• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.270-274
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• 2009

본 논문에서는 초소형 장치 상에서 적은 메모리만으로 효율적으로 연산 가능한 GF($2^m$) 상의 연산방법을 제안한다. 기존 구현들은 속도의 향상을 위한 곱셈연산 방법만을 제시하였으나, 본 논문에서는 곱셈 연산시 덧셈의 순서를 바꿈으로써 연산시 사용하는 메모리의 양을 줄이는 방법을 제시한다. 실험에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 GF($2^{271}$)의 곱셈연산에서 이전에 제안된 방법들과 비교해 비슷한 수행 시간을 사용하면서 약 20% 적은 메모리 사용량을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.79-84
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• 2016

In this paper, we propose reliable message transmission scheme based on CoAP, considering the constrained feature of IoT device, such as low power, the limited memory size and low computing capacity. Recently, the various kinds of application protocol has been studied to support IoT environments. In particular, CoAP protocol was developed as application protocol for IoT at the IETF core WG. However, because CoAP protocol is deigned to be used in constrained node, this protocol uses UDP at transport layer. Thus, data loss may occur frequently in network congestion environments. The proposed scheme, in this paper, is to overcome the problem of frequent data loss with low overhead. Also it includes the function which is to minimize the data loss in sleep mode of IoT device.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권5호
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• pp.975-981
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• 2017

본 논문에서는 WSN 환경에서 플래시 장치를 사용할 때 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 방법을 제안한다. 전형적인 플래시 장치는 높은 대기 에너지로 인해 에너지가 제한된 WSN에서 비효율적인 에너지 소모 저장 매체라는 단점을 가지고 있다. 플래시 장치를 WSN 환경에서 에너지 효율적으로 사용하기 가장 쉬운 방법은 유휴 상태일 때 플래시 장치를 끄는 것이다. 이와 관련하여 우리는 비휘발성 및 바이트 주소 지정 기능을 제공하는 새로운 메모리 기술인 NVRAM (Nonvolatile RAM)을 활용하여 높은 대기 에너지 소모 그리고 시작 지연시간을 제거함으로써 간단하지만 이상적인 접근 방식을 현실적으로 제안한다. 특히 NVRAM을 메타 데이터 저장소의 확장으로 사용하여 FTL 메타 데이터 검색 프로세스를 제거하여 앞의 두 가지 장애 요소를 해결 하고자 한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 저장장치 비해 약 1.087% 에너지 만을 사용함을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.39-47
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• 2015

본 논문은 센서 네트워크에서의 CoAP(Constrained-Application Protocol)을 이용한 시각 동기화 기법에 관한 것으로 별도의 시각 장치를 내장하지 않은 센서 노드와 인터넷을 통해 시각 서버에 연결된 센서 노드 중계기 간 시각을 동기화하는 기술에 관한 것이다. CoAP은 전송 지연 및 패킷 손실 등 제한된 네트워크 환경에서 저수준의 성능을 갖는 센서노드를 통해 센서 데이터를 전송할 수 있도록 지원하는 프로토콜이다. 본 논문에서는 CoAP의 옵션 확장을 통해 저가의 IP기반 소형 센서 노드나 따로 IP에 연결되지 않은 센서 노드로부터 센서 노드 중계기 간의 센서 데이터 수신 시각을 정확히 동기화 설정 할 수 있도록 한다. 기존에 사용 중인 범용 프로토콜 대신, 센서 네트워크에서의 전용 프로토콜인 CoAP을 사용함으로써, 부가적인 센서 노드나 중계기에서의 서비스 부담 없이 이용 가능 하다. CoAP을 이용한 시각 동기화 기법은 NTP(Network Time Protocol) 대비 평균 2ms 내의 오차를 가지며, 저비용으로 강건한 시각 동기화 기법을 제공한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.369-375
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• 2017

In this paper, we present a self-adaptive software platform that enables an IoT gateway to perform autonomous operation considering IoT devices connected each other in resource-constrained environments. Based on the oneM2M device software platform publicly available, we have designed an additional part, called SAS (self-adaptive software) consisting of MAM (memory-aware module), NAM (network-aware module), BAM (battery-aware module), DAM (data-aware module), and DH (decision handler). A prototype system is implemented to show the feasibility of the proposed self-adaptive software architecture. Our proposed system demonstrates that it can adaptively adjust the operation of gateway and connected devices to their resource conditions under the desired service scenarios.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.135-136
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• 2018

CoAP을 사용하는 IoT 기기는 핸드오버를 시행하는 동안 주기적으로 보내야 하는 메시지를 보내지 않고 메모리에 저장한다. 그로 인한 경량 IoT 기기의 메모리 요구량의 감소를 위한 핸드오버 절차를 제안한다. 제안하는 절차에서는 센서 노드가 핸드오버 이전에 현재 기지국에 미리 핸드오버 요청을 보낸다. 따라서 센서 노드가 이웃한 기지국에게 핸드오버 요청을 했을 때, 이웃한 기지국은 현재 기지국에게 핸드오버 알림을 주지 않는다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 핸드오버 절차로 인한 observe 메시지의 메모리 점유율을 50%가량 줄인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1406-1421
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• 2019

The Internet-of-Things (IoT) has been deployed in almost every facet of our day to day activities. This is made possible because sensing and data collection devices have been given computing and communication capabilities. The devices implement System-on-Chips (SoCs) that incorporate a lot of functionalities, yet they are severely constrained in terms of memory capacitance, hardware area, and power consumption. With the increase in the functionalities of sensing devices, there is a need for low-cost synthesizable processors to handle control, interfacing, and error processing. The first step in selecting a synthesizable processor core for low-cost devices is to examine the hardware resource utilization to make sure that it fulfills the requirements of the device. This paper gives an analysis of the hardware resource usage of ten synthesizable processors that implement the Reduced Instruction Set Computer Five (RISC-V) Instruction Set Architecture (ISA). All the ten processors are synthesized using Vivado v2018.02. The maximum frequency, area, and power reports are extracted and a comparison is made to determine which processor is ideal for low-cost hardware devices.

• 센서학회지
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• 제30권1호
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• pp.20-24
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• 2021

The electrocardiogram (ECG) is one of the most extensively employed signals used to diagnose and predict cardiovascular diseases (CVDs). In recent years, several deep learning (DL) models have been proposed to improve detection accuracy. Among these, deep neural networks (DNNs) are the most popular, wherein the features are extracted automatically. Despite the increment in classification accuracy, DL models require exorbitant computational resources and power. This causes the mapping of DNNs to be slow; in addition, the mapping is challenging for a wearable device. Embedded systems have constrained power and memory resources. Therefore full-precision DNNs are not easily deployable on devices. To make the neural network faster and more power-efficient, spiking neural networks (SNNs) have been introduced for fewer operations and less complex hardware resources. However, the conventional SNN has low accuracy and high computational cost. Therefore, this paper proposes a new binarized SNN which modifies the synaptic weights of SNN constraining it to be binary (+1 and -1). In the simulation results, this paper compares the DL models and SNNs and evaluates which model is optimal for ECG classification. Although there is a slight compromise in accuracy, the latter proves to be energy-efficient.