• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.229-232
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• 2002

분간 병렬 시스템에서 사용되는 배치 작업 스케줄링 기법으로 잘 알리진 것은 Gang Scheduling과 Backfilling Scheduler가 있다. 특히 IBM SP 시스템에서 주로 사용되는 작업 스케줄러인 LoadLeveler 최신 버전에서는 이전 버전에서도 지원하였던 Backfilling Scheduler 뿐만 아니라 Gang Scheduling 기법을 새롭게 지원하게 되었다. 이에 따라 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터에서는 슈퍼컴퓨터 3호기로 신규 도입된 IBM p690 시스템에서 LoadLeveler의 Gang Scheduling 혹은 Backfilling Scheduler 중의 한 가지 기법을 선택하여 서비스 레벨 클래스를 구현하고자 하였다. 이러한 노력의 일환으로 두 가지 스케줄링 기법을 테스트 및 분석하였다. 이에 따르면 Gang Scheduler가 개념상 여러 가지 장점을 가지므로 Backfilling Scheduler에 비하여 서비스 레벨 클래스 구성에는 용이하지만, 불완전한 구현 및 특히 CPU Utilization이 저하되는 심각한 문제점을 가지고 있었다. 따라서 Backfilling Scheduler를 통한 제한적인 서비스 레벨 클래스를 구성하기로 결론지었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.490-492
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• 1999

본 논문에서는 객체지향 프로그램에 대한 프로그램 정보를 분석하여 이들간의 관계를 표현할 수 있는 방법을 제시한다. 현재까지 프로그램을 분석하고 표현하기 위한 그래프 표현으로 호출 그래프, 제어흐름 그래프 및 종속 그래프 등이 있으며 이를 이용하여 테스팅, 슬라이싱, 디버깅, 프로그램 이해, 병렬처리, 역공학과 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 객체지향 언어의 프로그램의 시각적 이해를 돕고, 분석에 필요한 정보를 표현하는 그래프들간의 관계성을 고려한 효율적인 분석기를 표현한다. 이를 위해 클래스, 상속관계, 호출관계, 제어흐름 및 데이터 종속관계를 고려하여 객체 지향언어 분석에 필요한 그래프 요소를 멤버함수레벨, 클래스 레벨, 모듈 클래스 레벨 단위로 추출하고 이들간의 정보를 저장소로 통합 구성한다. 이를 통해 기존의 특정목적을 위해 표현하는 그래프 표현 방식은 그래프간의 관계성과 분석정보의 독립성 그리고 재사용성의 특징을 가지는 통합 분석기로 구성될 수 있다. 이러한 특징은 프로그램의 이해와 정보의 관리효과를 증가시킬 수 있으며, 많은 소프트웨어 엔지니어링 도구와 기술들에 필요한 통합화된 정보를 제공하고 이용될 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.141-148
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• 2009

Recently there have been many research efforts focused on imbalanced data classification problems, since they are pervasive but hard to be solved. Approaches to the imbalanced data problems can be categorized into data level approach using re-sampling, algorithmic level one using cost functions, and ensembles of basic classifiers for performance improvement. As an algorithmic level approach, this paper proposes to use multilayer perceptrons with higher-order error functions. The error functions intensify the training of minority class patterns and weaken the training of majority class patterns. Mammography and thyroid data-sets are used to verify the superiority of the proposed method over the other methods such as mean-squared error, two-phase, and threshold moving methods.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.169-176
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• 2008

In this paper, we develop radio resource management queueing model in IEEE 802.IS networks considering both connection and packet level. In the upper level connection, we model connection admission control depending on availability of bandwidth and priority queue in each service class. In the lower level packet, we model dynamic bandwidth allocation considering threshold and availability of bandwidth in each service class simultaneously. Hierarchical model is built using an extended Petri Nets, SRN (Stochastic Reward Nets). Bandwidth utilization and normal throughput as performance index for all service classes of traffic are calculated and numerical results are obtained.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.586-588
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• 2001

원전보호계통(RPS: Reactor Protection System)은 사고 시 치명적 피해를 입을 수 있다는 점에서 안전에 대한 중요도가 가장 높은 Safety 1E class로 분류되며, 이러한 보호계통을 디지털 라이즈 하는데 있어서 높은 신뢰도에 대한 보장이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 DPPS(Digital Plant Protection System) 내에서 작동하는 내장형 소프트웨어의 높은 신뢰성을 보장하기 위한 테스팅 방법론을 제시하고자 한다. DPPS에서 작동하는 내장형 소프트웨어를 테스트하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫 번째 단계는 절차중심의 프로그램에서 객체를 추출하고 이를 이용하여 클래스를 추출하는 제공학의 단계이다. 두 번째 단계는 이러한 클래스들을 이용하여 레벨별 테스팅을 수행하기 위한 테스트 아이템을 추출하고, 추출된 테스트 아이템을 이용하여 테스트 케이스를 선정하는 단계이다. 이렇게 각 레벨별로 선정된 테스트 케이스를 이용하여 단위 테스팅, 통합 테스팅, 시스템 테스팅 이렇게 3단계의 레벨별 테스팅을 수행한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.28 no.6
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• pp.579-588
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• 2015

