• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.30-37
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• 2010

최근 많은 임베디드 실시간 시스템에 동적 전압 조절(Dynamic Voltage Scaling: DVS)을 지원하는 프로세서를 사용하고 있다. 이런 시스템의 설계 및 동작의 최적화를 위한 중요한 요소 중 하나가 전력(power)이다. 동적 전압 조절을 지원하는 프로세서의 슬로우다운을 이용함으로서 많은 소비 전력을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 태스크의 동기화가 필요한 임베디드 실시간 시스템에서 효율적인 전력 소비를 위해 태스크들의 슬로우다운 값을 구하는 기존 알고리즘을 시간복잡도 측면에서 개선하였다. 시간복잡도 $O(n^{2})$인 기존 알고리즘을 수학적인 분석 및 시뮬레이션을 통하여 그 성질을 파악하고, 그 성질을 이용하여 기존 알고리즘과 같은 성능을 가지는 시간복잡도가 O(nlogn) 및 O(n)인 개선된 알고리즘들을 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1243-1263
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• 2018

The two-stage linear discrimination analysis (TSLDA) is a feature extraction technique to solve the small size sample problem in the field of image recognition. The TSLDA has retained all subspace information of the between-class scatter and within-class scatter. However, the feature information in the four subspaces may not be entirely beneficial for classification, and the regularization procedure for eliminating singular metrics in TSLDA has higher time complexity. In order to address these drawbacks, this paper proposes an improved two-stage linear discriminant analysis (Improved TSLDA). The Improved TSLDA proposes a selection and compression method to extract superior feature information from the four subspaces to constitute optimal projection space, where it defines a single Fisher criterion to measure the importance of single feature vector. Meanwhile, Improved TSLDA also applies an approximation matrix method to eliminate the singular matrices and reduce its time complexity. This paper presents comparative experiments on five face databases and one handwritten digit database to validate the effectiveness of the Improved TSLDA.

• International Journal of Automotive Technology
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• 제5권4호
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• pp.269-276
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• 2004

There has been considerable activity in recent years in developing timing analysis algorithms for distributed real-time control systems. However, it is difficult for control engineers to analyze the timing behavior of distributed real-time control systems because the algorithms was developed in a software engineer's position and the calculation of the algorithm is very complex. Therefore, there is a need to develop a timing analysis tool, which can handle the calculation complexity of the timing analysis algorithms in order to help control engineers easily analyze or develop the distributed real-time control systems. In this paper, an interactive timing analysis tool, called RAT (Response-time Analysis Tool), is introduced. RAT can perform the schedulability analysis for development of distributed real-time control systems. The schedulability analysis can verify whether all real-time tasks and messages in a system will be completed by their deadlines in the system design phase. Furthermore, from the viewpoint of end-to-end scheduling, RAT can perform the schedulability analysis for series of tasks and messages in a precedence relationship.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권6호
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• pp.354-367
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• 2010

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
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• pp.171-176
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• 1999

Template matching is one of the most often used techniques for machine vision applications to find a template of size M$\times$M or subimage in a scene image of size N$\times$N. Most template matching methods, however, require pixel operations between the template and the image under analysis resulting in high computational cost of O(M2N2). So in this thesis, we present a two stage template matching method. In the first stage, we use a novel low cost feature whose complexity is approaching O(N2) to select matching candidates. In the second stage, we use conventional template matching method to find out the exact matching point. We compare the result with other methods in terms of complexity, efficiency and performance. Proposed method was proved to have constant time complexity and to be quite invariant to noise.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.523-526
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• 2009

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있으나 주식시장의 경우 패턴 분석 및 예측에 관련되어 많은 연구가 이루어져 있지 않고 있다. 이는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 생각되어지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov Complexity로 측정, 그 무작위성의 정도와 본 논문에서 제시한 반전역정렬로 예측하는 주가의 예측 간의 상관관계를 보인다. 이를 위하여 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이들 주식 데이터의 등락을 양자화된 문자열로 변환하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov Complexity가 높은 경우에는 주가 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov Complexity가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 등락 예측 율은 단기 예측은 12%이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제84권3호
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• pp.323-335
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• 2022

