• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.5-6
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• 2012

본 논문에서는 가상머신에서 수행되는 어플리케이션의 서비스 품질을 보장하고, 클라우드 클러스터의 운영비용을 절감시킬 수 있는 자원 할당 감축기법을 제안한다. 이 기법은 가상머신의 자원 사용량 변화 추세를 분석하고 이를 토대로 확률적인 접근을 사용하여 새로운 자원 할당 감축량을 결정한다. 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하면 가상머신의 이주가 필요하다. 이때 발생하는 다운타임동안 가상머신의 어플리케이션은 서비스를 수행할 수 없기 때문에 클라우드 시스템의 성능이 저하된다. 따라서 성능평가에서는 가상머신의 자원 사용량이 할당량을 초과하는 횟수를 측정하여 Greedy 기법과 비교 평가함으로써 제안한 기법이 자원 할당 감축에 우수함을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.733-736
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• 2010

VANET(Vehicular Ad-hoc Network)은 노드를 차량으로 가정하는 개념의 MANET(Mobile Ad-hoc Network)로서 노드의 빠른 이동으로 인해 급격한 토폴로지의 변화가 일어난다. 하지만 차량 노드의 이동은 도로 상에서 제한되어 있기 때문에 토폴로지에 대한 상대적인 예측 가능성을 가지고 있다. 이는 교통이 혼잡한 도로 환경에서 그리디 기법을 이용하여 다음 홉을 결정할 때 보다 높은 정확성을 제공할 수 있어 경유 노드의 수와 포워딩 실패를 최소화한다. 본 논문은 위기 정보와 운전 시스템 정보를 기반으로 하는 차량 간 통신 라우팅 최적화 기법을 제안하고 기존의 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing) 기법과 SAR(Spatial Aware Routing) 기법과의 비교를 통해 효율성과 신뢰성의 향상을 증명하였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권3호
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• pp.391-395
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• 2016

최근 몇 년간, 전력 소비의 급격한 증가로 인하여 전력 수급의 불안이 전 세계적으로 발생하였다. 또한 전력 예측의 불확실성 및 전력 발전량이 급격히 증가하게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 전력망과 IT 기술을 결합한 스마트 그리드기술은 각광을 받고 있다. 스마트 그리드는 전력 최대 부하율을 낮추며 효율적인 전력 사용을 유도한다. 이를 위하여 스마트 그리드 시스템은 다양한 요금 정책, 수요반응 기술, 스마트 전자 기기들을 활용한다. 특히 전력 사용을 효율적으로 스케줄링 해주는 수요반응 기술은 스마트 그리드의 핵심 기술이다. 본 논문에서는 수요 반응 기술을 위한 그리디 기법을 제안한다. 제안하는 그리디 기법은 전력 요금의 최소화뿐만 아니라, 사용자의 편의성을 고려하며 시스템 정전을 방지하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권5호
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• pp.422-428
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• 2009

플래시 메모리는 부피가 작고, 가볍고, 소비전력이 낮으며 입출력이 빨라 최근 소형기기의 저장 장치로 널리 사용이 되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 지움 연산을 수반하는 가비지 컬렉션을 수행해야 한다. 지움 연산은 속도가 느리고, 각 블록마다 지움 연산 횟수가 제한이 있다. 따라서 본 논문에서는 지움 연산 횟수와 각 블록의 지움 횟수 편차를 줄이는데 초점을 맞춘 균등화 정책을 제안한다. 따라서 플래시 메모리의 페이지 사용률에 기반을 둔 두 가지 가비지 컬렉션 수행 모드를 정의하고 그리고 각 모드에 대해 다른 지움 비용을 계산하여 전체 지움 연산 횟수와 각 블록의 지움 횟수 편차를 최소화하는 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 추가로 가비지 컬렉션 연산 시간을 최소화하기 위해 그룹 관리 기법을 제안해 보다 빠른 수행 시간을 가질 수 있도록 한다. 실험 결과 제안하는 정책은 기존의 Greedy 와 CAT 기법의 장점들을 동시에 나타내었고, 지움 횟수 편차를 평균 85% 감소 시켰고 가비지 컬렉션 수행 시간을 최대 6% 단축 시켰다

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.7-15
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• 2010

