• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.94-105
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• 2008

ZigBee 통신기반의 네트워크 임베디드 시스템을 위한 많은 플랫폼들이 개발되어 왔으며 TinyOS와 같은 소형 운영체제가 탑재되어 다양한 주변장치를 통해 네트워킹, 정보수집, 명령 수행 등 다양한 기능들을 효율적으로 구현할 수 있도록 하고 있다. 새로운 플랫폼에 운영체제를 이식하는 과정에서는 계수기와 같이 중요한 특정 하드웨어 장치가 운영체계에서 요구하는 기능이 부족하다면 소프트웨어 및 다른 하드웨어 장치로 해당 기능을 구현해야 한다. 본 논문은 먼저 계수기에 비교기 인터럽트 기능이 없는 플랫폼에서 운영체계의 요구 기능을 만족하는 다중 시스템 타이머를 구현하는 기법을 제안한다. 또한, 이식과정에서 예측하기 어려운 오류가 주입될 수 있기 때문에 이에 따라 발생하는 수많은 오동작에 대처해야 할 것이다. 불행히도 TinyOS에는 하드웨어의 인터럽트에 의해 구동되는 수많은 비동기 처리가 필요한 반면 새로운 플랫폼에는 탑재된 하드웨어 각각에 대한 모델이 확립되지 않아 시뮬레이터가 미리 제공되지 못한다. 본 논문은 이러한 열악한 상황에서 사용할 수 있는 새로운 디버깅 기법을 제안한다. 이 방법은 레이디오펄스(주)의 MG2400과 MG2455에 TinyOS 2.0을 이식하는 과정에서 발생한 이슈들과 원인을 찾아내는데 사용되어 그 실용성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권6호
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• pp.145-154
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• 2018

다양한 분산 소프트웨어 컴포넌트들의 정보 교환을 위해 비동기, 다대다 메시지 교환이 가능한 브로커 구조가 보편적으로 사용되고 있다. 특별히 많은 사용자 및 메시지를 지원하기 위해 높은 확장성의 분산 메시지 브로커가 제안되었다. 브로커의 가용성 및 장애 극복 능력을 향상시키기 위해 메시지 레플리카를 사용하여 액티브-스탠바이 혹은 액티브-액티브 구조를 사용하게 된다. 그러나, 액티브-스탠바이의 경우 낮은 가용성의 문제, 그리고 액티브-액티브의 경우 동기화 오버헤드가 전체 성능을 낮추는 문제를 가진다. 본 논문에서는 장애 상황의 극복이 가능하면서도 분산 메시지 브로커의 가용성을 향상시키기 위해 메시지 레플리카를 액티브-액티브 구조로 구성하여 분산 브로커의 요청 부하를 분산시키는 기법을 제안하였다. 스탠바이 레플리카들이 액티브 레플리카로부터 요청을 전달받아 나누어 처리함으로써 브로커를 구성하는 노드 수의 증가 없이 요청 부하를 분산시킬 수 있었다. 이때 메시지 동기화 과정은 분산 코디네이터를 이용, 분산 락을 구현함으로써 모든 액티브 레플리카들이 한 때에 동기화를 진행하도록 하였고 각 액티브 레플리가 동기화를 할 때보다 추가적인 오버헤드를 적게 하였다. 본 제안의 성능을 평가하기 위해 제안 기법과 기존의 액티브-스탠바이 기법을 기반으로 브로커 프로토타입을 구현하고 메시지의 생산, 소비 및 전체 생산-소비 구간 처리 성능을 측정 비교하였고, 분산 락으로 인한 오버헤드 수식을 제시하였다. 실험 결과에서 본 제안 기법이 더 높은 확장성과 메시지 처리성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.16-27
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• 2006

무선 네트워크의 물리계층에서 이용하는 무선 전송매체는 전송 범위내의 모든 이웃 노드들이 동시에 전송 신호를 수신할 수 있는 브로드캐스트 전파 특성을 갖는다. 기존의 비동기 무선 MAC 프로토콜들은 신뢰성 있는 브로드캐스트에 대한 구제적인 해결 방안을 고려하지 않고 있다. 무지향성 브로드캐스트가 과다한 채널 경쟁과 충돌을 발생시켜 네트워크의 성능 저하를 야기하기 때문이다. 본 논문에서는 링크계층에서 지향성 안테나를 이용하여 지향성 브로드캐스트를 지원하는 MDB(MAC protocol for Directional Broadcast) 프로토콜을 제안한다. MDB 프로토콜은 DAST(Directional Antennas Statement Table) 정보와 4-way 핸드셰이크에 의한 D-MACA(Directional Multiple Access Collision Avoidance) 구조를 기반으로 Hidden Terminal 문제와 Deafness 문제를 해결한다. 성능 평가를 위해 MDB 프로토콜과 기존의 IEEE 802.11 DCF(Distributed Coordination Function) 프로토콜[9]와 참고문헌 [3]의 프로토콜 2를 비교대상으로 브로드캐스트로 인한 충돌 발생률과 브로드캐스트 완료율 관점에서 성능을 분석하였다. 성능 분석 결과는 네트워크 밀도가 높을수록 MDB 프로토콜이 기존의 프로토콜보다 높은 브로드캐스트 완료율과 낮은 충돌 발생률을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권1호
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• pp.17-28
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• 2019

금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.