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모바일 클라우드 컴퓨팅환경에서 학습성장 알고리즘을 적용한 지연속도 개선을 위한 연구
정재훈(Jaehoon Jeong),모정훈(Jeonghoon Mo) 대한산업공학회 2012 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2012 No.11
모바일 빅뱅으로 클라우드 컴퓨팅의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 과거에는 클라우드 컴퓨팅의 사용이 주로 네트워크 지연속도가 높아도 되고, 연산집약적이지 않은 웹메일이나 웹브라우징 등이었지만 최근 들어 고 사양 애플리케이션들이 등장하면서 클라우드 컴퓨팅의 발전이 필요해졌다. 이러한 이슈를 해결하기 위해 보다 더 개선된 클라우드 컴퓨팅환경을 구축하기 위한 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그 중 대표적으로 제안되고 있는 것이 Work partitioning 과 기존 Work partitioning 의 문제인 WAN delay 를 줄여줄 수 있는 cloudlet 이라는 개념이다. 하지만 Cloudlet 은 VM 을 동기화하는데 오랜 시간이 걸리는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 User 와 Cloudlet 간의 VM 동기화시간을 줄이기 위한 ML 알고리즘에 기반한 Prefetching 알고리즘을 개발하고, 알고리즘의 정확성을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
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곽정호(Jeongho Kwak),모정훈(Jeonghoon Mo),정송(Song Chong) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.40 No.2
모바일 단말의 위치측정은 최근 위치측정의 정확성과 전력효율성 두 가지 관점에서 널리 연구되어 왔다. 이 연구들의 궁극적인 목표는 위치측정의 정확성을 보장하면서 전력을 될 수 있는 한 적게 사용하는 것이다. 게다가, 최근 단말의 연속적인 위치를 요구하는 애플리케이션들이 등장함에 따라, 위치측정의 전력효율성은 더욱 더 중요하게 되었다. 본 논문에서는 인접한 단말과의 협력을 통해 전력을 적게 사용하면서 높은 정확성으로 위치를 측정할 수 있다는 것을 KAIST와 NCSU 두 캠퍼스의 단말의 이동 데이터로부터 근접성을 분석하고, 분산화된 전력 효율적인 위치측정 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, KAIST 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해, 제안한 알고리즘이 전력 효율성 측면에서 단말간 협력을 하지 않는 경우 대비 최대 62%의 전력절감 효과가 있는 것을 보인다. Localization in mobile devices has been broadly studied in both perspectives of localization-accuracy and energy-efficiency. The ultimate goal of these studies is that how we can minimize the energy consumption of mobile devices with guaranteeing high accuracy. Moreover, according to the advent of applications demanding continuous position, energy efficiency of the localization in mobile devices become much important. In this paper, we show that the cooperation among proxy devices is helpful to energy-efficiently localize their positions in a time average sense by analyzing real GPS trace of people in KAIST and NCSU campuses. Next, we propose distributed energy efficient localization algorithm called CooGPS. Finally, by simulations based on KAIST trace, proposed CooGPS algorithm can localize with 62% energy reduction compared to the baseline performance.
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ETF 추적오차와 영향요인에 관한 연구: 기초자산 복제방식을 중심으로
임호준(Hojoon Lim),모정훈(Jeonghoon Mo) 한국경영과학회 2020 經營 科學 Vol.37 No.3
Exchange Traded Fund(ETF) is an investment product that can be traded in the stock market and follows underlying assets such as KOSPI200. With the volume of the ETF market growing recently, it has become more important to see how well ETF replicates underlying assets. The ETF’s method of tracking underlying assets is first, physical replication, which directly buys stocks and track indexes, and secondly, synthetic replication through swap deals with counterparty investors. This study empirically studied the effects of these two replication methods on tracking error through the random effect panel regression model. The main result showed that tracking errors in physical replication method were more significant than those in synthetic replication. The number of constituents belonging to the underlying index, the cash holding ratio, and intraday volatility in the value of net assets had a significant effect on the errors. This research is valuable in that it is the first in Korea to empirically analyze the difference in tracking error of ETF by the replication method. These ETF replication type characteristics suggest that ETF operations may seek to improve price efficiency, which reduces tracking error.
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강문수(Moonsoo Kang),모정훈(Jeonghoon Mo) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅲ
무선망에서의 TCP 성능은 많은 연구가 되어 왔지만 손실율이 큰 경우의 TCP의 성능은 아직도 개선의 여지가 많다. 본 논문은 두 가지 정에서 새로운 TCP를 제안한다. 첫째, 혼잡제어(Congestion Control)와 손실제어(Loss Recovery)가 분리(Decoupled)되었다. 기존의 연구들은 무선손실과 혼잡손실을 구분하여야 한다는 점에는 많은 연구를 해왔지만 무선 손실에 대하여 어떻게 대처할 것 인기에 관한 문제는 상대적으로 간과하였다. 둘째, 기종의 TCP-Westwood와 TCP-Jersey에서 사용되는 ABE(Available Bandwidth Estimation)가 무선네트워크에 의해 발생하는 패킷 손실로 인해 부정확해지는 것을 지적하고 새로운 ABE방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 우수한 성능을 보여주었다.
