• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.1
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• pp.25-34
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• 2003

Parallel file system solves I/O bottleneck to store a file distributedly and read it parallel exchanging messages among computers that is connected multiple computers with high speed networks. However, they do not consider the message characteristics and performances are decreased. Accordingly, the current study proposes the Hybrid Channel model (HCM) as a message-management method, whereby the messages of a parallel file system are classified by a message characteristic between control messages and file data blocks, and the communication channel is divided into a message channel and data channel. The message channel then transfers the control messages through TCP/IP with reliability, while the data channel that is implemented by Virtual Interface Architecture (VIA) transfers the file data blocks at high speed. In tests, the proposed parallel file system that is implemented by HCM exhibited a considerably improved performance.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.7
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• pp.1364-1370
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• 2017

This paper proposes a method that automatically sets profile schedule context-based mobile phone by collecting the user's external situation based on the GPS sensor and accelerometer built into the smartphone and interacting with the data in the user's schedule to minimize the user's handset handling. However, real-time data collection in mobile phones causes energy shortage in the device due to battery consumption. In other words, a service control method is explained in a way that can efficiently handle resource consumption because accessing a measurement device such as GPS and other sensors may increase power consumption of the portable device. Therefore, effective data sharing for context awareness to reduce weekly schedules and smartphone mode has improved energy efficiency in sensing for data collection. The user can use the context more effectively by providing environmental adaptability for various situations such as the end user's local context and smartphone force control.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.213-216
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• 2015

본 연구에서는 정보 수집을 기반으로 멀티미디어 서비스의 QoS를 효과적으로 지원하기 위한 프로파일 모니터링 방법을 제시하고자 한다. 가입자 단말기는 모니터링을 통하여 자신의 현재 상태 및 주변 기지국 정보를 수집하며, 기지국은 내부 및 인접한 기지국 모니터링으로 수집된 정보를 기반으로 관련 제어 데이터를 공유하고 이를 종합 분석함으로써 QoS를 자체적으로 제어할 수 있다. 제안되는 모니터링 기법은 단말기 및 기지국의 상태 정보 변화에 따라 관련 기능의 설정을 동적으로 제어하고, 각각의 기능들이 변화에 적응하여 조정되고 재구성하는 과정을 반복함으로써 각 기능들이 상호 작용하도록 유도한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.3
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• pp.471-480
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• 2010

Cluster analysis is one of the useful methods to find out number of groups and member’s belongings. With the rapid development of computer application in statistics, variety of new methods in clustering analysis were studied such as EM algorism and Self organization maps. The goals of cluster analysis is finding the number of groupings that are meaningful to me. If data are analyzed perfectly with cluster analysis, we can get the same results from discernment analysis.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.145-147
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• 2012

최근 데이터의 급증으로 인해 병렬 분산 처리 파일시스템의 사용이 증가되었으나 물리 자원 요구와 그에 따른 관리 자원 소모로 인해 가상화 환경에서의 병렬 분산 처리 파일 시스템이 활발히 연구되고 있다. 이의 성능 분석을 위해서는 프로파일러의 역할이 중요한데 현재 사용되고 있는 프로파일러들은 시스템 및 관리 프로파일러로써 가상화 환경에 적합하지 않아 가상화 환경에 적합하며 기존 프로파일러의 단점을 보완하는 새로운 프로파일러의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존 프로파일러의 장단점을 분석하고 기존 프로파일러들의 단점을 보완하는 가상화 환경에 적합한 새로운 프로파일러의 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.169-172
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• 2020

비프로파일링 부채널 분석은 프로파일링 장비가 없는 환경에서 부채널 정보를 이용해 비밀정보를 분석하는 방법이다. 기존에 알려진 Timon의 비프로파일링 분석은 학습 데이터 집합만을 이용해 공격하므로 전력 파형의 수가 제한된다면 과적합이 발생하여 키 분석 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 비프로파일링 환경에서의 딥러닝 기반 부채널 분석 성능을 향상시키기 위해 학습 데이터 집합과 독립적인 검증 데이터 집합을 활용해야 하는 실증적 근거를 제시한다. 이에 대한 실험으로 기존 기법과 제시한 기법의 성능을 비교해 봤을 때, 검증 데이터를 활용하면 더 적은 데이터로 비밀키 추출이 가능함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.646-650
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• 2005

요즘 아날로그 방송에서 디지털 방송시대로 변화함에 따라 디지털 방송기술이 많이 발전되었다. 디지털 방송은 방송국으로부터 만들어지는 영상, 음성, 데이터 스트림들이 MPEG을 통해 효율적으로 압축하고 동기식으로 패킷화되어서 MPEG TS 패킷형식으로 서비스 이용자에게 위성 또는 지상파를 통해 전송되어진다. 방송되어지는 데이터 정보는 물론 그 외의 비관련 데이터도 제공되어짐으로써 서비스 이용범위도 많이 늘어나고 특히 기존의 영상과 음성위주의 방송과는 달리 사업자와 이용자간의 쌍방향으로 데이터를 송수신할 수 있는 기술이 고부가가치 사업으로 대두되고 있다. 디지털 방송을 수신해서 보기 위해서는 튜너로부터 수신되어 디지털화된 MPEG TS 패킷들을 분류해주는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 실제 디지털 방송되었던 패킷 파일을 가지고 분류하였다. 영상 스트림과 음성 스트림을 분류하고 데이터 스트림을 분리하였다. 그리고 데이터 방송 규격의 데이터 스트림 파일을 별도로 입력하여 데이터를 분류하였다. 프로그램은 Microsoft visual c++6.0을 사용하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.12a
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• pp.345-348
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• 2011

본 논문에서는 LFT와 같은 고점도 수지의 점도를 추정하기 위한 방법을 제시하였다. 실제 사출공정에서의 점도를 추정함으로써 신뢰할 수 있는 점도데이터를 제공하기 위한 방법을 제시 하였다. 우선 금형 내에 캐비티 압력을 측정할 수 있는 시스템을 구성하였고, 이 시스템을 이용해서 실제 사출과정에서 나타나는 압력 변화를 측정하는 것이다. 상용화 된 CAE 프로그램(Moldflow)은 사출공정에서 캐비티 내부를 흐르는 수지의 압력변화를 모사할 수 있다. 만약, CAE D/B에 있는 수지의 점도 데이터가 정확하다고 가정하면, 실험에서 측정한 압력 프로파일과 CAE로부터 계산 된 압력 프로파일이 일치해야 한다. 이것이 실험값과 일치하지 않으면 가정한 값을 CAE D/B에 입력해서 일치할 때까지 반복함으로써 신뢰성 있는 점도를 추정 할 수 있다. 한편, LFT에 대하여 적용하여 최적화 된 점도 데이터도 추정할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.2
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• pp.133-144
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• 2009

In Korea, the ITS project has been progressed to improve traffic mobility and safety. Further, it is to relieve traffic jam by supply real time travel information for drivers and to promote traffic convenience and safety. It is important that the traffic information is provided accurately. This study was conducted outlier elimination and missing data adjustment to improve accuracy of raw data. A method for raise reliability of travel time prediction information was presented. We developed Historical Profile model and adjustment formula to reflect quality of interrupted flow. We predicted travel time by developed Historical Profile model and adjustment formula and verified by comparison between developed model and existing model such as Neural Network model and Kalman Filter model. The results of comparative analysis clarified that developed model and Karlman Filter model similarity predicted in general situation but developed model was more accurate than other models in incident situation.