• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.9
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• pp.461-468
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• 2001

Though shared virtual memory (SVM) system promise low cost solutions for high performance computing they suffer from long memory latencies. These latencies are usually caused by repetitive invalidations on shared data. Since shared data are accessed through synchronization and the patterns by which threads synchronizes are repetitive, a prefetching scheme bases on such repetitiveness would reduce memory latencies. Based on this observation, we propose a prefetching technique which predicts future access behavior by analyzing access history per synchronization variable. Our technique was evaluated on an 8-node SVM system using the SPLASH-2 benchmark. The results show the our technique could achieve 34%~45% reduction in memory access latencies.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.9 no.1
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• pp.33-39
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• 2008

Mobile Ad Hoc Network is easy to be attacked because nodes are distributed not network based infrastructure. Intrusion detection system perceives the trust values of neighboring nodes and receives inspection on local security of nodes and observation ability. This study applied clustering mechanism to reduce overhead in intrusion detection. And, in order to measure the trust values, it associates the trust information cluster head received from member nodes with its own value and evaluates the trust of neighboring nodes. Secure data transmission is received by proposed concept because the trust of nodes on network is achieved accurately.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.438-442
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• 2010

무선 센서 네트워크 기술이 발전됨에 따라 소규모 무선 센서 네트워크에서 대규모 무선 센서 네트워크로 변하고 있으며, 이로 인하여 대규모 무선 센서 네트워크를 효율적으로 관리하기 위하여 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 네트워크를 효율적으로 관리하는 클러스터 기법을 사용한다. 또한 음성 정보를 전송하기 위해 네트워크 코딩 기법을 사용하여 수집된 자료를 목표지점까지 전달하는데 걸리는 딜레이 시간을 줄이는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.233-234
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• 2008

전력계통이 점점 더 복잡하고 광역화됨에 따라서 전압 및 무효전력 제어는 매우 중요한 문제로서 부각되고 있다. 전압 제어를 위해서는 전력계통 내의 조상설비들을 최적으로 운용하는 것이 중요하다. 따라서 전력계통에서 효과적인 전압제어를 위해서는 가능한 모선전압 크기의 차이가 없이 전압 분포가 이루어지는 것이 효과적이다. 본 논문의 목적함수로는 각 부하모선의 전압편차의 합을 최소화 함 을 사용하였으며, 최적 해를 찾는데 소요되는 연산시간을 단축시키기 위해 PC클러스터 기반 병렬 PSO 알고리즘을 이용한 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 유용성을 보이기 위하여 IEEE 30모선 계통의 문제에 적용하였다. 검토결과 최적해 탐색성능의 저하 없이 연산시간을 단축할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.89-91
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• 2000

최근 들어 멀티미디어와 같은 고차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 고차원 인덱싱구조에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 특히 R-tree를 기반으로 하는 인덱싱 구조가 가장 많이 발표되었다. 그러나, R-tree 계열의 색인기법은 데이터 삽입시 삽입순서를 비효율적으로 배정하는 경우 실제적으로 자신과 거리가 먼 객체들과 동일한 노드에 삽입될 수 있다. 이는 인덱싱 구조내에 많은 겹침을 초래하고 결과적으로 검색성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위하여 데이터가 지니는 특성 중, 공간적인 위치정보를 분석하여 클러스터를 형성하고 이를 이용하여 인덱싱 형성에 적용하였고, 질의 처리시 검색성능이 향상되도록 하였다. 또한 실험에서는 실제 이미지 데이터에 대하여 제안한 기법을 적용하여 성능이 향상되었음을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.127-129
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• 2006

본 논문은 종양을 주입한 쥐의 FDG-PET영상에서 정상세포보다 포도당대사가 활발한 종양조직의 3차원적 위치를 파악하고 잔여암 전이여부를 판별하기 위한 3차원 볼륨 가시화기법을 제안한다. 종양조직과 주변조직의 시각적 대비를 크게 하기 위해 명암도 분포에 따라 조직을 여러 클러스터로 나눈 후, 적응적 투명도 전이함수를 사용하였다. 관심영역을 불투명하게 표현하고 조직간 투명도 변화량을 크게 줌으로써 잡음이 심한 PET 영상에서 전경영역과 배경영역을 구분할 수 있었고, 명확한 시각대비 결과를 얻을 수 있었다. 추후 명암도값 외에 영암도 기울기, 관심영역 우선순위 등을 고려한 다차원 전이함수기법으로 확장함으로써 종양영역의 경계를 더욱 강조할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.550-552
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• 2002

플러스터링이란 주어진 데이터 집합의 패턴들을 비슷한 성실을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론으로, 지금가지 이를 위한 많은 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 패턴인식, 영상 처리 등의 여러 공학 분야에 널리 적용되고 있다. FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘은 최소자승 기준함수(least square criterion function)에 퍼지이론을 적용만 목적함수의 반복최적화(iterative optimization)에 기반을 둔 방식으로, 하드 분할에 의한 기존의 클러스터링 방법이 승자(winner take all) 형태의 방법론을 취하는데 비하여, 각 패턴이 특정 클러스터에 속하는 소속정도를 줌으로써 보다 정확한 정보를 형성하도록 도와준다. 본 논문에서는 FCM 기법을 이용한 웹로그 분석을 하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.463-466
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• 2010

길이가 긴 질의에는 검색에 불필요한 단어가 포함되어 있어서 사용자가 원하지 않는 문서가 검색결과에 포함된다. 질의에서 불필요한 단어를 제거하고 핵심 단어만 선택한다면 검색에 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 질의 조합을 기반한 클러스터를 이용해 핵심 단어를 찾고 핵심 단어와의 근접도를 이용해 상위 문서의 정확율을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험은 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 검색한 결과를 제안한 알고리즘으로 재순위화하여 초기 검색 결과의 상위 문서의 정확율을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.3
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• pp.342-352
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• 2006

Current studies on storing XML data are focused on either mapping XML data to existing RDBMS efficiently or developing a native XML storage. Some native XML storages store each XML node with parsed object form. Clustering, the physical arrangement of each object, can be an important factor to increase the performance with this storing method. In this paper, we propose re-clustering techniques that can store an XML document efficiently. Proposed clustering technique uses path similarities among data nodes, which can reduce page I/Os when returning query results. And proposed technique can process a path query only using small number of clusters as possible instead of using all clusters. This enables efficient processing of path query because we can reduce search space by skipping unnecessary data. Finally, we apply existing clustering techniques to store XML data and compare the performance with proposed technique. Our results show that the performance of XML storage can be improved by using a proper clustering technique.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.11
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• pp.1236-1243
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• 2017

In this paper, we propose a novel way of producing keyword networks, named LSI-based ClusterTextRank, which extracts significant key words from a set of clusters with a mutual information metric, and constructs an association network using latent semantic indexing (LSI). The proposed method reduces the dimension of documents through LSI, decomposes documents into multiple clusters through k-means clustering, and expresses the words within each cluster as a maximal spanning tree graph. The significant key words are identified by evaluating their mutual information within clusters. Then, the method calculates the similarities between the extracted key words using the term-concept matrix, and the results are represented as a keyword association network. To evaluate the performance of the proposed method, we used travel-related blog data and showed that the proposed method outperforms the existing TextRank algorithm by about 14% in terms of accuracy.