• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권10C호
• /
• pp.1469-1483
• /
• 2004

이 논문에서는 스트리밍 미디어에 대해 속도 대비 왜곡을 최적화하는 패킷 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 수신단은 패킷을 받으면 ACK를 보내는데, 주기적으로 관측한 채널 throughput을 함께 보낸다. 비디오 패킷의 중요도는 움직임 백터, 텍스처 필드, 시간계층화를 고려하여 GOP 내에서의 위치에 의해 결정되며, 이것을 이용하여 서브스트림을 정의한다. 서버는 수신단으로부터 온 응답 정보와 비디오의 통계적 특징을 사용하여 임의의 시점에서 전송하고자 하는 최적의 서브스트림을 결정한다. 이를 위해 스트리밍 시스템을 류잉 시스템으로 모델링하고, 각 서브.스트림에 있는 프레임의 복호화 실패을을 체감대역폭을 이용하여 계산하고 그 시점에 전송할 최적의 서브스트림을 선택한다. 수신단이 주기적으로 기록하고 전송한 채널정보에 대해, 송신단은 최적의 서브스트림을 새로이 계산하는데, 그때까지 서브스트링의 데이터는 Earliest Deadline First(EDP)방식으로 전송핀다. 이 때, 전송 순서는 원래의 재생 순서와 다르게 된다. 그리고, 실제 비디오 데이터를 사용한 실험에서, 제안한 스케줄링이 기존의 순차적인 전송보다 성능이 좋다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제9A권4호
• /
• pp.525-534
• /
• 2002

병렬프로그램에서 경합 조건은 비결정적인 수행 결과를 초래하므로 디버깅을 위해 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하는 기존의 기법들은 병행성 정보 생성 시에 공유 자료구조를 사용하여 심각한 병목현상을 발생시키거나, 병행성 정보 비교 시에 내포병렬성의 정도에 의존하는 비효율적인 시간 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 개별 자료구조를 사용함으로써 병목현상을 제거하여 병행성 정보를 확장적으로 생성하며, 생성된 병행성 정보의 비교 시간을 상수적인 복잡도로 개선한 새로운 레이블링 기법을 제안한다. 그러므로 제안된 레이블링 기법의 확장성 및 효율성은 공유메모리와 메시지전달 프로그램뿐만 아니라 이를 혼합하여 사용하는 병렬프로그램에서도 효율적인 수행중 경합탐지를 가능하게 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.157-163
• /
• 2021

파일 시스템에서 하나의 쓰기 연산은 여러 데이터를 수정할 수 있지만, 이러한 파일 시스템의 변경들은 원자적으로 디스크에 써지지 않는다. 따라서 파일 시스템의 일관성을 위해 기존의 저널링 기법은 시스템 성능을 저하시키는 대신 충돌 일관성을 보장한다. 비휘발성 메모리를 저널 공간으로 사용하면 비휘발성 메모리의 낮은 지연 시간과 바이트 수준 접근성으로 성능 저하를 완화시킬 수 있다고 알려졌다. 그러나 비휘발성 메모리를 고려한 저널링 기법 중에서 확장성을 제공하는 것은 없다. 본 논문에서는 확장적 저널링을 위해 비휘발성 메모리상의 저널 공간을 여러 영역으로 분할하여 한 영역에 집중된 연산을 분산시킨다. 또한, 저널 영역별로 입출력 쓰레드를 두어 저장 장치에 데이터 쓰기 연산을 가속화한다. 제안된 기법을 JFS에 적용하여 고성능 저장장치를 탑재한 멀티코어 서버에서 이를 평가한다. 평가 결과는 제안된 기법이 기존의 NVM 기반 저널링 파일 시스템의 기법보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국의상디자인학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.11-25
• /
• 2022

Convergence, a universal phenomenon in modern society, takes place in various ways throughout society, and the concept of convergence can also be observed in fashion shows. The concept of convergence is actively emerging in terms of fashion show directing. The purpose of this study is to suggest the development of fashion show directing by analyzing the convergence characteristics of fashion show directing through a Louis Vuitton fashion show, and to provide data on convergence in fashion shows. The object of the study is the women's Paris Pret-a-porter and women's cruise collection presented at the Louis Vuitton fashion show. The research method integrated the criteria for analysis and the characteristics of fashion show production through previous studies and a literature review. The characteristics of convergence production in Louis Vuitton fashion shows were identifeid through literature and visual data. In this study, the convergence of the Louis Vuitton fashion shows were divided into four categories: genre integration, sensory synesthesia, perspective diversification, and media scalability. First, the integration of genres enhanced the brand image and effectively conveyed the concept of the show. Second, the synesthesia of the senses expanded communication with the audience and increased the audience's immersion. It has also become a new way to experience fashion shows in person. Third, the diversity of perspectives changed and diversified the way audiences experienced fashion shows. Fourth, the scalability of the media means various ways in which the audience can experience fashion shows. Through this, it is possible to effectively convey information and experiences about fashion shows to the audience.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.357-359
• /
• 2023