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이커머스 후불결제(BNPL) 수용에 영향을 미치는 요인: 네이버쇼핑과 쿠팡 간 다중집단 비교
김수진(Su Jin Kim),모정훈(Jeonghoon Mo) 한국전자거래학회 2022 한국전자거래학회지 Vol.27 No.2
코로나19로 인한 이커머스 거래의 급증으로 해외에서는 Buy Now Pay Later(선구매 후결제, 이하 BNPL)가 밀레니얼 세대 사이에서 차세대 결제 수단으로 부상했다. 국내에서는 네이버 쇼핑과 쿠팡이 후불결제를 제공해 고객 락인(lock-in) 효과, 카드사 수수료 절감, 소매금융사업 진출 등을 도모한다. 그러나 소비자 관점에서 후불결제의 수용에 영향을 미치는 요인에 관한 국내 연구는 부족하다. 이에 20~30대 대상으로 실증연구를 진행한 결과, 후불결제 수용에 영향을 미치는 요인은 네이버쇼핑은 호환성>혁신저항>충동구매 성향, 쿠팡은 호환성> 상대적 이점>혁신저항>추가가치 순으로 나타났다. 한편 네이버쇼핑은 충동구매 성향이 수용의도에 정(+)의 영향을 미치므로 연체율 관리가 관건이며, 쿠팡은 충동구매 성향이 지각된 위험에 정(+)의 영향을 미치므로 연체료, 신용등급 하락 등 위험 요소를 충분히 전달하고 후불결제로 유도한다는 느낌을 소비자가 받지 않도록 해야 한다. 후불결제 수용을 높이려면 타깃 고객을 세분화하고 버티컬 커머스와 제휴하는 방안을 추천한다. As COVID-19 has led to a surge in e-commerce Buy Now Pay Later(BNPL) has become preferred choice among millennials. In Korea Coupang followed by Naver Pay offers a deferred payment, aiming to create customer lock-in effect, save credit card processing fee and lay the groundwork for entering into new financial services. However the literature related to the influential factors of customers’ usage intention toward a deferred payment is scarce. For the study, a multi-group analysis was carried out to find differences between Naver shopping and Coupang. The results revealed that the important factors that affect a deferred payment adoption were compatibility, impulsive buying tendency in Naver shopping, whereas compatibility, relative advantage, additional value in Coupang(listed in order of most important). In addition, impulsive buying tendency had a positive effect on adoption intention in Naver shopping and on perceived risk in Coupang. The results imply that Naver shopping need to focus on managing delinquency while Coupang should provide sufficient information on how late fees and credit rating downgrade work and try not to make a deferred payment option stand out. In order to increase adoption rate it is recommendable to narrow down target segment of a deferred payment and expand it to a specialized vertical such as travel.
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무선 Ad-hoc 네트워크에서 RTS/CTS의 사용여부에 관한 연구
김모세(Moses Kim),모정훈(Jeonghoon Mo) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
무선 Ad-hoc 네트워크상에서 hidden node problem을 해결하기 위해 도입된 RTS/CTS의 사용여부는 네트워크의 처리량(throughput)에 영향을 미친다. 이는 RTS/CTS가 hidden node problem을 해결해주지만 거기에서 발생하는 overhead 때문에 처리량이 떨어질 수도 있기 때문이다. 기존 관련 연구에서는 RTS/CTS의 사용여부를 패킷의 크기에 따라 달리 해야 한다고 말하고 있다. 그리고 이를 구현하기 위해서 RTSThreshold라는 값을 사용하고 있다. 만약 이 값보다 패킷의 크기가 작으면 RTS/CTS는 사용 되지 않고, 만약 이 값보다 패킷의 크기가 크면 RTS/CTS가 사용된다. 이렇게 RTS/CTS의 사용여부를 결정해주는 RTSThreshold값을 결정하기 위해선 네트워크의 처리량에 영향을 줄 수 있는 모든 인자들을 고려해 보아야 할 것이다. 조사한 바에 의하면 이미 관련 연구에서 physical preamble의 크기, 노드의 수, 그리고 data rate와 RTSThreshold와의 관계를 연구 했었지만, 그밖에 네트워크의 처리량에 영향을 줄 수 있는 carrier sense range나 네트워크의 크기와의 관계는 연구가 되지 않았었다. 따라서 본 논문에서는 이 두가지 인자와 RTSThreshold와의 관계를 살펴보고자 모의실험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 두 인자가 어느 정도 RTSThreshold를 결정하는데 영향을 줄 것이라 예상했었지만, 실험 결과를 분석한 결과 carrier sense range나 네트워크의 크기는 RTSThreshold를 결정하는데 크게 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
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