• 한국통신학회논문지
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• 제25권4B호
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• pp.646-680
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• 2000

본 논문에서는 주기억장치 DBMS(main memory DBMS: MMDBMS)를 위한 동시성 제어 관리자의 설계 및 구현에 관하여 논의한다. MMDBMS는 디스크 기반 DBMS와는 달리 주기억장치 액세스만으로 데이터 검색 및 갱신을 수행하므로 전체 수행 비용 중 동시성 제어 관리자의 수행 비용이 차지하는 비중은 매우 크다. 따라서 효율적인 동시성 제어 관리자의 개발은 MMDBMS의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서 개발된 동시성 제어 관리자는 이단계 라킹 규약을 기반으로 하며, 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 락의 단위를 주기억장치의 물리적인 할당 단위인 파티션으로 설정함으로써 응용 분야의 특성 분석을 통하여 동시성과 락 관리 비용을 유연하게 조정할 수 있다. 둘째, 락에 관한 정보를 파티션 내부에서 직접 관리함으로써 락 관리 비용을 크게 줄일 수 있다. 셋째, 시스템 데이터의 물리적 일관성 유지를 위한 수단으로서 래치를 제공한다. 개발된 래치는 공유 모드와 배제 모드를 모두 지원하며, CPU 이용률의 극대화를 위하여 Bakery 알고리즘과 Unix의 세마포어 기능을 결합하는 방법을 사용한다. 넷째, 락에 의한 교착 상태의 해결을 위하여 락 대기 정보를 기반으로 시스템의 교착 상태 여부를 주기적으로 검출하는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 트랜잭션 테이블의 상호배제, 인덱스 혹은 시스템 카탈로그의 상호 배제, 실시간 응용의 지원 등 실제 구현에서 발생하는 중요한 이슈들에 관해서도 이울러 논의한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.162-167
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• 2015

본 논문에서는 한일상관센터에서 운영하고 있는 대전상관기의 복층패턴에 대한 원인과 문제 해결에 대해 기술한다. 대전상관기의 상관결과에서 입력신호의 전력파워가 잡음에 묻힐 정도로 작은 경우에는 잘 보이지 않지만, 전력파워가 큰 경우 입력신호에 특정한 패턴을 가진 신호가 출현하는 문제가 보고되었다. 이는 관측데이터의 상관결과와 소프트웨어 상관기와 비교하여 AIPS 소프트웨어에서 분석할 때 관측결과의 천체신호 진폭이득에는 3% 정도의 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 따라서 복층패턴의 문제를 해결하기 위해 주기적으로 발견되는 복층패턴의 원인으로 상관기의 데이터 입력과 직렬화를 담당하는 모듈에서 메모리 관리 영역에 문제가 있음을 발견하였다. 즉, 직렬화 모듈에서 데이터를 직렬화할 때 할당된 각 메모리 영역의 데이터가 반복적으로 읽혀져 직렬화되면서 중복된 데이터가 마지막으로 할당된 메모리의 데이터와 중첩이 되면서 발생하는 것이다. 따라서 직렬화 모듈의 메모리 관련 영역의 FPGA 프로그램을 수정하여 문제를 해결하여, 정상적인 상관결과가 출력되는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권6호
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• pp.2160-2179
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• 2015

In many Radio Frequency Identification (RFID) applications, the reader recognizes the tags within its scope repeatedly. For these applications, some algorithms such as the adaptive query splitting algorithm (AQS) and the novel semi-blocking AQS (SBA) were proposed. In these algorithms, a staying tag retransmits its ID to the reader to be identified, even though the ID of the tag is stored in the reader's memory. When the length of tag ID is long, the reader consumes a long time to identify the staying tags. To overcome this deficiency, we propose a slot allocated blocking anti-collision algorithm (SABA). In SABA, the reader assigns a unique slot to each tag in its range by using a slot allocation mechanism. Based on the allocated slot, each staying tag only replies a short data to the reader in the identification process. As a result, the amount of data transmitted by the staying tags is reduced greatly and the identification rate of the reader is improved effectively. The identification rate and the data amount transmitted by tags of SABA are analyzed theoretically and verified by various simulations. The simulation and analysis results show that the performance of SABA is superior to the existing algorithms significantly.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.3-10
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• 2004

