본 논문은 ICT 기술을 활용한 과학적 연구 적용사례를 분석하고, 데이터의 전송, 저장, 처리를 위한 ICT 기술의 적용모델을 소개하고자 한다. 과학을 다루는 많은 분야에서 플랫폼을 기반으로 분석SW들의 API 네트워킹을 통하여 분석모델들을 연계하여 결과치를 활용하는 방식으로 진화하고 있다. 이러한 API 네트워킹을 위한 ICT 기술들의 구축 모델을 분석하고자 한다.
Presently, the ubiquitous emergence of high-speed-network environments has led to a rapid increase of various applications, leading to constantly complicated network traffic. To manage networks efficiently, the traffic classification of specific units is essential. While various traffic-classification methods have been studied, a methods for the complete classification of network traffic has not yet been developed. In this paper, a correlation model of the network flow is defined, and a traffic-classification method for which this model is used is proposed. The proposed network-correlation model for traffic classification consists of a similarity model and a connectivity model. Suggestion for the effectiveness of the proposed method is demonstrated in terms of accuracy and completeness through experiments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.157-164
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2012
Recently medical service environment, the clinical information exchange which contribute to medical safety, promotion of service quality and patient's convenience, efficiency of medical procedures and medical management is essential medical service model. But, practical exchange of clinical information which variation of information level, absence of standardization system, build of heterogeneous information systems is difficult in each medical institute. In this paper, We analyzed the related technical standardizations and the models of clinical information exchange. So, we designed the clinical information exchange system based on the ideal lazy response model which is aimed at vitalizations the exchange of clinical information under domestic law environment. In case of exchange the clinical information, we separate CDA document flow from metadata flow. As a experimental result we acquired 24% improved performance compared with existed system based on the lazy response model.
In recent, workflow technology has been spotlighted in the literature, according for e-business processes and their automations to be taken important and essential parts into account in the enterprise information processing environment, because the workflow technology ought to be an impeccable solution for automating the e-business processes. When we analyze and model e-business processes in an enterprise, it is very important to verify and validate the e-business processes before they are deployed on the real business environment. Especially, it should be very worthy for the verification and validation work to be done by a kind of graphical visualization approaches. This paper propose a business process enactment animator implemented by Java Technologies. And it supports WPDL(Workflow Process Definition Language) as well as XPDL(XML-Based Process Definition Language), both of which are the standard specification language by WfMC that is the international standardization organization for Workflow Technology.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.6
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pp.535-541
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2008
As the concurrent engineering concept has emerged along with the support of optimization techniques, lots of endeavors have been made to apply optimization techniques to actual design problems for a holistic decision. Even if the range of design problems which the optimization is applicable to has been extended, most of ship designs still remain in an iterative approach due to the difficulties of seamless integration of all related design activities. In this approach, an entire design problem is divided into many sub-problems and carried out by many different disciplines through complicated internal interactions. This paper focuses on preliminary ship design process. This paper proposes a process centric integrated framework as the first step to establish a workflow based design process management system. The framework consists of two parts; a schedule management part to support a manager to monitor current progress status and adjust current schedule, and a process management part to assist a design to effectively perform a series of design activities by following a predefined procedure. Overall system are decomposed into modules according to the target to be managed in each module. Appropriate interactions between the decomposed modules are designed to achieve a consistency of the entire system. Design process model is also designed on a thorough analysis of actual ship design practice. The proposed framework will be embodied using a commercial workflow package.
Park, Sang-Hyun;Oh, Youn-Chil;Lee, Young-Seok;Yang, Hae-Kwon
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.1
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pp.67-74
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2009
This paper presents a method of improving the service availability by distributing the traffic of voice/data calls over the multi-layer cells in a mobile communication network. The traffic model is described and the call handling performance is analyzed. In our method, a fast moving call is moved to and serviced in the upper layer cell. A call is also moved upward when an overflow occurs. But unlike other methods, the call that is moved upward in the overflow case is the one which has the longest sojourn time in the cell. Moreover, when the call that was moved upward due to overflow condition stays longer than a certain period of time in the upper layer cell, the system moves the call back to the lower layer in order to save the more expensive resources of the upper layer cell. Call handling performance of this method evaluated from M/M/C/K models shows clear improvement with respect to call blocking probability and forced termination probability.
