NP Forum에서는 다양한 밴더의 네트워크 프로세서와 스위치 패브릭간에 물리적 인터페이스를 제공하기 위해 CSIX-L1(Common Switch Interface-Level 1 )인터페이스를 표준화하였다. IBM 네트워크 프로세서는 MPLS 및 VPN, VLAN, Security, Ipv6와 같은 다양한 어플리케이션과 TBI. SMII CMII. POS bus등 다양한 가입자 인터페이스를 지원하며, L2 기 반에서 2.5Gbps 이상의 패킷 처리를 수행하기 때문에 많은 시스템에 사용된다. 그러나 IBM네트워크 프로세서는 스위치 인터페이스로 DASL인터페이스를 사용한다. 따라서 DASL인 터페이스와 CSIX-L1 인터페이스를 정합하기 위해서는 IBM UDASL칩을 이용해 DASL인 터페이스를 UTOPIA-L3인터페이스로 변환해야 하며, 이것을 다시 CSIX-L1인터페이스로 변환해야 한다. 따라서 본 논문에서는 UTOPIA-L3인터페이스 패킷과 CSIX-L1인터페이스 프레임을 상호 변환하는 모듈을 설계하였으며, 32비트 데이터 버스와 최대 125MHz로클록을 사용해 최대 4Gbps의 패킷처리를 제공하도록 구현하였다. 또한 스위치 패브릭의 특정 포트에서 과잉 트래픽 전달로 인해 발생할 수 있는 블로킹을 방지하기 위해 네트워크 프로세서에게 3개의 Priority/최대 64개 포트수의 VOQ(Virtual Output Queue)를 제공하는 기법에 대해서 기술한다.
본 논문에서는 방사적(radial) 및 비방사적(non-radial) DEA 모형을 사용하여 광산업(Photonics)의 효율성 지수를 측정하고 그 결과를 비교 분석 하였다. 분석결과, 업종별로는 광전변환기기, 광재료, 관측검사기기 분야의 효율성 지수가 1(100%)로 나타나 가장 생산적인 규모의 상태인 것으로 나타났으며, 대부분의 업종에서 종업원수의 과잉투자가 두드러지게 나타났다. 이러한 결과는 실제 투입된 인력 수준에 상응하는 성과가 실현되지 못하고 있음을 시사하는 것으로 종업원의 생산효율성을 높이려는 노력이 필요함을 알 수 있다.
본 논문은 보건의료서비스 공급을 민간이 주도하고 있는 현실에서 인구가 밀집한 도시 지역 병 의원의 집중과 과잉으로 농촌지역의 효율적인 의료서비스 공급이 절대적으로 부족한 현실을 고려하여 의료서비스의 질적 수준을 높일 수 있는 On-line 의료서비스 공급기반 확충과 저비용-고효율의 의료전달체계를 확립하기 위한 U-healthcare service 모델 연구와 발굴을 제안하고 IT기술을 기반으로 한 의료취약계층에 대한 건강관리 및 치료나 수술 후 질병의 예후관리에 대한 보다 효율적이고 기술 집약적인 의료서비스 제공을 통한 농촌지역 의료서비스 활성화를 제안한다.
Neural Networks have been advocated as an alternative to statistical forecasting methods. However, the empirical evidences are not consistent. In the present experiments, multi-layered perceptron (MLP) are adopted as approximator to the time series generating processes. To prevent the MLP from being overfitted to the given time series, the information obtained from ARMA modeling is used to determine the architecture of MLP. The proposed approach was tested empirically using the subsamples of the 111 time series used in the first Markridakis Competition. The forecasting results were analyzed to find out the factors that affect the performance of MLP. The experimental results show that the proposed approach outperforms ARMA models in terms of fitting and forecasting accuracy. In addition, it is found that the use of deseasonalized data improves the forecasting accuracy of MLP.
