Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.1-3
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2002
백본 라우터에서의 최장 길이 프리픽스 검색(LPM: Longest Prefix Matching) 속도를 향상시키기 위해 활발히 연구된 방식들은 계산 량과 사용 메모리 량을 교환하는 방식들이다. 이러한 방식들은 성능향상을 위해서 대용량의 포워딩 테이블(Forwarding Table)을 캐쉬(Cache)에 저장할 수 있는 소용량 인덱스 테이블(Index Table)로 압축함으로써 고속 캐쉬 접근 회수와 그 계산량은 증가하는 대신 저속 메모리 접근 회수를 줄이는 방식이다.〔1〕본논문에서는 저속 메모리 사용량이 증가하는 반면 저속 메모리의 접근 빈도와 계산량을 동시에 감소시키는 FPLL(Fixed Prefix Length Lookup) 방식을 소개한다. 이 방식은 포워딩 엔트리(Entry)들을 프리픽스의 상위 비트(Bit)에 의해 그룹으로 나누고, 각 그룹에 속하는 엔트리들을 같은 길이로 정렬한다. FPLL에서의 LPM검색은 목적지 주소가 속하는 그룹들의 길이를 계산하여 검색할 최장 프리픽스의 길이를 미리 결정하고, 결정된 프리픽스를 키(key)로 하여 해시 테이블(Hash Table)로 구성된 포워딩 테이블에서 완전 일치(Exact Matching) 검색을 한다. 완전 일치 검색을 위해 같은 그룹에 속한 엔트리들을 정렬할 필요가 있는데 이 정렬을 위해 여분의 포워딩 테이블 엔트리가 생성된다. 3만개 엔트리를 갖는 Mae-West〔2〕 경우에, FPLL방식은 12만개 정도의 여분의 엔트리가 추가로 생성되는 대신에 1번 캐쉬 접근과 O(1)의 복잡도를 갖는 해시 테이블 검색으로 LPM 검색을 수행한다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2003.07a
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pp.17-20
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2003
안전하고 안정적인 그룹통신은 최근 그룹 및 그룹 구성원간의 협조가 필요한 응용 분야가 발전하면서 점차 그 필요성이 대두되고 있다. 이 중 가장 중요한 문제는 그룹내의 키 관리 문제이다. 중앙에 의존하는 키 관리 방식의 경우 대용량의 멀티캐스트 그룹에 어울리는 반면 중앙 센터 없이 구성원간의 협조에 의하여 이루어지는 그룹의 경우 분산키 관리 방법, 즉 그룹키 합의 방법이 필요하다. 기존의 그룹 키 합의 방법들은 계산량의 효율성에 치중한 연구만을 해왔다. 한 가지 예외로 STR 프로토콜[4]은 디피-헬만 프로토콜을 키 트리에 응용하고 키 트리가 한쪽으로 치우친 구조를 가지고 있어 통신량을 최적화하고 있다. 하지만 계산량에 있어서 그룹 멤버의 변경 시 현재 그룹 구성원의 수에 비례한 계산량이 필요하다. 본 논문에서는 pairing을 응용하여 STR 키 합의 방식에 계산량에 있어서 효율성을 제공하고 통신 효율성을 유지하며 그룹키를 인증할 수 있는 방식을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1029-1040
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2011
In this paper we propose an intelligent navigation algorithm for real world problem which can build a map without localization. Proposed algorithm operates online and furthermore does not require many memories for applying real world problem. After applying proposed algorithm to toy and huge data set, it does not require to calculate a whole eigenspace and need less memory compared to existing algorithm. Thus we can obtain that proposed algorithm is suitable for real world mobile navigation algorithm.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.11a
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pp.67-72
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2000
PET는 합성섬유, 필름, 음료수병, 성형 플라스틱 등의 다양한 용도를 가지고 있으며 특히 섬유 원료부분에서는 전세계의 약 40%이상을 차지하고 있는 상업적 입장에서 아주 중요한 소재이다.[1]그러나, PET 제조공정은 긴 반응시간과 높은 반응온도, 대용량의 다단계 공정시설을 필요로 하는 대표적인 에너지 다소비 공정으로서 현대의 치열한 고분자 제품의 시장경쟁 상황에서 에너지 투입량 감축을 위한 공정의 해석 및 개발과 그로 인한 생산원가의 절감이 필수적이다. 본 연구에서는 실제 공장에서 사용되는 단일 연속식 직접 에스테르화 반응기(CSTR Direct Esterification Reactor)를 모델링하고 Van Krevelen[2]의 Group contribution method로 계산된 올리고머의 열용량값을 이용하여 에너지 소모량을 계산하였다. 모델링 결과는 모두 실제 공장의 자료와 비교되었으며 가장 제어하기 쉬운 변수에 따른 반응물의 물성과 에너지 소모량을 분석하였다. 또한 압력이 일정한 조건 하에서 입력변화에 따른 반응기의 동적 모델링을 동시에 수행하였으며 투입에너지량과 반응기의 운전지표와의 관계를 분석하였다. 이러한 연구는 실제 공정분석과 최적화에 있어서 소모 에너지량을 고려한 보다 정확한 지표를 제시하고 에너지 사용의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있다.
