• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.646-655
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• 1995

본 연구에서는 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조를 실험적으로 검토하고, 입력자료방식과 효율화 방법을 제안하여 구현하였다. 기저역행렬의 계산방법에 따른 효율적인 자료구조는 명시형에서는 연결리스트 방식이 유리하였으며, 상하분해형에서는 연결 리스트 방법과 Gustavson 방법이 비슷한 효율을 보였다. 새로운 비영요소의 도입이 많은 경우일수록 연결 리스트가 효율적인 자료구조인 것으로 분석된다. 그리고 MPS자료의 입력방식과 효율화 방안에서는 각 열별로 행 정렬을 실시하고 해싱(hashing)함수를 도입하여 효율화를 기하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.112-115
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• 2003

모듈러 멱승은 주어진 값 X, E, N에 대하여 X$^{E}$ mod N으로 정의된다. 모듈러 멱승은 대부분의 공개키 암호시스템과 전자서명에 사용되므로, 이 연산을 빠르게 수행하는 문제는 암호학 분야에서 중요하게 연구 되고 있다. 모듈러 멱승을 계산하기 위해 가장 많이 사용되는 효율적인 알고리즘은 VLNW방법이다. 그러나 이 방법은d, q 인자를 고정시키기 때문에 제한적인 결과를 제공한다. 일반화된 그래프 모델은 VLNW방법의 f 인자를 제거하여 그 성능을 향상시켰다. 그러나 고 인자는 여전히 VLNW방법과 동일하게 고정되어 있다. d 인자는 초기 블록 테이블을 결정하는 인자로써, 이것을 확장할 경우 천 처리 시간이 기하급수적으로 증가하게 된다. 그러나, 본 논문은 전 처리 시간의 기하급수적인 증가를 저지하면서도 고 인자를 확장하기 위해서 초기 블록 테이블을 만드는 몇 가지 효율적인 방법을 제시한다. 이 방법은 VLNW 방법과 일반화된 그래프 모델보다도 효율적이며, 그 성능은 실험을 통하여 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.525-528
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• 2005

원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다. 특히, 핍홀 ��적화는 비효율적인 명령어의 순서를 구별해 내고 연속되는 명령어의 순서를 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 개선하는 방법이다. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이고, 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA(Deterministic Finite Automata)를 이용한 코드 최적화 방법을 제안한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검색 시간도 빨라지는 효율적인 방법이다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.03a
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• pp.183-193
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• 1997

추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.351-353
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• 1998

본 논문에서는 보다 효율적인 영상 처리를 위해 생물 시각 시스템의 특성을 반영하는 영상 표현 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 단순화된 특성들만을 이용한 것인데 비해 본 논문에서 제안하는 방법은 고등 생물의 시각이 독립된 처리 경로를 가진 다는 점에 기반을 두고 있으며, 각 처리 경로의 시작이 되는 두 가지의 신경절 세포가 가지는 수용장의 분포 및 크기의 특성을 독립적으로 고려하여 각각 인식 및 움직임 정보 처리에 효율적인 영상 표현을 얻어낸다. 제안된 방법에 대한 실험 및 분석을 통하여 본 방법이 영상의 데이터를 효율적으로 축약시켜줄 수 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.312-313
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• 2007

본 논문은 자율주행로봇의 경로계획문제를 효율적으로 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초기경로 생성과정과 초기경로를 개선하는 두 단계의 과정으로 구성된다. 효율적인 경로를 생성하기 위해서 최적화 문제를 해결하는 방법으로 잘 알려진 Dijkstra 알고리즘과 동적계획법(Dynamic Plogramming)을 적용한다. 그리고 제안된 방법의 효율성은 기존에 사용되는 경로계획 방법들과의 비교 시뮬레이션을 통해서 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.237-240
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• 2007

이 논문에서는 수정된 Sequential Algorithmic Schema를 이용해서 여러 장소를 이동하면서 찍은 디지털 이미지를 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이웃 패턴들과 특징 정보의 연속성, 유사성을 가지며 들어오는 입력 패턴에 대해 기존의 모든 군집과 유사도를 비교하는 방법이 아니라 이전 군집의 정보와 유사도를 비교하여 군집에 포함시키거나 동적으로 군집을 생성하는 효율적인 군집화 방법이다. 제안한 방법은 실험을 통해서 기존의 군집화 기법에 성능 및 속도의 효율성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.46-48
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• 2002

사용자에게 서비스 할 데이터가 많을 경우 여러 볼륨에 저장해서 처리해야 할 경우가 발생한다. 볼륨이 여러 개일 경우 효과적이고 효율적인 접근 방법이 필요하다. 본 논문에서는 SHORE 저장 시스템을 이용할 경우에 효과적이고 효율적인 접근 방법을 알아보고자 한다. single thread, multi thread, multi process, socket을 이용한 접근 방법을 살펴보고 multi thread를 이용하는 방법이 가장 효율적인 것을 실험 결과를 통해서 보인다. SHORE thread는 CPU bound에 관련된 job이 많은 경우는 process를 사용했을 때에 비해 큰 효과가 없으나 I/O bound에 관련에 것일 경우는 multi process를 사용한 것과 비슷한 효과가 있음을 알 수 있다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.10
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• pp.237-270
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• 2000

본 연구는 고등학교 1학년 학습부진아를 위하여, 자연과학의 기초가 되고, 학습의 전이가 높다고 생각되는 수학 교과를 중심으로 학습부진아의 특성을 규명하고 학습부진아를 위한 교수, 학습방법, 수학적 능력향상, 학습부진아에게 새로운 흥미와 학습 의욕을 야기 시켜 보다 효율적인 지도방법, 학습부진아의 원인을 규명하고, 개인차에 알맞은 학습과 현장에서 나타나는 문제점을 해소하여 학습부진아를 위한 교재를 개발하여 학습의 전의력을 높임으로써 수학교과 학습능력을 향상시키기 위한 교수, 학습 모형을 구성 적용하고, 학습에 대한 태도를 바람직한 방향으로 변화시키고, 학습부진아를 위한 효율적인 지도방법을 연구하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.132-135
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• 2015

맵리듀스(MapReduce)는 분산 환경에서의 빅데이터(Big Data), 즉 대용량 데이터를 처리하는 프로그래밍 모델이다. 대용량의 데이터를 분석하기 위해서 집계 함수(Aggregation function)로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경을 기반으로 SQL 쿼리에서 집계 함수를 더 적은 비용으로 수행하며 효율적으로 처리할 수 있는 두 가지 전략을 제안한다. 두 가지 전략 중 더 높은 성능을 보이는 전략을 더 효율적인 처리 방법으로 판단한다. 첫 번째 전략은 두 테이블을 Join하여 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 번째 전략은 집계 함수를 처리하여 Join에 참여할 튜플의 수를 최소로 줄인 후 Join을 수행하고 다시 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 제안 방법을 비교하기 위하여 실험을 한 결과 두 번째 전략이 더 적은 비용이 드므로 더 효율적인 처리 방법인 것으로 보인다.