• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권10호
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• pp.556-568
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• 2003

본 논문에서는 스트리밍 미디어 캐슁 서버의 효율적인 캐슁을 위하여 가중치 윈도우에 기반한 캐쉬 교체 정책을 제시하고 성능을 분석한다. 제안된 캐쉬 교체 정책은 참조 횟수, 참조량, 참조 시간 등의 정량적인 인자들과 사용자 요구 주기를 적용하여 기존 캐쉬 교체 정책과 차등화된 개념을 도입하였으며, 최근 참조 경향에 높은 가중치를 부여함으로써 변화하는 콘텐츠 선호 경향에 빠르게 적응하는 구조를 제시하였다. 교체 정책 성능 분석은 시뮬레이션 환경 구축을 통해 실험하였으며 기존의 캐쉬 교체 정책인 LRU, LFU와 SEG보다 참조 적중률, 참조량 적중률, 시작 지연률과 반입량에서 향상된 결과를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1113-1120
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• 2021

콘텐츠 중심 네트워크(CCN)은 기존 위치(IP) 기반의 네트워크 방식을 콘텐츠 이름(Content Name) 중심의 네트워크 구조로 변모시킴으로써 네트워크 전반의 효율성을 높이고자 하는 시도이다. CCN에서는 네트워크 효율을 높이기 위해 라우터 저장공간을 활용한 캐싱을 수행하는데, 캐시 교체정책은 CCN의 전반적인 성능을 좌우하는 중요한 요소이다. 따라서 CCN 분야에서는 캐시 교체정책과 관련된 많은 선행 연구가 있었다. 본 논문에서는 CCN 기본 캐시 교체정책인 LFU를 개선한 실시간 생성자 인기도 기반의 캐시 교체정책을 제안하였다. 또한, 실험을 통해 제안한 캐시 교체정책이 대조군보다 우수함을 입증하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.117-122
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• 2005

전투실험은 미래 작전 요구능력을 충족하는 신기술/신체계, 신교리, 신조직의 대안을 반복적으로 실험하고, 성숙시켜서 성공이 보장되는 전투발전 소요를 제기하는 과정으로 우리 군에서도 1999년 이후 육군을 중심으로 교리 및 정책, 전술 등의 분야에 적용되는 전투실험을 수행하고 있다. 전투실험을 수행하는 다양한 방법들이 있으나 국방시뮬레이션 모델을 활용하는 전투실험이 비용 및 효용성 측면에서 매우 유리한 것으로 인식되어 국내의 전투실험 과제수행에 있어서도 다수의 국방시뮬레이션 모델이 활용되고 있다. 특히 한국국방연구원이 1991년 이후 지속적으로 운용하고 있는 JANUS 모델은 단위 무기체계 수준의 상세한 무기체계 모의가 가능하고 무기체계 획득 및 교리검증 시에 탁월한 효용성을 발휘할 수 있으므로 다양한 전투실험과제에 활용되고 있다. 본 연구는 육군 전투실험에서의 JANUS 모델 활용기법을 체계적으로 검토하여 국방시뮬레이션을 활용한 효과적인 전투실험 기법을 분석하고 개선사항을 도출함으로써 우리 군의 시뮬레이션 발전에 기여하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.787-789
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• 2005

기존의 운영체제에서는 시스템이 프로세스의 종류를 알지 못하므로, 사용자가 명시하지 않은 서로 다른 종류의 프로세스에 모두 동일한 스케줄링 정책을 적용해 왔다. 따라서 한번 결정된 스케줄링 정책은 변화하는 환경에 적응하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 리눅스 환경에서 프로세스들의 자원사용량을 근거로 각 프로세스를 일괄처리 프로세스, 대화식 프로세스, 실시간 프로세스로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 우선순위를 모델링하여 사용자의 성향에 맞게 프로세스에 우선순위를 부여하는 사용자 적응적 프로세스 스케줄링 기법을 제안한다. 이 방법은 사용자의 성향에 따라서 스케줄링 정책을 결정할 수 있으며, 여러 사용자에게 서로 다른 스케줄링 정책을 적용할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.510-512
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• 1999

