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- 저자 : 서양민(Yang-Min Seo) (검색결과 2 건)
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날씨 및 요일 특성이 음식점 메뉴 검색시스템 이용에 미치는 영향에 관한 실증 연구
조찬열(Chan-Yeol Cho),정구임(Ku-Imm Jung),서양민(Yang-Min Seo),최혜림(Hae-Lim Choi) 한국스마트미디어학회 2017 스마트미디어저널 Vol.6 No.2
지속적인 경제 성장에 따라 소비자들의 외식 횟수는 해를 거듭할수록 점점 늘어나고 있으며 그 만큼 외식 산업 역시 양적인 성장을 기록하고 있다. 소비자가 외식을 결정하고 메뉴를 선정할 때 다양한 변수가 존재하지만, 본 연구에서는 강수, 적설, 운량 에 따른 날씨 변수와, 계절과 휴일에 따른 요일 변수가 소비자들의 메뉴 선택에 얼마나 기여하는 지를 중점적으로 규명하고자 하였다. 분석은 식신 의 사용자가 메뉴 검색을 하고 매장을 선택하고 조회하는 데이터를 연구 자료로 활용하였다. 여기에 기상청에서 제공하는 일별 날씨 데이터를 대입하여 분석을 수행하였다. 특히 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와 계절, 휴일에 따른 요일 변수로 나누어 연구 분석을 실시하였다. 이를 통해 날씨와 요일 변수가 사용자의 메뉴 검색에 유의미한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었으며, 본 연구 결과를 활용하면 외식산업 시장에서의 우위를 다질 수 있는 소상공인, 마케팅 종사자, 기타 관련자에게 많은 도움이 될 것으로 사료된다. Due to new social environment, expenditure on eating out has increased over the last few year, thereafter the food-tech industries have steadily grown as well. We have studied what variable would affect customer s choices when they plan to eat out or order in. There are two variables are taken into account to prove it. Firstly, it is climate changes, such as an amount of rainfall, snowfall and clouds. Secondly, it is days, such as seasons and holidays. Based on this, we looked up the SikSin user s behaviors patterns, then did analysis of the daily data provided by the Meteorological office. By the end of the study, it turned out that two variables, climate changes and days, both have a strong influence on customer’s choices. It is considered that this research outcome will make contributions to small businesses founders who want to take the initiative, marketing managers and people who are engaged in the food-tech industry.
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고정우선순위 선점가능 스케쥴링 환경에서의 캐쉬에 의한 선점지연시간 분석 (pp.243-256)
이창건(Chang-Gun Lee),한주선(Joosun Hahn),서양민(Yang-Min Seo),민상렬(Sang Lyul Min),하란(Rhan Ha),홍성수(Seongsoo Hong),박창윤(Chang Yun Park),이민석(Minsuk Lee),김종상(Chong Sang Kim) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.25 No.3
프로세서와 메모리사이의 속도차가 증가함에 따라, 범용 컴퓨터 시스템에서 뿐만 아니라 실시간 컴퓨터 시스템에서도 캐쉬 메모리의 필요성이 증대되었다. 캐쉬 메모리의 사용은 태스크의 평균 수행시간을 감소시키는 긍정적인 측면을 가지고 있는 반면, 태스크간의 선점이 허용되는 멀티태스킹 환경에서는 태스크의 수행시간에 예측하기 힘든 추가비용(캐쉬에 의한 선점지연시간)을 초래한다는 부정적 측면도 가지고 있다. 이러한 부정적 측면은 주어진 시간안에 태스크의 수행 완료를 보장해야 하는 실시간 컴퓨터 시스템이 캐쉬 메모리를 사용하는 것을 어렵게 만드는 요소로 작용한다. 본 논문에서는 고정우선순위 선점가능 스케쥴링 환경에서 보다 정확하게 케쉬에 의한 선점지연시간을 예측하기 위한 분석기법을 제안한다. 캐쉬에 의한 선점지연시간을 예측하기 위한 현재까지의 연구는 “선점하는 태스크는 현재 캐쉬에 올라와 있는 선점되는 태스크의 메모리블럭을 캐쉬로부터 모두 쫓아내며, 이렇게 쫓겨난 메모리블럭들은 선점된 태스크가 이후에 수행을 재개했을 때 모두 다시 캐쉬로 올라와야 한다”는 비관적인 가정을 바탕으로한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 기법은 각 태스크가 선점시 지불해야하는 캐쉬에 의한 선점비용으로 유용한 - 이후에 다시 사용되는 - 캐쉬블럭만을 고려하므로써 보다 정확하게 캐쉬에 의한 선점지연시간을 예측할 수 있다. 제안되는 기법은 두 단계로 이루어진다. 첫번째 단계에서는 각각의 태스크를 독립적으로 분석하여, 주어진 태스크의 각 수행지점에서의 유용한 캐쉬블럭의 수를 계산하고 이를 이용하여 해당 수행 지점에서의 캐쉬에 의한 선점비용을 구한다. 이렇게 구해진 선점비용들은 각 태스크가 특정 횟수만큼 선점될 때 부가적으로 지불하게 되는 캐쉬에 의한 최악 선점비용을 나타내도록 표의 형태로 정리된다. 두번째 단계에서는 첫번째 단계의 결과를 본 논문에서 정의한 선형계획법의 입력으로 이용하여 주어진 시간동안 발생할 수 있는 캐쉬에 의한 최악 선점지연시간을 계산하고, 이를 최악 반응시간식에 적용하여 각 태스크의 최악 반응시간을 구한다. 이렇게 구해진 최악 반응시간은 기존의 기법에 의해 구해진 값에 비해 보다 정확한 최악 반응시간 예측값이며, 따라서 이를 이용하면 보다 정확하게, 주어진 태스크가 마감시간 이내에 수행을 완료할 수 있는가 여부( 스케쥴 가능성 - schedulability)를 판단할 수 있다. 본 논문에서 행한 실험에 따르면, 제안된 기법은 기존의 기법에 비해 최고 60%까지 더 정확하게 캐쉬에 의한 선점지연시간을 예측해낸다. Cache memory is increasingly being used in real-time computer systems as well as general purpose computer systems due to the ever increasing speed gap between processors and main memory. However, the use of cache memory in real-time systems introduces variation to task execution time when preemptions are allowed among tasks. This paper proposes a technique for analyzing the cache-related preemption delays of tasks that cause such unpredictable variation in task execution time in the context of fixed-priority preemptive scheduling. Unlike previous approaches that make a pessimistic assumption that each memory block of a preempting task replaces from cache memory a memory block needed by a lower priority task, the proposed technique considers the usefulness of cache blocks in computing cache-related preemption delay to improve prediction accuracy. The proposed technique consists of two steps The first step performs a per-task analysis to estimate cache-related preemption cost for each execution paint in a given task from the number of useful cache blocks at the execution point. The results of this first step are given in a table that specifies the (worst case) preemption cost for a given number of preemptions. The second step computes the worst case response time of each task using a response time equation and a linear programming technique which takes as its input the preemption cost information of tasks obtained in the first step. Our experimental results show that the proposed technique gives a prediction of the worst case cache-related preemption delay that is up to 60% tighter than that obtained from previous approaches.
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