본 연구는 SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 접속기술을 사용하는 LTE(Long Term Evolution) 상향링크의 성능을 최대화하기 위한 무선자원관리(radio resource management) 기법을 제안한다. 셀간의 상호작용을 고려해야하는 다중셀(multi-cell) 시스템을 대상으로 하여 단일셀 대상의 기존 SC-FDMA관련 연구와는 차별화된다. 본 연구는 무선자원관리를 무선자원 계획단계(planning phase)와 운용단계(operation phase)로 구분하여 정의한다. 계획단계는 마스터 eBN(evolved-NodeB)가 소속된 eNB에 연속적인 무선자원(RB; radio bearer)를 배정하기 위한 것이고 운용단계는 eNB가 마스터 eBN로부터 배정받은 RB를 단말기에 할당하기 위한 것이다. 두 단계에 대하여 각각 최적화 문제를 모형화하고 각 모형에 대한 탐색적 해법을 제시한다. 제시하는 해법은 인접해중에서 목적함수 개선치가 가장 높은 방향으로 이동하는 일반적인 형태를 띄고 있다. 다수의 실험결과를 통하여 두 알고리즘의 성능과 특징을 분석하였다. 본 연구는 다중셀 SC-FDMA 시스템을 대상으로 효율적인 무선자원 관리 기법을 개발하기 위한 연구에 선구자적인 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.114-116
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• 2012

Sparse한 신호 복원 방법으로 underdetermined system에서 greed 알고리듬은 간결함과 낮은 복잡도로 인해 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문은 기존 greed 알고리듬 기법에서 iteration 마다 다중 경로를 이용하여 스파스 신호를 복원하는 개선된 알고리듬을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안된 알고리듬이 기존의 greedy 알고리듬보다 좋은 복원 성능을 가짐을 확인할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.33-44
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• 2012

이 논문에서는 얼개가 새로운 회귀 신경망을 제안하고, 그 신경망이 어떤 이산 시간 동적 시스템도 동정화 할 수 있음을 보인다. 또한, 제안한 신경망을 써서 유한 상태 자동기계를 부호화, 동정화, 그리고 추출하는 데에 적용하여 그 성능을 살펴본다. 제안한 신경망에 고친 비용함수를 쓰고 혼합 그리디 모의 담금질 방법으로 학습시키면 유한 상태 자동기계를 동정화하는 성능이 일반적으로 다른 기법보다 더 낫다는 것을 모의실험으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.98-105
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• 2009

이 논문에서는 동적으로 작업부하의 변화에 대응하는 새로운 데이터 중심 스토리지를 제안한다. 제안하는 데이터 중심 스토리지는 가상의 다중 레벨 그리드를 기반으로 구성되며 동적으로 핫스폿 영역의 부하를 분산할 수 있다. 또한, 제안하는 데이터 중심 스토리지는 기존의 GPSR (Greedy PerimeterStateless Routing)과 같은 라우팅 기법을 적용하여 수집한 데이터를 특정 센서 노드에 저장할 수 있다. 시뮬레이션을 수행하여 기존에 제안된 데이터 중심 스토리지에 비해 데이터를 저장하는데 소요되는 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다. 그리고, 제안하는 방법을 실제 센서 네트워크용 운영체제를 기반으로 구현하고 시뮬레이션 도구를 이용해서 실행한 후 제안하는 방법이 부하를 효과적으로 분산할 수 있음을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.1-9
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• 2010

이 논문은 특징 선택에 사용되는 개미 군락 최적화의 수렴 특성을 개선하기 위해 선택적 평가라는 새로운 기법을 제시한다. 이 방법은 불필요하거나 가능성이 덜한 후보 해를 배제함으로써 계산량을 줄인다. 이 방법은, 그런 해를 찾아내는데 사용할 수 있는 페로몬 정보 때문에 구현이 가능하다. 문제 크기에 따른 알고리즘의 적용가능성을 판단할 목적으로, 특징 선택에 사용되는 세 가지 알고리즘인 탐욕 알고리즘, 유전 알고리즘, 그리고 개미 군락 최적화의 계산 시간을 분석한다. 엄밀한 분석을 위해 원자 연산이라는 개념을 사용한다. 실험 결과는 선택적 평가를 채택한 개미 군락 최적화가 계산 시간과 인식 성능 모두에서 우수함을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.122-129
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• 2012

Compressive sensing 분야에서 orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템의 스파스 (sparse) 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 하나 이상의 support들을 선택할 수 있도록 하는 OMP 알고리듬의 일반화된 형태의 generalized orthogonal matching pursuit (gOMP)기법을 제안한다. gOMP가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위해 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{NK}$ < $\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+2\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 gOMP는 매 반복과정에서 하나 이상의 support들를 선택함으로써 높은 복원 성능과 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.