• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.9
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• pp.315-320
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• 2015

In cloud computing, server virtualization supports one or more virtual machines loaded on multiple operating systems on a single physical host server. Migration of a VM is moving the VM running on a source host to another physical machine called target host. A VM live migration is essential to support task performance optimization, energy efficiency and energy saving, fault tolerance and load balancing. In this paper, we propose open source based adaptive VM live migration technique. For this, we design VM monitoring module to decide VM live migration and open source based full-virtualization hypervisor.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.11
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• pp.541-550
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• 2013

Generally in case of tablet PC's, the Windows 8 is used to support various functions or development convenience, however it cannot support real-time processing. In addition, existing commercial solutions and RTiK has a problem to support real-time processing due to impossibility of getting APIC timer count value which is used to generate timer interrupt separated from that of Windows. Thus, in this paper, we set the initial APIC count value using MSR_FSB_FREQ to support real-time processing on the Windows 8-based tablet PC's. Additionally, we deal with designing and implementing RTiK+ providing real-time processing to guarantee interrupt periods by controlling C-State which is used for low power techniques. To evaluate the performance of the proposed RTiK+, we measured the periods of generated real-time threads using RDTSC instructions which return the number of CPU clock ticks, and verified that RTiK+ operates correctly within the error ranges of 1ms.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.5
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• pp.35-40
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• 2010

NAND flash memory has been widely used than traditional HDD in PDA and other mobile devices, embedded systems, PC because of faster access speed, low power consumption, vibration resistance and other benefits. DiskSim and other HDD simulators has been developed that for find improvements for the software or hardware. But there is a few Linux-based simulators for NAND flash memory and SSD. There is necessary for Windows-based NAND flash simulator because storage devices and PC using Windows. This paper describe for development of simulator-NFSim for FTL performance analysis in NAND flash. NFSim is used to measure performance of various FTL algorithms and FTL wear-level. NAND flash memory model and FTL algorithm developed using Windows Driver Model and class for scalability. There is no need for another tools because NFSim using graph tool for data measure of FTL performance.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.27-28
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• 2006

최근 변전소 자동화 시스템에서 가장 큰 관심사는 종래의 인간의 개입을 최소화 할 수 있는 통합화, 자동화, 원격 감시화이다. 즉 변전소를 구성하는 장비들은 서로 다른 구조와 통신방식에서 벗어나 IEC61850 표준규격에서 제안하는 객체 모델링 및 통신프로토콜을 이용한 마이크로프로세서 기반의 IED를 개발하여 상호운용성을 확보하는 것이다. 본 연구에서는 IEC61850기반의 간단한 과전류 계전 IED(OCR)를 개발하고 그 구현방법을 설명하였다. 구현을 위해 상용보드인 MVME5100에 실시간 운영체제인 VxWorks를 포팅하여 MMS(Manufacturing Message Specification), SMV(Sampled multicast value) GOOSE(Generic object oriented substation event) 통신모듈을 탑재하였고 과전류 계전 요소들을 논리장치 및 논리노드로 구현하였다. 또한 전력계통 시뮬레이터인 Hypersim을 이용하여 IEC61850기반의 리클로저, 액츄에이터, 병합장치를 구현하고 과전류 계전 IED의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.119-122
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• 2012

이종 멀티코어 프로세서는 각기 상이한 마이크로아키텍처, 캐시 사이즈, 클록 주파수를 갖는 다수의 코어 또는 프로세싱 유닛으로 이루어진 마이크로프로세서이다. 저에너지 소비가 산업계의 키워드로 부상하고 있는 이 시기에 이종 멀티코어는 동종 멀티코어보다 더 낮은 전력을 소비하고 성능면에서도 더 나은 프로세서로 주목받고 있다. 하지만, 동종 멀티코어에서의 동작을 가정하는 현재의 운영체제의 작업 스케줄러로는 이종 멀티코어의 이종적인 특성을 잘 활용할 수 없다. 본 논문에서는 이종 멀티코어 프로세서 작업 스케줄링에 관한 연구를 다면적으로 분석하여 각 방법의 장점과 단점을 개략적으로 정리하고 관련된 이슈들을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.970-972
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• 2013

최근 웨어러블 단말기와 같은 소형 임베디드 시스템이 많아짐에 따라 임베디드 소프트웨어의 수요가 점점 늘어나고 있다. 그러나 임베디드 소프트웨어는 개발이 완료되어 있음에도 실제 하드웨어 없이는 소프트웨어의 검증이 어려운 단점을 가지고 있다. 이는 임베디드 시스템의 제품을 개발하는 과정에서 일정이 늦춰지고 시스템의 신뢰성을 떨어뜨리는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 메모리 관리가 용이하고 소형 임베디드 기기에서 저전력으로 사용할 수 있게 만들어진 실시간 운영체제인 UBINOS를 PC에 포팅하여 UBINOS 기반의 임베디드 소프트웨어를 PC 상에서 수행할 수 있는 코드 시뮬레이터를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.397-399
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• 2005

무선 센서노드를 활용한 다양한 네트워크 설계 기술은 실생활의 각종 정보 수집에서부터 환경 모니터링까지 폭넓은 활용범위를 바탕으로 저전력 노드 설계 기술, 노드간 라우팅 프로토콜, 초소형 운영체제 및 미들웨어기술 등 관련 연구가 활발히 수행되고 있으며, 실내 센서네트워크에 분포된 노드의 절대위치를 측정하는 위치인식 시스템은 노드의 이동성, 다수성 그리고 환경의 제약성으로 인해 이를 보완할 시스템이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 고정 센서노드의 배치밀도에 따라 위치정보를 선별적으로 처리하는 위치데이터 처리기와 다중 위치데이터의 발생을 원천적으로 차단하는 노드간 라우팅 기법을 통해, 센서노드의 이동성과 다중성을 효과적으로 보완하는 실내 이동객체 위치인식 시스템을 설계하고 서비스 구현을 위한 센서네트워크 플랫폼을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.7 s.97
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• pp.621-626
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• 2005

Recently, flash memory is widely used in various embedded applications since it has many advantages in terms of non-volatility, fast access speed, shock resistance, and low power consumption. However, it requires a software layer called FTL(Flash Translation Layer) due to its hardware characteristics. We present a new FTL algorithm named LSTAFF(Large State Transition Applied Fast flash Translation Layer) which is designed for large block flash memory The presented LSTAFF is adjusted to flash memory with pages which are larger than operating system data sector sizes and we provide performance results based on our implementation of LSTAFF and previous FTL algorithms using a flash simulator.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.16 no.2
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• pp.127-133
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• 2020

As the usages of artificial intelligence is increased, the demand to algorithms for small portable devices increases. Also as the embedded system becomes high-performance, it is possible to implement algorithms for high-speed computation and machine learning as well as operating systems. As the machine learning algorithms process repetitive calculations, it depend on the cloud environment by network connection. For an stand alone system, low power consumption and fast execution by optimized algorithm are required. In this study, for the purpose of smart control, an energy measurement sensor is connected to an embedded system, and a real-time monitoring system is implemented to store measurement information as a database. Continuously measured and stored data is applied to a learning algorithm, which can be utilized for optimal power control, and a system interfacing various sensors required for energy measurement was constructed.