무선 랜은 액세스 포인트를 경유하여 인터넷을 사용할 수 있기 때문에 접근 제어의 중요성을 가지고 있다. 또한 무선 랜을 이용하기 위해서는 EAP의 인증과정을 거치게 된다. 이러한 액세스 포인트 접근과 인증 과정에 대한 치명적인 공격 중의 하나가 DoS(Denial of Service) 공격이다. 즉 악의적인 공격자가 액세스 포인트의 접근을 막거나 또는 인증 과정에서 서버의 메모리 및 중앙처리장치의 계산 능력 등을 강제적으로 소비시킴으로써 합법적인 사용자가 서비스를 받지 못하게 한다. 본 논문에서는 무선 랜에 대한 DoS 공격을 접근 제어, 자원의 할당, 인증프로토콜 상에서의 공격으로 나누어 각 공격에 대한 방어법을 제시하였다. 액세스 포인트 접근에 대한 문제는 사전 검증 단계 및 보안 수준 변수에 의해, 자원의 할당에 대한 공격은 부분적인 stateless 프로토콜에 의해, 프로토콜상의 약점은 타임스템프와 접근 제한 변수에 의해 개선하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.73-80
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• 2024

본 연구는 토픽 모델링과 장단기 기억(LSTM) 신경망을 결합하여 한국 종합주가지수(KOSPI) 예측의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 이용해 금융 뉴스 데이터에서 금리 인상 및 인하와 관련된 10개의 주요 주제를 추출하고, 추출된 주제를 과거 KOSPI 지수와 함께 LSTM 모델에 입력하여 KOSPI 지수를 예측하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 과거 KOSPI 지수를 LSTM 모델에 입력하여 시계열 예측 방법과 뉴스 데이터를 입력하여 토픽 모델링하는 방법을 결합하여 KOSPI 지수를 예측하는 특성을 가진다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위해, 본 논문에서는 LSTM의 입력 데이터의 종류에 따라 4개의 모델(LSTM_K 모델, LSTM_KNS 모델, LDA_K 모델, LDA_KNS 모델)을 설계하고 각 모델의 예측 성능을 제시하였다. 예측 성능을 비교한 결과, 금융 뉴스 주제 데이터와 과거 KOSPI 지수 데이터를 입력으로 하는 LSTM 모델(LDA_K 모델)이 가장 낮은 RMSE(Root Mean Square Error)를 기록하여 가장 좋은 예측 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1289-1300
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• 2011

최근 고성능 컴퓨터에서 메모리 사용량이 매우 큰 프로그램과 파일 접근을 많이 하는 프로그램을 동시에 실행하고 있다. 많은 메모리의 사용은 디스크의 스왑 공간에 대해 디스크 접근을 빈번히 발생시키고, 파일 접근은 디스크의 파일 시스템 파티션으로 디스크 접근을 야기한다. 이런 두 종류의 프로그램을 동시에 실행하면 스왑 공간과 파일 시스템 파티션 간에 디스크 탐색이 빈번히 발생할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문은 SAF 기법을 제안한다. 이 기법은 파일 시스템 파티션에 새롭게 여러 개의 스왑 공간을 배치하고, 이들 공간에 페이지-아웃되는 페이지들을 저장한다. 즉, 페이지들은 가장 최근에 접근한 파일의 디스크 위치에 근접한 스왑 공간에 저장된다. 이 스왑 공간이 기존의 스왑 공간에 비해 최근 접근된 파일의 위치로부터 가까운 거리에 있기 때문에 파일 접근 후 발생하는 디스크 탐색의 시간을 크게 줄일 수 있다. 성능 검증을 위해 BSD기반의 FreeBSD 6.2 운영체제에 SAF를 구현하였고, 5개의 벤치마크를 실행하여 성능을 측정하였다. 성능 측정 결과 SAF는 FreeBSD에 비해 벤치마크의 실행 시간을 약 14%∼42% 감소시켰다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권1호
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• pp.81-98
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• 2013

Since Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) were introduced, many revised or extended topic models have appeared. Due to the intractable likelihood of these models, training any topic model requires to use some approximation algorithm such as variational approximation, Laplace approximation, or Markov chain Monte Carlo (MCMC). Although these approximation algorithms perform well, training a topic model is still computationally expensive given the large amount of data it requires. In this paper, we propose a new method, called non-simultaneous sampling deactivation, for efficient approximation of parameters in a topic model. While each random variable is normally sampled or obtained by a single predefined burn-in period in the traditional approximation algorithms, our new method is based on the observation that the random variable nodes in one topic model have all different periods of convergence. During the iterative approximation process, the proposed method allows each random variable node to be terminated or deactivated when it is converged. Therefore, compared to the traditional approximation ways in which usually every node is deactivated concurrently, the proposed method achieves the inference efficiency in terms of time and memory. We do not propose a new approximation algorithm, but a new process applicable to the existing approximation algorithms. Through experiments, we show the time and memory efficiency of the method, and discuss about the tradeoff between the efficiency of the approximation process and the parameter consistency.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.20-29
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• 2006

