• Journal of IKEEE
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• v.23 no.3
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• pp.852-857
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• 2019

In order to manage the demand resources of project participants and to provide appropriate strategies in the virtual power plant's power trading platform for consumers or operators who want to participate in the distributed resource collective trading market, it is very important to forecast the next day's demand of individual participants and the overall system's electricity demand. This paper developed a power demand forecasting model for the next day. For the model, we used LSTM algorithm of deep learning technique in consideration of time series characteristics of power demand forecasting data, and new scheme is applied by applying one-hot encoding method to input/output values such as power demand. In the performance evaluation for comparing the general DNN with our LSTM forecasting model, both model showed 4.50 and 1.89 of root mean square error, respectively, and our LSTM model showed high prediction accuracy.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.19 no.3 s.87
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• pp.84-95
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• 2004

홈 네트워크, 기업의 무선 네트워크 그리고 핫스폿 등과 같은 다양한 환경이 가능하면서 무선 LAN 기술 및 무선 LAN 제품에 대한 요구는 더욱더 증가하고 있으며, 기존 제품과의 호환성을 바탕으로 고속으로 무선 데이터 서비스를 지원할 수 있는 차세대 무선 LAN 기술에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 현재 표준화가 진행중인 IEEE 802.11n의 차세대 무선 LAN 기술에 있어 주요하게 언급되고 있는 MAC 프로토콜 및 전송방식들에 대하여 소개한다. IEEE 802.11n은 IEEE 802.11e에서 논의중인 EDCA 및 HCCA를 기반으로 QoS를 보장하고 고속의 무선 LAN 서비스를 지원하기 위해 보다 개선된 MAC 프로토콜의 요구사항을 정의하여 물리계층의 관점에서 MIMO, spatial division multiplexing, space-time block coding 등과 같은 다중 안테나 방안을 고려하고 있다. 또한 주파수의 효율을 증가시키는 방식, 대역폭을 증가하는 방식 그리고 적응 변조를 적용하는 방식 등을 차세대 무선 LAN 전송 방식으로 논의하고 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.19 no.2 s.86
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• pp.37-46
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• 2004

불안하고 예측불허인 시장 전망에도 불구하고, 공중 무선랜서비스는 유선통신사업자들에게는 유선 초고속인터넷서비스의 이동성, 향후의 유무선통합서비스 및 새로운 무선 사업 기반을 형성해 준다는 측면에서, 이동통신사업자들에게는 3G 서비스의 제공시기가 불투명한 상태에서 2G나 2.5G 이동통신에 비해 보다 빠르고 저렴한 무선데이터 통신 및 다양한 부가서비스를 제공할 수 있는 기반을 형성해 줄 수 있다는 측면에서, 독립계 사업자들에게는 틈새시장을 개척할 수 있는 기반을 형성해 준다는 측면에서 사업자들의 관심은 물론 매우 치열한 시장진입 경쟁이 전개되고 있다. 따라서 본 고에서는 핫스폿을 중심으로 한 공중 무선랜서비스의 제공현황을 미국, 유럽을 중심으로 살펴보고, 시장의 발전과 사업자들이 서로 상생할 수 있는 사업전개 방향을 모색하기 위한 시사점을 도출해 보고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.12
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• pp.3194-3205
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• 1998

본 논문은 웹 브라우저만을 사용하여 MBond 세션에 참가하여 실시간 멀티미디어 데이터를 이음매 없이 수신할 수 있는 멀티캐스트 멀티미디어 웹 응용에 관해 기술한다. 본 응용은 웹 상에서 세션 발견을 위해, SDP, SAP 프로토콜을 이용하여 HTML 세션 페이지를 생성시키고, 실시간 스트림의 수신을 위해 RTP 프로토콜을 웹 구조에 통합함으로써 구현 가능하다. 웹 상의 RTP 재생은 넷스케이프 플러그인 방식과 자바 애플릿 방식으로 구현되었다. 넷스케이프 플러그인은 수신측의 지연버퍼를 조정하는 방식으로 최소한의 품질을 보장하도록 구현하였으며, 애플릿 방식은 플랫폼-독립적이며, 새로운 미디어의 확장이나 업그레이드를 위해 추가적인 프로그램을 인스톨 해야 하는 불필요함을 없앨 수 있다. 특히 후자의 접근 방식은 핫자바 브라우저 상에서 프로토타입핑 되어, 앞으로의 차세대 인터넷 멀티캐스트 환경에 적용될 새로운 응용이나 미디어를 위한 이상적이고 확장성을 지닌 솔루션을 제공한다. 추가적으로 본 구조에서 멀티캐스트 미디어의 확장성을 보이기 위해 멀티캐스트를 통한 HTML 문서의 분배라를 새로운 응용 구조를 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39B no.7
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• pp.425-432
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• 2014

This paper proposes a wear-leveling algorithm that exploits the properties of SSD memories with multi-channel and multi-way architecture. When a write request arrives, the proposed algorithm classifies the stored data in DRAM buffer into hot or cold according to logical address access frequency, and performs data allocation to reduce deviation of block erase counts. It lowers the chance of increasing erase count by allocating cold data to blocks which have high erase count. Effectiveness of the proposed algorithm is verified by executing various applications on a multi-channel, multi-way SSD simulator. Experimental results show that differences in erase count among blocks is reduced by an average of 9.3%, and total erase count decreases by 4.6%, when compared to previous wear-leveling algorithm.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1193-1201
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• 2016

