructions of the air traffic controller, there can be a deviation from the specified approach. Detecting aircraft approach patterns is necessary for traffic flow and flight safety, and this paper suggests clustering techniques to identify aircraft patterns in the approach segment. The Gaussian Mixture Model (GMM), one of the machine learning techniques, is used to cluster the trajectories of aircraft, and ADS-B data from aircraft landing at the Gimhae airport in 2019 are used. The aircraft trajectories are clustered on the plane, and a total of 86 approach trajectory patterns are extracted using the centroid value of each cluster. Considering the correlation between the approach procedure pattern and overshoots, the distribution of overshoots is calculated.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.130-132
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• 2003

현재 세계 각국에서 많은 메타데이터 레지스트리들이 구축되어 왔다 그러나 메타데이터 레지스트리가 국제 표준(ISO/IEC 11179)임에도 불구하고 일관성 있는 표준 접근 인터페이스를 제공하지 않음으로써 각각 다른 연산으로 구현되었다. 이는 각각의 메타데이터 레지스트리 구축시 동일한 연산 패턴의 중복된 구현으로 인한 불필요한 비용을 야기한다. 국제 표준인 메타데이터 레지스트리에 대한 접근시 시스템 마다 동일한 연산 패턴을 지니게 된다. 이 논문에서는 이와 같이 메타데이터 레지스트리에서 공통적으로 사용되는 연산 패턴을 분석하고 정의한다. 또한 분석된 연산 패턴을 이용하여 표준 SQL을 확장한 SQL/MDR을 정의하고 설계한다. 설계된 SOL/MDR은 메타데이터 레지스트리 관리 시스템 개발에 표준 접근 방법을 제공한다. 또한 이는 개별적인 개발로 인한 추가적인 노력을 감소시키고 메타데이터 레지스트리에 대한 보다 일관성 있는 접근을 가능하게 한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.1
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• pp.69-85
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• 2006

Broadcast has been often used to disseminate the frequently requested data efficiently to a large volume of mobile clients over a single or multiple channels. Conventional concurrency control protocols for mobile transactions are not suitable for the wireless broadcast environments due to the limited bandwidth of the up-link communication channel. In wireless broadcast environments, the server often broadcast different data items with different frequency to incorporate the data access patterns of mobile transactions. The previously proposed concurrency control protocols for mobile transactions in wireless broadcast environments are focused on the mobile transactions with uniform data access patterns. However, these protocols perform poorly when the data access pattern of update mobile transaction are not uniform but skewed. The update mobile transactions with skewed data access patterns will be frequently aborted and restarted due 4o the update conflict of the same data items with a high access frequency. In this paper, we propose an energy-efficient concurrence control protocol for mobile transactions with skewed data access as well as uniform data access patterns. Our protocol use a random back-off technique to avoid the frequent abort and restart of update mobile transactions. We present in-depth experimental analysis of our method by comparing it with existing concurrency control protocols. Our performance analysis show that it significantly decrease the average response time, the amount of upstream and downstream bandwidth usage over existing protocols.