• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1226-1228
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• 2022

FHD 이상을 넘어선 UHD급의 고해상도 동영상 콘텐츠의 수요 및 공급이 증가함에 따라 전반적인 산업 영역에서 네트워크 자원을 효율적으로 이용하여 동영상 콘텐츠를 제공하는 데에 관심을 두게 되었다. 기존 방법을 통한 bi-cubic, bi-linear interpolation 등의 방법은 딥 러닝 기반의 모델에 비교적 인풋 이미지의 특징을 잘 잡아내지 못하는 결과를 나타내었다. 딥 러닝 기반의 초 해상화 기술의 경우 기존 방법과 비교 시 연산을 위해 더 많은 자원을 필요로 하므로, 이러한 사용 조건에 따라 본 논문은 초 해상화가 가능한 딥 러닝 모델을 경량화 기법을 사용하여 기존에 사용된 모델보다 비교적 적은 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 연구 개발하는 데 목적을 두었다. 연구방법으로는 structure pruning을 이용하여 모델 자체의 구조를 경량화 하였고, 학습을 진행해야 하는 파라미터를 줄여 하드웨어 자원을 줄이는 연구를 진행했다. 또한, Residual Network의 개수를 줄여가며 PSNR, LPIPS, tOF등의 결과를 비교했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.97-99
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• 2022

대규모 양자컴퓨터가 등장하면 기존 암호체계가 더 이상 안전하지 않을 것이라 예상한다. 양자 알고리즘인 Grover's brute-force 알고리즘은 대칭키 암호에 대한 attack을 가속화 시켜 보안강도를 감소시킨다. 따라서 양자컴퓨터의 가용 자원이 암호공격에 필요한 자원에 도달했을 때, 공격 대상 암호가 깨지는 시점으로 보고 있다. 많은 선행 연구들은 암호를 양자회로로 구현하여 공격에 필요한 자원을 추정하고 암호에 대한 양자 강도를 확인하였다. 본 논문에서는 이러한 연구동기로 ARX 구조의 SIMECK 경량암호에 대한 양자회로를 처음으로 제안한다. 우리는 SIMECK 양자회로에 대한 최적의 양자회로 구현을 제시하고 각 함수의 동작을 설명한다. 마지막으로 SIMECK 양자회로에 대한 양자자원을 추정하고 SIMON 양자회로와 비교하여 평가한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.55 no.3
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• pp.332-340
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• 2017

This study aims to propose a new optimization-based approach for design and analysis of the stand-alone hybrid energy supply system using renewable energy sources (RES). In the energy supply system, we include multiple energy production technologies such as Photovoltaics (PV), Wind turbine, and fossil-fuel-based AC generator along with different types of energy storage and conversion technologies such as battery and inverter. We then select six different regions of Korea to represent various characteristics of different RES potentials and demand profiles. We finally designed and analyzed the optimal RES stand-alone energy supply system in the selected regions using multiobjective optimization (MOOP) technique, which includes two objective functions: the minimum cost and the minimum $CO_2$ emission. In addition, we discussed the feasibility and expecting benefits of the systems by comparing to conventional systems of Korea. As a result, the region of the highest RES potential showed the possibility to remarkably reduce $CO_2$ emissions compared to the conventional system. Besides, the levelized cost of electricity (LCOE) of the RES-based energy system is identified to be slightly higher than conventional energy system: 0.35 and 0.46 $/kWh, respectively. However, the total life-cycle emission of $CO_2$ ($LCE_{CO2}$) can be reduced up to 470 g$CO_2$/kWh from 490 g$CO_2$/kWh of the conventional systems.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.4
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• pp.33-48
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• 2024

With the advent of 5G, characterized by Enhanced Mobile Broadband (eMBB), Ultra-Reliable Low Latency Communications (URLLC), and Massive Machine Type Communications (mMTC), efficient network management and service provision are becoming increasingly critical. This paper proposes a novel approach to address key challenges of 5G networks, namely ultra-high speed, ultra-low latency, and ultra-reliability, while dynamically optimizing network slicing and resource allocation using machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. The proposed methodology utilizes prediction models for network traffic and resource allocation, and employs Federated Learning (FL) techniques to simultaneously optimize network bandwidth, latency, and enhance privacy and security. Specifically, this paper extensively covers the implementation methods of various algorithms and models such as Random Forest and LSTM, thereby presenting methodologies for the automation and intelligence of 5G network operations. Finally, the performance enhancement effects achievable by applying ML and DL to 5G networks are validated through performance evaluation and analysis, and solutions for network slicing and resource management optimization are proposed for various industrial applications.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.829-831
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• 2005

