Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.139-142
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2013
최근 대용량 영상데이터로부터 정보 수집, 영상 처리를 위한 클라우드 관련 연구들이 활발하다. 그러나 공개 소프트웨어를 이용한 클라우드 연구의 대부분은 라이브러리 수준이 아닌 단순히 프로그램 수준의 조합으로 작동한다. 이런 이유로 단순 조합에 따른 비효율성에 의한 성능문제는 크게 다루어지지 않는다. 본 논문에서는 이 비효율성을 해결하는데 중점을 두고 FFmpeg과 Hadoop을 라이브러리 수준으로 결합하여 기존보다 더 나은 성능의 영상클라우드 환경을 구축하였다. C기반의 영상처리 라이브러리인 FFmpeg와 JAVA기반의 클라우드 환경 Hadoop의 결합을 위해 JNI(Java Native Interface)를 이용하였다. 상세구현으로는 HDFS(Hadoop Distributed File System)을 확장하여 Hadoop MapReduce가 직접 FFmpeg을 통한 영상파일 접근이 가능하게 하였다. 이로써 FFmpeg과 Hadoop간 상이한 파일 접근 방식에서 발생하는 불필요한 작업에 의한 시스템의 성능저하를 막았다. 또한 응용의 확장성을 위해 영상작업시 작업영상을 영상처리의 최소단위인 GOP(Group of Pictures)단위로 잘라 클라우드의 노드들에게 분산시켰다. 결과적으로 기존에 존재하는 Hadoop과 FFmpeg을 프로그램적으로 결합한 영상처리 클라우드보다 총 처리시간을 앞당겼고, GOP 단위의 영상 처리는 영상기반 작업에 안정성과 응용의 확장성을 보장해주었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.351-353
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2012
최근에 XML은 가독성과 확장성이란 장점 때문에 IPTV나 스마트 TV에서 서비스나 콘텐츠 정보 표현 및 검색을 위한 기술로 많이 사용되고 있다. 특히 TV-Anytime에서 정의한 스키마나 전송 프로토콜을 기본 규격으로 채택하고 필요한 기능을 수용하기 위하여 규격을 확장하는 경향을 보이고 있다. 그러한 장점에도 불구하고 XML은 텍스트 기반으로 정보를 표현함으로써 정보의 양이 커진다는 문제가 존재하고 이를 위하여 다양한 인코딩 방식이 제공되고 있다. 그러나 전송과정에서 문서를 독립된 조각으로 단편화하여 블록단위로 캡슐화하는 과정을 거치면서 인코딩 효율이 급격하게 떨어지게 되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 XML 문서를 캡슐화하는 과정에서 단편화를 통해 감소되는 인코딩 효율을 보완할 수 있는 블록 단위의 문자열 테이블 방식을 제안하고 실험을 통한 성능 분석을 제공하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.553-555
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2001
본 논문에서는 분산 가상 환경을 기반으로 한 원격교육시스템을 제안한다. 기존에 제안되었던 대부분의 원격교육시스템 들은 클라이언트/서버 구조를 택함으로써 시스템의 확장성과 속도에 많은 단점을 가지고 있었다. 이러한 단점을 보완하고자 본 논문에서는 분산 객체 모델을 기반으로 peer-to-peer 구조를 가지는 새로운 원격교육시스템을 소개한다. DOVE(Distributed Object-oriented virtual computing environment)라는 분산 가상 환경 상에서 설계된 본 시스템은 peer-to-peer 구조를 가짐으로써 기존 시스템들의 확장성 문제를 해결했을 뿐만 아니라 DOVE의 가장 큰 장점 중에 하나인 객체 그룹(Object Group)의 개념을 도입하여 객체간에 멀티캐스트를 기반으로 한 상호작용을 가능케 함으로써 속도와 부하 문제도 해결하였다.
