• 정보처리학회논문지A
• /
• 제19A권1호
• /
• pp.35-44
• /
• 2012

기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권11호
• /
• pp.4268-4290
• /
• 2015

Future mobile communications face enormous challenges as traditional voice services are replaced with increasing mobile multimedia and data services. To address the vast data traffic volume and the requirement of user Quality of Experience (QoE) in the next generation mobile networks, it is imperative to develop efficient content distribution technique, aiming at significantly reducing redundant data transmissions and improving content delivery performance. On the other hand, in recent years cloud computing as a promising new content-centric paradigm is exploited to fulfil the multimedia requirements by provisioning data and computing resources on demand. In this paper, we propose a cooperative caching framework which implements State based Content Distribution (SCD) algorithm for future mobile networks. In our proposed framework, cloud service providers deploy a plurality of cloudlets in the network forming a Distributed Cloud Service Network (DCSN), and pre-allocate content services in local cloudlets to avoid redundant content transmissions. We use content popularity and content state which is determined by content requests, editorial updates and new arrivals to formulate a content distribution optimization model. Data contents are deployed in local cloudlets according to the optimal solution to achieve the lowest average content delivery latency. We use simulation experiments to validate the effectiveness of our proposed framework. Numerical results show that the proposed framework can significantly improve content cache hit rate, reduce content delivery latency and outbound traffic volume in comparison with known existing caching strategies.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권4호
• /
• pp.281-290
• /
• 2013

IT자산은 조직의 경영목적을 지원해주는 핵심영역이며, IT자산의 장애 발생시 신속한 처리를 지원하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 IT자산의 장애가 발생할 경우, 장애해결을 위하여 기존의 장애 데이터를 기초로 장애처리 예측 기법을 제시한다. 제안한 장애처리 예측 기법은 첫째, 기존의 장애처리 데이터를 전처리하여 장애처리 유형별로 분류하고 둘째, 분류된 장애처리 유형과 장애 발생 후 접수된 내용을 키워드 매핑시키는 규칙을 제정하였으며 셋째, 제정된 규칙에 의하여 장애 발생 후 장애처리 방법이 사전에 예측 가능한 기계학습 프로세스를 제시하였다. 제시한 기계학습 프로세스의 유효성을 입증하기 위하여 A사에서 6개월 동안 접수된 33,000여건의 전산기기 장애 데이터를 실험한 결과 장애처리 예측의 적중률이 약 72%였으며, 지속적인 기계학습을 통하여 81%로 향상되었다.

• 한국응용과학기술학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.1355-1369
• /
• 2021

본 연구는 도로 노면결빙 판정 알고리즘에 대해 알고리즘을 개선하고 실제 현장 측정 자료와 알고리즘 예측값을 비교하였을 때 알고리즘에 대한 적중률을 분석하였다. 분석을 위하여 포천시 신북면 금동리의 도로 및 기상을 측정하였다. 알고리즘은 기존 도로 결빙 알고리즘을 선정하여 실제 결빙 조건 및 측정 수치에 맞춰 4차 알고리즘까지 개선하였다. 최종적으로 응결에 의한 결빙, 강수에 의한 결빙, 적설에 의한 결빙, 결빙상태의 지속, 풍속에 의한 결빙 5개의 알고리즘을 제작하였다. 포천 현장에서 알고리즘을 활용하여 예측할 경우 경우 결빙 적중률이 93.22%까지 개선되었다. 결빙 알고리즘에 대한 조합 비율에 대해 도출하였을 때 응결에 의한 결빙과 결빙상태의 지속에 대한 알고리즘이 96%를 차지하였다.

• The International Journal of Costume Culture
• /
• 제4권2호
• /
• pp.77-85
• /
• 2001

The purpose of this study was to classify the somatotype around a upper body of 30's men. The subjects were 202 working men aged from 30 to 39 and the data of 33 items including computed items were analysed by factor analysis and cluster analysis. Re results were as follows: As a factor of somatotype in evaluating males in 30's, the horizontal area represented the chest circumference at scye and the breadth items, the vortical region indicated hit length posterior, front length, back length, the breadth difference and the length difference. The somatotype by cluster analysis was classified with 3 type. Type I as the Roher's index 1.21 indicating the smallest in the circumference and weight item was classified as the thin and long featuring bending somatotype. Type 2 with the Rohrer's index 1.35 showing the mid-group between type 1 and 3 had the highest distribution rate as the balanced featuring the standard somatotype. Type 3 as the rohrer's index 1.40 was the largest physical condition group in the obesity featuring the turning over somatotype.

• 복식
• /
• 제53권6호
• /
• pp.117-130
• /
• 2003

The purpose of this study is to provide the basic data on the development of ready-to-wear clothing for the elderly women as the population of the elderly has been constantly increasing as well as the purchasing power of the aged. The body measurements of 318 elderly women were taken. whose ages were over 60 years and enrolled in colleges for the elderly. sports centers. or business sites in Seoul and the neighboring districts. A total of 39 features in the lower body were used for the anthropometric measurement and analysis. The results of the study are as follows: 1. Indices of height and weight were used for factor analysis. cluster analysis, and discriminant analysis in order to 'classify lower body somatotype according to shape, excluding size factors. From the results of the factor analysis. the 5 factors showed the cumulative sum of square at 75.63%. 2. Somatotype were classified into two types according to a cluster analysis using height and weight dices. Type 1 is the group is relatively tall and has somewhat fat lower limbs. Type 2 is considered fat and has obesity factors around waist and abdomen area. The hit rate for the classified two groups showed the result at 95.9%.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제22권1호
• /
• pp.44-55
• /
• 2024

