• 한국통신학회논문지
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• 제34권7B호
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• pp.694-702
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• 2009

센서네트워크에서 각 노드가 오직 자신의 이웃 노드에 대한 위치정보만을 가지고 라우팅 경로를 설정하는 위치 기반 라우팀은 확장성에 있어 매우 효과적인 프로토콜이다. 그러나 순수한 위치기반 라우팅은 채널상태를 고려하지 않는다. 채널상태를 고려하지 않는다면, 라우팅 테이블이 업데이트될 때 채널상태가 좋지 않은 노드가 라우팅 테이블에 업데이트 되어 릴레이 노도로 선택되어질 수 있다. 이것은 에러로 인한 재전송을 유발하게 되고 이러한 재전송 때문에 추가의 에너지가 소비되게 된다. 이러한 사실로부터, 본 논문에서는 위치기반 라우팅에서 채널상태를 고려함으로 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하고 소비되는 에너지를 최소화 할 수 있는 라우팅 방법을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.30-32
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• 2014

최근 낸드 플래시 메모리는 임베디드 저장 장치로 많이 사용되고 있다. 비휘발성인 플래시 메모리는 기존의 하드디스크와 달리 저 전력, 좋은 내충격성 및 집적도 등 많은 장점이 있지만 데이터 업데이트 시 덮어쓰기가 안 되어 쓰기 연산 전 해당 블록을 지우는 작업이 선 진행되어야 하며 이로 인해 부분 페이지 업데이트가 자주 일어난다. 이런 플래시메모리와 더불어 최근 차세대 메모리연구가 많이 진행 중인데, 이 중에서 PCM 이라는 메모리는 비휘발성으로 정전 시 데이터가 날라 가버리는 DRAM에 반해 전원이 공급 안 되더라도 데이터가 보존되는 특성이 있다. 하지만 PCM 역시 플래시 메모리와 마찬가지로 블록 당 쓰기연산 작업이 제한되어 있어서 근래에 DRAM과 같이 사용하는 하이브리드 구조를 채택하여 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 플래시 메모리의 문제점을 해결함으로서 수명을 연장시키고 정 전시 데이터가 보존되지 않는 DRAM의 단점을 하이브리드 메모리를 기반으로하여 데이터의 신뢰성을 높이는 FTL알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.569-572
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• 2016

현재 스마트홈과 관련된 디바이스들이 증가함에 따라 다양한 디바이스를 통합하여 관리하고자 하는 홈 오토메이션 시스템들이 많아지고 있다. 하지만 기존의 시스템들에서는 각각의 디바이스에 대한 펌웨어 관리가 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 컴퓨터에 연결하지 않고 Wi-Fi 등을 사용하여 무선으로 펌웨어를 업데이트 하는 기술인 FOTA(Firmware Over The Air)를 적용하여 펌웨어에 대한 관리 및 업데이트가 용이하며, TR-069 프로토콜 방식을 활용하여 HTTP기반으로 서버와 디바이스와 연결 매개체가 되는 허브(CEP)의 통신을 통해 각 디바이스들을 제어 및 관리를 하는 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.85-96
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• 2019

이 논문에서는 블록체인을 이용해 게임 변수들 (게임 난이도, 아이템 강화확률 등)을 사용자들이 직접 공정하고 투명하게 업데이트하는 게임 시스템을 제안한다. 일례로 소개하는 이더리움 기반 미로 탈출 게임은, 최초의 블록체인 기반 미로 게임이며 블록체인을 통해 난이도를 조절하는 최초의 시도이다. 이 시스템에서는 난이도 함수가 사용자들이 매매한 미로 벽의 수량을 반영해 난이도를 계산한다. 게임 관리에 블록체인을 사용하는 것은 인적 경제적 자원을 절약할 뿐 아니라, 난이도 및 아이템 강화확률을 일방적으로 조작하는 게임 개발자의 불공정한 관행도 방지된다. 누구도 비밀스럽게 미로, 승자, 난이도를 조작할 수 없기 때문이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.67-75
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• 2010

네트워크 리프로그래밍은 센서 필드에 배치된 센서 노드들의 효율적인 유지 보수를 위해 코드 업데이트와 오류 수정을 원격으로 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 센서 노드들 간에 소량의 데이터를 전달하는 일반적인 무선 센서 네트워크 통신과는 달리 네트워크 리프로그래밍에서는 대용량 데이터의 신뢰성 있는 전달이 요구된다. 기존의 네트워크 리프로그래밍 기법은 신뢰성 있는 데이터 전달을 위해 데이터 손실 발생 시 복구를 위한 비용이 많이 들며 이로 인한 에너지 소모가 급증하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 센서 네트워크에 적합한 클러스터 기반의 리프로그래밍 기법을 제안한다. 센서 필드를 클러스터로 나누고 각 클러스터에 대표 노드를 선정하여 중복 전송과 불필요한 경쟁을 최소화함으로써 에너지 소모를 줄인다. 또한 테이블을 이용하여 노드들의 상태 정보를 통해 정확한 오류 복구를 수행함으로써 신뢰성을 높이고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.597-599
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• 2022

IoT 디바이스에서 on-device AI를 수행할 때, 타겟 서비스나 디바이스의 환경에 따라 필요한 AI 모델이 달라질 수 있다. 또한, 기존 AI 모델도 federated learning과 같이 추가적인 데이터를 이용해 트레이닝을 하거나 보다 향상된 새로운 기법을 사용하는 등 업데이트가 일어날 수 있다. 이에 따라 IoT 디바이스에서 양질의 AI 서비스를 수행하기 위해서는 상황에 따라 필요한 AI 모델을 선택적으로 사용하거나 최적화된 최신 버전의 AI 모델로 업데이트 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이를 지원하기 위한 AI 모델 레포지토리를 제안한다. 레포지토리는 AI 모델의 등록, 검색, 관리 및 배포를 지원하며 실사용을 위한 웹 포털을 포함한다. 제안하는 시스템의 실효성 확인을 위해 Node.js와 Vue.js로 구현하여 동작을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.683-689
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• 2023

