• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.161-162
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• 2011

최근 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 복호화가 많은 주목을 받고 있다. 하지만 분산 비디오 복호화 전체 과정 중 피드백 채널을 이용한 패리티 비트 량 제어 방식이 복호화 시간증가의 원인이 되고 있다. 시간적 공간적 상관성이 높은 영상의 특성은 프레임 별 동일 위치 LDPCA프레임의 패리티 비트 요구량에 동일하게 적용할 수 있다. 본 논문에서는 프레임간 적응적인 연산을 통해 패리티 비트 요구량을 예측하여 복호화 시간을 줄이는 방식을 제안한다. 제안 방식을 사용한 경우 패리티 비트 요구량을 예측을 하지 않을 때보다 평균 80%의 시간을 단축함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권3호
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• pp.71-82
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• 2004

생태계의 군집 특성을 네트워크 환경에 적용하여 급변하는 환경에 대한 자가 적응 및 생존 특성을 부여하는 연구가 최근 많은 주목을 받고 있다. 그 중 AntNet은 개미를 모델링한 모바일 에이젼트를 사용하여 최적의 네트워크 경로를 선택하는 적응적 라우팅 알고리즘이다. 본 논문에서는 SoC 시스템에 적용 가능한 AntNet 기반 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 기존 알고리즘 수준의 AntNet을 하드웨어 레벨로 근사화 하여 설계되었으며, 기존 AntNet과 가상 네트워크 구조에서의 비교를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 그리고 RTL 수준의 설계 및 합성 결과를 통하여 제안된 하드웨어 구조가 AntNet 기반 라우팅 구현에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.241-243
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• 2002

Recently, great efforts are concentrated on the autonomous, adaptive protection schemes with advanced artificial intelligence and digital technology. It is highly required for a next generation protective system not only to detect and to clear a fault, but also to fit itself to the changing environment. In this paper it is suggested an evaluation method for the protection ability of a protective system in a distributed system. The suggested method is of bottom-up scheme, in other words, protection ability is estimated from the lowest level of parameters in each protective devices to the highest level of the whole protective system. This feature makes it possible to evaluate the protection ability either for the protective device(or a system), or for a protected system. And, in addition, it is enabled that the protectability concept can be applied in the design stage of a protective system for a distribution network. The proposed method is applied to a simple distributed network to show its effectiveness.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.259-265
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• 2012

최근에 초경량 비디오 압축 기술로써 분산 비디오 부호화 기법 (DVC)이 많은 주목을 받고 있다. 대부분의 DVC 시스템들은 우수한 비트율-왜곡 성능을 얻기 위해 피드백 채널을 통해 패리티 비트 제어를 수행하고 있으나, 높은 복호화 시간 지연을 초래하여 실시간 구현에 가장 큰 문제점이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDPCA 프레임별 적응적 패리티 요구 비트량에 대한 적응적 예측을 통한 효과적인 분산 비디오 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화소영역 위너-지브 부호화기법에서 각 비트 플레인 내의 LDPCA 프레임간에 존재하는 통계적 특성을 이용하여 비트 요구량을 적응적으로 예측하는 방식을 이용한다. 모의실험을 통하여, 제안 방식은 LDPCA 복호화기에 사용한 경우 패리티 비트 요구량 예측을 사용하지 않는 방식보다 평균적으로 80% 이상의 복호화 지연 시간을 절감함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.73-86
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• 2008

최근 RFID(Radio Frequency Identification) 기술은 사물에 대한 자동적인 인식을 가능케 함으로써 물류, 의료, 식품관리 등과 같은 분야에 적용되고 있다. 부하 분산은 과부하 상태인 노드로부터 부하가 적은 노드로 작업 부하를 이동시켜 시스템의 확장성을 향상시키는 기본 기술이다. 시스템의 부하를 예측하기 어렵고 부하량의 편차가 큰 경우에는 적응적 부하 분산이 효과적인 것으로 알려져 있다. RFID 미들웨어는 많은 수의 리더로부터 수신된 태그 정보를 효율적으로 처리하기 위하여 기존의 부하 분산기술이 도입될 필요가 있다. RFID 시스템이 부하량을 예측하기 힘들고 편차가 큰 환경에 적용될 경우 실행시간에 시스템의 전체 부하량에 따라 적합한 정책으로 변경할 수 있는 적응적 부하 분산 기법을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어에 적응적 부하 분산 기법을 도입하기 위한 접근 방법과 결과를 제시한다. 먼저 RFID 미들웨어의 작업 부하 모델을 결정한다. 그리고 부하 모델을 바탕으로 다양한 부하 분산 정책을 시스템의 부하 상태 별로 적용하여 시스템의 부하 상태에 적합한 부하 분산 정책을 선택한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권7호
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• pp.752-765
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• 1999

