본 논문에서는 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템의 로그 저장 장치의 안정성을 개선하는 방법을 제안한다. 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템은 디지털 콘텐츠의 거래 내용을 정확하게 파악하기 위해서 콘텐츠 거래 로그를 영속적으로 관리할 수 있어야 한다. 그러나 최근에 본 연구팀에 의해서 개발된 프로토타입 시스템에서는 대량의 트랜잭션이 실행될 경우에 저장 로그 데이터의 안정성이 훼손되는 경우가 발생할 수 있음이 보고되었다. 따라서 본 연구에서는 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템에 동시에 다수의 트랜잭션이 발생하여 검색엔진에 문제가 생기더라도 저장하고 있는 데이터의 안정성을 보장하면서 다수의 이용자들로부터 수집한 로그를 처리할 수 있도록 로그 저장시스템의 안정성 증진 방안을 제안한다.
블록체인은 2009년 이후 여러 산업군(금융, 유통, 암호화폐등)에서 만들어졌으며 특정 사업에서 utility기능을 수행하는 것을 목표로 개발되고 유통되고 있다. 하지만 블록체인은 실생활에 사용하기에 아직 많은 제약이 존재하기 때문에 활성화가 안 되고 있다. 본 연구는 블록체인의 운용 시 존재하는 여러 제약들을 블록체인 승인시스템을 통하여 해결하고자 한다.
지능형 IoT 애플리케이션들을 효과적으로 사용하기 위해서는 추론 엔진을 Edge device로 포팅하는 것이 필수적이다. 그러나 컴퓨팅 자원이 제한적인 Edge 환경에서 computational cost가 상당히 큰 CNN 추론을 실시간으로 하는 것은 쉽지 않다. 이에, CNN 추론의 하드웨어 가속화의 필요성이 제기되어 활발한 연구가 진행되고 있으며, Xilinx, Intel 등에서도 하드웨어 가속화를 도와주는 툴을 개발하여 지속적으로 업그레이드하고 있다. 본 연구에서는 CIFAR-10 데이터베이스의 테스트 이미지 10,000개를 Xilinx 사의 CNN 추론 엔진인 DPU를 사용하여 Zynq UltraScale+ 보드에서 추론해보고, DPU 아키텍처에 따른 결과를 비교·분석했다. 병렬처리 수준을 높게 한 DPU는 그렇지 않은 DPU보다 소비전력 및 자원 사용량이 3배 이상 높았지만, 1.65배 좋은 성능을 보여 Trade-off 관계를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 정형 명세 도구인 Spin을 이용한 근사 정렬된 우선 순위 큐 스케줄러 알고리즘에 대한 정형 명세 방법론을 제시하였다. 최근에 제안된 패킷 스케줄링 알고리즘은 우선 순위(마감 순위, 가상 종료 시간, 시간 스템프 등)에 따라 QoS를 지원한다. 그러나 QoS를 지원하기 위한 우선 순위를 유지하는데는 많은 오버 헤드가 요구된다. 따라서 근사된 우선 순위 큐 스케줄러 알고리즘은 낮은 계산상의 오버 헤드를 통해 근사된 우선 순위 큐를 유지함으로서 정확한 우선 순위 큐를 유지하기 위한 오버 헤드와의 trade off를 고려한다. 큐는 주기적으로 회전을 하며 최소한의 포인터 오퍼레이션을 통해 근사된 우선 순위 큐를 유지한다. 이러한 스케줄러 알고리즘의 동작 과정을 정형 기법을 이용하여 패킷 스케줄링상에 기아 현상등이나 데드락 현상등의 발생여부를 검증하는 방법등의 연구가 전무한 상태이다. 정형 명세 도구인 Spin을 이용하여 제안된 알고리즘을 명세하는 방법론을 기술한다.
최근 마이크로 컨트롤러를 활용한 사물인터넷의 분야가 급격하게 증가하면서, 이를 활용한 헬스케어 분야에 대한 관련 연구 역시 활발하게 진행되고 있다. 마이크로 컨트롤러를 활용한 헬스케어 시스템 장치의 장점 중 하나는, 사용자가 스스로의 건강관리를 위해 일상생활에서의 습관이나 행동 양식을 손쉽게 확인할 수 있다는 점이다. 제안한 시스템은 가벼운 수면장애를 갖고 있는 사용자를 대상으로 실제 수면 환경에서의 뇌파를 측정 및 분석하여 수면 환경 내의 빛 환경을 자동으로 제어할 수 있도록 하였다.
