• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.325-326
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• 2013

전력 시스템과 관련된 연구에서 시뮬레이터는 과도 상태 해석을 위해 필수적이다. 보편적인 디지털 시뮬레이터는 오랜 수행 시간과 저장 메모리의 한계 때문에 대규모 시스템 해석에 부적합하다. 따라서 최근 출시되고 있는 고성능 멀티코어 DSP를 이용하여 실시간 디지털 시뮬레이터를 구현하였다. 구현된 시뮬레이터를 사용하여 선박 통합 전력 시스템을 모의하여 과도 및 정상 상태 해석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.105-108
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• 2002

무선용 자바응용 게임의 개발에 대한 게임 개발 업체들의 관심이 높아지면서, 표준화 된 게임 어플리케이션의 상용화에 대한 필요성이 대두되고 있다. 휴대폰용 게임 같은 실시간 애플리케이션을 작성하는 것은 디바이스의 제한된 속도와 메모리 등의 한계를 극복해야만 가능하다. 먼저 무선인터넷에 대하여 연구하고, 자바를 게임개발에 어떻게 응용을 하여, 효율적인 게임개발을 함으로서 우수한 게임 제품을 개발 한 것인가에 대한 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2003.11a
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• pp.261-264
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• 2003

기존치 임베디드 시스템 환경에서 대용량의 멀티미디어 컨텐츠를 검색, 전송 및 재생하는데는 제한된 리소스로 인해 한계전이 있었다. 압축률이 좋고, 전송 및 재생에 효과적인 MPEG-4 시스템의 표준을 따르며. 다양한 대화형 멀티미디어를 프리젠테이션 할 수 있는 기법이 요구된다. 본 논문은 임베디드 시스템에서 DM과 연동하여 비디오/오디오의 재생 제어를 효율적으로 하고, 모듈을 동적으로 로드/언로드하여 저용량의 메모리를 사용하는 MPEG-4 미디어 프리젠테이션 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.85-87
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• 2004

Erlang/OTP(Erlang Open Telecom Platform)의 Mnesia는 실시간 고장 허용 분산 MMDBMS이다. Mnesia는 메모리상에서의 질의 처리와 자동화된 데이타 분산 처리로 신속한 트랜잭션 처 리 가 가능하지 만 표준화된 DB 인터페이스와 SQL을 지원하지 않기 때문에 활용상에서의 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 SQL을 지원하는 java와 Mnesia의 연동에 대해 연구한다. 이를 위해 SQL컴파일러와 Mnesia인터페이스를 제공하는java라이브러리를 개발하였다. SQL를 이용한java와 Mnesia의 연동에 대 한 성능 분석 결과 성능의 우수성과 사용의 편리성을 모두 갖추게 되었다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2003.07a
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• pp.188-189
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• 2003

현재까지 많은 자체집광(Self-focusing)현상대한 많은 실험적인 연구와 이론적인 연구가 있어 왔다. 이 대표적인 광학적 비선형 현상중 하나인 자체집광현상은 물질의 종류나 구조에 따라 여러 가지 형태로 나타난다. 특히, 근래들어 비선형 박막에서 일어나는 자체집광 현사을 근접장(near-field)영역에서 관측한 실험이 있어왔다. 회절한계이하의 빔 크기를 형성시키기 위하여 자체집광현상을 이용하려는 이러한 연구는 광 메모리와 같은 응용분야에 효과적으로 응용되리라 예상된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.312-313
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• 2012

중복제거 파일 시스템은 가상머신 이미지와 같이 서로 중복되는 데이터가 많은 파일에서 용량을 줄이기 위하여 많이 사용된다. 중복제거를 위하여 많은 경우 서머리 벡터와 인덱스를 함께 사용하고 있는데, 이는 메모리를 많이 소모하고 인덱스 구조에 따라 여러 번의 하드 디스크 접근을 해야 하는 한계가 있었다. 본 논문에서는 서머리 벡터를 인덱스 내에서 활용하고 하드디스크를 접근하는 횟수를 감소할 수 있는 인덱싱 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.152-153
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• 2021

고성능 딥러닝 모델은 학습과 추론 과정에서 고비용의 전산 자원과 많은 연산량을 필요로 하여 이에 따른 개발 환경과 많은 학습 시간을 필요로 하여 개발 지연과 한계가 발생한다. 따라서 HW 또는 SW 개선을 통해 파라미터 수, 학습 시간, 추론시간, 요구 메모리를 줄이는 연구가 지속 되어 왔다. 본 논문은 EfficientNet에서 사용된 Linear Bottleneck을 변경하여 정확도는 소폭 감소 하지만 기존 모델의 파라미터를 55%로 줄이는 경량화 모델을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.1
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• pp.109-118
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• 2016

As Internet technology further develops, a social networking service (SNS) also develops. But most studies on SNS are not appropriate for business purposes since they mainly focus on personal characteristics. Unlike previous studies, however, this study tries to understand the effect of SNS on performance in the perspective of business. As the result of analysis, SNSE(Social Networking Service Engagement) appears to have positive effect on TMC(Transactive Memory Capability) and PER(Performance), and TMC also seems to affect PER. On the assumption that there should be some parameters between SNSE and PER that earlier studies did not consider, this study has proved that a new way of memories, or TMC, forms the bridge between SNS and PER. It also found out that the time spent on SNS is positively controlled when SNSE affects TMC. These results are different from those of the previous studies arguing that SNS has nothing to do with PER.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.12
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• pp.623-634
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• 2016

Most of existing frequent pattern mining methods address time efficiency and greatly rely on the primary memory. However, in the era of big data, the size of real-world databases to mined is exponentially increasing, and hence the primary memory is not sufficient enough to mine for frequent patterns from large real-world data sets. To solve this problem, there are some researches for frequent pattern mining method based on disk, but the processing time compared to the memory based methods took very time consuming. There are some researches to improve scalability of frequent pattern mining, but their processes are very time consuming compare to the memory based methods. In this paper, we present PPFP as a novel disk-based approach for mining frequent itemset from big data; and hence we reduced the main memory size bottleneck. PPFP algorithm is based on FP-growth method which is one of the most popular and efficient frequent pattern mining approaches. The mining with PPFP consists of two setps. (1) Constructing an IFP-tree: After construct FP-tree, we assign index number for each node in FP-tree with novel index numbering method, and then insert the indexed FP-tree (IFP-tree) into disk as IFP-table. (2) Mining frequent patterns with PPFP: Mine frequent patterns by expending patterns using stack based PUSH-POP method (PPFP method). Through this new approach, by using a very small amount of memory for recursive and time consuming operation in mining process, we improved the scalability and time efficiency of the frequent pattern mining. And the reported test results demonstrate them.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.1
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• pp.71-76
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• 2023

Recently, in order to store and manage big data, research and development of a high-performance storage system capable of stably accessing large data have been actively conducted. In particular, storage systems in data centers and enterprise environments use large amounts of SSD (solid state disk) to manage large amounts of data. In general, SSD uses FTL(flash transfer layer) to hide the characteristics of NAND flash memory, which is a medium, and to efficiently manage data. However, FTL's algorithm has a limitation in using DRAM more to manage the location information of NAND where data is stored as the capacity of SSD increases. Therefore, this paper introduces FTL policies that apply virtual memory to reduce DRAM resources used in FTL. The virtual memory-based FTL policy proposed in this paper manages the map data by using LRU (least recently used) policy to load the mapping information of the recently used data into the DRAM space and store the previously used information in NAND. Finally, through experiments, performance and resource usage consumed during data write processing of virtual memory-based FTL and general FTL are measured and analyzed.