• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.7
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• pp.1691-1716
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• 1998

본 논문에서는 계층적 블록매칭 알고리즘(HBMA)을 위한 두 가지 병렬 VLSI 아키텍쳐를 제안한다. HBMA는 계층에 따른 반복수행과 공간 인터폴레이션을 기반으로 수행되며, 이러한 수행 특성은 병렬처리의 장애요소인 데이터 종속성을 내재하고 있다. 제안된 아키텍쳐는 HBMA의 계층간 데이터 종속성을 해결하기 위하여 기본적으로 파이프라인 구조를 채택하고 있으며, HBMA에서 주어진 매개변수에 따라 세 단계의 스테이지로 구성된다. 제안된 아키텍쳐는 입력 프레임 데이터의 흐름을 제어하는 방식에 따라 두 가지 종류로 구분된다. U-Architecture는 단방향 스캔 순서를 따르도록 설계되었으며, B-Architecture는 양방향 스캔 수서를 따르도록 설계되었다. 각 아키텍쳐의 내부 메모리와 인터폴레이션 모듈은 해당 스캔 순서에 따라 동기적으로 동작할 수 있는 구조를 가진다. 성능분석의 결과로서 본 논문에서 제안한 두 가지 아키텍쳐가 모두 방송용 비디오 포맷을 실시간으로 처리할 수 있음을 보이고, HDTV 포맷은 가까운 장래의 VLSI 기술로 실시간 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또한, B-Architecture는 공간 연결성 내부 메모리 구조를 채택함으로써 입력 데이터의 재활용도를 높이고, 이에 따라 Q-Architecture에 비해서 데이터 입출력 핀의 개수를 약 반정도 줄일 수 있는 특성을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.955-958
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• 2003

Mobile IPv4는 FA(Foreign Agent)의 지원을 받아 이동노드가 네트워크를 이동할 때 3계층(OSI 참조모델의 네트워크계층) 핸드오프의 절차를 규정한 프로토콜이다. 그렇지만 핸드오프에 소요되는 시간이 지연에 민감한 응용프로그램의 임계값을 넘어서는 경우도 발생할 수 있다. 그러므로 핸드오프에 소요되는 지연시간을 최소화하는 방안이 고려되어야만 한다. 본 연구에서는 무선랜 상황의 Mobile IPv4를 위한 2계층에서 처리되는 빠른 핸드오프를 수행하는 방안을 제시한다. 이는 Mobile IPv4의 등록메시지가 802.11(무선랜) 프레임의 IE(Information Elements)내에 포함되어 처리되는 방식이다. 이 방식에 따르면 Mobile IPv4의 핸드오프가 802.11의 핸드오프와 동시에 수행되어 등록지연 시간을 최소화시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.35-38
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• 2006

데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.

• Journal of IKEEE
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• v.19 no.4
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• pp.590-595
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• 2015

This paper proposes a design of efficient hierarchy structure in the tile based rasterizer. The proposed hierarchy structure avoids unnecessary calls of low level tile at which a calculation is not required. A low level tile is classified into three categories based on its maximum, minimum position, and inside outside test. The necessity of calculations on the corresponding low level tile can be determined by its classification. The overall amount of computations for graphic processing can be reduced by not calling for the low level tile with no calculation. The proposed hierarchy structure can reduce an execution time of graphic processing. It shows higher efficiency with the more vertex density of formulating 3D model.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.2
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• pp.256-268
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• 2016

Modern networks consisting of various heterogeneous equipment are often installed in a distributed manner. Thus the NETCONF standard was established to manage networks centrally and efficiently. In this paper, we present a method that integrates each NETCONF layer into a single system based on the results of previous studies. In the RPC Layer, an asynchronous communication channel and parallel processes are possible using multi-threading. In the Operation Layer, operational efficiency is increased by using a data group with dependencies between the equipment configuration data and by improving the data structure, enabling efficiently processing of XML queries even with multiple managers. The data modeling techniques and grouping methods in the Content Layer are presented in detail for interoperability between the Operation Layer and the Content Layer. Finally, the GUI program was implemented and its implementation is reported. We performed an experiment comparing the improved NETCONF with the standard NETCONF to measure factors, such as query processing ratio, query processing speed, and CPU utilization. The improved NETCONF demonstrated excellent query processing ratio and query processing speed, whereas the standard NETCONF had excellent CPU utilization.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.12
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• pp.515-527
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• 2009

IEEE 802.11n is an ongoing next-generation WLAN(Wireless Local Area Network) standard that supports a very high-speed connection with more than 100Mb/s data throughput measured at the MAC(Medium Access Control) layer. Study trends of IEEE 802.11n show two aspects, enhanced data throughput using aggregation among packets in MAC layer, and better data rates adapting MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) in PHY(Physical) layer. But, the former doesn't consider wireless channel and the latter doesn't consider aggregation among packets for reality. Therefore, this paper analyzes data throughput for IEEE 802.11n considering MAC and PHY connection. A-MPDU(Aggregation-MAC Protocol Data Unit) and A-MSDU(Aggregation-MAC Service Unit) is adapted considering multi-service in MAC layer, WLAN MIMO TGn channel using SVD(Singular Value Decomposition) is adapted considering MIMO and wireless channel in PHY layer. Consequently, Simulation results shows throughput between A-MPDU and A-MSDU. Also, We use Ns-2(Network simulator-2) for reality.

• 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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.133-138
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• 2006

Learning with Attribute Value Taxonomies (AVT) has shown that it is possible to construct accurate, compact and robust classifiers from a partially missing dataset (dataset that contains attribute values specified with different level of precision). Yet, in many cases AVTs are generated from experts or people with specialized knowledge in their domain. Unfortunately these user-provided AVTs can be time-consuming to construct and misguided during the AVT building process. Moreover experts are occasionally unavailable to provide an AVT for a particular domain. Against these backgrounds, this paper introduces an AVT generating method called GA-AVT-Learner, which finds a near optimal AVT with a given training dataset using a genetic algorithm. This paper conducted experiments generating AVTs through GA-AVT-Learner with a variety of real world datasets. We compared these AVTs with other types of AVTs such as HAC-AVTs and user-provided AVTs. Through the experiments we have proved that GA-AVT-Learner provides AVTs that yield more accurate and compact classifiers and improve performance in learning missing data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.376-378
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• 2004

리페이싱은 다계층 아키텍처에서 클라이언트가 접하는 표현 계층을 리팩토링하는 것이다 즉 리페이싱은 표현 계층의 부적절한 구조 및 코드를 찾아내어 적절하게 개선하는 작업이다. 리페이싱은 1) 코드 가독성을 향상시키고, 2) 유지보수를 원활하게 하며, 3) 시스템이나 제품의 업그레이드 과정을 도와준다. 이 논문은 리팩토링을 참고하여, 리페이싱 절차를 제안하고, 실제로 카탈로그 중 하나인 '표현 계층과 업무 처리 계층(Business Logic Layer)의 분리' 카탈로그를 소개한다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.129-135
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• 1997

한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨 '한국어 명사 의미 계층 구조'는, 한국어 문장을 처리할 때 한국어의 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 정보들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로 '한국어 명사 의미 계층 구조'를 구축하였다. 본 논문에서 구축한 '한국어 명사 의미 계층 구조'는, tree가 43개, node가 12,833개, terminal node가 10,347 개이며, 깊이가 17인 하나의 forest이다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1,2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 계층 이하에서의 분류 형태는 의미소성(意味素性)에 의한 기존의 분류와 거의 일치하는 모습을 나타낸다.