• The KIPS Transactions:PartA
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• v.14A no.7
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• pp.443-450
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• 2007

Performance scalability and storage scalability become important in a large scale cluster of wireless internet proxy cache servers. Performance scalability means that the whole performance of the cluster increases linearly according as servers are added. Storage scalability means that the total size of cache storage in the cluster is constant, regardless of the number of cache servers used, if the whole cache data are partitioned and each partition is stored in each server, respectively. The Round-Robin based load balancing method generally used in a large scale server cluster shows the performance scalability but no storage scalability because all the requested URL data need to be stored in each server. The hashing based load balancing method shows storage scalability because all the requested URL data are partitioned and each partition is stored in each server, respectively. but, it shows no performance scalability in case of uneven pattern of client requests or Hot-Spot. In this paper, we propose a novel dynamic hashing method with performance and storage scalability. In a time interval, the proposed scheme keeps to find some of requested URLs allocated to overloaded servers and dynamically reallocate them to other less-loaded servers. We performed experiments using 16 PCs and experimental results show that the proposed method has the performance and storage scalability as different from the existing hashing method.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.5
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• pp.1061-1069
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• 2015

Recently, transportation big data generated in the transportation sector has been widely used in the transportation policies making and efficient system management. Bus passengers' mobility patterns are useful insight for transportation policy maker to optimize bus lines and time intervals in a city. We propose a new methodology to discover mobility patterns by using transportation card data. We first estimate the bus stations where the passengers get-off because the transportation card data don't have the get-off information in most cities. We then applies LDA (Latent Dirichlet Allocation), the most representative topic modeling technique, to discover mobility patterns of bus passengers in Cheong-Ju city. To understand discovered patterns, we construct a data warehouse and perform multi-dimensional analysis by bus-route, region, time-period, and the mobility patterns (get-on/get-off station). In the case of Cheong Ju, we discovered mobility pattern 1 from suburban area to Cheong-Ju terminal, mobility pattern 2 from residential area to commercial area, mobility pattern 3 from school areas to commercial area.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.6
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• pp.692-699
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• 2016

C compilers for 8-bit MCUs used in washing machines and refrigerators often do not follow the C standard to improve runtime performance. Developers who are unaware of the difference between C compilers following the C standard and the C compilers for 8-bit MCU can cause bugs that do not appear in the standard C environment but appear in the embedded systems using 8-bit MCUs. It is difficult for bug detectors that assume the standard C environment to detect such bugs. In this paper, we introduce integer promotion bugs caused by the different integer promotion rules of the C compilers for 8-bit MCU from the C standard and propose 5 bug patterns where the integer promotion bugs occur. We have developed an integer promotion bug detection tool and applied it to the washing machine control software developed by the LG electronics. The integer promotion bug detection tool successfully detected 27 integer promotion bugs in the washing machine control software.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.121-124
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• 2005

본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.2
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• pp.179-186
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• 2008

The converge of location-aware devices, GIS functionalities and the increasing accuracy and availability of positioning technologies pave the way to a range of new types of location-based services. The field of spatiotemporal data mining where relationships are defined by spatial and temporal aspect of data is encountering big challenges since the increased search space of knowledge. Therefore, we aim to propose algorithms for mining spatiotemporal patterns in mobile environment in this paper. Moving patterns are generated utilizing two algorithms called All_MOP and Max_MOP. The first one mines all frequent patterns and the other discovers only maximal frequent patterns. Our proposed approach is able to reduce consuming time through comparison with DFS_MINE algorithm. In addition, our approach is applicable to location-based services such as tourist service, traffic service, and so on.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.4
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• pp.531-540
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• 2008