최근 컴포넌트 기반 미들웨어의 최적화에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. CPU점유율이 높은 어플리케이션의 동시 실행은 시스템에 부하를 주기 때문에, 시스템 성능을 약화시키고 실행중인 어플리케이션에 영향을 준다. 컴포넌트 기반 미들웨어는 여러 개의 재사용 가능한 컴포넌트를 조합하여 어플리케이션을 구성하기 때문에 동적으로 재구성이 가능하다. 본 논문은 컴포넌트 기반 미들웨어가 시스템 상황에 대한 정보를 받아들여 시스템의 상황을 스스로 판단하고 자가치료 또는 시스템의 성능을 최적화시키는 컴포넌트를 선택하는 방법을 제안한다. 상황판단을 위해 유연한 추론이 가능하고, 데이터로부터 자동학습이 가능한 베이지안 네트워크를 사용하였다. 두 시간 가량의 데이터를 리눅스 사용자로부터 획득하여 실험한 결과, 테스트 데이터에 대해 $76.5\%$의 성능을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.7
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• pp.1200-1208
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• 2003

Java Card technology allows us to run Java applications on smart cards and other memory-constrained devices. Java Card technology supports high security, portability and ability of storing and managing multiple applications. However, constrained memory resources of the Java Card Platform hinder wide deployment of the Java Card applications. Therefore, in this paper we propose a bytecode optimization algorithm to use the memory of a Java Card efficiently. Our algorithm can reduce the size of the bytecode by sharing the memory of the parameters of the catch clause in the try-catch-finally sentence.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.279-280
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• 2015

인터넷은 매개라는 강력한 수단을 통해 재생산을 하게 되는데 매개의 비용이 거의 들지 않는다는 특성 때문에 자원의 배포 속도와 범위를 거의 무한대로 확장해왔다. 웹 시스템 제작 경향은 멀티미디어 요소의 무분별한 사용 등으로 거의 모든 웹페이지는 응답 속도 개선에 어려움을 주고 있는 실정이다. 웹 시스템 성능을 향상시키기 위해 자동화된 성능분석 도구를 이용하여, 컨텐츠 구성 비율을 분석하여 웹 시스템 컨텐츠 최적화를 통한 정보서비스 성능개선에 관한 시스템 설계를 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.147-148
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• 2015

현재 발전기 스케줄링은 제한된 발전 자원, 에너지 수요 및 연료비용 증가, 그리고 불규칙적인 부하 등 최적리스케줄링에 있어 많은 문제들을 해결하기 위한 새로운 변화가 요구된다. 본 논문에서는 Multi-Terminal Voltage Source Converter High Voltage Direct Current (VSC-MTDC)와 Bettary Energy Storage System (BESS)가 결합된 Hybrid Integrated system (HIS)를 통해 발전기 리스케줄링을 위한 최적화 기법을 제안한다. 최적 발전기 리스케줄링을 위한 HIS 퍼포먼스를 위해 VSC station limit과 충 방전을 기반으로 하는 최적화 과정을 수행한다. 최적조류계산 문제는 VSC-MTDC 시스템과 BESS룰 고려하여 정식화되며, 충 방전 전략은 24시간 수요 정보를 사용하여 발전기 리스케줄링을 위한 하이브리드 통합 시스템의 최적알고리즘을 보여준다. 제안된 최적 리스케줄링 기법을 수정된 IEEE 14 모선에 적용하여 효율성을 입증하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.6B
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• pp.414-422
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• 2012

In the paper we present optimized implementation method over sensor mote for HUMMINGBIRD2 algorithm, ultra-light symmetric cryptography. For efficient implementation we maximized the register usage and used optimized addressing method to reduce the encryption and decryption time. With the optimized encryption implementation, we can utilize the efficient secure network over resource constrained sensor mote.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.166-168
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• 2006

센서 네트워크 운영체제는 다양한 실험과 작업을 위해 다양한 기능을 수행해야한다. 이를 위해 센서 운영체제는 필요에 따라 응용프로그램을 설치하여 사용하고 이를 필요에 따라 수정하는 것을 지원한다. 이에 따라 센서 운영체제는 다양한 응용프로그램을 사용할 수 있도록 범용화 되고 고정된다. 또한 운영 체제 와 응용프로그램의 분리에 따라 오버헤드가 발생하게 된다. 따라서 센서 운영체제가 설치된 운영체제에 따라 커널의 구조를 최적화하고 응용프로그램수행에 따른 오버헤드를 최적화하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 커널을 모듈화하고 필요에 따라 선택적으로 커널을 재구성 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 모듈화 된 커널 자원을 효율적으로 관리하며, 수행하는 응용 프로그램의 요구 기능에 따라 커널의 구성을 바꿀 수 있어 최적화된 커널을 유지할 수 있다.