• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권9호
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• pp.519-524
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• 2014

독립적인 전자 장비들을 모듈화하여 하나로 통합한 시스템에 탑재되는 운영체제는 안정성 보장을 위해 파티셔닝 기술을 갖추어야 한다. 기존 운영체제에 파티셔닝 기술을 접목하기 위해서는 기존 스케줄러를 파티션 스케줄러로 확장해야한다. 특히 낮은 성능과 적은 메모리를 사용하는 우주용 시스템과 같은 임베디드 시스템에 적용하기 위해서는 스케줄러 확장시 성능적인 측면뿐만 아니라 메모리적인 측면도 고려해야한다. 본 논문에서는 파티션 비트맵을 이용한 메모리 효율적인 리눅스 파티션 스케줄러를 제안한다. 제안한 파티션 스케줄러는 구현시 적은 양의 메모리 공간을 요구하며 적은 파티션 전환 오버헤드가 발생한다. 또한 프로토타입을 LEON 4 프로세서 보드에 구현하였다. 성능평가를 통해 결과 정확성과 파티션 전환 오버헤드, 그리고 구현시 요구되는 메모리 공간 및 추가되는 소스코드의 양을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.29-39
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• 2015

무인기 항법 시스템의 개발 및 실험에는 위험 요소가 많아 가벼운 하중을 유지하면서도 고장 감내를 지원하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 CPU 시간과 메모리를 독립적으로 사용하는 파티션을 기반으로, 단일 및 복수 개의 FCC(Flight Control Computer)에서 항법용 주 및 보조 OFP(Operational Flight Program) 파티션들을 독립적으로 수행하는 고장 감내 무인기 항법 시스템에 대해 기술한다. 개발된 시스템은 이중화된 두 개의 FCC를 사용하고, 각 보드에서는 OFP 파티션을 이중화하여 개발 중인 OFP 및 검증된 OFP 시스템을 독립적으로 수행한다. 이러한 고장 감내 시스템은 감내 하중이 작은 무인기의 경우에 하나의 FCC만 사용하여도 S/W 이중화에 따른 고장 감내가 가능하며, H/W 고장 감내도 필요한 중대형 무인기의 경우, 이중화 파티션을 수행하는 보조 FCC까지 사용한다. 이와 같은 파티션 기반 고장 감내 항법 시스템은 그 개발 단계에서 실험의 많은 위험 요소를 제거할 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권4B호
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• pp.377-384
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• 2009

다중 계단으로 근사한 사주지형 위를 지나는 선형 파랑전파에 대한 고유함수 전개법에서 크기가 큰 행렬을 풀 때 계산시간을 상당히 단축하기 위하여 분할행렬법을 사용하여 반사율을 계산하였다. 본 모형에 10개의 억류파를 사용하여 현재까지 가장 정밀한 수치해를 구하였고 구한 반사율의 거동은 몇 경우에서 기존 결과와 다름을 보였다. 크기가 큰 행렬을 풀 때 본 분할행렬법의 계산시간과 기억용량은 여전히 커서 효율적인 방법에 대한 개발이 요구된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2674-2697
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• 2019

Identity authentication is a crucial line of defense for network security, and passwords are still the mainstream of identity authentication. So far trawling password attacking has been extensively studied, but the research related with personal information is always sporadic. Probabilistic context-free grammar (PCFG) and Markov chain-based models perform greatly well in trawling guessing. In this paper we propose a systematic targeted attacking model based on structure partition and string reorganization by migrating the above two models to targeted attacking, denoted as TG-SPSR. In structure partition phase, besides dividing passwords to basic structure similar to PCFG, we additionally define a trajectory-based keyboard pattern in the basic grammar and introduce index bits to accurately characterize the position of special characters. Moreover, we also construct a BiLSTM recurrent neural network classifier to characterize the behavior of password reuse and modification after defining nine kinds of modification rules. Extensive experimental results indicate that in online attacking, TG-SPSR outperforms traditional trawling attacking algorithms by average about 275%, and respectively outperforms its foremost counterparts, Personal-PCFG, TarGuess-I, by about 70% and 19%; In offline attacking, TG-SPSR outperforms traditional trawling attacking algorithms by average about 90%, outperforms Personal-PCFG and TarGuess-I by 85% and 30%, respectively.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제9권2호
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• pp.51-72
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• 2015

