• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.220-222
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• 2006

분산 어플리케이션은 동시에 여러 사용자가 각기 다른 환경에서 동기화된 프로세서를 사용하기 때문에 일정 한 성능을 유지하는 것이 무엇보다 중요하다. 진단엔진은 시스템을 진단하여 시스템 결함의 원인을 발견하여 시스템이 자가치료가 가능하게 한다. 적응형 미들웨어는 진단엔진을 사용해서 분산 어플리케이션이 로컬환경에 맞는 고른 서비스를 유지 할 수 있도록 한다. 본 논문은 베이지안 네트워크를 사용한 적응형 미들웨어의 진단엔진을 제안한다. 베이지안 네트워크는 상황인지분야에서 널리 사용되는 추론기법으로서, 수집 된 데이터를 통해서 그 구조를 학습하고 데이터를 증거 값으로 시스템 진단을 한다. 본 논문은 실험 대상자로부터 윈도우시스템에서 두 시간 동안 데이터를 수집하여 한 시간은 베이지안 네트워크 학습에 사용하고, 나머지는 베이지안 네트워크 성능평가에 사용하였다. 실험 결과 학습된 두 개의 베이지안 네트워크 모델은 각각 95.41%, 99.77%의 정확성을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.5
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• pp.3-8
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• 2013

We consider some adaptive iteration schemes that provide lower complexity of the iterative receiver by reducing unnecessary iterations. While conventional iterative receiver considers only fixed number of iterations, we apply adaptive iteration schemes, taking into account quality of the received frame. Based on simulation results, proposed schemes reduce average number of iterations while maintaining BER performance compared to the conventional scheme.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.133-135
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• 2024

지속가능한 AIoT의 필요성과 에너지 수집 기술의 발달, 그리고 온디바이스 학습이 가능한 IoT 기기들의 등장으로 인해, 최근 에너지 수집형 AIoT(AI-enabled IoT) 기술이 주목받고 있다.[1] 본 연구에서는 에너지 수집형 엣지 AIoT를 대상으로 기기의 안정적인 동작을 보장하며 동시에 연합학습 성능 수준을 높일 수 있는 시스템 수준의 에너지 적응형 동작을 제안한다. 기본적으로 각 기기에서는 학습성능과 에너지 소비량이 비례관계에 있으므로, 기기의 안정적 동작 확보를 위해 학습 성능의 감소가 필요할 때도 있다. 제안 기법에서는 에너지와 학습 성능 사이의 이러한 상충관계를 최소화하기 위해, 태양에너지 수집 모델을 기반으로 주어진 에너지 예산 내에서 각 기기의 학습 데이터양과 연합학습을 위한 파라미터 교환양을 최적화한다. 이러한 각 기기들의 정전시간 최소화(안정성증가)는 결과적으로 전체 AIoT의 연합학습 정확도 향상으로 이어질 수 있는데, 실험 결과 기존 기법에 비해 정전시간의 감소와 연합학습의 정확도가 각각 최대 53%, 35% 향상됨을 확인할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.145-152
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• 2007

In this paper, we propose an automatic extraction model for unknown translations and implement an unknown translation extraction system using the proposed model. The proposed model as a phrase-alignment model is incorporated with three models: a phrase-boundary model, a language model, and a translation model. Using the proposed model we implement the system for extracting unknown translations, which consists of three parts: construction of parallel corpora, alignment of Korean and English words, extraction of unknown translations. To evaluate the performance of the proposed system, we have established the reference corpus for extracting unknown translation, which comprises of 2,220 parallel sentences including about 1,500 unknown translations. Through several experiments, we have observed that the proposed model is very useful for extracting unknown translations. In the future, researches on objective evaluation and establishment of parallel corpora with good quality should be performed and studies on improving the performance of unknown translation extraction should be kept up.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.3
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• pp.21-28
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• 2016

We propose an adaptive scheme of a differential codebook for temporally correlated channels. And the codeword entries of the propose codebook are selected among the set of M-PSK constellations - the values of M proposed in this paper are 8, 16, or 32. Firstly, we analyze mathematically how the optimal spherical cap radius of the proposed codebook is tracked. Then, we explain the practical implementation of the proposed adaptive method. Practically, some candidate differential codebooks we propose in this paper can be switched according to the temporal correlation coefficients of wireless channels in the proposed scheme. Monte-Carlo simulations demonstrate that the achievable throughput performance employing the proposed codebook is always superior to those of the differential codebooks employing M-PSK constellations and non-adaptive differential codebooks with the same amount of feedback information.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.424-425
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• 2010

