• 제목/요약/키워드: 히스토리-기반

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간단한 전역 분기 히스토리 복구 메커니즘 (Simple Recovery Mechanism for Global Branch History)

  • 깅주익;고광현;조영일
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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    • pp.808-810
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    • 2005
  • 조건 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신(commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 이를 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존 분기예측기에 age_Counter를 추가하여 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 이를 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. SimpleScalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘은 GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 $9.21\%$$2.14\%$가 개선되었고, IPC는 $18.08\%$$8.75\%$ 개선되었다.

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분기 히스토리의 모험적 갱신을 허용하는 전역 히스토리 기반 분기예측기에서 분기예측실패를 위한 간단한 복구 메커니즘 (Simple Recovery Mechanism for Branch Misprediction in Global-History-Based Branch Predictors Allowing the Speculative Update of Branch History)

  • 고광현;조영일
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제32권6호
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    • pp.306-313
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    • 2005
  • 조건 분기예측은 프로세서 성능 개선을 위한 중요한 기술이다 그러나, 분기예측실패는 많은 사이클을 낭비시키며, 비순서적 실행을 방해하고, 잘못 예측된 명령어들을 수행하게 되므로 전력을 낭비한다. 따라서 높은 정확도를 갖는 분기 예측기는 좋은 성능을 갖는 프로세서를 위해 중요하다. gshare와 GAg같은 전역 히스토리를 기반으로 하는 예측기에서는 히스토리의 명령어 완료시간 갱신 (commit update)에 의해 많은 분기예측실패가 발생한다. 그런 문제를 해결하기 위해 히스토리를 모험적으로 갱신하고, 분기예측실패 시 히스토리를 복구시키는 메커니즘에 관한 연구의 필요성이 제시되었고, 연구 되었다. 본 논문에서는 분기예측실패 발생 후 분기 히스토리를 복구하는 간단한 복구 메커니즘을 제안한다. 제안한 복구 메커니즘은 기존 분기예측기에 age_counter를 추가하고 분기 히스토리 레지스터 크기를 2배로 확장시킨다. age_counter는 미해결 분기명령어 수를 저장하며, 분기예측실패 후 분기 히스토리 레지스터를 복구하는데 사용한다. Simplescalar 3.0/PISA 툴셋과 SPECINT95 벤치마크 프로그램에서 시뮬레이션 한 결과, 제안된 복구 메커니즘을 gshare와 GAg 예측기에 적용하였을 때 예측 정확도와 프로세서 성능을 개선시킬 수 있었음 을 보여준다. GAg와 gshare 예측기에서 예측정확도는 각각 9.21$\%$와 2.14$\%$가 개선되었고, WC는 18.08$\%$와 8.75$\%$ 개선되었다.

대용량 웹에서 RCS를 이용한 웹 히스토리 저장 시스템 설계 (A Design of Web History Archive System Using RCS in Large Scale Web)

  • 이무훈;이민희;조성훈;장창복;김동혁;최의인
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.211-213
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    • 2004
  • 웹의 급속한 성장에 따라 웹 정보는 시간적 . 공간적 제약을 받지 않고 널리 활용되어지고 있다. 하지만 기존에 유용하게 사용되던 정보가 어느 순간 삭제가 된다면 더 이상 켈 정보를 이용할 수 없게 된다는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 아카이브 시스템에 대한 연구와 좀더 효율적으로 삭제된 웹 정보를 저장하기 위한 기법들이 제안되었다. 그러나 기존의 기법들은 단순히 웹 정보를 저장하는 것에만 초점을 두었기 때문에 저장 공간의 효율성 및 제약성을 전혀 고려하지 않는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 WebBase를 기반으로 하여 레포지토리에서 갱신되는 웹 정보들을 효율적으로 저장하고 검색할 수 있는 웹 히스토리 저장 시스템을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 웹 히스토리 저장 시스템 설계를 위해 별도의 Crawler를 두지 않고 WebBase를 활용함으로써 웹 정보 수집에 대한 오버헤드를 줄일 수 일고, 삭제되는 웹 정보를 RCS를 통하여 체계적이고 효율적으로 저장함으로써 중요한 웹 정보를 공유할 수 있도록 하였다.

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분산 VOD 서버 환경에서 히스토리 기반의 동적 부하분산 스케줄러 (A History-based Scheduler for Dynamic Load Balancing on Distributed VOD Server Environments)