The main idea of the framework is to seamlessly combine a reasonably accurate and fast surrogate model with the importance sampling strategy. Developing a surrogate model for predicting structures' dynamic responses is challenging because it involves high-dimensional inputs and outputs. For this purpose, a novel surrogate model based on cutting-edge deep learning architectures specialized for capturing temporal relationships within time-series data, namely Long-Short term memory layer and Transformer layer, is designed. After being properly trained, the surrogate model could be utilized in place of the finite element method to evaluate structures' responses without requiring any specialized software. On the other hand, the importance sampling is adopted to reduce the number of calculations required when computing the failure probability by drawing more relevant samples near critical areas. Thanks to the portability of the trained surrogate model, one can integrate the latter with the Importance sampling in a straightforward fashion, forming an efficient framework called TTIS, which represents double advantages: less number of calculations is needed, and the computational time of each calculation is significantly reduced. The proposed approach's applicability and efficiency are demonstrated through three examples with increasing complexity, involving a 1D beam, a 2D frame, and a 3D building structure. The results show that compared to the conventional Monte Carlo simulation, the proposed method can provide highly similar reliability results with a reduction of up to four orders of magnitudes in time complexity.

• 산업공학
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• 제8권1호
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• pp.61-78
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• 1995

Warehouse planning or design is not a static, one-time activity. To survive in the constantly changing market warehouse design should be a continuous process in which the anticipated requirment are reflected on the current warehouse status. Thus, the goal of warehouse management is to effectively utilize the various warehouse resources to meet the varying customer requirment. This paper presents an engineering framework for warehousing system analysis and design from the perspective of a total system approach. The complexity pertinent to warehousing system analysis and design is first discussed, which mainly come from the interplay among product data, order data, equipment types, operating strategies, and functional specification of the overall system. The understanding of the complexity leads to a general structure and a conceptual design procedure for a warehousing system. The general structure is comprehensive enough to represent most warehousing and flexible enough to accommodate the more sophisticated ones. The conceptual design procedure portrays the high-level interelationships the design issues.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1207-1214
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• 2002

본 논문은 고속통신망에서 고속으로 패킷을 스케줄링하기 위하여 시간 복잡도가 O(1)인 크레딧 기반 라운드 로빈을 제안한다. 고속통신망을 위한 스케줄러는 연결 수가 많고 연결들의 속도가 다양하며 다양한 크기의 패킷에 대하여 고속으로 스케줄링하여야 한다. 기존의 라운드 로빈 방법은 O(1)의 시간 복잡도를 갖지만 백로그된 연결에 대하여 한 라운드에서 한번씩 할당된 크기의 패킷을 연속해서 서비스하므로 단시간 공평성과 latency가 저하되고 출력 패킷들이 버스티하게 되는 문제점이 있다. 제안된 방법은 이러한 문제점을 개선하기 위하여 연결 속도에 비례하는 크레딧을 할당하고, 패킷이 도착되면 도착된 패킷의 크기에 해당하는 크레딧을 사용하며 서비스가 완료되면 크레딧을 반환한다. 패킷 도착시 크레딧이 없는 연결은 필요한 크레딧을 기다려서 서비스 받을 수 있다. 본 논문은 제안된 스케줄러의 성능을 분석하였으며, 분석결과 이 방법은 기존의 라운드 로빈 방법에 비하여 단시간 공평성, latency 및 burstiness를 개선할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.107-112
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• 2020

본 연구에서는 IEEE 802.1 time sensitive network(TSN) task group(TG)에서 표준화 중인 asynchronous traffic shaping (ATS) 기술에서 제시된 minimal interleaved regulator(IR) 개념을 확장 적용한 통합 플로우 기반 지연시간 보장 프레임워크를 분석하였다. 해당 프레임워크는 단위 네트워크의 출력포트에 IR을 적용하여 burst 축적을 방지하면서, 동시에 단위 네트워크 안에서는 입출력 포트를 기준으로 플로우를 통합하여 복잡도를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 다양한 파라미터들 가진 네트워크에서의 수치적 분석을 통해서, 제안된 낮은 복잡도의 프레임워크의 성능이 기존 integrated services (IntServ) 프레임워크보다 더 우수하거나 비슷함을 보였다. 특히 통합 플로우의 크기와 단위 네트워크의 크기가 클수록 성능이 우수해짐을 확인하였다.