• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.4
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• pp.259-273
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• 2009

Most of large-scale distributed file systems decouple a metadata operation from read and write operations for a file. In the distributed file systems, a certain server named a metadata server (MDS) maintains metadata information in file system such as access information for a file, the position of a file in the repository, the namespace of the file system, and so on. But, the existing systems used restrictive metadata management schemes, because most of the distributed file systems designed to focus on the distributed management and the input/output performance of data rather than the metadata. Therefore, in the existing systems, the metadata throughput and expandability of the metadata server are limited. In this paper, we propose a new non-shared metadata management scheme in order to provide the high metadata throughput and scalability for a cluster of MDSs. First, we derive a dictionary partitioning scheme as a new metadata distribution technique. Then, we present a load balancing technique based on the distribution technique. It is shown through various experiments that our scheme outperforms existing metadata management schemes in terms of scalability and load balancing.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.1
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• pp.29-35
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• 2008

For efficient message passing of Parallel programs, it is required to schedule the involved two processes at the same time which are executed on different nodes, that is called 'co-scheduling' However, each node of cluster systems is built on top of general purpose multitasking OS. which autonomously manages local Processes. Thus it is not so easy to co-schedule two (or more) processes in such computing environment. Our work proposes a co-scheduling scheme for MPI-based parallel programs which exploits message exchange information between two parties. We implement the scheme on Linux cluster which requires slight kernel hacking and MPI library modification. The experiment with NPB parallel suite shows that our scheme results in 33-56% reduction in the execution time compared to the typical scheduling case. and especially better Performance in more communication-bound applications.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.12
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• pp.1591-1601
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• 2004

Clustering, a technique for the analysis of the genes, organizes the patterns into groups by the similarity of the dataset and has been used for identifying the functions of the genes in the cluster or analyzing the functions of unknown gones. Since the genes usually belong to multiple functional families, fuzzy clustering methods are more appropriate than the conventional hard clustering methods which assign a sample to a group. In this paper, a Bayesian validation method is proposed to evaluate the fuzzy partitions effectively. Bayesian validation method is a probability-based approach, selecting a fuzzy partition with the largest posterior probability given the dataset. At first, the proposed Bayesian validation method is compared to the 4 representative conventional fuzzy cluster validity measures in 4 well-known datasets where foray c-means algorithm is used. Then, we have analyzed the results of Saccharomyces cell cycle expression data evaluated by the proposed method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.376-378
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• 2006

본 논문에서는 소동물 양전자방출단층촬영 영상(Positron Emission Tomography, PET) 내 종양영역을 자동분할하고 분할된 윤곽선주변의 기하학적 위험구간에 따른 종양의 형태특성을 분석하기 위한 방법을 제시한다. PET 영상내 검출된 종양영역의 신뢰성을 위해 위음성(False negative, FN) 및 위양성(False positive, FP)의 위험구간을 같이 제공하는 것이 필요하다. 따라서, 방사선 특이적 특성이 반영된 명암값을 기반으로 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링을 수행하여 종양영역을 자동 분할한다. 분활된 종양영역의 위험구간은 클러스터 간 공유되는 영역의 소속값을 이용하여 위음성, 위양성을 계산한다. 또한, 임의의 소속값 임계치 변화를 통해 위험구간의 변화에 따른 종양의 형태적 특성변화를 관측한다. 이러한 지역적 변화의 관측을 통해 위험구간의 형태학적 위치를 판단할 수 있어 위험구간에 따른 추가적인 잔여 암의 위치 및 형태 파악을 용이하게 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.6
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• pp.1153-1158
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• 2006

The classification of the background and cell areas is very important research area because of the ambiguous boundary. In this paper, the region of cell is extracted from an image of uterine cervical cytodiagnosis using the region growing method that increases the region of interest based on similarity between pixels. Segmented image from background and cell areas is binarized using a threshold value. And then 8-directional tracking algorithm for contour lines is applied to extract the cell area. First, the extracted nucleus is transformed to RGB color that is the original image. Second, the K-means clustering algorithm is employed to classify RGB pixels to the R, G, and B channels, respectively. Third, the Hue information of nucleus is extracted from the HSI models that is the transformation of the clustering values in R, G, and B channels. The backpropagation algorithm is employed to classify and identify the normal or abnormal nucleus.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.802-803
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• 2007

