• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.499-502
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• 1998

Most popular disk block replacement polices are LRU(Least Recently Used)policy and LFU(Least Frequently Used)policy. The LRU policy replaces blocks according to the most recent reference without considering the frequency of reference. The LFU policy replaces blocks according to the frequency of reference without considering the recently of the reference. In this thesis, a policy called LFR(least Frequently Use & Not Used Recently) disk block replacement policy is presented. The LFR policy subsumes the LFU policy and the NUR policy. The spectrum of the LFR policy exists between the LFU policy and the NUR policy because we co give different weight to each reference of a block. The implementation shows LFR policy outperforms the previously implemente LRU policy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.10-12
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• 2001

웹에서 도큐먼트 재배치 정책은 캐쉬(cache)성능을 향상시키기 위한 방법중의 하나이다. 이 방법을 웹 캐쉬 공간이 한정되어 있으며 새로운 도큐먼트를 위한 공간을 만들기 위해 어느 도큐먼트를 축출(remove)[2]할 것인가를 결정하고 새로운 도큐먼트를 갱신(update)[6]하기 위한 방법을 제공한다. 도큐먼트 재배치 정책으로는 LRU(Least Recently Used), LFU(Least Frequently Used)등과 같은 방법이 보편적을 사용되고 있으나, 웹에 적용하기에는 몇 가지 단점이 있다. 본 논문에서는 LRU, LFU등의 도큐먼트 재배치 정책을 이용하면서도 웹에 적용하기 위해 몇 가지 단점을 보완한 LRFU(Least Recently/Frequently Used)[4]기법을 사용한다. 또한 본 논문에서는 인터넷(internet) 사용자의 지수적인(exponential) 증가와 이로 인한 병목현상(bottleneck)의 발생을 전제로 하여, 캐쉬성능을 향상시키기 위한 다각적인 시도로 지역성(locality), 일관성(consistency)[7][5], 확장성(scalability)[5]등의 문제에 관한 논의와 기존의 방법과는 다른 도큐먼트 재배치 정책에의 접근을 시도한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.6 s.103
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• pp.511-516
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• 2006

The data grid computing provides geographically distributed storage resources to solve computational problems with large-scale data. Unlike cache replacement policies in virtual memory or web-caching replacement, an optimal file replacement policy for data grids is the one of the important problems by the fact that file size is very large. The traditional file replacement policies such as LRU(Least Recently Used) LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) have the problem that they have to predict requests or need additional resources to file replacement. To solve theses problems, this paper propose SBR-k(Sized-based replacement-k) that replaces files based on file size. The results of the simulation show that the proposed policy performs better than traditional policies.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.12-14
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• 2000

소형의 이동 컴퓨터 시스템이 발전하면서 프로세서의 전력 소모(energy dissipation)가 중요한 이슈가 되고 있다. 현재 대부분의 프로세서들은 성능 향상을 위해 캐쉬를 사용하고 있고 이것은 프로세서내의 많은 비율의 전력을 소모한다. 따라서 저 전력 프로세서를 설계하기 위해서는 내장 캐쉬(on-chip cache)의 전력 소모를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문은 캐쉬 대체 전략으로 현재 많이 사용되는 LRU(Least Recently Used) 방식을 LFU(Least Frequently Used), LFUT(LFU with Threshold), FIFO(First In First Out) 방식과 관련 효율적 측면에서 비교 분석 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.11
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• pp.57-64
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• 2008

The data grid computing provides geographically distributed storage resources to solve computational problems with large-scale data. Unlike cache replacement policies in virtual memory or web-caching replacement, an optimal file replacement policy for data grids is the one of the important problems by the fact that file size is very large. The traditional file replacement policies such as LRU(Least Recently Used), LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) have the problem that they have to predict requests or need additional resources to file replacement. To solve theses problems, this paper propose SBR-k(Sized-based replacement-k) that replaces files based on file size. The proposed policy considers file size to reduce the number of files corresponding to a requested file rather than forecasting the uncertain future for replacement. The results of the simulation show that hit ratio was similar when the cache size was small, but the proposed policy was superior to traditional policies when the cache size was large.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.81-84
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 문자열 위주의 획일적 형태에서 음성, 이미지 등 다양한 형태의 데이터들을 처리하게 되었으며, 또한 빠르고 정확하게 처리되기를 요구하고 있다. 현재 데이터 처리 중심부에 있는 Database는 대부분이 Relation DB 위주로 되어 있어 Datafile 에 데이터를 저장하고 있어 대용량의 이미지 데이터 처리에 적합하지가 않다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보강하기 위해 Relation DB 하에서 대용량의 이미지 데이터 처리를 가능하게 하는 기법을 제시한다. 이렇게 함으로써 이미지 데이터를 Upload, Download 시 따른 응답 속도를 보장 할 수 있도록 LRU 알고리즘 기반으로 제안을 하였다. 본 논문에서 제안된 기법은 시뮬레이션을 통해 (1)기존 RDB(Relational Database)의 BLOB(Binary Large Object)필드를 이용한 이미지 데이터 처리 방식, (2)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출하는 방식, (3)별도의 저장 공간에 이미지 데이터를 입/출력할 때 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하는 방식에 대하여 성능 평가를 하였다. 그 결과 (3)별도의 저장 공간에 LRU(least Recently Used)알고리즘을 이용하여 입/출력하는 방식이 (1)기존의 RDB(Relational Database)형태에 BLOB(binary large object)필드를 이용한 것 보다 성능이 높음을 확인하였다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.8 no.2
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• pp.163-169
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• 2005

