• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권1호
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• pp.43-54
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• 2010

기존의 타임아웃 기반 캐시 누설 에너지 관리 기법들은 한동안 사용되지 않은 비활성화 상태의 캐시 라인의 전력 공급을 끊음으로써 누설 에너지 소모를 줄인다. 그러나, 이들 기법들은 단일 프로세서 환경에 적합하게 고안되었기 때문에, 태스크들 간의 간섭이 빈번히 발생하는 공유 2차 캐시를 사용하는 멀티프로세서 환경에서는 에너지 감소를 방해한다. 본 논문에서는 캐시 라인 비활성화 시간을 고려한 캐시 파티션 전략을 통해 캐시 간섭을 줄임으로써 멀티프로세서 환경의 공유 2차 캐시에서의 누설 에너지 감소 효과를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 또한, 각 태스크들의 특성을 고려하여 타임아웃을 설정하는 적응형 타임아웃 관리 기법을 통해 캐시 누설 에너지 소비를 감소시키는 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과에서 기존의 기법과 비교하여 2-way CMP에서는 평균 73%, 4-way CMP에서는 평균 56% 정도의 누설 에너지 소비가 줄어드는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.73-86
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• 2008

최근 RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물에 대한 자동적인 인식을 가능케 함으로써 물류, 의료, 식품관리 등과 같은 분야에 적용되고 있다. 부하 분산은 과부하 상태인 노드로부터 부하가 적은 노드로 작업 부하를 이동시켜 시스템의 확장성을 향상시키는 기본 기술이다. 시스템의 부하를 예측하기 어렵고 부하량의 편차가 큰 경우에는 적응적 부하 분산이 효과적인 것으로 알려져 있다. RFID 미들웨어는 많은 수의 리더로부터 수신된 태그 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 기존의 부하 분산기술이 도입될 필요가 있다. RFID 시스템이 부하량을 예측하기 힘들고 편차가 큰 환경에 적용될 경우 실행시간에 시스템의 전체 부하량에 따라 적합한 정책으로 변경할 수 있는 적응적 부하 분산 기법을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어에 적응적 부하 분산 기법을 도입하기 위한 접근 방법과 결과를 제시한다. 먼저 RFID 미들웨어의 작업 부하 모델을 결정한다. 그리고 부하 모델을 바탕으로 다양한 부하 분산 정책을 시스템의 부하 상태 별로 적용하여 시스템의 부하 상태에 적합한 부하 분산 정책을 선택한다.

• ETRI Journal
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• 제30권6호
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• pp.790-798
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• 2008

Recently, NAND flash memory has emerged as a next generation storage device because it has several advantages, such as low power consumption, shock resistance, and so on. However, it is necessary to use a flash translation layer (FTL) to intermediate between NAND flash memory and conventional file systems because of the unique hardware characteristics of flash memory. This paper proposes a new clustered FTL (CFTL) that uses clustered hash tables and a two-level software cache technique. The CFTL can anticipate consecutive addresses from the host because the clustered hash table uses the locality of reference in a large address space. It also adaptively switches logical addresses to physical addresses in the flash memory by using block mapping, page mapping, and a two-level software cache technique. Furthermore, anticipatory I/O management using continuity counters and a prefetch scheme enables fast address translation. Experimental results show that the proposed address translation mechanism for CFTL provides better performance in address translation and memory space usage than the well-known NAND FTL (NFTL) and adaptive FTL (AFTL).

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.441-445
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• 2004

In this paper, we deal with an inventory model of a multi-stage, serial supply chain system where a single product type and nonstationary customer demand pattern are considered. The retailer and suppliers place their orders according to an echelon-stock based replenishment control policy. We assume that the suppliers can access online information on the demand history and use this information when making their replenishment decisions. Using a reinforcement learning technique, the inventory control parameters are designed to adaptively change as the customer demand pattern is altered, in order to maintain a given target service level. Through a simulation based experiment, we verified that our approach is good for maintaining the target service level.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제3권2호
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• pp.285-291
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• 2008

Active Queue Management(AQM) has been widely used for congestion avoidance in Transmission Control Protocol(TCP) networks. Although numerous AQM schemes have been proposed to regulate a queue size close to a reference level, most of them are incapable of adequately adapting to TCP network dynamics due to TCP's non-linearity and time-varying stochastic properties. To alleviate these problems, we introduce an AQM technique based on a dynamic neural network using the Back-Propagation(BP) algorithm. The dynamic neural network is designed to perform as a robust adaptive feedback controller for TCP dynamics after an adequate training period. We evaluate the performances of the proposed neural network AQM approach using simulation experiments. The proposed approach yields superior performance with faster transient time, larger throughput, and higher link utilization compared to two existing schemes: Random Early Detection(RED) and Proportional-Integral(PI)-based AQM. The neural AQM outperformed PI control and RED, especially in transient state and TCP dynamics variation.

