• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.138-143
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• 1999

초고속 정보통신망을 비롯한 인프라의 구축이 확대되면서 다양한 종류의 정보 서비스들이 활성화되고 있다. 최근 인터넷의 사용자 수가 크게 증가함에 따라 웹 서버에 걸리는 부하와 통신망의 트래픽이 급증하고 있으며, 이들은 응답시간을 지연시키는 주요 요인이 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 액세스 빈도가 높은 정보는 클라이언트에 가까이 위치한 프록시 서버에 캐슁함으로써 웹서버의 병목현상을 완화시키고, 통신망의 트래픽을 줄이며, 서비스 응답시간을 줄일 수 있다. 또한 여러 프록시 캐쉬들에 저장된 정보들을 클라이언트들이 공유함으로써 인터넷 성능을 보다 향상시킬수 있다. 본 논문에서는 실제 웹 트레이스를 이용한 시뮬레이션을 이용하여, 3-레벨 4진 트리(3-level 4-ary tree) 구조의 계층적 프록시 캐슁 환경에서 캐쉬 교체 정책에 따른 캐쉬 적중률의 변화를 분석하고, 인터넷 서비스 향상을 위한 최적의 교체방식을 제안한다.

• Spatial Information Research
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• v.3 no.1
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• pp.19-27
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• 1995

In this paper, a semi-automated mapping system, which can produ¬ce digital maps by using information acquired from pre-processing procedure, was introduced. To get a binary edge image, which is very important in vectori¬zation process, we applied adaptive smoothing and connection preserving thresho¬Iding algorithm. In mapper program, binary images are converted to vectors and for in-core data structure, extended PR quad tree was used. These procedures are dispatched to personal computers and workstations and through network resource sharing, the whole process was unified and simplified.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.1-3
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• 2014

본 논문에서는 하드웨어 HEVC 인코더의 화면간 예측의 구조를 제안한다. 제안된 화면간 예측은 정수화소 움직임 예측을 통해 코딩 트리 유닛 내 코딩 유닛 분할과 각 코딩 유닛의 분할모드를 결정한다. 그리고, 부화소 움직임 예측, Merge모드 판단을 통해 예측 유닛의 움직임 벡터를 확정하고 움직임 보상을 수행한다. 이 과정에서 율-왜곡 비용계산 및 보간 필터 등의 하드웨어 자원이 효율적으로 공유된다. 또한, 전력소모를 줄이기 위하여 코딩 유닛의 skip 여부의 조기 판단을 통해 부화소 움직임 예측 및 화면내-화면간 최종 예측모드 결정과정의 전부 또는 일부를 생략하는 방법을 제공한다. 제안된 화면간 예측을 포함한 하드웨어 HEVC 인코더를 구현하여 실험한 결과, 250 MHz 의 동작 주파수에서 초당 124 Mpixel 의 처리성능을 보였으며, HM-14.0 대비 PSNR 0.5~0.8 dB 수준의 화질열화를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.553-555
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• 2005

이중 공유기반 트리 방식인 CBT 방식은 송신자와 수신자 모두 센터 노드(Core)에 이르는 최단경로를 통해 데이터를 주고받는 방식이다. 이 방식은 Core를 이용하여 멀티캐스트의 한계인 확장성문제를 해결하기 위해서 사용된 방식이다. 그러나 현재 멀티미디어 라우팅방식은 Best-Effort 방식의 패킷 스위칭은 가능한 한 패킷을 전송하려 하기 때문에 Core와 RP를 중심으로 데이터의 폭주 현상을 유발한다. 우리는 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 RED 알고리즘을 이용한 Anycast 방식을 제안한다. Anycast 프로토콜은 Anycast 주소를 가진 수신자 그룹 멤버들 중, 가장 근접한 라우터나 지역의 Anycast 그룹 멤버들에게 패킷을 재분배할 수 있는 최적의 서버 또는 호스트에게 패킷을 전달하는 방식이다. 이와 같이 Anycast는 Core의 패킷을 재분배하여 근접한 라우터로 재분배 하여 최적의 호스트에게 전달할 수 있다. Core의 패킷을 재분배하기 위해서는 RED 알고리즘을 도입하여 Core으 트래픽 증가를 분산시킨다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.3B
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• pp.493-503
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• 2000

Multicast routing algorithms such PIM, CBT, BGMP use shared multicast routing trees and the location of the multicast tree has great impact on the packet delay. In this pater we propose three new center location algorithms and analyze their performance through simulation studies. these three algorithms consider as candidates for the center not only multicast group members but also a few non-members nodes. To select these non-member nodes, we first find all the shortest paths among every couple of members and consider either nodes which are most frequently visited during the process of finding shortest paths or nodes which lie at the center of a shortest path and are most frequently visited during the same process. There the proposed algorithms are able to find the better center than not only algorithms which consider only member nodes but also other algorithms which consider selected non-member nodes in addition ot member nodes. The proposed algorithms either incur too much overhead nor depend upon unicasting algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.544-546
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• 2002

