• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권3호
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• pp.17-21
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• 2017

In this paper, the service execution accuracy was compared by ontology based rule inference method and machine learning method, and the amount of data at the point when the service execution accuracy of the machine learning method becomes equal to the service execution accuracy of the rule inference was found. The rule inference, which measures service execution accuracy and service execution accuracy using accumulated data and pattern matching on service results. And then machine learning method measures service execution accuracy using cross validation data. After creating a confusion matrix and measuring the accuracy of each service execution, the inference algorithm can be selected from the results.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4349-4371
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• 2019

Moldable parallel tasks are widely used in different areas, such as weather forecast, biocomputing, mechanical calculation, and so on. Considering the deadline and the speedup, scheduling moldable parallel tasks becomes a difficulty. Past work majorly focuses on the LA (List Algorithms) or OMA (Optimizing the Middle Algorithms). Different from prior work, our work normalizes execution time and makes all tasks have the same scope in normalized execution time: [0,1], and then according to the normalized execution time, a method is used to search for the reference execution time without considering the deadline of tasks. According to the reference execution time, we get an initial scheduling result based on AFCFS (Adaptive First Comes First Served) policy. Finally, a heuristic approach is used to improve the performance of the initial scheduling result. We call our method HSRET (a Heuristic Scheduling method based on Reference Execution Time). Comparisons to other methods show that HSRET has good performance in AWT (Average Waiting Time), AET (Average Execution Time), and PUT (Percentages of Unfinished Tasks).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.51-60
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• 2016

내장 소프트웨어는 실시간성 및 실행 환경으로부터의 독립성을 요구사항으로 갖는다. 실시간성 요구사항은 탑재된 태스크의 최악 실행 시간으로부터 영향을 받는다. 따라서 실시간성을 보장하기 위해서는 정적 분석 기반의 최악 실행 시간 분석 방법을 사용하여 프로그램의 최악 실행 시간을 파악하여야 한다. 그러나 기존의 최악 실행 시간 분석은 실행 환경으로부터 독립성을 고려하지 않는다. 이에 우리는 실행 환경으로부터 독립성을 제공하기 위해 소스코드로부터 실행 시간을 측정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 실행 코드가 아닌 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프를 통해 실행 시간을 측정한다. 또한 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프에는 실행 시간 정보가 존재하지 않기 때문에, 이를 제공하기 위해 소스코드의 문장과 실행코드의 명령어와의 관계를 분석한다. 결과적으로 실행 시간 측정이 가능한 제어 흐름 그래프를 생성할 수 있다. 이를 통해 프로세서로부터 종속적인 부분을 매개변수화할 수 있기 때문에, 최악 실행 시간 분석 도구의 유연성을 향상시킬 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2670-2675
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• 2010

한옥에서 축부는 건물의 외관과 실내 환경, 공사기간 및 공사비와 밀접한 관련을 지닌 부분이다. 본 연구에서는 전통적인 시공법을 분석하여 전통 한옥의 장점으로서의 특성을 유지하면서 개선된 한옥 축부의 시공법을 제안하였다. 그 개선안은 기성품의 사용, 전체 공정의 건식 조립공법화, 기둥과 벽체의 일괄 시공, 기밀성과 단열성능 향상 등의 특성을 지닌다. 앞으로 시제품의 제작과 성능 시험 등의 단계를 거쳐야 하겠지만 한옥의 형태적 특성을 유지하면서 공사기간과 공사비를 줄이는데 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.541-546
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• 2007

많은 양의 연속적인 스트림 데이터를 대상으로 하는 연속적인 질의처리의 경우는 전통적 방식의 요구구동형 질의처리 방식이 적합하지 않다. 본 논문에서는 자료구동형 방식을 도입하여 질의를 처리함으로써 스트림 데이터에 알맞은 질의처리 기법을 제안하고 질의계획의 구조와 질의실행 방식을 설명하였다. 제안된 질의처리 기법은 다중질의 처리가 가능하며, 질의 간에 공유가 가능하게 한다. 또한 부분질의의 실행결과가 저장됨으로써 실행시간을 단축할 수 있다. 본 질의처리 모델에 XML 데이터와 XQuery 질의를 적용하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.437-444
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• 2014

