• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.3
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• pp.177-183
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• 2018

Currently, digital signal processing systems are used extensively in image processing, audio processing, filtering, and equalizations, etc. In addition, the importance of DRAM, which has a great influence on the performance of an digital signal processor has been increased, making research on DRAM actively conducted in industry and academia. Therefore, it is important to have a more accurate DRAM model in order to obtain reliable results when evaluating the performance of a digital signal processor through simulation. In this paper, we developed a digital signal processor simulator capable of inter-working with a DRAM simulator. With the simulator, we analyzed the influence of the DRAM model which operates correctly on a cycle-by-cycle basis, on the performance of the digital signal processor by using the UTDSP digital signal benchmark.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.417-419
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• 2010

웹서비스의 성능행상을 위해서는 서비스에 대한 추상적인 모델에 대한 설계 및 서비스 비용, 성능, 신뢰성 및 확장성 등의 서비스 품질 속성에 대한 정의 및 확장이 요구된다. 성능 측면에서 품질은 서비스 당 평균 응답 시간, 단위 시간 동안의 처리율이 포함된다. 본 연구에서는 웹 서비스 지원을 위해 단위 시간당 처리율을 개선하여 성능을 개선코자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.43-44
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• 2016

시스템 자원의 효율성에 대한 관심이 높아짐에 따라 성능데이터의 효과적인 전송에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 기존 성능데이터의 Push & Pull 전송 방식에 변동률 기반 예측 알고리즘 적용함으로써 성능데이터의 중복 수치 처리하여 효율적인 성능데이터를 전송하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.651-653
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• 2000

WWW의 급격한 발전은 고성능 웹 서버의 구축을 필요로 하게 하였다. 특히 프로세스와 오버헤드를 줄이기 위해 도입된 멀티 쓰레드 기법을 이용한 병행 웹 서버들이 많이 연구되었는데 본 논문에서는 이런 웹 서버들을 리눅스가 탑재되어 있는 다중 처리가상에서 구현하였으며, 다양한 환경 하에서 성능을 비교, 분석하였다. 실험을 통하여 Thread Pool 구조 웹 서버가 가장 좋은 성능을 보임을 알 수 있었고, 작업 기반 웹 서버와 요구 기반 웹 서버의 성능은 환경에 따라 차이가 있음을 알 수 있었다. 이와 같은 실험 결과는 다중 처리기를 이용한 고성능 웹 서버를 구축하는 데 있어서 이용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1371-1374
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• 2004

본 논문에서는 내부 LAN(Local area network)에서 MSS(Maximum segment size)의 변화가 네트워크 성능에 미치는 영향에 대하여 분석한다. 내부 LAN에 웹 클라이언트와 웹 서버를 두고 이더넷(Ethernet)이 허용하는 사이즈 내에서 MSS 값의 변화가 네트워크의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 처리량(Throughput), 이용률(Utilization), 분실율, 수신율, RTT(Round Trip Time)를 사용하여 성능을 평가하였다. 실험은 네트워크 시뮬레이터 중의 사실상 표준 도구인 NS-2로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.391-394
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• 2022

딥러닝을 통해 자연어처리 분야에서 대용량 정보를 기반으로 학습 할 수 있게 되었고 높은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 학습에 포함되는 문맥 정보 중 분야 또는 데이터에 맞게 조절이 필요하다는 것을 주장하고, TACRED 데이터를 기반으로 문맥 정보 자질 선택에 따른 성능 변화를 확인하였다. 해당 데이터에서 엔터티와 연관된 문맥 정보를 사용함으로써 약 1.4%의 성능 보완을 이루었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.77-82
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• 2015

Big Data technology has been attracted much attention in aspect of fast data processing. Research of practicing Big Data technology is also ongoing to process large-scale structured data much faster in Relatioinal Database(RDB). Although there are lots of studies about measuring analyzing performance, studies about structured data loading performance, prior step of analyzing, is very rare. Thus, in this study, structured data in RDB is tested the performance that loads distributed processing platform Hadoop using Apache sqoop. Also in order to analyze the influence factors of data loading, it is tested repeatedly with different options of data loading and compared with data loading performance among RDB based servers. Although data loading performance of Apache Sqoop in test environment was low, but in large-scale Hadoop cluster environment we can expect much better performance because of getting more hardware resources. It is expected to be based on study improving data loading performance and whole steps of performance analyzing structured data in Hadoop Platform.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.189-192
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• 1998

본 논문에서는 희소어레이 구조를 응용한 선형제약형 적응어레이 처리기를 제안하였다. 다경로 환경하에서 간섭신호의 제거에 효과적인 공간유화방법을 사용하여 제안된 어레이 처리기의 성능을 분석평가하였다. 선형어레이와 최적화된 센서간격으로 이루어진 선형어레이와 정상어레이 간의 성능을 비교하였다. 실험결과 최적화된 희소어레이를 이용한 선형제약형 적응어레이의 성능이 정상어레이의 성능에 버금가는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.75-78
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• 2002

데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System: DSS)은 고성능의 온라인 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 컴퓨터를 연동하는 방식으로 각 노드들은 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. DSS를 구성하는 각 노드에 트랜잭션을 할당하는 정책이 잘못될 경우 특정 트랜잭션의 폭주로 노드에 과부하가 발생할 수 있으므로. 각 노드의 성능을 최적화하기 위한 부하 분산이 필요하다. 본 논문에서는 트랜잭션 클래스에서 참조하는 데이터베이스의 핫 셋 크기, 각 노드의 메모리 크기와 CPU 성능, 동시에 실행되는 트랜잭션 수의 변화에 따른 처리량 등을 고려한 동적 부하 분산 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.93-96
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• 2019

최근 들어 빅데이터 처리 속도에 대한 관심이 높아지면서 처리 성능을 높이기 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 기존의 빅데이터 전문 업체들도 전통적인 빅데이터 처리 방법이 아닌 새로운 기술에 대한 투자를 통해 경쟁을 가속화 하고 있다. 이러한 이유로 최적의 처리 엔진을 선택하는 것은 점차 중요한 부분이 되고 있다. 하지만 실제로 환경을 구성하여 운영해보기 전까지는 시행 착오를 겪을 수 밖에 없는 상황이다. 그래서 본 논문에서는 최근 발표된 빅데이터 처리 엔진 기술들이 어느 정도 성능을 보이는지에 관한 연구를 수행하여 빅데이터 처리 엔진 선택 및 판단에 도움이 될 근거를 제공하고자 한다.