본 논문에서는 영상의 종류에 따른 움직임 정보를 통계 값을 계산 하여 분산 및 평균값을 계산하여 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임 검출, 영상의 따른 분산 및 평균값 계산, 영상의 유형에 따른 상한, 하한 값 결정을 하여 시간적, 공간적 디인터레이싱을 선택적으로 하여 보간 하게 된다. 또한 Modified DOI 방식을 제안하여 복잡도가 높은 영상과 수직성분에서 개선이 된 M-ELA 를 사용하고, 수평 성분에서는 우수한 성능을 가진 DOI 방식을 개선한 Modified DOI 방식을 사용하여 DOI 계열의 복잡한 연산을 개선한 공간적 디인터레이싱 방법을 적용하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 방식이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.1180-1180
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• 2010

본 연구는 비안정적인 rework 발생 확률 자체가 납기 및 제품 품질에 매우 나쁜 영향을 미치는 복잡한 제조공정을 대상으로 rework 발생 확률의 변화에 따라 작업의 투입정책(dispatching policy)을 동적으로 변화시킬 수 있는 스케줄링 기법을 제안한다. 본 연구에서는 강화학습(reinforcement learning) 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변화하는 rework 발생 확률을 기반으로 작업 투입정책의 모수를 동적으로 조정함으로써 효율적인 투입계획을 수립하는 적응형 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 다양한 현실적인 시나리오를 개발하여 그 성능을 테스트한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.7
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• pp.1293-1295
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• 2015

In this letter, an adaptive multi-antenna channel estimation scheme is proposed for uplink multiuser environments such as LTE-A systems to accurately estimate time-varying channels within an affordable complexity. It is confirmed that the proposed channel estimator can achieve accurate channel tracking performance even when various time-varying channel environments and traffic patterns are provided.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.10 no.5
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• pp.396-401
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• 2017

In this paper, we propose a solution for interference with Bluetooth when connecting Bluetooth and other devices. The random frequency hopping technique is a technique of generating a hopping pattern using the entire Bluetooth channel without considering the interference of the wireless LAN. The proposed adaptive frequency hopping technique is a technique for generating a hopping pattern of Bluetooth channel considering periodic carrier sensing of Bluetooth and considering WLAN interference. Simulation results show that the use of adaptive frequency hopping reduces the packet error rate as the Bluetooth carrier sensing interval decreases even in the congestion of WLAN interference. Especially, the frequency hopping technique improves the average packet error rate by about 13% compared to the adaptive frequency hopping technique.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.4
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• pp.742-757
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• 2001

Since database management systems(DBMSS) have limited lock resources, transactions requesting locks beyond the limit mutt be aborted. In the worst carte, if such transactions are aborted repeatedly, the DBMS can become paralyzed, i.e., transaction execute but cannot commit. Lock escalation is considered a solution to this problem. However, existing lock escalation methods do not provide a complete solution. In this paper, we prognose a new lock escalation method, adaptive lock escalation, that selves most of the problems. First, we propose a general model for lock escalation and present the concept of the unescalatable look, which is the major cause making the transactions to abort. Second, we propose the notions of semi lock escalation, lock blocking, and selective relief as the mechanisms to control the number of unescalatable locks. We then propose the adaptive lock escalation method using these notions. Adaptive lock escalation reduces needless aborts and guarantees that the DBMS is not paralyzed under excessive lock requests. It also allows graceful degradation of performance under those circumstances. Third, through extensive simulation, we show that adaptive lock escalation outperforms existing lock escalation methods. The results show that, compared to the existing methods, adaptive lock escalation reduces the number of aborts and the average response time, and increases the throughput to a great extent. Especially, it is shown that the number of concurrent transactions can be increased more than 16 ~256 fold. The contribution of this paper is significant in that it has formally analysed the role of lock escalation in lock resource management and identified the detailed underlying mechanisms. Existing lock escalation methods rely on users or system administrator to handle the problems of excessive lock requests. In contrast, adaptive lock escalation releases the users of this responsibility by providing graceful degradation and preventing system paralysis through automatic control of unescalatable locks Thus adaptive lock escalation can contribute to developing self-tuning: DBMSS that draw a lot of attention these days.