Recent embedded systems are being more complicated due to their hierarchical software architecture including operating systems. The performance of such complicated software architecture could not be well analyzed through separate analysis of each software layer; the combined effect and the interactions among the whole software layers should be considered. In this paper, we show the design and implementation of a performance analysis framework that enables hierarchical analysis of performance of Linux-based embedded systems considering interactions among the software layers. By using the proposed framework, we can obtain useful run-time information about a hierarchical software structure which usually consists of user-defined function layer, library function layer, system call layer, and kernel events layer. Experimental results reveal that the proposed framework could accurately identify the performance bottlenecks with the corresponding software layers during executions of target applications through the accompanying sub-steps of the analysis: the actual execution paths, the execution time of each observed event in each software layer, and the control flows across the software layers.
As the Internet has been growing, WWW(World Wide Web) based services were popularized and users using the service were increased excessively. To support these environments, a processing of many transactions became an essential consideration. There are many researches regarding the user profiling on web services to support those transactions effectively. Most of them are just for grasping the comsumer's preferences. However, a trend of recent web service is not limited what they are doing between consumers and providers; a consumer can become a provider and also a provider can become a consumer virtual open environments such as open market on the internet. For this reason, it is necessary to inspect a preference of consumers as well as providers one. In this paper, we proposed personal preference tree(PPT) reflecting the preferences for providers and implemented the module applying to the web service, and evaluated the applicability the personal preference module through a simulation.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.8
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pp.1792-1798
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2010
Home Gateway is always on for continuous services of home networks. Ubiquitous home networks are extended. so power consumption of home gateways increases by geometric progression. Our algorithm is for home gateway to sleep, listen or wakeup according to network traffic adaptively, as well as to keep always-on service. To do this, it traces the accumulated average of previous sleep periods. In addition to this basic algorithm, we make the profiles for user's living pattern per the day to reflect network usages in detail and adaptively. As the simulation results by comparing with overall accumulated average and per-day accumulated average, in case of the overall accumulated average, the difference the estimation and real value is distributed from 0.43% to 4%. In contrast of this, in case of the per-day accumulated average is distributed from 0.06% to 2%. From this results, we know the profiling of per-day usage pattern can help reduce the difference of the real sleep period and the estimated sleep period.
Kim, Sun-Kyum;Kim, Wan-Jong;Lee, Tae-Seok;Bae, Su-Yeong
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.49
no.4
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pp.265-294
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2018
Nowadays, due to an explosive increase in information, information filtering is very important to provide proper information for users. Users hardly obtain scholarly information from a huge amount of information in NDSL of KISTI, except for simple search. In this paper, we propose the service, PIN to solve this problem. Pin provides the word cloud including analyzed users' and others' interesting, co-occurence, and searched keywords, rather than the existing word cloud simply consisting of all keywords and so offers user-customized papers, reports, patents, and trends. In addition, PIN gives the paper classification in NDSL according to keyword matching based classification with the overlapping classification enabled-academic classification system for better search and access to solve this problem. In this paper, Keywords are extracted according to the classification from papers published in Korean journals in 2016 to design classification model and we verify this model.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.4
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pp.51-71
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2022
Since the 1990s, the growth of the public library program field progressed rapidly at home and aborad as the proportion of programs increased as a major job for public libraries in response to social changes and user demands. However, it is difficult to find a study to grasp the overall research trend in the field of public library programs in Korea. Accordingly, intellectual structure analysis was performed based on keyword profiling to examine research trends in the domestic public library program field. In particular, keyword analysis, network analysis and cluster analysis, and period/year analysis were performed step by step based on the author keywords (uncontrolled keywords) of degree papers and academic journals retrieved from the RISS database. In addition, based on the results of this intellectual structure analysis, the research trends of public library programs were comprehensively reviewed and future research tasks were presented.
The metaverse is a virtual world where individuals engage in social, economic, and cultural activities using avatars, which represent an alternate version of oneself within the virtual realm. While the metaverse has garnered global attention recently, research exploring the identity manifested through avatars within the metaverse remains limited. This study investigates the influence of four IT artifact characteristics related to avatar usage in the metaverse-avatar representation, avatar copresence, avatar profiling, and avatar-space interaction-on perceived avatar identity verification. A survey was conducted with 196 experienced users of the Zepeto platform, and hypotheses were tested using structural equation modeling. The analysis results indicate that the use of IT artifacts enabling avatar representation, avatar copresence, and avatar-space interaction has a positive impact on perceived avatar identity verification. This achieved self-verification indirectly influences the satisfaction and subsequent intention to continue using the metaverse. This study contributes to the academic field by empirically verifying the metaverse technological factors that influence the projected identity onto avatars within the metaverse. Furthermore, it is expected to provide effective guidelines for metaverse platform companies in designing and implementing the metaverse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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