• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.73-80
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• 2012

본 논문에서는 이기종망에서 글로벌 끊김 없는 핸드오버를 지원하기 위한 P2P (Peer-to-Peer) 기반 이동성 관리 프로토콜을 제시한다. IETF MIPv4/v6와 이를 확장한 이동성 관리 프로토콜과 같은 기존의 이동성 관리 프로토콜과는 달리, 제안된 프로토콜은 기존의 네트워크 인프라구조의 변경 없이 글로벌 끊김없는 핸드오버를 지원할 수 있다. 제안된 프로토콜의 아이디어는 이동성 관리를 위한 위치관리 기능은 패킷 전달 기능과 분리하였고, 패킷 전송을 위한 양방향 IP 터널링은 종단의 이동단말들 간에 동적으로 생성하는 것이다. 추가적으로, 핸드오버 도중에 발생하는 큰 핸드오버 지연시간 및 많은 패킷 손실을 줄이기 위해 IEEE 802.21 MIH (Media Independent Handover) 기능을 이용한 조기 핸드오버 기술을 개발하였다. 이를 위한 상세구조와 핸드오버 프로토콜을 설계하였고, 제안된 이동성 관리 프로토콜에 대한 성능분석을 위해, 수학적인 분석 및 네트워크 시뮬레이터를 이용한 성능 분석을 수행하였다. 핸드오버 지연시간 및 패킷 손실의 성능 면에서 제안된 이동성 관리 프로토콜은 기존의 IETF MIPv6와 HMIPv6에 비해 상당히 줄임을 입증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.55-61
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• 2017

2012년 시범 서비스를 시작한 한국형 공간정보 오픈플랫폼 브이월드는 전국의 2차원, 3차원 지도 및 행정정보를 손쉽게 활용할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그 중 3차원 지도 서비스는 건물 단위로 모델링 되어있어 모델 요청과 이를 화면에 그리는 드로우 콜(draw call)이 개별 건물 모델에 대해 필요하다. 이로 인해 발생하는 다수의 모델 요청과 드로우 콜이 central processing unit(CPU)와 graphic processing unit(GPU) 간의 전송 및 전환 과정에서 발생하는 대기 시간 증가를 야기해 3차원 지도 서비스의 성능이 감소한다. 본 논문에서는 다수의 모델 요청 및 드로우 콜로 인해 발생하는 3차원 지도 서비스의 성능 저하를 줄이기 위한 성능 개선안을 제안한다. 이를 위해, 단일 건물 모델이 아닌 여러 건물 모델을 타일로 병합한 3차원 타일 모델을 적용하여 모델 파일에 대한 요청수와 드로우 콜을 줄이고자 하였다. 추가적으로 쿼드트리(quadtree) 알고리즘을 적용하여 화면에 그릴 영역에 필요한 모델의 탐색 시간 감소를 통해 모델 파일을 불러오는 요청 시간을 줄이고자 하였다. 이는 브이월드의 3차원 지도 서비스의 성능을 향상에 기여할 것으로 예상된다.

• 동의생리병리학회지
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• 제17권3호
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• pp.633-642
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• 2003

A pain is the symptom which defends against noxious stimulus about a human body, it is known that if the periphery of perceptive nerve were stimulated by a physical or chemical factors, the stimulation is induced by transmission to pain center in the cerebral cortex according to pain conduction tract. The treatment of pain is to decrease a stimulus that causes a pain or block off a nerve transmitting a stimulus or puts on a way to calm down pain center, but It is for adjustment of a pain to be the most representative in acupuncture among various ways to cure a pain in Oriental medicine. However, the analgesic effect of an individual response to acupuncture stimulation shows marked individual variations, so these days genetic a few approach is attempted. On this the author determined that the responding group was appointed those whose tail flick latency (TFL) responding time delayed the minimum of 30 % comparing with basal reaction time. For those whose TFL time had shorter than 30 % was grouped as a non-responding group. And then the hypothalamus of each group was dissected and RNA was further purified. After synthesizing cDNA using oligo dT primer, products were finally applied to the PCR. The results were as follows; The ratio of responding group to non-responding group was 6:4. Ach T (acetylcholinesterase T subunit), BF-I (Brain factor-I), DBH (Dopamine β-hydroxylase) and PNM (Phosphotidylethanolamine N-Methyltransferase) were revealed significantly in the responding group. Cathepsin B and Tau were revealed significantly in the non-responding group. The PCR results show that Ach T, BF-I, DBH and PNM are expressed abundantly in the responding group, where as cathepsin B and tau are abundant in the non-responding group. These results suggest that the analgesic effect on acupuncture stimulation is related to regulation of neurotransmitter as well as neurodegeration of cerebrum.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4A호
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• pp.369-379
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• 2011

