• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4776-4794
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• 2020

We propose a rapid adaptive learning framework for streaming object detection, called EER-ASSL. The method combines the expected error reduction (EER) dependent rollback learning and the active semi-supervised learning (ASSL) for a rapid adaptive CNN detector. Most CNN object detectors are built on the assumption of static data distribution. However, images are often noisy and biased, and the data distribution is imbalanced in a real world environment. The proposed method consists of collaborative sampling and EER-ASSL. The EER-ASSL utilizes the active learning (AL) and rollback based semi-supervised learning (SSL). The AL allows us to select more informative and representative samples measuring uncertainty and diversity. The SSL divides the selected streaming image samples into the bins and each bin repeatedly transfers the discriminative knowledge of the EER and CNN models to the next bin until convergence and incorporation with the EER rollback learning algorithm is achieved. The EER models provide a rapid short-term myopic adaptation and the CNN models an incremental long-term performance improvement. EER-ASSL can overcome noisy and biased labels in varying data distribution. Extensive experiments shows that EER-ASSL obtained 70.9 mAP compared to state-of-the-art technology such as Faster RCNN, SSD300, and YOLOv2.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1430-1439
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• 2019

FMI를 기반으로 하는 co-simulation의 마스터 알고리즘(MA)에서 시뮬레이션 결과의 정확도를 높이는 방법으로 zero crossing 포인트를 찾기 위한 Bisectional algorithm을 사용할 수 있다. 그러나 이 알고리즘은 많은 Rollback을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 MA는 Bisection algorithm을 통해 zero crossing 포인트를 검출하면서도 반복되는 구간 그래프를 분석하여 그 값을 Markov chain을 적용하여 다음 구간을 예측하여 이를 step size에 적용한다. 시뮬레이션에서 실제 Rollback이 발생했을 때 그래프 형태별로 변화되는 step size를 배열로 저장하고, 이룰 다음 예측 구간에 적용함으로서 Rollback을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 이상의 시뮬레이션 시간이 감소되는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권8호
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• pp.3689-3700
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• 2016

It is not practically feasible to apply hardware-based fault-tolerant schemes, such as hardware replication, in mobile devices. Therefore, software-based fault-tolerance techniques, such as checkpoint and rollback schemes, are required. In checkpoint and rollback schemes, the optimal checkpoint interval should be applied to obtain the best performance. Most previous studies focused on minimizing the expected execution time or response time for completing a given task. Currently, most mobile applications run in real-time environments. Therefore, it is extremely essential for mobile devices to employ optimal checkpoint intervals as determined by the real-time constraints of tasks. In this study, we tackle the problem of determining the optimal inter-checkpoint interval of checkpoint and rollback schemes to maximize the deadline meet ratio in real-time systems and to build a probabilistic cost model. From this cost model, we can numerically find the optimal checkpoint interval using mathematical tools. The performance of the proposed solution is evaluated using analytical estimates.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.331-336
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• 1999

웹은 지난 수년간 급속도로 발전하였으며 웹의 다양한 활용 분야 중에서 시뮬레이션은 웹의 특성을 가장 잘 이용하는 분야 중 하나로, 웹 기반 시뮬레이션의 구현에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 Java 언어의 출현은 웹에서 실질적인 애니메이션과 애니메이션들간의 상호동작을 가능하게 한다. 웹 기반 분산 시뮬레이션은 웹의 분산 특성과 자바의 객체지향 특성을 이용한 분산 시뮬레이션이다. time-warp 기법을 사용하는 웹 기반 분산 시뮬레이션에서 speedup에 대한 성능은 rollback과 통신 지연이 가장 중요한 요인이다. rollback이 발생한 경우 시뮬레이션을 다시 수행하여 시뮬레이션을 매우 느리게 한다. 이러한 rollback과 통신 지연의 방대한 오버헤드는 시뮬레이션 모델의 지역적 분할을 사용할 때 발생한다. 본 발표에서는 time-warp을 기본 구졸 자바의 RMI를 사용하는 웹 기반 분산 시뮬레이션에서 통신 지연에 의한 오버헤드 및 거대한 병렬성과 분산을 고려한 시뮬레이션의 구현 모델을 제안하고 구현한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권2호
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• pp.132-138
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• 2017

본 연구에서는 뉴메모리 기반 컴퓨팅 시스템의 신뢰성을 높이기 위해 프로세스 단위로 체크포인팅하는 시스템을 설계하고 구현한다. 프로세스 체크포인팅을 위하여 일반적인 프로세스 실행에서 문맥전환이 일어나는 시점마다 결함이 발생하기 이전의 안전한 상태로 되돌아갈 수 있는 롤백 시점을 만든다. 본 연구에서는 롤백 시점의 안전한 프로세스 상태에 대한 새로운 프로세스를 만들며 이를 P-process(Persistent-process)라고 명명한다. P-process를 만드는 주기를 세밀한 간격인 문맥전환 때마다 만들기 때문에 결함이 발생하였을 때 롤백으로 인한 프로세스 실행시간 손실을 작게 만들 수 있다. P-process를 만드는 오버헤드를 줄이기 위하여 프로세스의 메모리 상태에서 변경된 부분만 저장할 수 있도록 COW(Copy-On-Write) 메커니즘을 이용하였다. 문맥전환 때마다 P-process를 생성하였을 때 PARSEC 벤치마크의 11개 워크로드 중 8개의 워크로드에서 5% 내의 실행 시간 오버헤드가 발생하였으며 오버헤드가 많이 발생한 워크로드도 P-process의 생성 주기의 조정으로 오버헤드를 감소시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.513-518
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• 2007