High-utility itemset mining (HUIM) is a dominant technology that enables enterprises to make real-time decisions, including supply chain management, customer segmentation, and business analytics. However, classical support value-driven Apriori solutions are confined and unable to meet real-time enterprise demands, especially for large amounts of input data. This study introduces a groundbreaking model for top-N high utility itemset mining in real-time enterprise applications. Unlike traditional Apriori-based solutions, the proposed convolutional sequential embedding metrics-driven cosine-similarity-based multilayer perception learning model leverages global and contextual features, including semantic attributes, for enhanced top-N recommendations over sequential transactions. The MATLAB-based simulations of the model on diverse datasets, demonstrated an impressive precision (0.5632), mean absolute error (MAE) (0.7610), hit rate (HR)@K (0.5720), and normalized discounted cumulative gain (NDCG)@K (0.4268). The average MAE across different datasets and latent dimensions was 0.608. Additionally, the model achieved remarkable cumulative accuracy and precision of 97.94% and 97.04% in performance, respectively, surpassing existing state-of-the-art models. This affirms the robustness and effectiveness of the proposed model in real-time enterprise scenarios.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.945-951
• /
• 2008

공간적 지역성(spatial locality) 및 시간적 지역성(temporal locality)을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 고성능 데이터 캐시 구조를 제안한다. 제안된 캐시 메모리는 하드웨어 프리패치 유닛과 큰 블록 크기를 갖는 직접사상(DM: direct mapped) 캐시와 작은 블록 크기를 갖는 완전 사상(FA: fully associative) 캐시의 하위 캐시 유닛으로 구성된다. 공간적 지역성은 블록 데이터를 패치하여 직접 사상 캐시에 저장함으로써 보장되며, DM 캐시 히트가 발생한 경우에 그 이웃 데이터 블록을 프리패치 함으로써 최적화 된다. 시간적 지역성은 작은 블록 데이터가 DM 캐시로부터 제거 될때 그 블록의 과거 기록에 따라서 중요한 데이터는 완전사상 캐시에 저장함으로써 보장된다. Spec2000 벤치 마크 프로그램에 대한 실험 결과에 의하면 제안된 캐시 구조는 비슷한 크기의 직접사상 캐쉬, 4웨이 연관사상(4 way set associative cache) 및 SMI(selective-mode intelligent cache) 캐쉬 [8]등의 기존의 구조에 비해서 미스 비율(miss rate)을 평균적으로 $12.53\sim23.62%$ 그리고 AMAT(average memory access time)를 평균적으로 $14.67\sim18.60%$ 줄일 수 있음을 증명하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제46권4호
• /
• pp.121-126
• /
• 2009

비디오 프록시 서버는 사용자와 근거리에 위치한 서버로서 자주 요청되는 동영상 데이터들을 저장하고 사용자에게 직접 전송함으로써 초기 전송 지연과 네트워크 트래픽을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 비디오 프록시 서버는 원격지의 중앙 비디오 서버에 비해 비교적 제한된 저장 공간을 가진다. 따라서 오랜 시간동안 사용자에 의해 요청되지 않은 동영상 데이터를 비디오프록시 서버로부터 제거하는 삭제 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 동영상 요청 패턴을 기반으로 하여 사용자에 의해 요청될 가능성이 가장 낮은 동영상을 선정하고 제거하는 효율적인 동영상 데이터 삭제 알고리즘을 제안한다. 제안하는 삭제 알고리즘은 비디오 프록시 서버의 공간 부족 시 저장되어 있는 동영상들을 요청된 순서로 정렬하고 여기서 가장 오래전에 사용자에 의해 요청되었던 동영상을 선정한다. 선정된 동영상에서 요청 가능성이 낮은 부분만이 선별되어 삭제됨으로써 비디오 프록시 서버의 저장 공간을 확보한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보인다는 것을 확인한다.

• 복식문화연구
• /
• 제5권3호
• /
• pp.1-25
• /
• 1997

The consumers, who are characterized by gathering a wide scope of information and by putting into action immediately, have come to the new group searching for emotion and have played a leading role of market. The characgeristics of consumers are the fact that they have followed the street fashion with no-concept, independent of the trends which the brand has provide for consumers. Therefore it leads to a big gap between the fashion information for enterprises and market formation for consumer class. The principal purpose of this paper is to get closer the distance between the information which is used in merchandise plan and real market for consumers, and to suggest the new direction of information management system in order to enhance the hit rate of merchandise plan. The results are as follows : (1) It is shown the enterprises should divide the information data between fashion information and market information, and understand the mutual relationship of them, and regard the statistical data related on the change of sensitivity and desire in market specialized in attributes of street fashion as the emotional expression\`s view, and manage them by the feedback style. (2) It is shown that enterprises should fully understand the fashion factors in the line of fashion stream with the independence of theme in order to plan the merchandise effectively for market which are specialized in the duality that it has both conservation and innovation at the same time, and detect their change. (3) It is shown that in order to predict exactly, enterprises should reflect the statistical data and the emotional factors in planning the merchandise, bring up the systematic organization, expert system. (4) It is also shown that enterprises should make an effort to pursuit the discriminated brand through the feedback management in which the consumer\`s lasting desires are reflected.