Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.7-9
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2002
위치 기반 서비스가 무선 인터넷의 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 이동 객체의 패턴 마이닝은 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 이동 객체에 위치에 기반한 유용한 서비스를 제공할 수 있게 해준다. 이동 객체는 시간에 따라 빈번하게 이동하기 때문에 패턴도 최근의 경향을 반영하기 위해 빈번하게 탐사되어야 한다. 따라서 점진적으로 시간 패턴을 탐사하는 접근법이 요구된다. 이 논문에서는 이동 객체의 시간 패턴을 탐사하는데 있어서 측정된 위치 데이터가 가질 수 있는 모호성을 제시했다. 또한 모호성을 고려한 시간 패턴 마이닝를 위해 패턴 탐사 단계에서의 모호성의 처리를 위해 모호성을 원인에 따라 세 가지 임계치를 정의하였다. 그리고 이러한 임계치를 고려한 시간 패턴 마이닝 프로시저 구조를 제시하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.12
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pp.623-634
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2016
Most of existing frequent pattern mining methods address time efficiency and greatly rely on the primary memory. However, in the era of big data, the size of real-world databases to mined is exponentially increasing, and hence the primary memory is not sufficient enough to mine for frequent patterns from large real-world data sets. To solve this problem, there are some researches for frequent pattern mining method based on disk, but the processing time compared to the memory based methods took very time consuming. There are some researches to improve scalability of frequent pattern mining, but their processes are very time consuming compare to the memory based methods. In this paper, we present PPFP as a novel disk-based approach for mining frequent itemset from big data; and hence we reduced the main memory size bottleneck. PPFP algorithm is based on FP-growth method which is one of the most popular and efficient frequent pattern mining approaches. The mining with PPFP consists of two setps. (1) Constructing an IFP-tree: After construct FP-tree, we assign index number for each node in FP-tree with novel index numbering method, and then insert the indexed FP-tree (IFP-tree) into disk as IFP-table. (2) Mining frequent patterns with PPFP: Mine frequent patterns by expending patterns using stack based PUSH-POP method (PPFP method). Through this new approach, by using a very small amount of memory for recursive and time consuming operation in mining process, we improved the scalability and time efficiency of the frequent pattern mining. And the reported test results demonstrate them.
본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.6
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pp.1615-1624
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1997
In this paper, we propose and analyze various repair methods for a disk subsystem using mirroring. We also study the effects of the repair process that is invoked on disk faults on the mean response time of user disk requests. Finally, we analyze the effects of two different access patterns (uniform and non-uniform) on the repair process and performance. According to the results, average response times for non-uniform access pattern compared with uniform access pattern become shorter as the system load increases. Our simulation results show that the proposed repair algorithm with a short delay gives a better performance than the previous algorithms.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.04a
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pp.335-347
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2003
본 논문에서는 설계 하중에 지배되는 구조물에 있어서, 입력 파라미터들의 불확실성을 표준편차와 패턴의 변동, 두 차원에서 접근, 처리할 수 있는 방안을 제시하기 위해서 구조물에 입력으로 작용하는 하중 패턴의 결정과 구조물의 형상의 진화를 동시에 고려할 수 있는 Co-Evolutionary Structural Design framework라 명명한 새로운 구조 설계 방식을 개발하였다. 공학자의 직관과 경험 의존적인 하중을 대상으로 최적화된 구조물은, 성능에 완벽한 안전을 보장해 줄 수 없으며, 이에 관한 문제를 해결하기 위해서 주어진 상황 속에서 다양한 하중이 작용하더라도 안전할 수 있는 구조물의 설계 방식에 관해서 설명한다. 본 프레임워크는 연성을 가지는 두 Disciplinary Modules, 즉 구조 형상설계와 하중설계로 이루어지며 하중에 관한 DB로 연결되어 순차적인 MDO 설계과정을 거치게 된다. 두 Discipline은 설계과정을 거치면서 상호 견제의 틀 속에서 진화하며 기존 방식과 달리 극한 하중 패턴을 스스로 찾아서 설계 반영하는 특징을 가진다. 본 접근 방식의 유용성을 평가하기 위해서 10-bar truss 구조물과 Jacket-Type 구조물로 테스트해 보았다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.19-20
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2017
최근 소셜 미디어와 센서 장비의 기술의 발달로 그래프 데이터의 양이 급격히 증가 하였다. 그래프 데이터의 처리 과정에서 I/O 비용이 발생하여 데이터가 많아지면 병목현상으로 인해 데이터의 처리와 관리에 있어 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 메모리에서 관리하는 캐시 기법에 대한 연구가 이루어 졌다. 본 논문에서는 서브그래프 데이터의 접근 패턴을 고려한 캐싱 기법을 제안한다. 그래프 환경에서 그래프 질의 이력을 통해 패턴을 찾고 질의 관리 테이블과 FP(frequent pattern)-Tree 통해 선별된 데이터를 메모리에 적재시킨다. 또한, 캐시 실패(cache miss)가 발생 하였을 때, 주변의 이웃 정점을 같이 메모리에 적재시킨다. 메모리가 가득 찰 경우 캐시 된 데이터를 퇴출시키는 교체 전략을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.376-378
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2001
CBD(Component Based development)가 이미 완성된 소프트웨어 모듈인 컴포넌트들을 특정 목적을 위해 배치하고 조립함으로써 품질 보증된 고생산성의 재사용을 가능하게 됨에 따라, 최근 IT 비즈니스 솔루션 도출을 위한 핵심 적인 기술 전략으로 인식되고 있다. 따라서 영 역에 적절한 컴포넌트의 추출과 개발 및 응용 시스템으로의 전개를 위한 컴포넌트들의 배치와 조립 등을 포함하는 일련의 CBD 프로세스를 실제화 하기 위해서는 아키텍쳐 기반의 접근과 제어가 매우 중요하다. 하지만 대부분의 CBD 연구는 비즈니스 로직들의 기능성을 그룹화한 컴포넌트의 생산에 초점을 두고 있지 컴포넌트간의 상호작용을 명시하는 아키텍쳐 정보의 관리를 간과함으로써 컴포넌트의 조립과 통합을 통한 CBD 시스템으로의 전개는 극히 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CHD 프로세스 상에서 아키텍쳐 접근의 중요성과 전개 방법을 살펴보고, 컴포넌트 프레임워크(Component Framework)를 위한 아키텍쳐의 계층을 새롭게 재정의 하며 그 의미를 설명한다. 이를 위해 영역 분석 및 설계 정보를 선언적으로 명시하는 수단이며, 도메인 내에서 특정 서비스를 제공하는 컴포넌트간의 일반적 결합 방식의 규정하기 위한 수단으로서 설계 패턴을 이용하여 서비스 아키텍쳐 패턴을 정의하고 실 예로 적용한다.
