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김선호,윤미연,신용태,Kim, Seon-Ho,Yoon, Mi-Youn,Shin, Yong-Tae 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.11 No.3
Recently, contents distribution technologies have been used to cope with the explosive demand for Web services. In this paper, we addressed the issue of the optimal placement of replicas in the environment where Web contents are replicated. We placed replicas so that clients can have access to replicas with the proper delay and bandwidth. We attempted to solve the problem via dynamic programming considering cost of delay and traffic We have come up with time complexity that is less than $O(n^2)$. We defined the threshold and proved that our algorithm guarantees the reliable services.
콘텐츠 분산 환경에서 서버 선택을 위한 리다이렉션 시스템의 설계
김선호,고훈,신용태,Kim, Seon-Ho,Ko, Hoon,Shin, Yongtae 한국통신학회 2004 韓國通信學會論文誌 Vol.29 No.2c
웹(Web)이 급속히 발전함에 따라 웹상에서 단순한 텍스트 파일 뿐 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구도 기하급수적으로 증가하고 네트워크 대여폭의 수요도 급격히 증가하고 있다. 이러한 상황에서 콘텐츠의 빠른 전송과 적은 트래픽 발생을 위하여 Caching, P2P, CDN 등의 기술이 대두되었다. 본 연구에서는 콘텐츠가 여러 복제 웹 서버에 분산 배치되어 있는 환경에서 클라이언트의 요청에 가장 적절한 서비스를 해 줄 수 있는 웹 서버를 선택하기 위한 리다이렉션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 리다이렉션 시스템은 클라이언트의 요청을 토폴로지 상 가깝고 부하가 적은 복제 웹 서버로 리다이렉트 함으로써 클라이언트가 기대하는 응답시간을 단축시켰다. 이러한 연구는 지속적으로 증가하고 있는 대규모 멀티미디어 콘텐츠의 안정적이고 빠른 전송에 기여할 것이다. With the development of Web technologies, the demand for multimedia contents and network bandwidth is increasing explosively. In this situation, Caching, P2P and CDN are using for fast transmission with low traffic. In this research, we designed and implemented a redirection system for best replica selection where contents are distributed to multiple replicated web servers. This redirection system selects a close and least loaded replica and redirect a client's request to the replica. As a result, this system improved user-perceived performance. It is expected that this redirection system will contribute to the faster and more stable transmission of massive multimedia contents.
김선호,Kim, Seon-Ho 한국도서관정보학회 2010 한국도서관정보학회지 Vol.41 No.4
최근 들어 도서관의 관종에 상관없이 사서는 장애인에게 정상인과 동등한 서비스와 효율적인 시설을 제공하려고 노력하고 있다. 이러한 맥락에서, 현장의 사서뿐만 아니라 미래의 사서도 장애 이슈의 교육을 통해 장애인의 요구와 그들의 정보입수행위를 규명하고 이해하는데 필요한 다양한 지식과 기술을 갖추어야 한다. 본 연구의 목적은 장애 이용자의 도서관 서비스에 대한 사서의 경험과 입장을 강화시키기 위하여 문헌정보학과의 교육환경을 장애 관련 교과목, 교수의 교과목 개설에 대한 인식도 그리고 그들의 강의 내용을 조사 분석하여 개선된 교육 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 결론에서 문헌정보학과에서 앞으로 추구하여야 할 장애 이슈의 교육 방향을 제시하였다. Nowadays, librarians try to provide equal services and effective facilities to people with disabilities. According to this context, the current and prospective librarians should have a wide range of knowledges and skills that can identify and understand their patron's needs and information seeking behaviors through disability issues education. This study aims at presenting the advanced directions of the LIS education in order to enhance a librarian's experience and strengthen his/her hand on library services for people with disabilities. The result of the study suggests some directions on disability issues in LIS education in the future.
Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘
김선호,전상배,임준석,성굉모,Kim, Seon-Ho,Chon, Sang-Bae,Lim, Jun-Seok,Sung, Koeng-Mo 한국음향학회 2009 韓國音響學會誌 Vol.28 No.8
소음이 존재하고, 신호의 전달 시스템이 가변적인 환경에서 신호처리는 일반적으로 적응 알고리즘에 의해 이뤄진다. 다양한 적응 알고리즘들 중에서 LMS 알고리즘은 연산량이 적고, 구현이 쉬우며, 성능이 훌륭해 가장 널리 쓰이는 알고리즘이 되었다. LMS 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나가 Step Size이다. 일반적으로, Step Size가 크면, 알고리즘 수렴 속도는 빨라지지만, 수렴 오차는 커지게 되고, Step Size가 작으면 수렴 오차는 작아지지만, 수렴 속도는 느려진다. Step Size의 이러한 특성을 상호 보완하고자 많은 방법들이 제안되어 오고 있다. 본 논문에서는 오차 제곱 변화 곡선의 기울기로부터 현재 상태에 대한 카테고리를 분류하여, Step Size를 매 단계마다 적절하게 가변시킴으로써, 결과적으로 수렴 속도와 정확도, 연산량을 향상시킨 새로운 개념의 Categorized 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제시하고, 그 성능은 실험을 통하여 수렴 속도와 Excessive Mean Square Error (EMSE), 연산량의 관점에서 향상되었음을 검증하였다. Information processing in variable and noisy environments is usually accomplished by means of adaptive filters. Among various adaptive algorithms, Least Mean Square (LMS) has become the most popular for its robustness, good tracking capabilities and simplicity, both in terms of computational load and easiness of implementation. In practical application of the LMS algorithm, the most important key parameter is the Step Size. As is well known, if the Step Size is large, the convergence rate of the algorithm will be rapid, but the steady state mean square error (MSE) will increase. On the other hand, if the Step Size is small, the steady state MSE will be small, but the convergence rate will be slow. Many researches have been proposed to alleviate this drawback by using a variable Step Size. In this paper, a new variable Step Size LMS(VSSLMS) called Categorized VSSLMS (CVSSLMS) is proposed. CVSSLMS updates the Step Size by categorizing the current status of the gradient, hence significantly improves the convergence rate. The performance of the proposed algorithm was verified from the view point of convergence rate, Excessive Mean Square Error(EMSE), and complexity through experiments.