자연어 처리 분야는 최근에 큰 발전을 보였으며, 특히 초대규모 언어 모델의 등장은 이 분야에 큰 영향을 미쳤다. GPT와 같은 모델은 다양한 NLP 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 특히 챗봇 분야에서 중요하게 다루어지고 있다. 하지만, 이러한 모델에도 여러 한계와 문제점이 있으며, 그 중 하나는 모델이 기대하지 않은 결과를 생성하는 것이다. 이를 해결하기 위한 다양한 방법 중, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 방법이 주목받았다. 이 논문에서는 지식베이스와의 통합을 통한 도메인 특화형 질의응답 시스템의 효율성 개선 방안과 벡터 데이터 베이스의 수정을 통한 챗봇 답변 수정 및 업데이트 방안을 제안한다. 본 논문의 주요 기여는 다음과 같다: 1) QA Pair Passage RAG을 활용한 새로운 RAG 시스템 제안 및 성능 향상 분석 2) 기존의 LLM 및 RAG 시스템의 성능 측정 및 한계점 제시 3) RDBMS 기반의 벡터 검색 및 업데이트를 활용한 챗봇 제어 방법론 제안

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.917-922
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• 2004

모바일 에드 혹 네트워크는 어떤 고정된 네트워크 인프라구조도 갖고 있지 않는 모바일 노드들로 구성된 망이다. 모바일 노드의 위치는 빈번히 변경되므로 노드의 위치를 효과적으로 관리하는 것은 관심을 끄는 분야이다. 본 논문에서는 모바일 에드 혹 네트워크에서 모바일 노드의 위치를 관리하기 위한 적응적 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴을 제안한다. 제안하는 스킴은 노드의 이동성을 필요로 한다면, 모바일 노드는 위치 정보를 업데이트하거나 질의하기 위해서 몇 개의 데이터베이스를 랜덤하게 선택한다. 질의를 하는 경우에 선택되는 데이터베이스의 수는 고정되어 있는 반면에, 업데이트를 하는 경우에는 업데이트를 하고자 하는 모바일 노드의 인기도에 따라 데이터베이스의 수가 결정된다. 제안하는 스킴의 성능을 분석적 모델을 사용하여 평가하였으며 기존의 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴과 성능을 비교하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.583-589
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• 2015

HEVC CABAC에서는 하나의 빈을 부호화한 후 확률 모델을 업데이트하고, 업데이트된 확률 모델로 다음 빈을 부호화한다. 기존 CABAC 부호화기는 매 사이클마다 1개의 빈밖에는 부호화하지 못하여 처리율을 향상시킬 수 없었다. 본 논문에서는 확률 모델의 업데이트가 필요없는 우회 빈을 병렬처리 함으로서 처리율을 높인 HEVC CABAC 부호화기를 제안한다. 설계된 CABAC 부호화기는 매 사이클마다 1개의 정규 빈을 처리하거나 최대 4개의 우회 빈을 처리할 수 있으며, 평균적으로 매 사이클당 1.15~1.92개의 빈을 처리한다. 0.18 um 공정에서 합성한 결과, 게이트 수는 메모리를 포함하여 78,698 게이트, 최대 동작 속도는 136 MHz, 최대 처리율은 261 Mbin/s이다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-6
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• 2019

Google은 2009년 Bytecode로 구성된 Dex(Dalvik Executable)를 Dalvik Runtime의 Interpreter가 실행하는 형태의 Android를 공개하였다. 이후로 Interpreter 실행 속도 개선을 위해 JIT(Just-in-time) 컴파일 기술을 적용하였고 Lollipop(Android 5.0)부터는 Dalvik Runtime을 대체하여 ART Runtime을 제공하여 AOT(A head-of-time) 컴파일 지원을 통해 앱 설치 이후부터 Bytecode가 아닌 Native code로 동작하도록 함으로써 성능을 높일 수 있게 되었다. 하지만 앱 설치/업데이트 시점에 모든 대상을 컴파일하는 AOT 컴파일은 시간이 오래 걸리고 메모리/CPU 자원을 많이 사용함에 따라 느려지고 발열을 유발하여 사용자 불편함을 초래하였다. 시간이 지날수록 더 복잡하고 큰 코드를 지닌 앱들이 많이 등 장함에 따라 AOT 컴파일로 인해 발생하는 문제들이 더 많이 발생하게 되었고, Nougat(Android 7.0)부터는 이를 개선하여 AOT 컴파일을 앱 설치/업데이트 시점에 모두 수행하지 않고 최적화 시점을 나중으로 미루고 실제 사용자의 사용 기록인 Profile을 사용하는 Profile-guided 컴파일 방법을 통해 문제를 회피하고 있다. 이 연구에서는 앱 실행 속도를 설치 직후부터 개선할 수 있도록 하기 위해 Profile에 따른 앱 실행 속도의 특성을 파악하여 앱 실행 속도를 개선할 수 있는 Profile을 앱 개발 시점에 자동 생성하는 방법과 자동생성한 프로파일을 APK에 포함하고 앱 설치/업데이트 시점에 활용하여 최적화를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 앱 설치 시점에 Profile에 기반하여 선택적으로 컴파일할 수 있으므로 설치 시점에 발생하는 사용자 불편을 최소화할 수 있으며 앱 설치 이후 Native code 실행을 통해 앱 실행 속도를 최초 실행부터 개선할 수 있다.