컴퓨터통신 분야 및 개인이동통신 분야 등에서 먼저 도입된 멀티미디어 데이터의 사용이 큰 호응을 얻으면서, 최근 디지털 텔레비전 환경에서 멀티미디어 데이터 방송서비스를 시행하려는 노력들이 이루어지고 있다. 이는 다수의 사용자를 겨냥한 방송서비스로 데이터가 개별 사용자의 요구에 의해서가 아닌 정해진 방송 순서에 의해 제공된다. 따라서 사용자들은 원하는 정보를 수신할때까지 대기하게 된다. 이러한 응답시간 (response time)을 감소시키기 위해서, 문맥인지 캐슁(context-aware caching) 정책과 캐쉬 점유 우선순위 결정에 핵심이 되는 두 노드사이의 거리 산출을 위한 방법을 제안한다. 또한 선입산출(first-in-first-out) 정책과의 비교 모의실험(simulation)을 통해, 제안한 문맥인지 캐슁 정책이 응답시간 감소효과가 좋음을 확인하고, 이를 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1533-1536
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• 2005

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 단말들의 이동성에 따른 적응적인 혼잡제어 기법을 제안한다. 제안하는 혼잡 제어 기법은 무선환경의 특성에 따른 비트 에러와 혼잡에 따른 패킷 손실을 구별하기 위해서 역 혼잡 회피 단계를 도입하였다. 그리고 혼잡이 발생 했을 때, 대역폭 낭비를 최소화 할 수 있는 슬로우 스톱 단계를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 혼잡 제어 정책은 DCCP(Datagram Congestion Control Protocol)을 기반으로 설계하였고, 리눅스 커널 버전 2.4.19에서 구현하였다. 제안된 혼잡 제어 정책은 기존의 혼잡 제어 정책보다 적응성 있게 혼잡 상태를 제어하며, 실험 결과 무선에서뿐만 아니라 유선에서도 우수한 대역폭 이용률을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-171
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• 2008

본 연구에서는 열차 예약 영역에 통계적 대화형 인터페이스를 도입하여 보다 자연스럽고 오류에 강인한 서비스 제공의 가능성을 검토하였다. 훈련용 코퍼스를 기반으로 사용자 및 시스템 행동 유형, 상태 변이 확률을 추출하여 정책을 도출하고, 성능분석용 코퍼스 기반 사용자 모델로 그 성능을 실험하였다. 방대한 시나리오의 반영을 위해 대량의 코퍼스 수집이 필요한 예제 기반 대화 정책, 혹은 인식기에 의한 오류나 노이즈를 고려하지 않음으로써 현실의 불확실성을 자연스럽게 반영하지 못하는 MDP 대화 정책에 비해 POMDP 정책은 효율적이고 빠른 훈련 알고리즘을 지속적으로 개선시켜 나간다면 적은 노력과 비용으로 효율적이고 강인한 대화 서비스의 제공이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제9권1호
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• pp.73-91
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• 1998

국가정보정책은, 변화를 예상하고 그러한 변화를 자신에게 유리하게 전환시킬 수 있어야하고, 종래의 방법이 더 이상 적합치 않을 때는 폐기시킬 수 있어야 하며, 또한 새로운 방법이 나타나면 그것을 실험할 수 있도록 하기 위하여, 융통성을 가져야 한다. 이러한 융통성은 정책 결정 차원에서의‘정신적 활기’와‘기업가정신’을 의미하는데, 이 두가지 자질은 다른 국가정책을 위해서도 마땅히 필요하지만 부족한 경우가 일반적이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.571-573
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• 2005

본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 단말들의 이동성에 따른 적응적인 혼잡제어 기법을 제안한다. 적응적 혼잡 제어 기법은 무선환경의 특성에 따른 비트 에러와 혼잡에 따른 패킷 손실을 구별하기 위해서 역 혼잡 회피 단계를 도입하였다. 그리고 혼잡이 발생 했을 때, 대역폭 낭비를 최소화 할 수 있는 슬로우 스톱 단계를 추가하였다. 적응적 혼잡 제어 정책은 DCCP(Datagram Congestion Control Protocol)을 기반으로 설계하였고, 리눅스 커널 버전 2.4.19에서 구현하였다. 적응적 혼잡 제어 정책은 기존의 혼잡 제어 정책보다 적응적으로 혼잡 상태를 제어하며, 실험 결과 무선에서 뿐만 아니라 유선에서도 우수한 대역폭 이용률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.