Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2002.05a
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pp.157-162
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2002
심화되는 경쟁환경에서 우위를 점하기 위해서는 제조 시스템의 수행도를 관리하고 개선하는 활동이 필요하다. 본 연구는 페트리넷(Petri net)과 시뮬레이션을 사용하여 제조 시스템 수행도의 하나인 산출율을 향상시키는 방법론을 제안하였다. 시뮬레이션은 제조 시스템의 수행도 평가에 많이 사용되나, 시스템의 개선방향에 대한 분석 능력이 취약하다. 한편, 페트리넷은 정확한 분석을 수행할 수 있으나, 대상 시스템이 복잡해짐에 따라 분석 능력이 현저히 감소된다. 본 연구에서는 페트리넷의 복잡도를 증가시키는 주요 원인 중 하나인 자원 공유를 분리된 페트리넷으로 표현함으로써 페트리넷의 분석 능력을 유지하고자 하였다. 또, 이를 바탕으로 자원 공유에 관련된 파라미터에 대한 회귀분석모형을 도출하였다. 이 회귀분석모형에 대한 최적화 과정에 의해 자원의 적절한 배치 혹은 제품비율에 대한 개선 방향을 얻어낼 수 있다. 이러한 페트리넷 기반 분석 방법과 시뮬레이션 방법을 동시에 사용함으로써 시뮬레이션 모형에서 산출율을 개선할 수 있으며, 실제 제조 시스템에 적용할 수 있을 것이다.
This paper implemented the web service that converts general web page to the web page using the speech recognition and the web service consumer that provides speech recognition service for the web page. This system has the web service consumer, the web service provider that converts the web page and the web service provider that provides speech recognition. The web service provider that converts the web page analyzes general web page by using the regular expression and converts it to the speech-recognition web page. The speech recognizer is the web service providers that implemented in the previous study. As a result of experiment, we show that this system changes web page by analyzing tags and extracts hyperlink.
IMF이후 건설 물량은 감소하고 있는 경향이나 재해율은 그다지 감소하지 않고 있고 여전히 중대재해는 계속 발생하고 있는 추세이며, 건설업체에서는 안전관리에 대한 비용을 더욱 아끼려 하고 있어 비용절감을 위해 재해예방을 위한 안전시설 비용이나 안전 활동비용을 투자하지 않고 있다 따라서, 본 연구는 노동부에서 현재 시행하고 있는 건설현장 페트롤 점검의 실태를 조사ㆍ분석하여 문제점을 도출하고 효율적 운영방안을 제시하는 것으로 하였다. 현행 페트롤 점검의 실태조사를 위하여 페트롤 점검의 관계담당자인 전국의 노동부 지방노동관서 근로감독관, 한국산업안전의 각 지역본부 및 지도원 기술직 원, 페트롤 점검대상 건설현장 관계자에게 각각 설문 조사지를 배부하여 실태를 조사하고 분석하였으며, 또한 노동부의 최근년도인 1999년, 2000년도의 재해 발생통계 및 페트롤 점검 실적 자료, 대한건설협회의 최근 년도별 건설공사 수주금액, 공사규모별 현황 및 외국의 건설현장 페트롤 점검 사례를 수집하고 분석 하였다. 이러한 실태조사 등 수집된 자료 분석 및 각종 참고문헌 연구를 통하여 4가지 문제점을 도출하였으며 각 도출된 문제점에 대하여 효율적인 개선대책을 제시 하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.165-172
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2020
Recently, due to exponential growth of access information on the web, the importance of predicting a user's next web page use has been increasing. One of the methods that can be used for predicting user's next web page is deep learning. To predict next web page, web logs are analyzed by data preprocessing and then a user's next web page is predicted on the output of the analyzed web logs using a deep learning algorithm. In this paper, we propose a framework for web page prediction that includes methods for web log preprocessing followed by deep learning techniques for web prediction. To increase the speed of preprocessing of large web log, a Hadoop based MapReduce programming model is used. In addition, we present a web prediction system that uses an efficient deep learning technique on the output of web log preprocessing for training and prediction. Through experiment, we show the performance improvement of our proposed method over traditional methods. We also show the accuracy of our prediction.
전자상거래 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천기법이 필요하다. 이 기법은 사용자 프로파일 중 경로 정보의 패턴을 분석한 후 분석된 결과를 바탕으로 사용자에게 현재 있는 페이지와 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 연관규칙을 응용한 방법을 이용하여 추천한다.
