• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.180-183
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• 2006

일반적으로 펀드는 벤치마크 대비 초과수익률 달성을 목표로 운용된다. 뮤추얼펀든, 헤지펀드, 연기금펀드, 사모투자펀드 등의 경우, 펀드의 운용 목표가 뚜렷하기 때문에 해당 펀드의 성과는 벤치마크와 목표수익률을 기준으로 측정될 수 있다. 그러나 우리나라 시장의 경우에는 펀드 내에 벤치마크운용, 사모전용, 헤지펀드기법, 절대수익 전략 등이 혼재되어 있기 때문에 이들 펀드에 대하여 전통적인 벤치마크 기법을 적용하는 것은 정확한 성과측정을 위한 방법으로는 적절하지 못하다. 본 연구에서는 펀드의 운용전략이나 목표가 혼재된 국내시장에서 비벤치마크 기법이 펀드 평가에 유용성이 있는지를 분석한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.479-488
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• 2000

다양한 재무정보를 이용하여 기업간 경쟁적 벤치마킹을 수행하는 것은 매우 어려운 작업인 동시에 분석에 상담한 시간이 소요된다. 본 연구에서는 재무정보를 이용한 기업간 경쟁적 벤치마킹을 효과적으로 수행하기 위하여 대표적인 자율신경망 모형인 자기조직화 신경망을 분석에 이용하였다. 자기조직화 신경망은 다차원적인 재무자료를 2차원 출력 공간으로 투영함으로써 결과를 시각화하는데 매우 효과적이며, 시각화된 결과는 재무적인 경쟁우위에 따라 기업을 군집화함으로써 효과적인 경쟁적 벤치마킹을 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 1998년. 1999년, 그리고 2000년 상반기까지의 국내 제조업체 재무구조 분석사례에 자기조직화 신경함을 적용하여 재무적 경쟁우위에 따른 기업들의 군집화 모형으로서의 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.445-446
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• 2019

빅데이터 시대의 도래로 다양한 NoSQL 데이터베이스 엔진이 활용되고 있다. NoSQL 데이터베이스 엔진 기반의 다양한 응용들이 수행될 때 스토리지의 성능을 평가하기 위한 스토리지 벤치마킹 툴이 요구된다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 이용한 스토리지 벤치마킹 시스템을 설계한다. 제안하는 스토리지 벤치마킹 시스템은 IO 추적기를 통해 스토리지의 성능을 측정하고, 웹 UI를 통해 사용자 정의 워크로드 생성, 벤치마킹 실행, 결과 확인을 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.459-460
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• 2019

최근 데이터베이스에서 다루는 데이터의 크기가 커짐에 따라 SQL DB 대신 NoSQL DB의 사용이 증가하고 있다. 이런 변화에 따라 NoSQL과 저장장치에 대한 벤치마킹 및 분석을 통한 저장장치 성능 최적화 및 성능 평가 방법 개선이 필요하다. 본 논문에서는 기존 벤치마킹 툴의 조작 불편함을 해소하기 위해서 사용자의 편의성을 고려한 간편한 벤치마킹 시스템 GUI를 설계한다. 시각화 툴을 활용하여 벤치마킹 결과의 분석을 용이하게 할 수 있는 환경을 제공해준다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.2
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• pp.69-77
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• 2023

미국 국립표준기술연구소에서 개최한 양자내성암호 표준화 공모전이 2022년 표준화 선정을 마치고 4라운드 추가 표준선정에 진입하였다. 공모전에 제출된 후보 알고리즘은 각자의 성능 지표를 제시하였지만, 서로 다른 환경에서 성능을 측정하였기에 객관적인 비교가 어려웠다. 이를 해결하기 위해 양자내성암호 벤치마크 플랫폼이 등장하였다. 양자내성암호 벤치마크 플랫폼은 양자내성암호 후보 알고리즘을 모두 동일한 환경에서 벤치마크하여 객관적인 결과를 제공하는데 집중하였다. 이때 각 알고리즘이 지니는 다양한 구동 의존성 때문에 알고리즘을 동일 환경에서 가동하는 데에 제한이 있다. 따라서 벤치마크 플랫폼은 알고리즘들의 의존성을 제거하고 동일한 환경을 제공하는데 집중하였으며 이를 통해 양자내성암호의 성능에 대한 접근성을 높여 사람들의 양자내성암호 연구에 큰 도움을 주었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.391-395
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• 2007

Benchmarking is a process used in a lot of companies and public institutions because it is considered to be a practical tool for management innovation. However, it is hard to find out the development of systematic methods and applied cases for benchmarking on information services environment. This study tried to apply the benchmarking process to information distribution environment. This study examined the basic definition and standard process of benchmarking, and then conducted benchmarking plan to innovate tasks of database construction for information services at KISTI.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.5
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• pp.1215-1228
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• 1996

The purpose of benchmark program is to measure the performance of a computer system. The performance of a computer system is determined by the amount of execution time of user application programs. Thus, it is assumed that a benchmark program must have the same features with user application programs to test. In this paper, we have designed and implemented CMFstone which is consisted of Chaustone, Mchaustone and Fhsstone. After applied the CMFstone, designed and implemented in this paper, to the real situations, the results of comparison show that CMFstone is similar to geometric mean of other benchmarks results. Thus, we have concluded that CMFstone is good enough to measure the performance of a computer system.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.1
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• pp.43-53
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• 2019

BigCloneBench has recently been used for performance evaluation of code clone detection tool using machine learning. However, since BigCloneBench is not a benchmark that is optimized for machine learning, incorrect learning data can be created. In this paper, we have shown through experiments using machine learning that the set of Type-4 clone methods provided by BigCloneBench can additionally be found. Experimental results using Tree-Based Convolutional Neural Network show that our proposed method is effective in improving BigCloneBench's dataset.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.4
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• pp.411-418
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• 2016

In recent times, NAND flash memory has become widely used as secondary storage for computing devices. Accordingly, to take advantage of NAND flash memory, new file systems have been actively studied and proposed. The performance of these file systems is generally measured with benchmark tools. However, since benchmark tools are executed by software simulation methods, many researchers get non-uniform benchmark results depending on the system environments. In this paper, we use Filebench, one of the most popular and representative benchmark tools, to analyze benchmark results and study the reasons why the benchmark result variations occur. Our experimental results show the differences in benchmark results depending on the system environments. In addition, this study substantiates the fact that system performance is affected mainly by background I/O requests and fsync operations.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.2
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• pp.31-39
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• 2020

In this paper, we introduce a technique for generating synthetic benchmarks based on time series data. Many of the data measured on IoT devices have a time series characteristic that measures numerical changes over time. However, there is a problem that it is difficult to model the data measured over a long period as generalized time series data. To solve this problem, this paper introduces the BST-IGT model. The BST-IGT model separates the entire data into sections that can be easily time-series modeled, collects the generated data into templates, and produces new synthetic benchmarks that share or modify characteristics based on them. As a result of making a new benchmark using the proposed modeling method, we could create a benchmark with multiple aspects by mixing the composite benchmark with the statistical features of the existing data and other benchmarks.