In epidemiology or etiology, we are often interested in identifying areas of elevated risk, so called, hot spot or cluster. Many existing clustering methods only tend to a result if there exists any clustering pattern in study area. Recently, however, lots of newly introduced clustering methods can identify the location, size, and shape of clusters and test if the clusters are statistically significant as well. In this paper, one of most commonly used clustering methods, scan statistic, and its implementation SaTScan software, which is freely available, will be introduced. To exemplify the usage of SaTScan software, we used cancer data from the SEER program of National Cancer Institute of U.S.A.We aimed to help researchers and practitioners, who are interested in spatial cluster detection, using female lung cancer mortality data of the SEER program.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.1
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• pp.71-76
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• 2022

Buffer cache bridges the performance gap between memory and storage, but its effectiveness is limited due to periodic flush, performed to prevent data loss in smartphones. This paper shows that selective flushing technique with small persistent memory can reduce the flushing overhead of smartphone buffer cache significantly. This is due to our I/O analysis of smartphone applications in that a certain hot data account for most of file writes, while a large proportion of file data incurs single-writes. The proposed selective flushing policy performs flushing to persistent memory for frequently updated data, and storage flushing is performed only for single-write data. This eliminates storage write traffic and also improves the space efficiency of persistent memory. Simulations with popular smartphone application I/O traces show that the proposed policy reduces write traffic to storage by 24.8% on average and up to 37.8%.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.4
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• pp.9-14
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• 2023

Recently, resource optimization research has been actively conducted in enterprises and data centers to manage the rapid growth of big data. In particular, thin provisioning, which allocates a large number of resources compared to fixedly allocated storage resources, has the effect of reducing initial costs, but as the number of resources actually used increases, the cost effectiveness decreases and the management cost for allocating resources increases. In this paper, we propose a technique that divides the physical blocks of flash memory into single-bit cells and multi-bit cells, formats them with a hybrid technique, and manages them by dividing frequently used hot data and infrequently used cold data. The proposed technique has the advantage that the physical and allocated resources are the same, such as thick provisioning, and can be used without additional cost increase, and the underutilized resources can be managed in multi-bit cell blocks, such as thin provisioning, which can allocate more resources than typical storage devices. Finally, we estimated the resource optimization effectiveness of the proposed technique through experiments based on simulations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.46-48
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• 2005

이동 컴퓨팅 환경에서 다수의 이동 클라이언트들에게 데이터를 전달할 때는 클라이언트들의 동시 데이터 접근을 지원하는 브로드캐스트 기법을 사용하면 무선 채널 대역폭의 협소함과 클라이언트 측의 에너지 제약과 같은 단점을 해결할 수 있다. 기존 기법들은 클라이언트의 데이터에 대한 접근빈도(access frequencies)와 클라이언트의 에너지 효율(energy efficiency)을 동시에 고려하지 않았다. 따라서 원하는 데이터가 올 때까지 계속해서 채널을 들어야 함으로 인해 에너지 소비를 많이 하거나, 데이터를 얻을 때까지 추가한 많은 양의 정보에 따른 지연이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 클라이언트의 에너지 절약을 위한 tuning time을 최소화하고 실제 데이터를 얻을 때까지 소요되는 access time의 효율을 높이기 위해 데이터의 접근빈도와 에너지 효율을 동시에 고려하는 HIDAF: Hybrid Index considering Data Access Frequencies 기법을 제한한다. 제안하는 기법은 트리기반 기법과 해싱기반 기법을 함께 적용하여 구성한 인덱스를 브로드캐스트 주기에 배치한다. HIDAF 기법은 데이터 접근빈도를 고려한 트리기반 인덱스를 배치함으로써 데이터를 얻기 위한 클라이언트들의 평균 access time을 줄일 수 있고, 이러한 인덱스에 해싱기반 기법을 추가함으로써 클라이언트의 에너지 효율을 최소화하는 새로운 브로드캐스팅 기법이다. HIDAF 기법은 브로드캐스트 추기에 데이터의 접근빈도를 고려한 인덱스를 교차로 추가하여 핫 데이터에 대한 클라이언트들의 access time을 줄임으로써 전체 사용자에 대한 평균 access time을 최소화하는 동시에 클라이언트들의 제한된 에너지 소비를 최소화하는데 목적이 있다. 제안기법에 대한 평가는 수학적 분석을 통해 HIDAF 기법과 기존의 브로드캐스트 기법의 성능을 비교 분석한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$, 여자는 $21.4\%$로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였다. 평소 식사량은 조금 적게 혹은 적당하게 섭취하는 사람이 대부분이었으며 남자가 여자보다는 배부르게 먹는 경 향이 유의적으로 높았다(p<0.05). 식사는 혼자 하는 경우가 남자

• Information Systems Review
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• v.20 no.2
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• pp.63-85
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• 2018

Emerging hotspot and trendy areas are formed into alleys and blocks with the help of viral effects among social network services (SNS) users called "Golmogleo." These users search for every corner of the alleys to share and promote their own favorite places through SNS. An analysis of hot places is limited if it is only based on macroeconomic indicators such as commercial area data published by national organizations, large-scale visiting facilities, and commuter figures. Careful analyses based on consumers' actual activities are needed. This study develops a "social big data analysis methodology" using Instagram data, which is one of the most popular SNSs suitable to identify recent consumer trends. We build a spatial analysis model using Local Moran's I. Results show that our model identifies new trend zones on the basis of posting data in Instagram, which are not included in the commercial information prepared by national organizations. The proposed analysis methodology enables better identification of the latest trend areas formulated by SNS user activities. It also provides practical information for start-ups, small business owners, and alley merchants for marketing purposes. This analytical methodology can be applied to future studies on social big data analysis.