The data model for structural experiment information formally organizes the information involved in the structural experiments before the data repository using the data model is implemented. The data model is particularly required for the data repositories for the large-scale structural experiment information and the general information for various types of experiments, such as the NEEShub Project Warehouse developed by NEES. This paper proposes criteria for evaluating the organization and the use of design model for structural experiment information. The term of AVE(attribute value existence) indicates the ratio of attributes who values exist in objects, and then used for defining the Attribute AVE for the use of an attribute, the Class AVE for a class, the Class Level AVE for a class including its lower-level classes, the Project AVE for a project including all classes at class levels, and the Data Model AVE for a data model including projects. These criteria are applied to the projects in the NEES data model, and it is successively possible to numerically describe the evaluation of the use of classes and attributes in the data model.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.5C
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• pp.523-531
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• 2003

Java applets are downloaded from web server through internet and executed in Java Virtual Machine of clients'browser. Before execution of java applets, JVM checks bytecode program with bytecode verifier and performs runtime tests with interpreter. However, these tests will not protect against undesirable runtime behavior of java applets, such as denial of service attack, email forging attack, URL spoofing attack, or annoying sound attack. In order to protect malicious applets, a technique used in this paper is java bytecode modification. This technique is used to restrict applet behavior or insert code appropriate to profiling or other monitoring efforts. Java byte modification is divided into two general forms, class-level modification involving subclassing non-final classes and method-level modification used when control over objects from final classes or interface. This paper showed that malicious applets are controlled by java bytecode modification using proxy server. This implementation does not require any changes in the web sever, JVM or web browser.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.1
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• pp.90-99
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• 2003

Java applets are downloaded from web server through internet and executed in Java Virtual Machine of clients' browser. Before execution of java applets, JVM checks bytecode program with bytecode verifier and performs runtime tests with interpreter. However, these tests will not protect against undesirable runtime behavior of java applets, such as denial of service attack, email forging attack, URL spoofing attack, and annoying sound attack. In order to protect malicious applets, a technique used in this paper is java bytecode modification. This technique is used to restrict applet behavior or insert code appropriate to profiling or other monitoring efforts. Java byte modification is divided into two general forms, class-level modification involving subclassing non-final classes and method-level modification used when control over objects from final classes or interface. This paper showed that malicious applets are controlled by java bytecode modification using proxy server. This implementation does not require any changes in the web sever, JVM or web browser.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.106-108
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• 2002

신뢰성있는 소프트웨어의 개발을 위해 테스트의 중요성은 매우 크다. 특히, 최근에 점진적이고 반복적인 소프트웨어 개발 방법론이 각광을 받으면서 소프트웨어의 잦은 변경에 따른 회귀 테스트의 중요성이 점점 커지고 있다. 이에 따라 단위 데스트의 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. JUnit은 자바 클래스의 단위 레벨 테스팅을 도와 주는 테스트 지원 프레임워크이다. 또한, JTestCase는 테스트 데이터와 테스트 코드를 분리함으로써, 데이터 중심 테스팅(data-driven testing)을 지원하기 위해 개발된 JUnit 확장 프레임워크이다. 본 논문에서는, 이 두 개의 테스트 프레임워크와 자바 리플렉션 API를 이용하여, 하나의 클래스 파일을 읽어 들여 XML 형태의 테스트 데이터 파일과 테스트 드라이버 코드를 자동생성하는 도구를 제안한다. 그리고, 구체적인 예를 통해 본 논문에서 제안하는 도구의 유용성을 보여준다. 본 논문의 데스트 도구는 회귀 단위 테스트에 필요한 노력을 줄여주고, 자바 클래스 단위 테스트를 지원하는 도구 개발의 기반 기술을 제공하며, 궁극적으로 소프트웨어 개발의 생산성을 향상시켜 준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.397-400
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• 2003

본 연구에서는 KM-Net(Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법으로 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을(평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터(KLE) 452 음성 데이터와 항공편 예약관련 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 전체적으로 음소인식의 경우 평균 34-37％, 단어인식의 경우 평균 9％, 연속음성인식의 경우 평균 7-8％의 인식성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서, 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보였으며. 잡음을 부가한 음성에 대한 적응화 실험에서도 향상된 인식성능을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인한 수 있었다.