시뮬레이션 방법론에 있어서 모델기반 시뮬레이션과 프로세스기반 시뮬레이션으로 나눌 수 있는데, 재사용성, 확장성, 시뮬레이터 기술 용이성 등의 장점으로 모델기반 시뮬레이션이 많이 사용되고 있다. 이러한 이유로 근래에는 컴퓨터 시스템, 항공, 자동차 등에서 모델 기반 시뮬레이션 방법이 사용되고 있다. 모델기반 시뮬레이션 방법으로 수학적 이론을 기반으로 모델을 정의하는 DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화 된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 대규모의 복잡한 시뮬레이션 모델을 검증 할 목적으로 분산 시뮬레이션 방법론이 있는데, 이들은 크게 동기적인 방법과 비동기적인 방법이 있다. 동기적 방식보다 빠른 수행을 위해 비동기적 방법은 전체 Time-order 순이 아닌 로컬 Time-order를 가진다. 그러나 비동기적 방식에는 분산된 시뮬레이터들 간의 전체 Time-order를 유지하기 위해 전 처리된 시뮬레이터 결과들을 저장하는데, Time-order 상으로 현재의 시뮬레이션 시간보다 과거의 사건이 왔을 때 그 이벤트를 처리해주어야 되기 때문이다. 이러한 비동기적 분산 시뮬레이션 방법론에서는 전체 Time-order를 유지하기 위해 과거의 Time-order를 가지는 이벤트가 왔을 때 rollback operation을 수행한다. 그러나 rollback operation은 분산 시뮬레이션 방법론에서 성능 장애요소 중 하나이다. 본 논문에서는 rollback operation을 최소할 할 수 있는 DEVS 모델 분배 방법을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.628-632
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• 2022

본 논문에서는 차량 어플리케이션에 적합한 삼중 코어 지연 락스텝 프로세서를 제안하였다. 이 프로세서는 독립적으로 동작하는 세 개의 코어에서 독립적으로 동일한 작업을 수행한 후 그 결과값을 표결하여 최종 값을 결정하기 때문에 하나의 코어에서 오류가 발생해도 전체적으로는 안전하게 동작할 수 있다. 또한 방사선이나 전자파로 인해 여러 코어에 동시에 오류가 발생하는 것을 방지하기 위해 세 개의 코어를 서로 지연시켜 동작하도록 하였다. 메모리와 연결된 메인 코어에서 오류가 발생하는 경우 메모리에 오류인 값을 저장해놨을 수 있기 때문에 이를 정상값으로 되돌리는 메모리 롤백을 수행하도록 하였다. 시뮬레이션 결과 프로세서에서 다양한 에러가 발생해도 이를 성공적으로 보정하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권6호
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• pp.331-339
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• 2002

이 논문은 동기적 검사점 기법에서 결한 포용을 목적으로 불안전 저장 장치(volatile storage)에 저장되는 메시지 로그와 안전 저장 장치에 저장되는 검사점의 쓰레기 처리 기법을 제안한다. 기존의 동기적 검사점 기법을 기반으로 한 결함 포용 정보 쓰레기 처리 기법은 가장 최근의 검사점을 제외한 모든 결함 정보를 쓰레기 처리하였다. 하지만 TCP/IP와 같은 신뢰적 통신 기법을 기반으로 한 동기적 검사점 기법이 가장 최근의 검사점만을 복귀 회복 기법에서 사용한다면, 손실 메시지(lost message)로 인한 불필요한 복귀(sympathetic rollback)가 발생된다. 이 논문은 동기적 검사점 기법에서 손실 메시지로 인한 불필요한 복귀 문제를 해결하기 위해 각 프로세스가 동기화된 가장 최근의 검사정의에 검사점이나 메시지 로그를 유지해야 한다는 것을 보였다. 또한 손실 메시지로 인한 불필요한 복귀 문제의 해결을 위해 관리되어야 하는 검사점이나 메시지 로그가 쓰레기 처리되어지기 위해 필요한 조건을 새롭게 정의하며, 이 정의를 기반으로 한 검사정과 메시지 로그의 쓰레기 처리 알고리즘을 제안한다. 제시된 조건을 기반으로 한 검사점과 메시지 로그의 쓰레기 처리는 송수신 메시지에 부가된 손실 메시지 관련 프로세스 정보를 이용하므로 쓰레기 처리를 위한 부가적인 메시지를 발생시키지 않는다. 제안된 기법은 손실 메시지 관련 정보가 부가된 메시지가 송수신되기 전까지 쓰레기 처리가 지연되는 '지연 쓰레기 처리 현상(lazy garbage collection)'을 발생시킨다. 하지만 '지연 쓰레기 처리 현상'은 분산 시스템의 일관성을 위배하지 않는다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.201-207
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• 2021

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제4권4호
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• pp.34-40
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• 1982