국내의 전력 산업은 부정확한 전력수요 예측으로 전력부족과 공급과잉의 주기적 반복이 발생하여 전력 과생산, 에너지 낭비, 전력 과소비와 요금 체납 등의 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 LSTM 알고리즘을 사용하여 전력사용량 예측하고, 정량의 전력을 선구입 할 수 있도록 설계하였다. 제안하는 시스템은 스마트그리드 환경과 인공지능으로 정량의 전기를 구입 할 수 없는 기존의 전력 산업 문제를 보완하여 소비자의 전기요금 절감과 에너지 절약이 가능하다.
ATM 망과 같은 초고속 네트워크에서 전송 에러의 주요 원인은 과잉밀집 상태에 있어서의 버퍼 오버플로우이며 이로 인해 셀손실을 야기한다. 본 논문은 이러한 문제를 줄이기 위해 연속적인 셀손실을 회복할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법은 18개의 연속적인 셀손실을 회복할 수 있다. 또한 인터리빙 기법을 이용한 FEC 기법의 수치적인 성능 분석을 하였으며 이 결과 셀 손실율을 상당히 절감할 수 있었다.
대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.
본 연구에서는 2003년~2005년 기간에 코스닥 시장에서 발생한 두 가지 자본시장 진입수단인 IPO와 우회상장을 대상으로 벤치마킹 대비 단기 및 장기 초과보유수익률을 분석하고, 차이점과 의미에 대해 논하였다. 우회상장은 M&A의 성격을 띠고 있지만 동시에 IPO의 성격도 갖고 있다. IPO는 거래소가 제시한 상장요건을 맞춰야 하는 등 제도적인 간섭을 받기 때문에 제도에 의한 자본시장 진입방법이라고 할 수 있다. 반면 우회상장은 이러한 제도의 간섭은 미미하고 당사자 간의 거래에 의하여 진입여부가 결정되기 때문에 거래에 의한 자본시장 진입방법이라고 할 수 있다. 제도가 완전시장을 저해한다는 상식에 기초한다면우회상장이 IPO보다 우수한 진입방법이라고 판단할 수 있지만, 반대로 IPO는 우회상장에 비해 정보의 비대칭성을 줄이고 부실한 기업의 시장진입을 통제할 수 있다는 면에서 장점이 있다고 볼 수 있다. 본 연구의 결과는 정보의 효율성 면에서 IPO가 우수하다는 본문의 주장을 지지하고 있다. 먼저 IPO 기업과 우회상장 기업은 모두 초기에는 높은 초과수익률을 기록하고 장기적으로는 둘 다 저성과를 보이나 우회상장 기업의 장기성과가 더욱 하락하였다. 또한 두 표본 모두 사건 이후 3년 간의 회계적 성과가 하락하였으나 특히 우회상장 기업은 더욱 하락하였으며 모든 기간에서 손실을 기록하였다. 이는 과잉수요(fad)가 코스닥 시장의 IPO는 물론 우회상장에서도 똑같이 존재하며, 우회상장의 경우에는 과대포장(window dressing)의 가능성이 더욱 높음을 뜻한다. 결국 IPO보다는 우회상장이 상장시점에서 회사와 투자자 사이에 더욱 심한 정보의 비대칭성을 보이고 있음을 시사한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.19-27
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2011
온라인 사용자에게 선택의 어려움을 줄여주고 사용의도를 높이기 위해 만들어진 것이 추천시스템이다. 추천시스템은 정보검색과 정보필터링을 용이하게 하고, 정보 과잉의 문제를 해결하는 데에 많은 도움을 주고 있다. 본 연구의 목적은 웹 상점을 이용하는 사용자들의 클릭스트림 데이터를 분석하여 데이터 인접성의 차이를 확인하고, 이를 통해 상품추천을 제안하고자 하는 데에 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템의 성과를 검증하기 위하여 실험을 통해 알아본 결과, 추천시스템 적용 전보다 적용 후에 사용자들의 구매 의도는 높아졌고 탐색시간은 줄어들었다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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