The Journal of Information Technology and Database
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v.4
no.2
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pp.105-119
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1998
최근에 이르러 정보 통신에 대한 수요가 폭발하고 있으나, 데이터 통신을 위한 네트워크를 구축하는 데는 막대한 비용이 소요되며, 장기적인 투자의 관점에서 효율성을 달성하기가 쉽지 않다. 본 연구는 기존의 네트워크를 확장해나가거나 새로운 네트워크를 구축하고자 할 때, 미래의 수요 및 신기술의 변화 등을 고려하여 최적의 네트워크를 설계하는 문제를 다루고 있다. 본 연구는 데이터 통한 네트워크의 장기적인 확장계획 수립의 문제를 분석적으로 다룬 최초의 논문이라고 할 수 있는 Dutta & Lim[4]의 기존 연구를 근간으로 하되 라우팅방법을 바꾸어 라우팅에 따른 해의 민감도를 분석함으로써, 네트워크의 설계 및 확장계획 수립을 위한 효율적인 해를 찾아내는 알고리즘을 개발하고자 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.279-282
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2001
병렬프로그램을 멀티프로세서로 스케줄링하는 문제의 해를 구하기 위하여 본 논문에서는 확장된 유전자 알고리즘을 적용한다. 확장된 유전자알고리즘인 MSEGA는 각 노드의 선행관계에 관한 휴리스틱한 정보와 간단한 일차원 배열구조가 통합된 염색체 코딩방법과 염색체 구성인자 중 우성 유전인자의 형질을 다음세대로 존속시키는 교배연산자와 프로세서 효율성이 고려된 평가 함수등으로 순서제약이 있는 병렬프로그램 스케줄링 문제 및 FFT(Fast Fourier Transform)형태의 데이터 흐름도상에서 관련 연구 중 Hou의 유전자 알고리즘과 BEA(binary-exchange algorithm)에 의한 스케줄링 결과보다 전체실행시간에 있어 HSEGA에 의한 스케줄링이 더 우수함을 보였다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.5
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pp.577-588
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2011
This paper provides a novel extended Moving Least Squares(MLS) difference method for the potential problem with weak and strong discontinuities. The conventional MLS difference method is enhanced with jump functions such as step function, wedge function and scissors function to model discontinuities in the solution and the derivative fields. When discretizing the governing equations, additional unknowns are not yielded because the jump functions are decided from the known interface condition. The Poisson type PDE's are discretized by the difference equations constructed on nodes. The system of equations built up by assembling the difference equations are directly solved, which is very efficient. Numerical examples show the excellence of the proposed numerical method. The method is expected to be applied to various discontinuity related problems such as crack problem, moving boundary problem and interaction problems.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.265-267
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2002
인터넷에서 멀티미디어 응용들이 증가함에 따라 서비스 품질(QoS: Quality of Service)을 보장해 줄 수 있는 여러 가지 방안이 제안되어 왔는데, 일반적으로 이들 방안은 확장성과 종단간 QoS 보장 간에 상호 모순이 발생하는 경향을 가지고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 상호 모순을 피할 수 있는 QoS 지원 방안으로서 DQSP(Dynamic QoS Support Protocol)를 제안한다. DQSP는 도메인 내에서의 자원 예약과 연결 수락 제어 메커니즘을 정의한다. DQSP는 링크 자원을 각 에지 라우터로부터의 트래픽 클래스별로 동적으로 할당하고 에지 라이투가 자신에게 할당된 링크 자원에 관한 정보를 유지하도록 한다. DQSP는 목적지로의 연결 수락 제어를 위한 QoS 신호 프로토콜이 필요 없이 에지 라우터에서 매 사용자 플로우별로 직접적으로 연결 수락 결정을 내리므로 확장성 문제 및 코어 라우터의 복잡한 기능 요구 사항 문제를 해결한다. 또한 UQSP는 에지 라우터가 트래픽 부하에 따라 자신에게 할당되어 있는 자원을 반납하거나 추가적인 자원을 제공받을 수 있도록 해 자원 오버 프로비져닝으로 인해 발생할 수 있는 비효율적인 자원 활용 문제를 해결한다. 