자바 언어는 그 객체지향성, 안전성, 유연성으로 인하여 현재 가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어의 하나가 되었으며, 자바 가상머신이 제공해주는 가비지 컬렉터로 인하여 프로그래머는 메모리 관리에 관한 많은 고민이 줄어들었다. 임베디드 환경에서 역시 자바는 강세를 나타내고 있으며 임베디드 환경의 특성을 반영한 가상 머신과 가비지 컬렉션 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 힙이라고 불리는 메모리 영역을 크게 젊은 세대와 늙은 세대의 두 부분으로 나누어서 관리하며 각 세대는 그 특성과 요구사항에 적합하도록 각기 다른 기법을 적용한 가비지 컬렉터를 제안한다. 더불어 효과적인 가비지의 식별을 위한 쓰기 장벽과 2중 필터링 기법을 제안하고 있으며, 일반적인 방법으로 회수가 불가능한 순환적 구조의 가비지를 검출하여 회수하기 위한 이중 검사 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 임베디드 환경의 요구사항인 객체의 빠른 할당, 동작의 실시간성, 모든 가비지의 회수, 단편화 제거, 높은 지역성 등을 모두 만족한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.37-48
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• 2011

센서 네트워크 기술은 이러한 센서 노드를 특정한 지역에 대량으로 배치하여 네트워크를 구성한 후 센서 노드를 정보 제공의 매체로 활용하는 기술이다. 센서 노드는 매우 제한적인 하드웨어 자원을 가지고 있기 때문에 효율적인 자원 관리와 센서 네트워크상에서의 다양한 응용 환경을 제공하는 운영체제가 필요하다. 또한 원격 코드 업데이트는 이미 배포된 네트워크에서 응용 프로그램의 오류가 발생하여 이를 수정하거나 성능 개선을 위해 꼭 필요한 기술이다. 본 논문에서는 원격 코드 업데이트가 용이한 새로운 센서 노드용 운영체제, EPRCU(Easy to Perform Remote Code Update)를 제안한다. EPRCU는 이벤트 드리븐 방식의 실행 모델에서 에이징(Aging) 기법을 적용한 우선순위 기반의 프로세스 스케줄링 방식을 사용한다. 작업의 기본 단위인 프로세스는 로더에 의한 동적 메모리 할당 및 프로그램 메모리 관리 기능을 제공함으로써 무선 통신을 이용한 코드 업데이트 수행이 용이할 뿐만 아니라 다양한 센서 네트워크 응용에도 적합하다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권11호
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• pp.572-580
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• 2007

무선 센서 네트워크는 자연 환경의 정보를 수집하고, 수집한 정보를 가공하고, 가공된 정보를 무선 통신을 통하여 사용자에게 실시간으로 전달하는 기능을 가진 설비이다. 이러한 센서 네트워크는 다수의 무선 센서 노드들로 이루어지고, 이 센서 노드들은 비용 효율성의 이유로 매우 제한적인 하드웨어 칩들로 구성된다. 예를 들어, UC Berkeley에서 설계한 MICA센서 노드에는 8-bit CPU, 4KB RAM, 그리고, 128KB FLASH 등으로 구성된다. 따라서 이것들을 동작시키는 센서 운영체제는 이러한 하드웨어 제약성을 감내할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 멀티 쓰레디드 센서 운영체제를 위한 공간 효율적인 쓰레드 스택 관리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 컴파일 시점에 각 쓰레드 함수의 스택 사용량 정보를 측정한다. 측정된 결과를 바탕으로, 함수 호출 시와 같은 스택 영역의 요구가 발생할 경우에 스택의 할당 및 반환 작업을 수행하여 쓰레드 스택 영역을 동적으로 관리한다. 본 기법은 나노 Qplus 센서 운영체제에서 구현되었다. 본 논문의 성능 실험을 통하여, 제안한 기법을 사용하는 것이 기존의 정적인 스택 관리 방법을 사용하는 것 보다 스택 메모리 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있음을 확인한다.