Web page evaluation is important issue in the Internet. Web pages are increasing extremely fast. The web page evaluation based on frequency, like the count of the page view (PV), is not sufficient way even it is used variously. Because users never use the unnecessary or irrelevant web pages for a long time. We concentrated on user's visiting duration time for the evaluation web pages. And we can collect user actions. Users do some action when users using the web page in the web browser. The movements of mouse pointer, mouse button click, page scrolling and so on are produced in the web browser. JavaScript can collect user action and Ajax can send collected data to server when user using the web browser without no user notification.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04a
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pp.42-44
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2000
TLB 성능을 높이기 위한 기존의 3가지 주요 연구방향은, TLB 엔트리 계수를 최대한 증대 시키는 방법, 페이지 크기(page size)를 크게 증대 시키는 방법, 다중 페이지 크기(multiple page sizes)을 지원하는 방법 등의 연구가 제시되어 왔다. 이러한 방법들 중 다중 페이지 크기를 지원하는 방법이 가장 우수한 성능을 제공하는 방법이지만, 이작 어떠한 운영체제(operting system)도 다중 페이지를 사용자(user) 영역까지 지원하고 있지는 않은 상태이다. 따라서 다중 페이지의 효과를 살리기 위해 운영체제의 도움 없이 이중 페이지를 지원하면서 낮은 가격(low cost)으로 높은 성능(high performance) 향상을 보일 수 있는 새로운 듀얼(dual) TLB 구조와 운영 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 듀얼 TLB 구조는 작은 페이지 크기( small page size)를 지원하는 완전 연관TLB와 큰 페이지 크기(large page size)를 지원하는 완전 연관TLB로 구성된다. 제시된 구조는 기존의 많은 엔트리 개수를 지원하는 TLB와의 성능 비교분석 결과를 통해 볼 때, 작은 엔트리 개수를 가지면서도 거의 같은 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 동일 한 TLB 면적 크기로 기존 방식의 접근 실패율을 90%정도 감소시키는 성능을 제시하였다.
웹을 중심으로 인터넷이 발전하면서 웹 기반의 응용 서비스가 계속적으로 개발되고 있고, 대부분의 인터넷 정보들은 웹 페이지 단위로 저작되고 관리되고 있다. 웹 페이지는 일정한 형태인 HTML의 태그로써 나타내어지고, 텍스트뿐만 아니라 그림, 소리, 동영상 등의 여러 가지 미디어를 사용하여 사용자에게 다양한 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 웹 페이지에서 사용되고 있는 다양한 미디어 중에서도 특히 이미지를 수집하기 위한 Web Image Picker를 제안하고자 한다. 이는 여러 웹 페이지들의 주소를 입력받아 해당 웹 서버에 접속하여 웹 페이지를 가져오고, 가져온 웹 페이지에서 사용된 이미지 태그를 분석한다. 분석된 이미지 정보를 통해 이미지의 사용 횟수를 알 수 있고, 또한 이미지 파일들을 자동으로 수집할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.282-283
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2012
가상메모리 시스템에서 페이지 부재(page fault)를 최소화하기 위해서는 미래에 사용될 페이지를 미리 예측하는 것이 중요하다. 미래에 사용될 페이지는 이미 입력된 페이지들의 패턴 분석을 통해 예측 가능하며 이를 통해 시스템 성능을 최대화 할 수 있는 페이지 교체 정책(page replacement policy)에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 동일한 교체 우선권을 가지는 페이지들 간의 예측 적중률을 높이기 위하여 기존의 NUR(not used recently) 정책에 참조횟수 비트를 추가하여 우선 순위를 판단하는 방법을 제안한다. 제안하는 정책은 C 언어를 기반으로 모델링 되었으며 시뮬레이션 결과 페이지 프레임의 크기와 무관하게 기존의 정책들에 비해 성능이 향상됨을 확인하였다.
인터넷 웹사이트의 규모가 커지면서 그 안에 담고 있는 정보의 양과 종류가 많아지고 복잡해지고 있다. 이에 사용자는 같은 사이트 내에서도 정보를 찾는 것에 어려움을 느끼고 있다. 이에 대한 해결책으로써 웹사이트 안에 있는 각 페이지들의 하이퍼링크 정보로부터 얻어낸 연결 정보를 분석하여 그 안에서 관계성을 추출 하고 이를 관련 있는 페이지들끼리의 모임으로 분류해서 시각화 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 시각화 인터페이스로써 태양계의 행성들을 메타포로 이용하였다. 즉 웹사이트 안의 페이지는 하나의 행성의 모습으로 표현되고, 페이지들의 하이퍼링크에 의한 연결된 수는 중력으로써 다른 페이지를 끌어 당기는 힘으로 사용된다. 이때 행성의 모습으로 시각화된 모든 페이지들은 서로의 끌어당기는 힘에 악해 유기적으로 재배치되는 모습의 인터랙션을 제공한다. 서로 다른 사이트는 구성 페이지들의 연관관계에 따라서 서로 다른 태양계의 모습으로 표현될 것이다. 결국 이 연구는 사용자에게 웹사이트의 대략적인 성격을 파악하는 것에 도움을 주고 웹 사이트 안에서의 페이지 탐색 시, 관련 주제의 정보가 속해있는 비슷한 페이지 들을 알려 줌으로써 보다 효율적인 정보 검색을 돕는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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