• 산업공학
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• 제10권1호
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• pp.169-187
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• 1997

Recently, in organizations many decisions are being made by groups. And the organization is changing a lot so are groups. To help decision making of changing groups, we need more flexible and more adaptive GDSS. Therefore one of the critical success factors of GDSS is flexibility and incremental improvement. Prior research on specifying design requirements of GDSS suggests generic design requirements. But they are too general to be incorporated directly into system design, because of the disparity between real group and ideal group that the researchers studied. Many design strategies that start from the generic design requirements thus have contingency variables that changes as the characteristics of group change. From the viewpoint of developers, these variables implicate the desirability of flexibility. To achieve flexibility we need new methodology of design and implementation. Nowadays, object-oriented analysis and design methodologies have been progressed to the point that many systems are being developed through these methodologies. In this paper, a design is proposed using Object-Oriented Modeling Techniques(OMT). Exploiting object-oriented paradigm results in a highly flexible and easily upgradable design.

• Environmental Engineering Research
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• 제25권4호
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• pp.545-553
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• 2020

Rainfall-Runoff modeling plays a crucial role in various aspects of water resource management. It helps significantly in resolving the issues related to flood control, protection of agricultural lands, etc. Various Machine learning and statistical-based algorithms have been used for this purpose. These techniques resulted in outcomes with an acceptable rate of success. One of the pertinent machine learning algorithms namely Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) has been reported to be a very effective tool for the purpose. However, the computational complexity of ANFIS is a major hindrance in its application. In this paper, we resolved this problem of ANFIS by incorporating one of the evolutionary algorithms known as Particle Swarm Optimization (PSO) which was used in estimating the parameters pertaining to ANFIS. The results of the modified ANFIS were found to be satisfactory. The performance of this modified ANFIS is then compared with conventional ANFIS and another popular statistical modeling technique namely ARIMA model with respect to the forecasting of runoff. In the present investigation, it was found that proposed PSO-ANFIS performed better than ARIMA and conventional ANFIS with respect to the prediction accuracy of runoff.

• 한국해안해양공학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2001

파랑으로 인해 발생되는 흐름은 연안에서 질량수송의 일련의 과정을 야기시키므로 연안유역의 관리에 파랑과 흐름의 상호작용에 대한 정확한 이해가 요구된다. 본 논문은 적응가능한 사면 구조 격자에 근간을 둔 파랑장과 흐름장을 혼합한 수치모델을 기술하였다. 사용한 모델은 쇄파, 천수, 굴절, 회절, 파랑과 흐름의 상호작용, 평균해면의 저하와 상승, 혼합 과정, 바닥 마찰 효과 그리고 해안선에 접한 운동 등을 해석할 수 있다. 주기와 수심으로 평균한 지배 방정식은 단계적으로 엇갈린 사면구조 격자에 적응 가능한 Adam-Bashforth 2차 유한 차분 기법으로 양해적으로 모델화 되었다. 본 모델로부터의 결과는 평면 해변에서 경사 입사파에 의해 발생된 연안류의 실험치와 타당한 일치를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권3호
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• pp.305-313
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• 2004

웹 객체의 저장과 처리를 위한 캐시의 사용이 증대하고 있으며, 캐시 저장영역의 효율적인 관리를 위한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 웹 캐싱 기법은 전통적인 기법과 차이가 있다. 특히 웹 캐싱의 처리 단위인 웹 객체의 이질성과, 시간에 따른 웹 객체 참조특성 변화는 기존 기법들의 성능을 감소시키는 중대한 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 새로운 웹 캐싱 기법인 ACASH(the Adaptive Caching Algorithm with Size Heterogeneity)를 제안하였다. ACASH는 웹 객체와 캐시 영역을 이질성을 기반으로 분할 관리함으로서 객체의 이질성 편차를 줄였고, 시간의 흐름에 따른 객체 참조 특성의 변화를 적응적으로 반영하고 있다. 또한 객체의 이질성을 고려한 두 개의 실험 모델에 대해, 기존의 대체 기법들과 비교 실험을 통해 ACASH의 우수성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권6호
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• pp.335-344
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• 2008

본 논문에서는 SLC와 MLC를 모두 가진 하이브리드 플래시 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 적응적 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 하이브리드 플래시 메모리는 속도가 빠른 SLC 영역과 용량대비가격이 저렴한 MLC 영역으로 이루어져 있기 때문에 SLC 영역을 로그 버퍼로, MLC 영역을 데이터 블록으로 사용하는 것이 효율적이다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 MLC 영역의 쓰기 속도가 매우 느리다는 점을 고려하여 SLC 로그버퍼에 기록된 데이터 중에서 더 이상 갱신되지 않으며 MLC 영역으로의 이동 비용이 적은 데이터를 MLC 영역의 데이터 블록으로 이동시키고, 자주 갱신될 데이터는 SLC 내부에서 이동시킴으로써 SLC 영역의 빈 공간을 확보한다. 또한 적응적 기법을 사용하여 입출력의 패턴을 관찰하여 가비지 컬렉션의 기준 값을 변화시킨다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 기존에 소개된 플래시 메모리 관리 기법에 비하여 하이브리드 플래시 메모리의 특징을 효율적으로 사용하여 성능을 향상시켰으며 워크로드에 따라서 최적에 가까운 가비지 컬렉션 기준 값을 찾아내는 것을 확인할 수 있었다.