제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선(Cognitive Radio) 네트워크에서는 노드간에 라우팅을 수행함에 있어 주사용자의 출현에 따른 스펙트럼 핸드오버 과정이 라우팅 지연 시간의 대부분을 차지하고, 경로의 신뢰성도 떨어뜨린다. 본 논문에서는 멀티 채널 환경의 인지 무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려한 분산적 라우팅 경호 선택 프로토콜을 제안한다. 각 노드는 경로 탐색시에 노드별 이용가능 채널, 이웃노드의 주사용자 출현 여부등의 정보가 담긴 메시지를 브로드캐스팅하며 이를 받은 중계 노드들은 이 메시지의 정보를 갱신하여 재전송하고 상태테이블을 유지한다. 목적노드는 메시지들을 받으면서 최적의 경로를 결정하고 그 경로로 응답메시지를 보냄으로써 경로선택을 마친다. 데이터 전송중에는 주사용자의 출현확률과 평균 출현시간을 갱신해간다. 그 중 가장 값이 낮은 채널을 선택하여 주사용자의 출현에 따른 영향이 적도록 하고, 주사용자의 출현이 발견될 시에 이용가능채널 리스트를 이용하여 전체경로를 바꾸지 않으면서 채널이동만으로 주사용자에 의한 간섭을 회피할 수 있도록 한다. 모의 실험을 통해 기존의 라우팅 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 선택된 경로의 구간별 신뢰도는 현저히 높아지고 소요되는 비용은 낮아짐을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권6호
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• pp.645-654
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• 2021

In this paper, we proposed a protocol to convert 2W telephone analog signals to Ethernet data in a private PSTN 2W tactical voice system. There are several kinds of operational problems in the tactical telephone network where 2W telephone copper lines are installed hundreds of meters away from the PBX in a headquarter site. The reason is that it is difficult to install and maintain the 2W telephone copper cable in severe operational fields and to meet safety and stability operational requirements of the telephone line under lighting and electromagnetic environments. In order to solve these challenging demands, we proposed an efficient method that the 2W analog interface signals between a private PBX system and a 2W telephone is converted to Ethernet messages using the optical Ethernet data communication network already deployed in the tactical weapon system. Thus, it is not necessary to install an additional optic cable for the ethernet telephone line and to maintain the private PSTN 2W telephone network. Also it provides safe and secure telecommunication operation under lightning and electromagnetic environments. This paper presents the conversion protocol from 2W telephone signals over Ethernet interface between PBX systems and 2W telephones, the mutual exchange protocol of ethernet messages between two converters, and the rule to process analog signal interface. Finally, we demonstrate that the proposed technique can provide a feasible solution in the tactical weapon system by analyzing its performance and experimental results such as the bandwidth of 2W telephone ethernet network and the transmission latency of voice signal, and the stability of optic ethernet voice network along with the ethernet data network.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.123-131
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• 2009

무선 네트워크의 특징들 중에 노드들은 이동성을 가지며, 제한된 대역폭과 대역폭의 변화, 높은 지연시간과 지연시간의 변화, 무선랜덤오류를 가지며 경로의 연결이 자주 단절된다. 이러한 무선 네트워크의 특징들이 무선 네트워크에서 유선 네트워크용 TCP를 사용 할 때에 성능을 떨어뜨리게 된다. 현재 무선 네트워크에 적절한 전송 프로토콜은 계속 연구 중이며, 기존에 연구된 연구 결과들은 성능이 우수하지 못하며, 특정한 환경에서만 좋은 성능을 보이기 때문에 일반적인 무선 네트워크 환경에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 무선 네트워크에 알맞은 전송프로토콜을 연구하고 제안하기 위해 기존의 TCP 프로토콜과 이미 제안된 무선 전달계층용 프로토콜들을 분석한 뒤 성능이 더욱 우수한 무선 전달계층용 프로토콜을 제안하고자 한다. 또 다중경로를 사용하여 기존 연구가 경로의 연결이 끊기고 연결이 재설정될 때까지 전송을 할 수 없는 문제점도 해결한다. 이를 위해 TCP를 무선 환경에 적합하게 수정한 ATP(A reliable Transmission Protocol)와 TCP를 다중경로를 통해 통신을 할 수 있는 TCP-M 방식을 기반으로 ATP-M을 제안하였다. 성능이 더욱 개선되고 다중경로를 지원하는 ATP-M 프로토콜이 기존의 TCP, TCP-M, ATP보다 처리량이 우수함을 NS-2 시뮬레이션을 통해 보인다. 또한 다중경로 ATP-M에서 다중경로 개수에 따른 성능평가를 통하여 적절한 다중경로 개수를 찾는다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.459-467
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• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.