This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제20권3_spc호
• /
• pp.219-230
• /
• 2013

Real time accessiblity and agility in Ubiquitous-commerce is required under ubiquitous computing environment. The Research has been actively processed in e-commerce so as to improve the accuracy of recommendation. Existing Collaborative filtering (CF) can not reflect contents of the items and has the problem of the process of selection in the neighborhood user group and the problems of sparsity and scalability as well. Although a system has been practically used to improve these defects, it still does not reflect attributes of the item. In this paper, to solve this problem, We can use a implicit method which is used by customer's data and purchase history data. We propose a new clustering method of weighted preference for customer using k-means clustering and Bayesian network in order to improve the accuracy of recommendation. To verify improved performance of the proposed system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• 한국국방경영분석학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.107-134
• /
• 2004

Today's Internet is providing a single service which is so-called "best-effort service". Now, multimedia and real-time applications are not only demanding large bandwidth but also requiring high QoS. For this, MPLS and DiffServ technology can be adopted to support more scalability and QoS for data traffic engineering. The DISN(Defense Information Systems Network) supports CBR service for voice traffic and VBR service for data traffic which is best-effort service. We propose how to adopt MPLS and DiffServ technology to support traffic engineering and guarantee QoS in the DISN. A traffic analysis according to prioritized traffic classes is done using OPNET simulation tool for assuring QoS. The result shows that low priority packets are delayed a little bit, but high priority packets are transferred more efficiently than without traffic engineering.gineering.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권12호
• /
• pp.1466-1480
• /
• 2019

This paper addresses the efficient processing of all-farthest-neighbors (AFN) queries in spatial network databases. Given a set of data points P={p₁,p₂,…,p_|p|} in a spatial network, where the distance between two data points p and s, denoted by dist (p,s), is the length of the shortest path between them, an AFN query is defined as follows: find the farthest neighbor ω(p)∈P of each data point p such that dist(p,ω(p)) ≥ dist(p,s) for all s∈P. In this paper, we propose a shared execution algorithm called FAST (for All-Farthest-neighbors Search in spatial neTworks). Extensive experiments on real-world roadmaps confirm the efficiency and scalability of the FAST algorithm, while demonstrating a speedup of up to two orders of magnitude over a conventional solution.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.114-120
• /
• 2010

데이터마이닝의 사전 단계에서 데이터의 차원(Dimensionality)을 줄이기 위한 단계로서 많은 요소선택(Feature Selection) 방법들이 개발되었다. 이 방법은 결과를 예측하거나 데이터를 설명하고자 할 때 어떤 요소들이 관련이 있는지를 결정하는 과정을 포함한다. 또한 이 방법은 데이터의 크기에 대한 확장성 (Scalability)를 향상시키며 학습 모델을 더욱 이해하기 쉽도록 줄 수 있다. 이 논문에서는 NP(Nested Partition) 방법을 사용한 최적화 기반의 새로운 요소선택 방법을 NP 구조의 기본적인 이론 근거와 함께 제안한다. 또 한 편으로 많은 요소선택 방법들이 다중 형태의 데이터를 처리하는데 한계를 가지고 있는데, NP 기반의 요소선택 방법에 다중 형태의 데이터를 처리할 수 있도록 하는 요소 성능 평가도구(Evaluators)를 도입하여 이를 극복하고자 한다. 또한 어떤 평가도구가 특정 데이터 형태에서 더욱 좋은 결과를 보이는지를 실험 결과와 함께 제시하였다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제34권4호
• /
• pp.117-128
• /
• 2019

As companies use increasing amounts of data more and more, people are more concerned about protecting their privacy. Many researches studies have been conducted with a to securely view of manage managing and share sharing private information securely using the Bblockchain technology. These studies have suggested a Bblockchain-based approaches to provide efficiency, scalability, data ownership, and systematic data lifecycles that were are the limitations of lacking in traditional access controls. More Sspecifically, these studies have introduced a new access control models, distributed hash tables, trusted execution environments, and hierarchical ID-based cryptographic mechanisms to provide reliable access control even in complex environments such as IoT Internet of Things. In this paperstudy, we present the criteria to for classifying the functional characteristics of the Bblockchain-based access control methods and derive the differentiateion between of each the several methods.