본 논문에서는 그래프 기반의 바이너리 코드 동적 실행 경로 탐색 플랫폼을 제안한다. 바이너리 코드의 조건 분기 명령어를 노드(Node), 그 외의 명령어를 에지(Edge)로 구성된 그래프를 정의하며, 이 그래프를 기반으로 하여 실행 경로 탐색을 수행하는 방안을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 그래프 기반 바이너리 코드 실행 경로 탐색 플랫폼의 프로토타입이 실행 경로 탐색을 올바르게 수행함을 확인하였으며, 본 논문에서 제안하는 방안을 통해 소프트웨어 테스팅을 보다 효과적으로 수행하여 소프트웨어 보증, 시큐어 프로그래밍 및 악성 프로그램 분석 등을 보다 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1379-1382
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• 2003

Recently, mobile embedded systems used widly in various applications. Managing power consumption is becoming a matter of primary concern because those systems use limited power supply. As an approach reduce power consumption, voltage can be scaled down. according to the execution time and deadline. By reducing the supplying voltage to 1/N power consumption can be reduced to 1/N. DPM-S is a well known method for dynamic voltage scaling. In this paper, we enhanced DPM-S by using average execution time aggressively. The frequency of processor is calculated based in average execution time instead of worst case execution time. Simulation results show that our method achieve up to 5％ energy savings than DPM-S.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권1호
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• pp.36-43
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• 2016

The transformation time among queries in the database management system (DBMS) is responsible for the execution time of users' queries, because a conventional DBMS does not consider the transformation cost when queries are transformed for execution. To reduce the transformation time (cost reduction) during execution, we propose an optimal query transformation method by exploring queries from a cost-based point of view. This cost-based point of view means considering the cost whenever queries are transformed for execution. Toward that end, we explore and compare set off heuristic, linear, and exhaustive cost-based transformations. Further, we describe practical methods of cost-based transformation integration and some query transformation problems. Our results show that, some cost-based transformations significantly improve query execution time. For instance, linear and heuristic transformed queries work 43% and 74% better than exhaustive queries.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.149-154
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• 2017

스마트폰과 같은 모바일 기기는 입력으로부터 결과를 확인하기까지의 반응시간이 짧을수록 기기의 체감성능이 높아진다. 애플리케이션의 반응시간을 짧게 할 수 있다면 이러한 체감성능을 높일 수 있게 된다. 이에 관련하여 온디맨드 거버너는 주파수를 바꿀 때 샘플링 간격으로 인한 약점이 있어 프로그램의 실행을 느리게 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 애플리케이션의 실행에 맞춰 온디맨드 거버너의 샘플링 주기를 가변시키는 기법을 제안한다. 기법의 적용에 따라 실행시간과 전력소모량을 비교한 결과, 프로그램의 실행 체감성능에 연관되는 초기실행시간 부분에 대하여 3.34% 개선되는 것을 확인할 수 있었으며, 가변적 샘플링 주기에 따른 기기의 전체적인 전력소모량의 차이는 유의미하게 나타나지 않았다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권6호
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• pp.549-557
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• 2000

최근 응용 프로그램들은 복잡한 데이타로 구성되어 있기 때문에 이를 효율적으로 처리할 수 있는 분산 메모리 기계(Distributed Memory Machine : DMM)의 필요성이 대두되었다. 특히 태스크 스케줄은 태스크 사이의 통신 시간을 최소화하여 응용 프로그램 전체의 실행 시간을 단축시키는 기법으로서, DMM의 성능을 향상시키는 매우 중요한 요소이다. 기존의 태스크 중복 스케줄(Task Duplicated based Scheduling : TDS) 기법은 두 개의 태스크 사이에 통신 시간이 많이 소요되는 것들을 하나의 클러스터(cluster)로 스케줄함으로써 통신 시간을 단축하여 실행 시간을 향상시키는 기법이다. 그러나 데이타를 전달하는 태스크와 이 태스크로 데이타를 전달받는 태스크 사이의 통신 시간을 최적화 하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이 두 태스크 사이의 최적화에 근접한 통신 시간을 갖는 개선된 중복 스케줄 (Modified Task Duplicated based Scheduling : MTDS) 기법을 제안하였다. 이 기법은 데이타를 전달한 태스크들을 클러스터링하기 위해 데이타를 전달받은 태스크에서 최적화 조건을 적용하여 검사한다. 그 결과 태스크 사이의 통신 시간을 단축하여 전체 태스크 실행 시간을 최소화하였다. 또한 시스템의 모델링을 통하여 MTDS 기법이 최상의 경우 TDS 기법보다 태스크 실행 시간을 70% 단축 시켰고 최악의 경우 TDS 기법과 동일한 실행 시간을 얻으므로 제안된 기법이 기존의 기법보다 우수함을 입증하였다.