In this paper, we analyze the characteristics of machine learning workloads and, based on them, propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads. The core of machine learning workload is model training, and model training is a computationally intensive task. Performing machine learning workloads in a Kubernetes-based cloud environment in which the computing framework and storage are separated can effectively allocate resources, but delays can occur because IO must be performed through network communication. In this paper, we propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads performed in such an environment. In particular, we propose a new method of precaching data required for machine learning workloads into the distributed in-memory cache by considering Kubflow pipelines, a Kubernetes-based machine learning pipeline management tool.
Due to the emersion of J2EE(Java 2, Enterprise Edition), many enterprises inside and outside of the country have been developing the enterprise applications appropriate to the J2EE model. With the help of the component model of Enterprise Java Beans(EJH) which is the J2EE core technology, we can develop the distributed object applications quite simple. EJB application can be implemented by using the component-oriented object transaction middleware and the most applications utilize the distributed transaction. EJB developers can concentrate on the business logic because the EJB server covers the middleware service. Due to these characteristics, EJB technology became popular and then the study for EJB based application has been done quite actively However, the research of metrics for measuring the performance during run-time of the EJB applications has not been done enough. Tn this paper, we explore the workflow for the EJB application service on the run-time and classify the internal operation into several elements. We propose the metrics for evaluating the performance up to the bean level by using the classified elements. First, we analyze the lifecycle according to the bean types which comes from the EJB application on the run-time as to extract each factor used in performance measurement. We also find factors related to a performance and allocate the Performance factors to the metrics as the bean types. We also consider the characteristics like the bean's activation and message passing which happens during bean message call and then analyze the relations of the beans participating in the workflow of the application to make the workflow performance measurement possible. And we devise means to bring performance enhancement of the EJB application using the propose.
The stock price prediction for stock markets remains an unsolved problem. Although there have been various overtures and studies to predict the price of stocks scientifically, it is impossible to predict the future precisely. However, stock price predictions have been a subject of interest in a variety of related fields such as economics, mathematics, physics, and computer science. In this paper, we will study fluctuation patterns of stock prices and predict future trends using the Deep learning. Therefore, this study presents the three deep learning models using Tensorflow, an open source framework in which each learning model accepts different input features. We expand the previous study that used simple price data. We measured the performance of three predictive models increasing the number of priced-based input features. Through this experiment, we measured the performance change of the predictive model depending on the price-based input features. Finally, we compared and analyzed the experiment result to evaluate the impact of the price-based input features in stock price prediction.
그동안 많은 솔루션 벤더들이 다양한 이기종 시스템들의 느슨한 연결 및 유연한 서비스 중개, 용이한 확장성까지 두루 갖춘 통합된 비즈니스 지원플랫폼 모델을 제시해 왔다. 최근 표준 웹서비스 기술과 SOA(Service Oriented Architecture) 개념이 확산되면서, 이를 ASP비즈니스의 서비스 어플리케이션 통합 및 비즈니스 프로세스 통합에 적용하는 사례도 증가하고 있다. KT는 현재 상용서비스 중인 ASP비즈니스 'bizmeka' 의 현황을 분석하고, 시장을 예측하여 다양한 경우의 비즈니스 프로세스들을 모듈화 및 웹서비스화한 후, 이를 메시지 라우팅 및 워크플로우 기능을 통해 실행하는 구조의 SOA 기반 ASP비즈니스 지원플랫폼을 개발하고 있다. 본 논문에서는 ASP비즈니스 지원플랫폼 구축의 기반 기술로서 SOA 및 관련 기술에 대해 살펴보고, KT가 개발 중인 플랫폼의 개념과 모델, 설계 및 구현 내용 등을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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