Recently, the velocity stack domain is having an attention as a very useful domain for various processing in seismic data processing. In order to be used in many applications, the velocity stack should be obtained through an inversion method and the used inversion should have properties like the robustness to noise and the parsimony of velocity stack result. Iteratively Reweighted Least-Squares (IRLS) method is the one of the inversion methods that have such properties. This paper describes the theoretical background, implementation of the method, and examines the characteristics and limits of the IRLS method.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.27 no.3
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• pp.353-357
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• 2011

Although the intensity-hue-saturation (IHS) method for pan-sharpening has a spectral distortion problem, it is a popular method in the remote sensing community and has been used as a standard procedure in many commercial packages due to its fast computing and easy implementation. Recently, IHS-like approaches have tried to overcome the spectral distortion problem inherited from the IHS method itself and yielded a good result. In this paper, a similar IHS-like method with least squares for WorldView-2 pan-sharpening is presented. In particular, unlike the previous methods with three or four-band multispectral images for pan-sharpening, six bands of WorldView-2 multispectral image located within the range of panchromatic spectral radiance responses are considered in order to reduce the spectral distortion during the merging process. As a result, the new approach provides a satisfactory result, both visually and quantitatively. Furthermore, this shows great value in spectral fidelity of WorldView-2 eight-band multispectral imagery.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.8 no.2
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• pp.170-176
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• 2005

Recently the velocity stack inversion is having many attentions as an useful way to perform various seismic data processing. In order to be used in various seismic data processing, the inversion method used should have properties such as robustness to noise and parsimony of the velocity stack result. The IRLS (Iteratively Reweighted Least-Squares) method that minimizes ${L_1}-norm$ is the one used mostly. This paper introduce another method, CGG (Conjugate Guided Gradient) method, which can be used to achieve the same goal as the IRLS method does. The CGG method is a modified CG (Conjugate Gradient) method that minimizes ${L_1}-norm$. This paper explains the CGG method and compares the result of it with the one of IRSL methods. Testing on synthetic and real data demonstrates that CGG method can be used as an inversion method f3r minimizing various residual/model norms like IRLS methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.233-236
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• 2002

본 논문은 인터넷상에서 다양한 매체를 이용한 서비스를 제공할 때 생길 수 있는 긴 사용자-서버간 지연, 엄청난 서버의 부하, 네트워크 자원의 비효율적 사용과 같은 문제점들을 위한 개선된 방법으로 사용자에 가까운 복수의 노드들을 두어 서버에서 전송된 데이터를 분산 저장하는 방법에 대해 다루고 있다. 새로운 분산 Proxy 기법은 VOD 서비스를 원하는 사용자들이 통일한 아이템에 대한 요청이 많은 서비스 패턴을 분석해서, 중복된 네트워크 부하는 줄이는 과정을 수행한다. 사용자가 요청한 영화는 서버에서 전송을 받는데 이때, HEN(Head-End-Node)에 구현된 여러 Proxy에 아이템의 일부를 나누어 저장하고 이에 대한 정보 보관과 제어를 SA(Switching Agent)가 하게 된다. 사용자가 서비스를 요청할 경우 SA의 제어 하에 분산 Proxy에 교호적으로 접속을 하여 저장되어 있는 부분적인 데이터들을 서비스 받도록 한다. 이때 Proxy에 새로운 데이터 블록을 저장할 때는 부족한 저장공간으로 인해 LRU(Least Recently Used), LFU(Least Frequently Used), 또는 이들을 복합한 Hybrid 정책을 사용한다.