An Adaptive Random Testing(ART) is one of test case generation algorithms, which was designed to get better performance in terms of fault-detection capability than that of Random Testing(RT) algorithm by locating test cases in evenly spreaded area. Two ART algorithms, such as Distance-based ART(D-ART) and Restricted Random Testing(RRT), had been indicated that they have significant drawbacks in computations, i.e., consuming quadratic order of runtime. To reduce the amount of computations of D-ART and RRT, iterative partitioning of input domain strategy was proposed. They achieved, to some extent, the moderate computation cost with relatively high performance of fault detection. Those algorithms, however, have yet the patterns of non-uniform distribution in test cases, which obstructs the scalability. In this paper we analyze the distribution of test cases in an iterative partitioning strategy, and propose a new method of input domain enlargement which makes the test cases get much evenly distributed. The simulation results show that the proposed one has about 3 percent of improvement in terms of mean relative F-measure for 2-dimension input domain, and shows 10 percent improvement for 3-dimension space.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.275-278
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• 2012

웹 서비스는 SOA를 웹 상에서 구현한 기술로, 서비스들간의 느슨한 결합을 실현함으로써 재사용 가능한 서비스들의 활용을 극대화 한다. 본 논문에서는 확장 객체 기반 시소러스(eXtended Object-based Thesaurus, XOT)를 사용하여 적응 가능한 오케스트레이션 명세가 가능한 개념 기반 오케스트레이션 기법을 제안한다. XOT는 재사용 가능한 서비스들이 속하는 범주들을 개념으로 표현하고 상호 합성 패턴 관계를 포함한 개념간 상관 관계를 명시한 일종의 지식베이스이다. 이 기법은 오케스트레이션에 참여하는 복합 서비스를 포함한 여러 다양한 서비스들을 구체적으로 명세하는 대신 XOT 내의 개념들로 변수화 하고, 이들을 오케스트레이션 시 적절한 재사용 가능한 서비스 또는 구성 서비스들의 조합으로 대체시킴으로써 서비스들의 재사용성을 획기적으로 개선할 수 있다.

• Therapeutic Science for Rehabilitation
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• v.12 no.2
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• pp.99-107
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• 2023

Objective : To investigate the effects of thorax mobility exercises on thorax mobility, breathing pattern, and respiratory capacity in subjects with restricted thorax mobility. Methods : Thirteen subjects with restricted thorax mobility participated in this study. Measurement of thorax circumference using a tape measure (difference between inhalation and exhalation), breathing pattern (distance of rib cage elevation during breathing), and respiratory capacity was performed. Paired t-test was used to compare the thorax mobility, breathing pattern, and respiratory capacity between before and after thorax mobility excercise. Statiscal significance was set at .05. Results : There were significant differences in thorax mobility and breathing pattern, but no significant difference in respiratory capacity (p < .05). Conclusion : Based on the results of this study, thorax mobility exercise using the rib mobilization technique is considered to be a method that can improve thorax mobility and normalize abnormal breathing patterns that cause rib cage elevation.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.39-42
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• 2023

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.533-545
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• 1999

절차적 재사용, 객체지향 사용, 디자인 패턴, 분석 패턴, 그리고 프레임 워크와 같은 효율적인 소프트웨어 재상요에 대한 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 최근 들어 객체지향 프레임워크가 효율적이고 실용적인 재사용 기법으로 크게 부각되고 있다. 객체지향 프레임워크는 특정 도메인에 대한 여러 어플리케이션들 간의 공통된 행위들을 지닌 클래스들의 집합으로서, 재사용성을 증가시키고, 어플리케이션 개발시간을 단축시키는 효과를 지니고 있다. 그러나, 객체지향 프레임워크를 구축하기 위한 체계적인 개발 프로세스와 세부적인 개발 지침에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않은 상태이며 OMG의 Unified Modeling Kanguage (UML)을 이용한 객체지향 프레임워크 개발에 관한 연구도 매우 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 UML 문법과 의미를 기반으로 한 실용적인 객체지향 프레임워크 모델링 기법을 제시한다. 제시된 모델링 기법의 프로세스는 분석, 설계 구현, 그리고 시험 4단계(Phase)로 구성되어 있으며 , 각 단계는 논리적인 개발 업무(Task)들로 정의된다. 제시된 프로세스는 UML 다이어그램들을 적용 및 확장하였고, Objectory 프로세스를 바탕으로 한 것이므로 , 제시된 프로세스의 적용성 검증을 위해 전자 상거래 도메인에 대한 적용사례연구를 제시한다.