한국의 옵션시장은 1997년 7월 7일부터 시작되었다. 이후로 시장 규모는 가파르게 성장하였으며 최근에는 하루 평균 거래대금이 1조원에 이른다. 시장을 예측하는 것은 불가능하다. 하지만 통계적 특성을 이용하면 지속적인 수익을 얻을 수 있다. 지수선물의 미결제약정은 장시작 시간인 9시부터 증가하기 시작하여 정오 근방에 최대 약 4000 계약 너머까지 증가하고, 다시 하락하기 시작하여 장 종료 시간인 15시에는 장시작시의 미결재약정으로 환원되는 특성이 있다. 이러한 특성을 변동성과 연관지어 해석하고 시간기반의 간단한 전략을 적용하면 하루에 약 1.07%의 수익을 얻을 수 있다. 이 때 8번의 거래가 발생하고 매매수수료를 제외하고 순이익을 얻기 위해서는 수수료가 저렴한 증권사를 찾아야 한다. 미결제약정의 특징을 변동성으로 해석할 수도 있지만 본 논문에서는 새로운 방식인 변동속도로 해석한다. 옵션의 가격은 내재가치와 시간가치로 이루어진다. 통계적으로 지수가 하락하는 속도가 상승하는 속도보다 빠르므로, 풋옵션의 변동성은 콜옵션의 변동성보다 통계적으로 크다. 이러한 속도 특성을 활용하면 0.15%에 이르는 매매 수수료를 제외하더라도 하루에 약 1.4%의 수익을 얻을 수 있다.
Hasan, Md. Sabbir;Islam, Md. Motaharul;Park, Jun Young;Huh, Eui-Nam
Annual Conference of KIPS
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2013.05a
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pp.171-174
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2013
Virtualization technology opened a new era in the field of Data intensive, Grid and Cloud Computing. Today's Data centers are smarter than ever leveraging the Virtualization technology. In response to that, Dynamic consolidations of Virtual Machines (VMs) allow efficient resource management by live migration of VMs in the hosts. Moreover, each client typically has a service level agreement (SLA), leads to stipulation in dealing with energy-performance trade-off as aggressive consolidation may lead to performance degradation beyond the negotiation. In this paper we propose a Cloud Based CDN approach for allocation of VM that aims to maximize the client-level SLA. Our experiment result demonstrates significant enhancement of SLA at certain level.
가상화 기술의 발달은 클라우드 데이터센터(cloud datacenter)에서의 서버 통합(server consolidation)을 지원하며 이를 통하여 물리적 머신(physical machine, PM) 관리 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 서버가 통합됨에 따라 가상 머신(virtual machine, VM) 간섭이 생길 수 있고 이는 성능 감소의 원인이 된다. 따라서 VM 간섭과 PM 관리 비용을 감소시키는 것은 트레이드오프(trade-off)를 이루며 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 VM 간섭 계측(quantizing)을 위한 기법과 비용 효율적 VM 배치(placement)를 위한 휴리스틱(heuristics)을 제안한다.
With the rapid development of educational informatization, teaching methods become diversified characteristics, but a large number of information data restrict the evaluation on teaching subject and object in terms of the effect of English education. Therefore, this study adopts the concept of incremental learning and eigenvalue interval algorithm to improve the weighted decision tree, and builds an English education effect evaluation model based on association rules. According to the results, the average accuracy of information classification of the improved decision tree algorithm is 96.18%, the classification error rate can be as low as 0.02%, and the anti-fitting performance is good. The classification error rate between the improved decision tree algorithm and the original decision tree does not exceed 1%. The proposed educational evaluation method can effectively provide early warning of academic situation analysis, and improve the teachers' professional skills in an accelerated manner and perfect the education system.
최근 정보통신기술의 발전과 세계화의 진전으로 IT제조업의 생산 효율화를 통한 비용절감의 방안으로 각 생산공정의 국제분업이 이루어지게 되었다. 국제분업을 통해 국가는 비교우위의 생산요소에 집적을 통해 효율화를 이루게 된다. 하지만 이러한 국제분업을 통해 기술의 양극화 현상이 나타나게 되고 국제분업구조에서 기술중진국의 비교우위부문의 확보가 새로운 과제로 부상되었다. 따라서 기술중 진국이 장기적으로 국제분업구조에서 기술부문의 비교우위확보를 위해 민간부문과 공공부문에서 동시에 이루어져야한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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