대부분 병렬처리 시스템에서 성능 파라미터는 복잡하고 프로그램의 수행 시 예견할 수 없게 변하기 때문에 컴파일러가 프로그램 수행에 대한 최적의 성능 파라미터들을 컴파일 시에 결정하기가 힘들다. 본 논문은 병렬 처리 시스템의 프로그램 수행 시, 변화하는 시스템 성능 상태에 따라 전체 성능이 최적화로 적응하는 적응 수행 방식을 제안한다. 본 논문에서는 이 적응 수행 방식 중에 적응 프로그램 수행을 위한 이론적인 방법론 및 구현 방법에 대해 제안하고 적응 제어 수행을 위해 프로그램의 데이타 공유 단위에 대한 적응방식(적응 입도 방식)을 사용한다. 적응 프로그램 수행 방식은 프로그램 수행 시 하드웨어와 컴파일러의 도움으로 프로그램 자신이 최적의 성능을 얻을 수 있도록 적응하는 방식이다. 적응 제어 수행을 위해 수행 시에 병렬 분산 공유 메모리 시스템에서 프로세서 간 공유될 수 있은 데이타의 공유 상태에 따라 공유 데이타의 크기를 변화시키는 적응 입도 방식을 적용했다. 적응 입도 방식은 기존의 공유 메모리 시스템의 공유 데이타 단위의 통신 방식에 대단위 데이타의 전송 방식을 사용자의 입장에 투명하게 통합한 방식이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 적응 입도 방식에 의해서 하드웨어 분산 공유 메모리 시스템보다 43%까지 성능이 개선되었다. Abstract On parallel machines, in which performance parameters change dynamically in complex and unpredictable ways, it is difficult for compilers to predict the optimal values of the parameters at compile time. Furthermore, these optimal values may change as the program executes. This paper addresses this problem by proposing adaptive execution that makes the program or control execution adapt in response to changes in machine conditions. Adaptive program execution makes it possible for programs to adapt themselves through the collaboration of the hardware and the compiler. For adaptive control execution, we applied the adaptive scheme to the granularity of sharing adaptive granularity. Adaptive granularity is a communication scheme that effectively and transparently integrates bulk transfer into the shared memory paradigm, with a varying granularity depending on the sharing behavior. Simulation results show that adaptive granularity improves performance up to 43% over the hardware implementation of distributed shared memory systems.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.131-143
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• 2007

오늘날 정보 기술 및 지능형 시스템에서는 분산 데이터베이스로부터 패턴들을 찾고 규칙들을 추출하기 위해 데이터 마이닝 기술을 사용한다. 분산환경에서 데이터 마이닝 기술을 이용해 추출된 규칙들은 동적인 중복, 적응형 부하 균형 및 기타 기술들에서 활용될 수 있다. 그러나 대량의 데이터 전송은 에러를 야기하며 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다. 이 논문은 이동 에이전트를 사용하여 동적 그룹 바인딩을 기반으로 한 인텔리전트 분산 플랫폼을 제안한다. 그룹서비스를 통해 효율적인 객체 검색을 위한 분류 알고리즘을 구현한다. 지능형 모델은 동적 중복을 위해 추출된 규칙을 사용한다. 데이터 마이닝 에이전트와 데이터 압축 에이전트는 각각 서비스 노드 데이터베이스로부터 규칙을 추출하여 데이터를 압축한다. 제안한 알고리즘은 데이터를 전송하기 전에 neuro-fuzzy 분류기를 사용하여 빈도가 적은 데이터 ???V을 합하는 전처리 과정을 수행한다. 객체그룹 분류, 서비스 노드 데이터베이스 마이닝, 데이터 압축 및 규칙 추출에 대한 시뮬레이션을 수행했다. 효율적인 데이터 압축 및 신뢰성 있는 규칙 추출에 대한 실험 결과 제안한 알고리즘이 다른 방법들과 비교해 이러한 관점에서 성능이 우수함을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.410-415
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• 2004

Employing knowledge of adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have explored new aspects of distributed modular systems for building ubiquitous heterogeneous robotic systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1] as reconfigurable modules. This paper describes early technological approaches related to technical design, experimental developments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop modular robotic systems. The processing technology presented in this paper is embedded inside each $DUPLO^1$ brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Block in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can easily do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular robotic structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modern artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing modular robotic system with different types of morphology, functionality and behavior. To assess these potential I-BLOCKS possibilities, the paper presents a limited range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular robots. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS created on users' natural inspiration by a just defined concept of modular artefacts.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1339-1348
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• 2015

서비스 지향 시스템 환경에서는 하나의 독립된 시스템이 다른 시스템에서 제공하는 서비스를 사용함으로써 시스템의 목표를 달성한다. 이러한 시스템 환경에서는 사용중인 서비스의 품질 저하가 실시간으로 시스템 장애를 유발할 수 있다. 기존 자가 적응 방법들은 서비스의 품질 저하 발생 후 대처하는 fault tolerance 방식을 따르고 있기 때문에 서비스 품질 저하로 인한 피해 발생을 예방하지 못한다. 따라서, 자가 적응 시스템의 신뢰도를 보존하기 위해서는 사용 중인 서비스를 fault tolerance 방식의 품질 기반 적응이 아닌 서비스 안정성 케이스를 기반으로 자가 적응해야 한다. 본 논문에서는 기존의 보증 속성 표현 방법인 Goal Structuring Notation 모델링을 활용하여 서비스 안정성 케이스를 표현 및 분석하기 위한 방법과, 서비스 안정성 케이스 분석 결과에 따른 적응 조치 방법, 서비스 생명주기에 따른 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응 메커니즘 적용 방법, 서비스 안정성 케이스 기반 자가 적응을 위한 프레임워크 아키텍처를 제안한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.465-470
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• 2012

This paper proposes a distributed autonomous control method of swarm robot behavior strategy based on artificial immune system and an optimization strategy for artificial immune system. The behavior strategies of swarm robot in the system are depend on the task distribution in environment and we have to consider the dynamics of the system environment. In this paper, the behavior strategies divided into dispersion and aggregation. For applying to artificial immune system, an individual of swarm is regarded as a B-cell, each task distribution in environment as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-cell respectively. The executing process of proposed method is as follows: When the environmental condition changes, the agent selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other agent using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. In order to decide more accurately select the behavior strategy, the optimized parameter learning procedure that is represented by stimulus function of antigen to antibody in artificial immune system is required. In this paper, particle swarm optimization algorithm is applied to this learning procedure. The proposed method shows more adaptive and robustness results than the existing system at the viewpoint that the swarm robots learning and adaptation degree associated with the changing of tasks.