  • 문종배
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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    • pp.210-213
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    • 2010
  • 최근 사용자의 멀티미디어에 대한 요구의 증가가 VOD (Video-on-Demand) 서비스를 발전시키게 되었다. VOD는 엔터테인먼트나 원격 교육, 광고 및 정보 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 이러한 VOD 서비스는 많은 디스크 I/O와 네트워크 I/O를 요구하며 기존 웹 서버 시스템과 비교했을 때 오랜 시간동안 서비스를 해야 하는 특징을 가지고 있다. 또한 VOD 서비스는 많은 네트워크와 디스크의 대역폭을 요구하며, 서비스의 QoS에 민감해서 사용자 응답시간이 길어지면 사용자 요청의 취소율이 높아지게 된다. 따라서 불만족스러운 서비스의 증가로 네트워크 부하만 증가하게 된다. 이러한 기존 웹 서버 환경과는 다른 부하의 패턴이 있는 VOD 서비스 환경에서는 부하를 균형적으로 분배하여 서비스의 QoS를 높이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 VOD 시스템 환경에서 부하를 효율적으로 분산하기 위해 계층형 분산 VOD 시스템 모델과 사용자 요청 패턴의 히스토리와 유전 알고리즘을 기반으로 한 스케줄러를 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템 모델은 서버들을 지역적으로 분산하고 제어 서버를 지역마다 설치하여 지역에 있는 VOD 서버들을 관리하도록 구성한다. 사용자 요청을 지역 서버군 내에서 분산시키기 위해서 히스토리를 기반으로 한 유전 알고리즘을 사용한다. 이러한 히스토리 정보를 기반으로 유전 알고리즘의 적합도 함수에 적용하여 VOD 시스템을 위한 유전 알고리즘과 유전 연산을 구현한다. 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘은 VOD 서비스 환경에서 사용자 요구에 대한 부하를 보다 정확하게 예측하여 부하를 분산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템의 부하 분산 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 OPNET 기반 시뮬레이터를 구현한다. 라운드로빈(round-robin) 방식과 랜덤(random) 방식과의 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘의 성능을 평가한다. 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 보다 안정적인 QoS를 제공하는 것을 보여준다.

Support Vector Machine을 이용한 개인 사용자 선호 의상 추천 (Recommendation of User Preferred Clothes using Support Vector Machine)

  • 강한훈;유성준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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    • pp.240-245
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    • 2006
  • 본 논문에서는 의상에 대한 사용자 선호도를 찾아내는 기법에 대하여 기술한다. 의상에 대한 사용자 선호도를 찾기 위해서 의상 데이터에 대해 데이터 모델을 새롭게 제안한다. 이 데이터 모델을 기반으로 사용자의 의상관련 히스토리를 저장한다. 이렇게 저장된 히스토리 정보에 기계 학습 기법 중 최근 각광받고 있는 SVM 기법을 적용하여 사용자 선호도를 찾아내도록 하였다. 이 결과를 다른 학습 기법인 Naive Bayes 기법을 사용하여 의상에 대한 사용자 선호도를 검색한 성능과 비교하여 우리 모델이 더 좋다는 것을 확인하였다. 우리는 5명의 사용자에 대해서 동일한 취향을 갖는 사용자가 몇 명인지에 따라 A(모두 다름), B(2명), C(3명), D(4명), E(모두 같음) 형태별, 사용자별 1000건의 히스토리를 일정한 기준에 따라 생성했다. 그리고 이 중에서 900건을 학습용 데이터, 100건을 검증용 데이터로 선정하여 실험이 진행되었다.

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히스토리기반 온톨로지 인스턴스 관리 도구 (History based Ontology Instances Management Tool)

  • 이미경;정한민;김문석;성원경
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.290-294
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    • 2007
  • 온톨로지가 점점 복잡한 스키마와 많은 인스턴스를 갖고있지만 아직까지 수천만개 이상의 인스턴스를 가지는 온톨로지에 대해서는 고려되고 있지 않은 현실이다. 인스턴스 생성 도구의 경우 독립적 인스턴스를 생성하거나 인스턴스 생성을 지원하는 기능에 초점을 두고 있다. 하지만 관리되는 인스턴스의 수가 늘어남에 따라 기존과 같은 인스턴스 생성 방법은 인스턴스간의 관계를 맺을 때 많은 어려움을 초래하게 된다. 따라서 우리는 계층적으로 인스턴스를 생성할 수 있는 히스토리 기반의 온톨로지 인스턴스 관리 도구를 구현하였다. 예를 들어 기존의 도구들은 도메인과 레인지로 연결된 두 클래스의 인스턴스간 관계를 맺을 때는 레인지에 해당하는 인스턴스가 존재할 경우에만 가능하다. 만약 인스턴스가 존재하지 않는다면 그에 해당하는 인스턴스 생성 작업을 먼저 거친 후, 다시 이전의 생성 작업을 되풀이해야한다. 이런 번거로움을 없애고자 우리는 히스토리를 통해 현재 뷰에서 흐트러지지 않고 새로운 인스턴스를 생성하고 자동 연결할 수 있는 기능을 제공한다. 히스토리를 제공하여 현재 작업하고 있는 상태를 사용자가 인지할 수 있으며 신규 생성되는 인스턴스들을 자동으로 연결할 수 있어서 복잡한 관계의 온톨로지 인스턴스를 생성하고 관리하는데 많은 도움을 준다.

