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JFFS2를 위한 효율적인 Garbage Collector의 설계 및 구현
정하용(Ha-Yong Jung),김진수(Jin-Soo Kim),한환수(Hwansoo Han),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅰ
플래시 메모리는 저전력 소비, 빠른 읽기속도, 비휘발성 등 좋은 특징을 많이 가지고 있다. 하지만 반대로 플래시 메모리는 치명적인 약점도 가지고 있는데, 그것은 덮어쓰기가 불가능 하다는 것과 삭제속도가 극단적으로 느리다는 것이다. 따라서 이와 같은 치명적인 약점을 극복하기 위한 효율적인 파일시스템과 Garbage Collector(GC)의 설계는 플래시 메모리 연구의 핵심적인 부분이 되어 왔고 JFFS2(Joumaling Flash File System version 2)는 그러한 연구의 결과 중 하나이다. 본 논문은 기존에 JFFS2 에서 사용된 G.C와 비교해 좀 더 효율적인 G.C를 제안한다. 성능향상을 위해서 사용된 두 가지 핵심적인 알고리즘은 Cost Age Times (CAT) 방법과 Dynamic dAta Clustering (DAC) 방법이며, 결과적으로 지역성(Locality)이 높은 데이터의 쓰기에서 최고3배 정도의 성능향상을 보였다.
KT IPTV 사용자의 시청이력을 이용한 VOD 추천 시스템의 성능분석
정하용(Ha-Yong Jung),김문식(MoonSik Kim) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1
IPTV의 VOD(Video On Demand) 서비스는 사용자가 원하는 프로그램만을 볼 수 있는 편의를 제공하지만, 반대로 수많은 VOD 중에서 사용자가 원하는 VOD를 찾고 선택해야 하는 어려움을 만들어냈다. 이와 같은 환경 하에서 사용자가 원하는 VOD를 찾는 방식이 아닌, 시스템이 사용자가 원할만한 VOD를 추천해주는 서비스는 불편한 사용자 인터페이스에 하나의 대안이 될 것으로 여겨지고 있다. 본 연구에서는 실제 상용서비스 중인 KT IPTV 서비스 사용자들의 시청이력을 이용한 VOD 추천 시스템의 기초 성능을 실험 및 평가함으로써 사용자 맞춤형 VOD 추천 시스템의 가능성을 확인해 볼 수 있었다.
정하용(Ha-Yong Jung),황금하(Jin-Xia Huang),신사임(Sa-Im Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
자질 선택은 문서 분류와 같이 많은 자질을 사용하는 지도식 기계학습에 관한 연구에서 날로 중요성이 커지고 있다. 특히 특허문서 분류와 같은 작업은 기존의 문서 분류보다도 훨씬 많은 자질과 분류 범주를 가지기 때문에 전체 문서의 특징을 드러내는 적절한 부분집합을 선택해 학습하는 것이 절실하다. 전통적인 자질선택 방법은 필터라는 방법으로서 빠르지만 임계값을 정하기가 어렵다는 문제가 있다. 한편 최근에 많이 연구되는 래퍼는 일반적으로 필터보다 좋은 성능을 보이지만 자질의 개수가 많을수록 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터와 래퍼를 상호 보완적으로 결합하여 최적의 필터를 자동적으로 찾는 래퍼를 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법이 효과적으로 자질 집합을 선택하는 것을 확인할 수 있었다.
IPTV 시청자의 시청이력에 기반한 협력필터링 모델 분석
정하용(Ha-Yong Jung),김문식(MoonSik Kim) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C
협력 필터링(Collaborative Filtering)은 상품추천, 영화추천 등에 사용되는 대표적인 방법으로서, 사용자들의 사용이력에 기반해서 유사도가 높은 항목들을 찾아낸다. 본 연구에서는 상용 IPTV 서비스에 협력 필터링을 적용했을 때 만들어지는 모델을 분석하여 어떤 요소들이 협력 필터링 모델의 생성에 영향을 끼치는지 분석했다. 이를 통해 IPTV 영역에 협력 필터링을 적용했을 때 영향을 끼치는 요소들과 다른 영역과는 다르게 고려해야 할 사항들을 알 수 있었다.