전력산업의 구조개편에 따라 현재 전력시스템은 안전도의 위협수준에 가깝게 운영되어지도록 강요받고 있다. 이러한 시대적 흐름에 의해 안전도(security)해석에 대한 보다 빠르고 정확한 연구가 중요시 되고 있다. 본 연구는 전력시스템의 안전도 해석에 있어 상정사고(contingency)를 고려할 때 클러스터링 기법을 이용한 송전 네트워크의 축약 알고리즘을 제안한다. 또한 PC 클러스터 시스템을 이용한 병렬처리기법을 이용한 상정사고의 분할연산을 수행하고자 한다. IEEE 39 모선시스템을 통해 제안된 알고리즘을 평가할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2012.05a
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• pp.234-234
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• 2012

본 연구는 PECVD법에 의한 초발수 박막의 생성과정에서 생기는 나노 클러스터링 현상에 관하여 레이저 산란법에 의해 살펴보았다. 이와같이 레이저 산란법에 의해 플라즈마에서 나노 클러스터의 존재를 증명함으로써, 초발수 박막의 생성이 더스티 플라즈마 중 유기분자들이 분해 및 재결합 과정을 통하여 이루어졌음이 밝혀졌다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.6
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• pp.935-948
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• 2003

An online scaling method adds new nodes to the shared-nothing database cluster and makes tables be reorganized while the system is running. The objective is to share the workload with many nodes and increase the capacity of cluster systems. The existing online scaling method, however, has two problems. One is the degradation of response time and transactions throughput due to the additional overheads of data transfer and replica's condidtency. The other is and inefficient recovery mechanism in which the overall scaling transaction is aborted by a fault. These problems deteriorate the availability of shared-nothing database cluster. To avoid the additional overheads throughout the scaling period, our scalingmethod consists of twophases : a parallel data transfer phase and a combination phase. The parallel data transferred datausing reduces the size of data transfer by dividing the data into the number of replicas. The combination phase combines the transferred datausing resources of spare nodes. Also, our method reduces the possibility of failure throughout the scaling period and improves the availability of the database cluster.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.225-231
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• 2003

최근 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동 객체의 위치를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS:Location Based Service)가 발전되고 있다. 위치 기반 서비스에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 그 변화량이 방대하게 증가되기 때문에 대용량 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 데이터베이스 시스템은 하나의 서버가 모든 처리를 담당하므로 동시 사용자 수가 제한되고, 사용자의 수가 증가할수록 성능이 저하된다. 특히, 사용자 질의의 급증에 대해 유연하게 대처하지 못해 시스템이 정지하여 서비스를 제공하지 못하게 된다. 본 논문에서는 대량의 데이터를 관리하고, 사용자 질의가 급증하여도 서비스가 계속되는 GMS/Cluster를 제안한다. 제안한 GMS/Cluster는 비공유 데이터베이스 클러스터로 독립적으로 질의를 처리할 수 있는 노드와 노드들의 묶음인 그룹으로 구성된다. GMS/Cluster는 분할 정책의 사용으로 대량의 데이터를 효율적으로 관리하여 성능이 향상되고, 복제 정책의 사용으로 서비스를 하던 노드가 정지되어도 복제본을 가진 노드가 대신 서비스를 하여 가용성이 높아지며, 서비스를 중지하지 않고 실시간으로 온라인 확장을 하여 급증하거나 접근 패턴이 변경하는 사용자 질의에 대처할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10a
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• pp.805-808
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• 2001

본 논문은 비디오 영상에서 내용 기반 검색을 위한 비디오 텍스트를 검출하는 방법을 제안한다. 영어와 달리 한글과 같이 다중 분할된 문자가 포함된 비디오 텍스트를 자동으로 검출하기 위해 형태와 크기 및 위치 정보를 이용하고 이러한 정보들은 K-mean 클러스트링 알고리즘을 이용해 얻어진 템플릿의 형태로 표현 된다. 연결 성분 분석(connected component analysis)방법을 통해 비디오 영상을 분할하고, 잡음을 제거한 후 정확한 문자 성분을 검출하기 위해 클러스터 기반의 템플릿 매칭을 한다. 제안된 방법은 정확도와 에러율에서 기존의 방법보다 효과적 이었다.