또한 DQSP는 경로 재계산을 수행하여 라우팅을 조정해 나감으로써 효율적일 네트워크 자원 활용이 가능하다. 시뮬레이션을 통하여 DQSP와 기존의 자원 할당 및 공유 방식들을 비교한 결과 DQSP가 시그널링과 상태 정보 유지를 위한 오버헤드 면에서 기존의 종단간 QoS 보장을 제공하는 구조인 IntServ에서와 같은 확장성 문제를 발생시키지 않으면서도 효율적으로 네트워크 자원을 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다.재 상용화 되어있는 Bellcore 의 S/KEY 시스템과의 비교를 수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.용할 수 있는지 세부 설계를 제시한다.다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.559-561
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2002
서포트 벡터 머신은 얼굴인식이나 문자인식과 같은 다양한 패턴인식 문제에서 좋은 성능을 보여준다. 그러나 이러한 문제는 Quadratic Programming(QP) 문제에 관하여 몇 가지 단점을 가지고 있다. 일반적으로 대용량의 QP 문제를 해결하기 위해 많은 계산비용이 요구되며, QP 기반 시스템을 효과적으로 구현하는 것이 쉽지 않은 문제이다. 또한 대규모 데이터의 처리 시에는 입출력을 맞추기 또한 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 위의 단점을 극복하기 위하여 단일부류 문제를 최소제곱 서포트 벡터 머신을 기반으로 하여 해결하였다. 제안한 방법은 QP 문제를 해결하는 과정이 없이 단일부류 문제를 표현하여 최소제곱 방법을 이용하는 알고리즘이다. 제안된 방법으로 쉽고, 계산 비용을 줄이는 결과를 얻었다. 또한 서포트 벡터 영역 표식자에 확장 적용하여 선형방정식으로 구현하여, 문제를 해결하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 패턴인식 분야 중에 얼굴 인증 방법과 바이오인포매틱스 분야 중에 전립선 암 분류 문제에 적용하였다. 우리의 실험결과는 적합한 성능과 좋은 Equal Error Rate(EER)를 보여준다. 제안된 방법은 알 수 없는 물체의 분류 방법의 효율성을 증대시켰고, 실시간 응용분야에 직접적으로 적용될 수 있을 것으로 기대 된다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.181-184
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2020
사용자들은 필요한 자료 검색을 위해서 다양한 포털 사이트를 활용하고 있으며, 현재 구글을 이용한 활용이 증가하고 있다. 그러나 일반적으로 필터링을 위하여 사용자들은 구글에서 제공 되는 검색 연산자의 활용에 어려움을 격고 있다. 검색 연산자를 활용하여 검색의 효율성을 극대화 시켜 불필요한 검색 결과를 필터링하고 원하는 검색 결과를 획득 할 수 있는 효율적인 검색연산자의 사용 방법의 필요성이 제기 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 크롬의 확장 프로그램기능을 이용해서 일반인들이 크롬 환경에서 편히 검색 연산자들을 통해서 검색 결과를 필터링 할 수 있는 크롬 확장 프로그램을 Web/App으로 개발 하였다.
Collaborative Filtering (CF) predicts the focal user's preference for particular item based on user's preference rating data and recommends items for the similar users by using them. It is a popular technique for the personalization in e-commerce to reduce information overload. However, it has some limitations including sparsity and scalability problems. In this paper, we use a method to integrate social network information into collaborative filtering in order to mitigate the sparsity and scalability problems which are major limitations of typical collaborative filtering and reflect the user's qualitative and emotional information in recommendation process. In this paper, we use a novel recommendation algorithm which is integrated with collaborative filtering by using Social SVD++ algorithm which considers social network information in SVD++, an extension algorithm that can reflect implicit information in singular value decomposition (SVD). In particular, this study will evaluate the performance of the model by reflecting the real-world user's social network information in the recommendation process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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