Time predictability is crucial in hard real-time and safety-critical systems. Cache memories, while useful for improving the average-case memory performance, are not time predictable, especially when they are shared in multicore processors. To achieve time predictability while minimizing the impact on performance, this paper explores several time-predictable scratch-pad memory (SPM) based architectures for multicore processors. To support these architectures, we propose the dynamic memory objects allocation based partition, the static allocation based partition, and the static allocation based priority L2 SPM strategy to retain the characteristic of time predictability while attempting to maximize the performance and energy efficiency. The SPM based multicore architectural design and the related allocation methods thus form a comprehensive solution to hard real-time multicore based computing. Our experimental results indicate the strengths and weaknesses of each proposed architecture and the allocation method, which offers interesting on-chip memory design options to enable multicore platforms for hard real-time systems.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.9-16
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• 2002

조인 연산은 관계형 데이타베이스에서와 같이 시간 데이타베이스에서도 시스템 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 시간 조인은 조인 연산 단계 이전에 간격 분할의 최적화가 질의 처리 성능을 결정한다. 이 논문에서는 시간 데이타베이스의 병렬 조인 질의 처리 성능을 개선하기 위해 시간 조인 연산을 위한 시간 간격을 분할하는 최소 분할 기법을 제안하였고, 제안된 간격 분할의 최소 분할점을 결정하는 최소 간격 분할 알고리즘의 유효성은 예제 시나리오를 통해 검증하였으며, 기존 분할 알고리즘에 비해 성능 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권4호
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• pp.1495-1507
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• 2022

The improvement of thermal-hydraulic analysis techniques is essential to ensure the safety and reliability of nuclear power plants. The one-dimensional two-fluid model has been adopted in state-of-the-art thermal-hydraulic system codes. Current constitutive equations used in the system codes reach a mature level. Some exceptions are the partition method of wall friction in the momentum equation of the two-fluid model and the interfacial drag force model for a horizontal two-phase flow. This study is focused on deriving the partition method of wall friction in the momentum equation of the two-fluid model and modeling the interfacial drag force model for a horizontal bubbly flow. The one-dimensional momentum equation in the two-fluid model is derived from the local momentum equation. The derived one-dimensional momentum equation demonstrates that total wall friction should be apportioned to gas and liquid phases based on the phasic volume fraction, which is the same as that used in the SPACE code. The constitutive equations for the interfacial drag force are also identified. Based on the assessments, the Rassame-Hibiki correlation, Hibiki-Ishii correlation, Ishii-Zuber correlation, and Rassame-Hibiki correlation are recommended for computing the distribution parameter, interfacial area concentration, drag coefficient, and relative velocity covariance of a horizontal bubbly flow, respectively.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.455-460
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 구해진 퍼지 분할에 대한 최적 클러스터 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 척도는 퍼지 클러스터들간의 중첩성과 분리성을 이용한다. 중첩성은 클러스터간 인접도를 이용하여 계산하며, 분리성은 데이터에 대한 상관성 정도로 나타낸다. 따라서 중첩성이 낮고 분리성이 높을수록 좋은 클러스터 결과라고 할 수 있다. 표준 데이터 집합을 대상으로 기존의 척도들과 비교 실험함으로써 제안된 척도의 신뢰성을 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제21권46호
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• pp.33-49
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• 1998

In order to improve the performance of relational databases, one has to reduce the number of disk accesses necessary to transfer data from disk to main memory. The paper proposes to reduce the number of disk I/O accesses by vertically partitioning relation into fragments and allowing attribute replication to fragments if necessary. When zero-one integer programming model is solved by the branch-and-bound method, it requires much computing time to solve a large sized problem. Therefore, heuristic solutions using genetic algorithm(GA) are presented. GA in this paper adapts a few ideas which are different from traditional genetic algorithms, for examples, a rank-based sharing fitness function, elitism and so on. In order to improve performance of GA, a set of optimal parameter levels is determined by the experiment and makes use of it. As relations are vertically partitioned allowing attribute replications and saved in disk, an attribute replicating vertical partition method by GA can attain less access cost than non-attribute-replication one and require less computing time than the branch-and-bound method in large-sized problems. Also, it can acquire a good solution similar to the optimum solution in small-sized problem.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2761-2781
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• 2018

With the continuous growth of data size and the use of compression technology, data reduction has great research value and practical significance. Aiming at the shortcomings of the existing semantic compression algorithm, this paper is based on the analysis of ItCompress algorithm, and designs a method of bidirectional order selection based on interval partitioning, which named An Optimized Iterative Semantic Compression Algorithm (Optimized ItCompress Algorithm). In order to further improve the speed of the algorithm, we propose a parallel optimization iterative semantic compression algorithm using GPU (POICAG) and an optimized iterative semantic compression algorithm using Spark (DOICAS). A lot of valid experiments are carried out on four kinds of datasets, which fully verified the efficiency of the proposed algorithm.