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명령어 연관성 분석을 통한 가변 입력 gshare 예측기 (Variable Input Gshare Predictor based on Interrelationship Analysis of Instructions)

  • 곽종욱
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.19-30
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    • 2008
  • 분기 히스토리는 분기 예측기의 주된 입력 요소로 사용된다. 따라서 적절한 분기 히스토리의 사용은 분기 예측의 정확도 향상에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 분기 예측의 정확도를 향상시키기 위한 방법의 하나로, 명령어의 연관성 분석을 통한 선별적 분기 히스토리 사용 기법을 제안한다. 우선, 본 논문에서는 명령어의 연관성을 분석하는 세 가지 서로 다른 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 명령어의 레지스터 쓰기 연산에 기반하는 방법, 분기 명령어의 참조 레지스터에 기반하는 방법, 그리고 이들 두 가지 방식을 상호 결합하는 방법이다. 또한, 제안된 세 가지 알고리즘의 실질적 구현을 위해 이를 적용할 수 있는 가변 입력 gshare 예측기를 제안한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 세 가지 알고리즘의 특징 및 장단점을 비교 분석한다. 특히, 기존의 고정된 입력을 사용하는 방식과 비교하여 제안된 기법의 성능 향상의 정도를 분석하며, 사전 프로파일링을 통해 얻어진 최적의 입력에 대한 성능상의 차이도 소개한다.

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이벤트 기반 KFD 동영상 검색 시스템 (An Event-based KFD Video Retrieval System)

  • 박승진;오승근;강봉수;박대희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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    • pp.862-865
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다양한 이벤트들을 기반으로 KFD 동영상 내의 주요 장면들을 검색하는 KFD 동영상 검색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 선행 연구인 KFD 웹 데이터베이스 시스템에서 정의한 온톨로지 기반의 이벤트에 대한 히스토리 정보를 생성한 후, 이를 이용하여 KFD 동영상의 주요 이벤트들을 요약할 수 있으며 빠르고 정확하게 검색한다. 또한 제안된 시스템은 KFD 동영상과 내담자 스케치 동영상의 히스토리 정보를 매칭함으로서 멀티모달 동기화 재생 기능을 제공한다. 가족미술치료사는 본 시스템에서 제공하는 이벤트 기반의 멀티모달 동기화 검색 및 재생 기능을 이용하여 보다 의미론적이고 신뢰성 있는 KFD 사정 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

영역 기반 영상 검색을 위한 다중클래스 피드백 알고리즘 (Multi-class Feedback Algorithm for Region-based Image Retrieval)

  • 고병철;남재열
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권4호
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    • pp.383-392
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    • 2006
  • 본 논문에서는 영역기반 영상검색의 성능 향상을 위한 피드백 알고리즘으로 다중 클래스를 갖는 확률적 신경망(Probabilistic Neural Networks)을 이용한 방법론을 제안하고 이를 영역기반 영상 검색 시스템인 FRIP(Finding Regions In the Pictures) 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안하는 피드백 알고리즘은 특정 벡터가 독립적이라는 가정을 할 필요가 없으며 보다 상세한 분류를 위해 추가적인 클래스들을 추가할 수 있도록 허용하고 있다. 또한 단지 4개 층(layer)만을 가지고 있음으로 학습을 위한 계산시간이 적게 든다는 장점이 있다. 추가적으로 다음단계에서의 성능 향상을 위해 분류 단계에서 사용자의 이전 피드백 행동을 모두 히스토리(history)로 모두 기억시켜 놓고 다음 단계를 위한 가중치 학습을 위해 사용하도록 한다. 히스토리를 사용함으로써 제안하는 알고리즘은 사용자의 주관적 의도를 보다 정확하게 파악 할 수 있을 뿐만 아니라 학습을 위해 이전 단계만을 사용 했을 때 발생할 수 있는 성능 감소를 막을 수 있다. 본 논문에서는 Corel-photo CD에서 3000장의 자연 영상을 무작위로 추출하여 기존의 방법론들과 제안하는 방법론의 성능을 측정하여 본 논문에서 제안하는 방법론이 성능이 우수함을 증명하였다.

시.공간을 고려한 웹기반 사용자 히스토리 기록 및 미래 설계 (Web-based personal history records and future design considering time and space)

  • 고윤경;고은지;이성희;박찬정
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.160-163
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    • 2012
  • 시간관리는 자기조절관리의 중요한 요인으로 자리매김하면서 중요한 학습전략으로 채택되고 있다. 이에 따라, 최근까지 웹이나 스마트폰에서 시간을 관리하는 응용들이 많이 개발되고 있다. 하지만, 기존의 프로그램들을 본다면 현재와 과거를 기록하는 형식이 주를 이루었고 시간이 중심이었지 이를 공간과 함께 고려하지는 않았다. 하지만 본 연구는 웹을 기반으로 하여 시간과 공간을 함께 고려한 사용자 히스토리 기록과 미래를 설계할 수 있는 응용 프로그램을 개발한다. 본 연구에서는 미래도 함께 계획할 수 있게 구성되었고 시간과 함께 공간도 기록할 수 있다는 점에서 다른 기존의 프로그램 차별화를 이룬다. 또한, 학생들이 미래를 계획할 때 부모가 일방적으로 지도하는 것이 아니라 조언자로서의 역할을 하여 학생들과 상호작용을 할 수 있는 장점을 가진다.

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