컴퓨터에 의한 종래의 자연언어처리에서는 보통 생성과 인식과정에서 서로 다른 지식 표현과 프로그램을 쓰고, 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리로 분리되어 있는 것이 통례이다. 이것을 분할접근법(devide and conguer approach)이라 부른다. 분할접근법은 인간의 언어처리에 있어서의 생성, 인식간의 체계적 관계를 포착하지 못할 뿐 아니라 공학적으로도 갖가지의 문제를 안고 있다. 이 논문은 인간의 언어 생성과 인식과정의 관계를 설명하기 위하여 동일 심적 프로그램이 생성과정과 인식과정을 동시에 제어하고 있다는 가설에 선다. 이 가설을 취하는 것은 생성과 인식의 프로그램과 문법을 각각 통합하고 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리를 동시에 행해야 한다는 것을 의미한다. 이것을 통합접근법(unifying approach)이라 부른다. 통합 접근법은 예를 들어 구 구조문법 (Pharase Structure Grammar)과 단일화 (unification)에 의해서 실현할 수 있다. 구 구조 문법을 이용하여 음운정보, 형태정보, 구문정보, 의미정보를 동일의 구조중에 표현할 수 있고 그 위에 이들의 정보표현을 모두 단일화에 의해 동시에 처리할 수 있다. 단일화는 입출력의 방향을 제한하지 않으므로 생성.인식 양쪽의 문법을 얻을 수 있다. 또 단일화되는 패턴에 충족 가능한 조건을 부여함에 따라 패턴에 다양한 정보를 갖게 할 수 있으므로 처리상의 일반성을 파악할 수 있으며 처리 효율을 확보할 수 있다. 이 논문에서는 통합접근법을 도입한 한글기술문법 : KPSG(Korean Phrase Structure Grammer)의 선진성에 대해서 논의하고 있다.
In recently years, with the growth of social media and the development of mobile devices, the data have been significantly increased. Hadoop has been widely utilized as a typical distributed storage and processing framework. The tasks in Mapreduce based on the Hadoop distributed file system are allocated to the map as close as possible by considering the data locality. However, there are data being requested frequently according to the data analysis tasks of Mapreduce. In this paper, we propose a hot-data replication mechanism to improve the processing speed of Mapreduce according to data access patterns. The proposed scheme reduces the task processing time and improves the data locality using the replica optimization algorithm on the high access frequency of hot data. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing scheme in terms of the load of access frequency.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.9
no.2
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pp.149-166
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2006
The purpose of this study is to produce time-distance cartograms based on the various Korean transportation networks, and to analyze the spatial structure of time-distance accessibilities. For the purpose this study attempts to develop continuous area cartogram by utilizing Wolf's algorithm for creating contiguous cartogram in ArcGIS 9. The absolute physical space was transformed to the functional space indexed by time-distances along various transportation networks in Korea. We examined the differences in the time-distance accessibilities among transportation networks. This study makes a comparison between the spatial structure of time-distance accessibility of KTX network with them of existing railroad network, as well as with them of road network. In order to clarify the spatial structures of time-distance accessibilities, we restructured them on the time-distance circular diagrams and performing Multi-Dimensional Scaling analysis. Overall structure of time-distance accessibilities shows similar patterns: The time distances are shrinked a lot along the Seoul-Busan axis, while coastal parts, in particular the eastern part of the county, are shrinked relatively little via all transportation networks. The Road network affects significantly on the accessibilities of cities in Gangwon-do and Gyeonggi-do, while railway network affects on the accessibilities of cities in Jeolla-do and Gyeongsang-do in general. When we compared the time-distance accessibilities based on the 5 largest cities, Seoul appears as the most accessible city from/to all other cities in Korea. We can also find significant changes in the time-distance accessibility between KTX network and existing railroad network. Cities along the KTX network, in particular cities which has KTX stops, improved significantly in time-distance accessibilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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