Lee, Ki Yong;Park, Sojeong;Park, Eunju;Park, Jinkyung;Choi, Yeunjung
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.11
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pp.479-486
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2014
MapReduce is a programing model used for parallelly processing a large amount of data. To analyze a large amount data, the data cube is widely used, which is an operator that computes group-bys for all possible combinations of given dimension attributes. When the number of dimension attributes is n, the data cube computes $2^n$ group-bys. In this paper, we propose an efficient method for computing data cubes using MapReduce. The proposed method partitions $2^n$ group-bys into $_nC_{{\lceil}n/2{\rceil}}$ batches, and computes those batches in stages using ${\lceil}n/2{\rceil}$ MapReduce jobs. Compared to the existing methods, the proposed method significantly reduces the amount of intermediate data generated by mappers, so that the cost of sorting and transferring those intermediate data is reduced significantly. Consequently, the total processing time for computing a data cube is reduced. Through experiments, we show the efficiency of the proposed method over the existing methods.
Kim, Sang-Pil;Lee, Sanghun;Gil, Myeong-Seon;Moon, Yang-Sae;Won, Hee-Sun
Journal of KIISE
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v.42
no.7
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pp.919-928
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2015
In recent years, many research efforts have been made on privacy-preserving data mining (PPDM) in data of large volume. In this paper, we propose a PPDM solution based on principal component analysis (PCA), which can be widely used in computing correlation among sensitive data sets. The general method of computing PCA is to collect all the data spread in multiple nodes into a single node before starting the PCA computation; however, this approach discloses sensitive data of individual nodes, involves a large amount of computation, and incurs large communication overheads. To solve the problem, in this paper, we present an efficient method that securely computes PCA without the need to collect all the data. The proposed method shares only limited information among individual nodes, but obtains the same result as that of the original PCA. In addition, we present a dimensionality reduction technique for the proposed method and use it to improve the performance of secure similar document detection. Finally, through various experiments, we show that the proposed method effectively and efficiently works in a large amount of multi-dimensional data.
To enable high-performance computing (HPC) for applications with large datasets using a $Sony^{(R)}$$PLAYSTATION^{(R)}$ 3 ($PS3^{TM}$) video game console, we configured a hybrid system consisting of a $Windows^{(R)}$ PC and a $PS3^{TM}$. To validate this system, we implemented the real-time multiplet identifier (RTMI) application, which identifies multiplets of microearthquakes in terms of the similarity of their waveforms. The cross-correlation computation, which is a core algorithm of the RTMI application, was optimised for the $PS3^{TM}$ platform, while the rest of the computation, including data input and output remained on the PC. With this configuration, the core part of the algorithm ran 69 times faster than the original program, accelerating total computation speed more than five times. As a result, the system processed up to 2100 total microseismic events, whereas the original implementation had a limit of 400 events. These results indicate that this system enables high-performance computing for large datasets using the $PS3^{TM}$, as long as data transfer time is negligible compared with computation time.
In navigation system, a primary task is to compute the minimum cost route from the current location to the destination. One of major problems for navigation systems is that a significant amount of computation time is required when the digital road map is large. Since navigation systems are real time systems, it is critical that the path be computed while satisfying a time constraint. In this paper, we have developed a HiTi(Hierarchical MulTi) graph model for hierarchically structuring large digital road maps to speedup the minimum cost path computation. We propose a new shortest path algorithm named SPAH, which utilizes HiTi graph model of a digital road map for its computation. We prove that the shortest path computed by SPAH is the optimal. Our performance analysis of SPAH also showed that it significantly reduces the computation time over exiting methods. We present an in-depth experimental analysis of HiTi graph method by comparing it with other similar works.
Seo, In-Ho;Ryu, Kwang-Sun;Oh, Dae-Soo;Kim, Byung-Jun
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.1
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pp.87-93
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2010
RS(10,8) Code by 4-bit symbol was developed to protect the mass memory of STSAT-3 from SEU in orbit. Therefore, one symbol can be corrected for 32-bit data with 8-bit parity configuration. Moreover, scrubbing period and SEU occurrence rate was calculated based on the KITSAT-3 result. A prediction of SEU rates was performed based on the ground experiment results with a proton accelerator in the KIRAMS(Korea Institute of Radiological Medical Sciences).
현대 산업사회의 특징은 대용량화와 고속화에 있다. 전력부분에 있어서도 예외는 아니어서 초고층빌딩, 대단지 아파트, 공장, 위락시설, 병원 등 대용량 전력부하가 급격한 속도로 증가하고 있다. 특히 전력부분에 있어서는 대용량화와 동시에 경량 및 부피감소의 요구가 증대되면서도 신뢰성 높은 전력 품질 또한 요구되고 있다. 전기안전의 측면에 있어서 발전소의 안전불량은 전력수용가의 수급 차질로 인한 데이터 전산망, 생산설비의 막대한 재산 피해 뿐 아니라 병원 등에서의 인명피해도 발생시킬 수 있으므로 이에 대한 대책이 꼭 강구되어야 한다. 본 논문은 소용량 2극 동기발전기의 공극자속 파형 특성연구를 통하여 발전기 회전자 권선의 단락고장진단을 위한 예측진단기술을 개발하는 과정의 일환으로 진행되었으며 우선 정상상태의 공극자속을 컴퓨터 시뮬레이션 방법으로 계산하고 이를 시험치와 비교하여 해석 결과의 신뢰성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 발전기의 모의 고장으로 발생하는 공극 자속의 특성을 연구하여 발전설비의 안전 확대에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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