비밀분산법이란 하나의 비밀정보(secret)를 분산시켜 다수의 참가자에게 공유시키고, 필요시 허가된 참가자 부분집합만이 비밀정보를 복원할 수 있는 암호 프로토콜이다. 다양한 접근구조를 반영하는 비밀분산법이 제안되었는데 본 논문에서는 계층구조에 적용이 가능하면서 재사용이 가능한 새로운 비밀분산법을 제안한다. 즉, 참가자들은 트리 상의 상위 레벨부터 비밀정보의 복원에 대한 우선권을 갖고, 상위 레벨에 속하는 참가자들이 부재 시에는 하위 레벨에 속하는 자식 노드들에게 위임티켓(delegation ticket)을 전송하여 비밀정보의 복원 권한을 위임할 수 있고, 각 참가자가 하나의 비밀조각으로 서로 다른 비밀정보를 복원하는데 참여할 수 있도록 함으로써, 계층그룹에서 비밀조각의 재사용이 가능하도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.115-118
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• 2012

다양한 네트워크에서 군집을 분석하고 그 구조를 발견하는 것은 그 네트워크의 복잡도를 낮추어 전체 시스템을 이해하고 관리하는데 중요하다. 특히 기본적인 컴퓨팅이 가능한 여러 기기들이 자율적으로 서로 통신하여 군집을 이루는 자율 군집 네트워크에서 군집을 정확하게 발견하는 것은 집단행동 서비스를 실현하는데 있어서 중요한 기술이다. 따라서 본 연구에서는 자율 군집 네트워크에서 군집 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 군집을 발견하고 그 군집을 식별하기 위해 해당 네트워크에서 한 노드를 공유하는 두 개의 간선 쌍에 대해 계층 군집화를 수행하고 계층 간에 간선 유사도를 계산하여 비교한다. 계층 군집화를 통한 간선들은 트리 구조로 표현할 수 있으며 최적의 분할 밀도를 이용하여 노드들을 클러스터링한 후 최종 군집으로 분리 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.5
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• pp.801-812
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• 2002

On-line reorganization in a shared nothing database cluster is crucial to the performance of the database system in a dynamic environment like WWW where the number of users grows rapidly and changing access patterns may exhibit high skew. In the existing method of on-line reorganization have a drawback that needs excessive data migrations in case more than two nodes within a cluster have overload at the same time. In this paper, we propose an advanced B$^{+}$ tree based on-line reorganization method that solves data skew on multi-nodes. Our method facilitates fast and efficient data migration by including spare nodes that are added to cluster through on-line scaling. Also we apply CSB$^{+}$ tree (Cache Sensitive B$^{+}$ tree) to our method instead of B$^{+}$ tree for fast select and update queries. We conducted performance study and implemented the method on Ultra Fault-Tolerant Database Cluster developed for high scalability and availability. Empirical results demonstrate that our proposed method is indeed effective and fast than the existing method. method.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.4
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• pp.9-15
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• 2001

In this paper we investigate context dependent acoustic models to improve the performance of the Korean speech recognition . The algorithm are using the Korean phonological rules and decision tree, By Successive State Splitting(SSS) algorithm the Hidden Merkov Netwwork(HM-Net) which is an efficient representation of phoneme-context-dependent HMMs, can be generated automatically SSS is powerful technique to design topologies of tied-state HMMs but it doesn't treat unknown contexts in the training phoneme contexts environment adequately In addition it has some problem in the procedure of the contextual domain. In this paper we adopt a new state-clustering algorithm of SSS, called Phonetic Decision Tree-based SSS (PDT-SSS) which includes contexts splits based on the Korean phonological rules. This method combines advantages of both the decision tree clustering and SSS, and can generated highly accurate HM-Net that can express any contexts To verify the effectiveness of the adopted methods. the experiments are carried out using KLE 452 word database and YNU 200 sentence database. Through the Korean phoneme word and sentence recognition experiments. we proved that the new state-clustering algorithm produce better phoneme, word and continuous speech recognition accuracy than the conventional HMMs.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.479-485
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• 2013

Virtualization is a promising approach to consolidating multiple online services onto a smaller number of computing resources. A virtualized server environment allows computing resources to be shared among multiple performance isolated platforms called virtual machines. Through server virtualization software, applications servers are encapsulated into VMs, and deployed with APIs on top generalized pools of CPU and memory resources. Networking and security have been moved to a software abstraction layer that transformed computing, network virtualization. And it paves the way for enterprise to rapidly deploy networking and security for any application by creating the virtual network. Stochastic reward net (SRN) is an extension of stochastic Petri nets which provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, we develop SRN model of network virtualization based on virtual switch. Measures of interest such as switching delay and throughput are considered. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results are obtained according to the virtual switch capacity and number of active VMs.