Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.220-223
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2012
매니코어 시스템에서는 프로그램의 확장성에 대한 정보가 코어와 같은 병렬 자원의 할당 문제 해결에 핵심적인 역할을 한다. 본 논문에서는 Cilk 런타임 시스템에서 구동되는 응용 프로그램들에 대한 확장성 모델을 제안하여 매니코어 시스템에서의 효율적인 자원 관리에 활용하고자 한다. 특히, 네트워크- 온-칩 구조 및 디렉터리 기반 캐시 일관성 프로토콜을 감안한 지연 시간 모델링을 통해 보다 정확한 성능 변화의 경향을 예측하고자 하였다. 최대 36 개까지의 코어 할당에 대한 지연 시간 예측 실험에서, 제안된 모델은 13%의 평균 오차를 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.242-245
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2020
최근 IT 기술의 발전에 따라 블록체인 기술과 융합하려는 다양한 시도를 보인다. 비트코인(Bitcoin)의 탄생으로 알려지게 된 블록체인은 P2P (Peer-to-Peer) 네트워크에서 데이터의 무결성 조건을 만족할 수 있게 되면서 보안 기술에 대해 많은 연구가 진행 중이다. 데이터의 무결성을 증명하기 위해 합의 알고리즘을 사용하는데 합의 알고리즘의 처리속도 및 저장 공간 문제 등으로 인해 다른 분야로 확장에 어려움을 겪고 있다. 따라서 블록체인을 구성하는 환경이나 목표에 따라서 적절한 합의 알고리즘을 선택하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 확장성 문제를 해결할 수 있는 Bitcoin-NG 합의 알고리즘을 비롯하여 다양한 합의 알고리즘의 원리와 장단점을 소개한다. 블록의 합의에 참여하는 범위, 리더를 선정하는 방법 등의 기준으로 Bitcoin-NG 알고리즘이 확장성 문제에 긍정적인 합의 알고리즘으로서 갖춘 특징을 살펴 보고 앞으로 합의 알고리즘의 발전 방향에 대해 고찰한다.
한국소문사(대표 박성구)는 지난 7월 13일 파주공장에서 확장이전 기념식을 개최했다. 이날 기념식에는 정두근 상호존중과배려운동본부 총재, 고수곤 인쇄정보산업협동조합연합회 회장, 남원호 서울특별시인쇄정보산업협동조합 이사장, 박영일 시대고시기획 대표이사, 이광표 서울문화미디어그룹 대표이사 등 200여명의 내외빈이 참가해 행사를 축하했다.
서울시의 과거 1910년의 도시계획에 의하면 상주인구를 110만명으로 보아 수립된 것이였다. 그러나 60년대부터 시작된 3차에 걸친 경제개발의 촉진으로 수도 서울의 인구는 70년에 543만명 74년에는 654만명 작년 78년 782만명으로 연평균 4.7%의 증가율을 나타낸데 비해 일일교통인구는 70년대에 600만명이든것이 78년에는 1,100만명으로 년간 9%의 증가율을 보여 원활한 교통소통에 이르지못하고 정체과밀현상을 나타내고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 서울시에서는 도로확장 버스증차 신호체계개선등 단기계획을 해마다 추진하고 있으며 장기적으로는 도시기능재배치에 노력하고 있으나 노면교통의 근본적인 대책은 지하철로선의 확대에 있다는 결론을 얻어 1호선에 이어 2,3,4호선을 83년까지 완공할 예정으로 건설을 서두르고 있다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2001.10a
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pp.163-172
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2001
지난 수십년간 대한민국은 고도의 경제성장을 하였다 수도 서울은 인구 증가, 농지의 감소, 도로 및 사회기반시설물의 건설, 하천정비 등의 과정을 거치면서 빠르게 도시화가 진행되었다. 이렇게 많은 변화가 일어난 서울 지역을 모니터링하고 분석하기 위한 시도는 여러 차례 있었으며 대표적인 예로 LANDSAT 영상을 이용한 도시화 분석이 환경부(2001, 8, 7)를 통해 발표되었다. 본 논문에서는 과거 미국의 고해상도 첩보위성 프로잭트인 CORONA 영상을 이용하여 지금으로부터 30여년 전의 서울의 모습을 재현할 수 있었으며 1990년대의 SPOT 영상과 비교하여 도시화가 얼마나 가속화되었는지를 분석하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.130-133
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2012
맵리듀스 프레임워크는 개발의 편의성, 높은 확장성, 결함 내성 기능을 제공하며 다양한 대용량 데이터 처리에 사용되고 있다. 또한, 최근의 데이터의 폭발적 증가는 높은 확장성을 제공하는 맵리듀스 프레임워크의 도입의 필요성을 더욱 증가시키고 있다. 이 경우 하나의 단일 클러스터에서 처리할 수 있는 계산 용량을 넘어설 수 있으며, 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅 서비스 등에서 계산자원을 빌려오게 된다. 하지만 현재의 맵리듀스 프레임워크는 단일 클러스터 환경을 가정하고 설계되었기에 여러 개의 클러스터로 이루어진 환경에서 수행시킬 경우 전체 계산자원의 이용률이 떨어져서 투입된 자원에 비해 전체적인 성능이 낮아지는 경우가 발생하게 된다. 본 연구에서는 이의 원인이 맵과 리듀스 단계 사이에 존재하는 중간결과의 전송에 있음을 밝히고, 이의 전체 맵리듀스 프레임웍의 성능에 미치는 영향에 대하여 분석해보았다.
Accurate state estimation is important for autonomous driving. However, the estimation error increases in situations that a lot of longitudinal slip occurs. Therefore, this paper presents a vehicle state estimation method using an Extended Kalman Filter. The filter estimates the states of the host vehicle robust to wheel slip. It utilizes the measurements of the four-wheel rotational speeds, longitudinal acceleration, yaw-rate, and steering wheel angle. Nonlinear measurement model is represented by Ackermann Model. The main advantage of this approach is the accurate estimation of yaw rate due to the measurement of the steering wheel angle. The proposed algorithm is verified in scenarios of autonomous emergency braking (AEB), lane change (LC), lane keeping (LK) using an automated vehicle. The results show that the proposed algorithm guarantees accurate estimation in such scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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