Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.28-30
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2002
이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-time Systems)은 분산 네트워크 상에서 협력 동작하며 특정 시간 내에 요구하는 정보를 제공하는 이동 시스템이다. MDRTS는 시간, 이동성, 분산성 등을 표현하기 때문에 명세 복잡도가 높고, MDRTS의 성공적인 동작을 보장하기 위해 보다 정확하고 효율적인 시스템의 설계가 중요하다. 특히 시스템의 분산성과 이동성에 의해 발생하는 다양한 종류의 제약 사항을 표현한 수 있는 정형기법이 필요하다. 본 논문에서는 MDRTS을 명세하기 위해 PATM(Probabilistic Abstract Timed Machine)[1]을 확장하여 정의한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)에 대해 기술한다. DATM은 PATM에서 표현하기 힘들었던 이동하는 기계의 분산 정보를 명세할 수 있도록 하였고, 시간, 거리, 확률, 보안에 대한 제약 사항을 명세할 수 있도륵 정의하였다. MDRTS가 가진 제약사항들은 영역을 정의하여 표현하였다. 영역의 종류에는 시간영역, 거리영역, 확률영역, 보안영역이 있다. 각 영역의 속성에 시간적인 제약을 표현할 수 있으며, 시간과 공간 논리를 사용하여 모델링하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.639-640
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2011
P2P VoD 스트리밍에서 비디오를 순차적으로 시청하는 패턴과 더불어 비디오 재생지점의 임의 변경을 허용하는 VCR 기능과 같은 사용자 interactivity 지원 및 재생지점 변경 시 스트리밍 지연을 최소화 하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 본 논문에서는 VCR 기능 지원을 위해 비디오 전 구간에 대해 피어들이 소유한 오프셋을 오버레이에 확률적으로 등록과 상승을 수행함에 따라 인기도가 누적되며 이를 통해 오프셋을 기반으로 하여 피어들이 논리적으로 오버레이상에 형성 및 유지되게 된다. 이에 따라, 인기지점의 오프셋들은 높은 계층에 유지되므로 피어들은 재생확률이 높은 인기 오프셋을 우선적으로 선반입하여 VCR 동작 요청 시 스트리밍 성능을 향상시키는 계층 상승기법 기반의 오버레이를 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.678-681
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2007
분산형 데스크탑 그리드 시스템에서 안정적인 연산 수행을 위한 노드 구성 기법과 동적인 환경에 적응적인 스케줄링 기법은 필수 요소이다. 그러나 기존 연구에서는 자원 제공자의 휘발성에 적응적으로 대처하지 못하는 연산 수행 모델을 사용하였기 때문에 데드라인 내에 전체 작업을 완료해야하는 응용에 대처하지 못하는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 자원제공자의 성능과 논리적인 위치기반으로 자가 조직적 연산 오버레이 네트워크(Computation Overlay Network) 구성 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도 값을 이용하여 응용 QoS 보장을 위한 휴리스틱기반 복제 (Heuristic based Replication) 기법을 제안한다. 성능평가에서는 기존 스케줄링 기법과 자원제공자의 작업 완료 확률과 신용도에 따른 분포를 이용한 복제기반 스케줄링 기법을 비교평가 한다.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.7
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pp.143-148
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1996
Detailed analyses have been presentd for a basic single-electron-logic-cell consisting of two single-electron-transistors (SETs) in series. The interconnection between two SETs has been treated as a coulomb island and the joint probability density function of all three coulomb islands (two from the SETs and one form the interconnection) has been exactly calculated. The average number of electrons in each coulomb island and the steady-state ouptut voltage have been calculated and analyzed.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2002.11a
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pp.468-478
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2002
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2002.11a
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pp.468-478
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2002
고품질의 영상 압축기인 JPEG2000의 기본 압축 코덱인 EBCOT(Embedded Block Coding With Optimized Truncation)를 설계하였다. 영상 압축기에서 Context 추출 구현을 위하여 코드블록(Code block)으로 분할하고, 비트플랜(Bit-Plane)코딩을 했으며, 3가지 패스 그룹으로 분리한 후 ZC, RLC, MR, SC를 하였다. 산술부호화는 덧셈 연산과 쉬프트 연산만을 사용하는 MQ-coder를 사용하였으며, Context들의 누적 확률을 추정하여 테이블을 작성하였고, 압축데이터를 산출하였다. 영상 압축을 위한 엔트로피 코더의 하드웨어 구현은 VHDL를 이용하여 설계를 하고, Synopsys사의 논리 회로 합성 도구를 사용하여 합성을 하였으며, Altera사의 FLEX 10K250 Device를 이용하여 FPGA로 구현하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2002.05a
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pp.339-345
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2002
FTA(Fault free Analysis)는 시스템 고장을 발생시키는 사상(event)과 그의 원인과의 인과관계를 논리기호(AND 와 OR)를 사용하여 나뭇가지 모양의 그림으로 나타낸 고장수목(Fault Tree)을 만들고, 이에 의거하여 시스템의 고장확률을 구함으로써 문제가 되는 부분을 찾아내어 시스템의 신뢰성을 개선하는 정량적 고장해석 및 신뢰성 평가 방법이다.(중략)
The 21st century world has experienced all-around changes from the 4th industrial revolution. In this developmental changes, artificial intelligence is at the heart, with data science adopting certain scientific methods and tools on data. It is necessary to investigate on the logic lying underneath the methods and tools. We look at the origins of logic, deduction and induction, and scientific methods, together with mathematical induction, probabilistic method and data science, and their meaning.
In the future network such as Internet of Things (IoT), the number of computing devices are expected to grow exponentially, and each of the things communicates with the others and acquires information by itself. Due to the growing interest in IoT applications, the broadcasting in Opportunistic ad-hoc networks such as Machine-to-Machine (M2M) is very important transmission strategy which allows fast data dissemination. In distributed networks for IoT, the energy efficiency of the nodes is a key factor in the network performance. In this paper, we propose a fuzzy logic based probabilistic multi-hop broadcast (FPMCAST) algorithm which statistically disseminates data accordingly to the remaining energy rate, the replication density rate of sending node, and the distance rate between sending and receiving nodes. In proposed FPMCAST, the inference engine is based the fuzzy rule base which is consists of 27 if-then rules. It maps input and output parameters to membership functions of input and output. The output of fuzzy system defines the fuzzy sets for rebroadcasting probability, and defuzzification is used to extract a numeric result from the fuzzy set. Here Center of Gravity (COG) method is used to defuzzify the fuzzy set. Then, the performance of FPMCAST is evaluated through a simulation study. From the simulation, we demonstrate that the proposed FPMCAST algorithm significantly outperforms flooding and gossiping algorithms. Specially, the FPMCAST algorithm has longer network lifetime because the residual energy of each node consumes evenly.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.25-28
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2006
사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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