• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.05a
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• pp.52-54
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• 2001

전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력 시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 특수일의 전력 수요 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 낮으며 특히, 토요일 또는 월요일에 특수일이 오는 경우 예측의 정확도가 낮아지는 경향이 있다. 따라서, 찬 논문은 퍼지 선형회귀 분석법과 상대계수법을 병행하여 예측함으로써 특수일 수요 예측의 정확도를 개선하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.203-206
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• 2011

공개 경쟁에 의한 제안 업체 선정과 객관적이고 공정한 제안서의 평가는 공공IT 부문에 있어서 성공적인 사업 수행을 위한 필수요소이다. '소프트웨어 기술성 평가기준 적용 가이드'에서는 소프트웨어 기술성 평가기준을 적용하는데 필요한 절차와 단계별 적용방법 및 세부내용 해설과 평가척도 예시를 제시하여 활용이 가능하도록 하였다. 그러나 기술성을 평가하기 위한 평가부문별 평가항목 및 평가기준에 대한 부분이 구체적이지 않아 경쟁력 있는 제안 업체의 기술성을 정확하고 공정하게 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 제안 업체의 기술성을 정확하게 평가하기 위하여 평가요소 중에서 기술 평가요소에 대한 부분을 평가지표로 선정하고 통계 기법으로 평가지표를 검증하는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.334-336
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• 2005

최근 오디오나 비디오 스트리밍과 같은 멀티미디어 트래픽이 증가하고 있다. 이러한 트래픽들은 패킷을 전달하는데 대부분 UDP(User Datagram Protocol)기반의 RTP(Realtime Transport Protocol)를 사용한다. 하지만 UDP기반의 RTP는 기본적으로 혼잡제어 메커니즘이 없으며 현재 인터넷의 주요 트래픽인 TCP(Transmission Control Protocol)와의 형평성을 보장하지 않는다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 스트리밍 트래픽의 TCP 친화적인 전송률 조절 기법으로 TF-RTP(TCP-Friendly RTP)를 제안하였다. TF-RTP는 네트워크 상태가 혼잡하여 패킷 손실이 발생할 경우, 개선된 파라미터들을 사용하여 경쟁하는 TCP의 전송률을 보다 정확하게 계산하여 스트리밍 트래픽의 전송률을 조절함으로써 경쟁하는 TCP 트래픽과 친화적으로 동작하며 네트워크 대역폭을 보다 공평하게 사용하게 된다. 실험을 통해 제안한 TF-RTP가 TCP의 전송률을 보다 정확하게 계산하며 TCP 친화성, 공평성 측면에서도 성능 개선을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.258-265
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다. 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰의 차별화된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• Spatial Information Research
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• v.2 no.2
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• pp.175-188
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• 1994

A competitive learning network was proposed as unsupervised training method of remote sensing data, Its performance and computational re¬quirements were compared with conventional clustering techniques such as Se¬quential and K - Means. An airborne remote sensing data set was used to study the performance of these classifiers. The proposed algorithm required a little more computational time than the conventional techniques. However, the perform¬ance of competitive learning network algorithm was found to be slightly more than those of Sequential and K - Means clustering techniques.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04a
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• pp.89-92
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• 2001

본 논문에서는 공간 데이터베이스 시스템의 공간 데이터 크기에 의한 선별적 회복 기법을 제안하고자 한다. 기존의 대용량 데이터베이스를 위한 회복 관리 기법에는 쉐도우 기법과 변형된 로그 기법이 쓰여지고 있다. 쉐도우 기법은 물리적 응집과 잠금 경쟁 문제가 있으며, 변형된 로그 기법은 공간 데이터의 가변 크기 특성에 대한 고려가 없기 때문에 디스크 입출력이 빈번히 발생하는 문제가 있다. 본 논문에서 제안하는 회복 기법은 공간데이터 크기에 따라 각각 다른 회복 기법을 적용하여, 로그 파일에 기록되는 로그의 양을 줄이며, 또한 트랜잭션 철회시 회복 연산으로 인한 시스템의 부하를 줄이는 장점을 갖는다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.12 no.6
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• pp.93-100
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• 2011

As the construction management(CM) market has grown, so has the CM competition in the market place. Consequently, competent construction managers become a core part of CM firms' competitiveness. The objective of the study is to identify and discuss core competencies of construction mangers based on literature survey, Delphi Method and AHP. Among various competencies required for construction managers, skills for problem solving, trust and negotiation skills were identified as the crux of construction managers' competencies. A better understanding of construction managers' core competencies is very critical in terms of CM firms' training of construction managers and continuos self-improvement for construction managers.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.11
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• pp.1216-1222
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• 2016

The advent of large-scale web services has resulted in gradual increase in the amount of data used in those services. These big data are managed efficiently by DBMS such as MySQL and MariaDB, which use InnoDB engine as their storage engine, since InnoDB guarantees ACID and is suitable for handling large-scale data. To improve I/O performance, InnoDB caches data and index of its database through a buffer pool. It also supports multiple buffer pools to mitigate lock contentions. However, the multiple buffer pool scheme leads to the additional data consistency overhead. In this paper, we analyze the overhead of the multiple buffer pool scheme. In our experimental results, although multiple buffer pool scheme mitigates the lock contention by up to 46.3%, throughput of DMBS is significantly degraded by up to 50.6% due to increased disk I/O and fsync calls.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.5C
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• pp.464-471
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• 2010

The demand for high quality of multimedia applications, which far surpasses the rapid evolution of transmission and storage technologies, makes better compression coding capabilities ever increasingly more important. In order to provide enhanced video coding performance, this paper proposes an efficient competition-based motion vector coding scheme. The proposed algorithm adaptively forms the motion vector predictors based on the contexts of scene characteristics such as camera motion and nearby motion vectors, providing more efficient candidate predictors than the previous competition-based motion vector coding schemes which resort to the fixed candidates optimized by extensive simulations. Up to 200% of compression gain was observed in the experimental results for the proposed scheme applied to the motion vector selection for skip mode processing.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.5
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• pp.123-136
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• 2021

RPC (Remote Procedure Call)-based Graphics Processing Unit (GPU) virtualization technology is one of the technologies for sharing GPUs with multiple user virtual machines. However, in a cloud environment, unlike CPU or memory, general GPUs do not provide a resource isolation technology that can limit the resource usage of virtual machines. In particular, in an RPC-based virtualization environment, since GPU tasks executed in each virtual machine are performed in the form of multi-process, the lack of resource isolation technology causes performance degradation due to resource competition. In addition, the GPU memory competition accelerates the performance degradation as the resource demand of the virtual machines increases, and the fairness decreases because it cannot guarantee equal performance between virtual machines. This paper, in the RPC-based GPU virtualization environment, analyzes the performance degradation problem caused by resource contention when the GPU memory requirement of virtual machines exceeds the available GPU memory capacity and proposes a GPU memory management technique to solve this problem. Also, experiments show that the GPU memory management technique proposed in this paper can improve the performance of GPGPU tasks.