• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.6
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• pp.129-134
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• 2015

This paper analyzes file access characteristics of smartphone apps and finds that a large portion of file writes are performed only once. Based on this observation, we present a new buffer cache management scheme that considers this characteristics. Buffer cache improves storage performance by maintaining hot file data in memory thereby servicing subsequent requests without storage accesses. However, it should flush modified data to storage in order to resist system crashes. The proposed scheme evicts cache data that has been written only once upon flushes, thus improving cache space utilization. Simulation experiments show that the proposed scheme improves cache hit ratio by 5-33% and power consumption by 27-92%.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.2
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• pp.27-32
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• 2021

This paper proposes an energy-efficient cache and memory management scheme for next-generation IoT devices. The proposed scheme adopts a low-power phase-change memory (PCM) as the main memory of IoT devices, aims at minimizing the write traffic to PCM, which is vulnerable to write operations. Specifically, when a cache block of the last-level cache memory is flushed to main memory, the cache block that causes less writes to PCM is preferentially replaced by tracking the modifications of each cache line that constitutes the cache block. In addition, by considering the reference bit of the cache block and the dirty bit of the cache lines, our scheme reduces the energy consumption without degrading the memory system performances. Through simulations using SPEC benchmarks, it is shown that the proposed scheme reduces the write traffic to PCM by 34.6% on average and the power consumption by 28.9%, without memory performance degradations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.54-55
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• 2018

본 논문은 지속적으로 수집되는 전력량계 데이터를 자동으로 처리, 분석하기 위한 IoT 데이터 기반 자동분석 기법을 제시한다. 에너지 효율을 높이기 위해서는 대상 설비의 관리, 모니터링을 통해 운영을 최적화해야 한다. IoT 기술을 이용하여 에너지 설비 사용 효율을 확인하고, 관리 여부를 판단하는 진단기술을 구현하기 위해서는, IoT 전력량계를 통해 수집된 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘에 입력하여 관리에 필요한 결과 지표를 도출할 수 있어야 한다. 이런 기능을 제공하는 IoT 수집 시스템의 모니터링 및 자동 진단 시스템은 데이터 수집, 분석을 신속하게 수행할 수 있다. 데이터 수집과 고속, 대용량 데이터 저장에 적합한 분산 파일시스템과 고속 시계열 기능을 기반으로 의존도, 유사도 분석실행을 제공하는 고속 전처리 시스템의 특징을 제안한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.149-158
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• 2023

As data utilization is becoming more important recently, the importance of data centers is also increasing. However, the data center is a problem in terms of environment and economy because it is a massive power-consuming facility that runs 24 hours a day. Recently, studies using deep learning techniques to reduce power used in data centers or servers or predict traffic have been conducted from various perspectives. However, the amount of traffic data processed by the server is anomalous, which makes it difficult to manage the server. In addition, many studies on dynamic server management techniques are still required. Therefore, in this paper, we propose a dynamic server management technique based on Long-Term Short Memory (LSTM), which is robust to time series data prediction. The proposed model allows servers to be managed more reliably and efficiently in the field environment than before, and reduces power used by servers more effectively. For verification of the proposed model, we collect transmission and reception traffic data from six of Wikipedia's data centers, and then analyze and experiment with statistical-based analysis on the relationship of each traffic data. Experimental results show that the proposed model is helpful for reliably and efficiently running servers.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2093-2094
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• 2011

가교폴리에틸렌(XLPE) 절연체를 적용한 MV급 지중케이블은 1972년부터 KEPCO에서 본격적으로 사용되기 시작하였다. 이후 도심지 지중화사업에 힘입어 매년 6.5%정도의 케이블 설비가 증가하였으며 오늘날 29,000C-km이상의 MV급 케이블이 설치되어 있다. 과거 비약적인 경제성장과 더불어 전력망 확충을 위한 투자가 KEPCO의 주된 역할이었다면 오늘날에 있어서는 확충된 설비를 최적의 상태로 유지 관리하는 것으로 패러다임이 변하고 있다. 특히 지중설비의 동맥(動脈)으로 볼 수 있는 케이블에 대한 관리방법이 화두가 되고 있으며 최적관리의 전제조건인 열화진단 분야가 KEPCO가 이끌고 나가야 할 새로운 개척분야로써 많은 역량이 집중되고 있다. 2010년에는 VLF TD/PD를 새로운 진단기법으로 적용하였으며 케이블 설치공사 준공 검수시험으로 0.1Hz 저주파 교류내전압시험 도입 및 활선 PD진단장치를 자체 개발하여 현장 적용성 검토를 추진하는 등 MV급 지중설비의 관리기법에 있어 큰 전환점을 만들고 있다. 본 고에서는 KEPCO의 MV급 케이블 변천사와 추진하고 있는 진단기법 및 관리 지향점을 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.458-460
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• 2000

3세대 통신망(IMT-2000) 서비스의 가장 큰 특징은 단말 이동성, 개인 이동성, 서비스 이동성으로 구분되는 강력한 이동성 제공이다. INT-2000 서비스의 가장 큰 특징인 서비스 이동성을 제공하기 위해 가상 홈 환경(Virtual Home Environment)개념을 지원한다. 즉 글로벌 로밍 환경에서 서비스 가입자에게 방문 망(visited network_에서도 홈 망(home network)의 서비스를 그대로 이용할 수 있도록 하는 개념이다. VHE 서비스는 홈 서비스들에 대한 접근 투명성을 보장하기 위해 망 관점에서 어떤 VHE 시나리오를 적용할 것인지에 대한 문제도 중요하지만 프로파일을 효율적으로 관리하는 문제도 매우 중요하다. VHE 서비스를 제공하기 위해서 관리해야 할 프로파일은 사용자 프로파일(User profile), 서비스 프로파일(Service profile), 단말 프로파일(Terminal profile), 네트워크 프로파일(Network profile) 등이 있다. 본 논문에서는 사용자가 이용 가능한 서비스를 검색하는 시나리오를 바탕으로 각 프로파일이 정보를 교환하는 방법을 살펴보겠다. 사용자 프로파일 관점에서 보면 프로파일 관리 기법에는 크게 4가지 전략이 있을 수 있다. 사용자 프로파일이 홈 망에 위치하는 경우, 사용자 프로파일이 방문 망에 위치하는 경우, 사용자가 망 사이를 움직일 때 프로파일도 같이 움직이는 경우, 사용자의 단말에 위치하는 경우가 있을 수 있다. VHE 서비스를 위한 프로파일 관리기법(1) 논문에서는 앞의 두 가지 전략에 대해서 설명을 하고 있다. 본 논문에서는 나머지 두 가지 전력에 대해서 설명을 하겠다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.11
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a Small Active Command scheme which reduces the power consumption of the command bus to DRAM. To do this, we target the ACTIVE command, which consists of multiple packets, containing the row address that occupies the largest size among the addresses delivered to the DRAM. The proposed scheme identifies frequently referenced row addresses as Hot pages first, and delivers index numbers of small caches (tables) located in the memory controller and DRAM. I-ACTIVE and I-PRECHARGE commands using unused bits of existing DRAM commands are added for index number transfer and cache synchronization management. Experimental results show that the proposed method reduces the command bus power consumption by 20% and 8.1% on average in the close-page and open-page policies, respectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.680-682
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• 2004

수요관리 프로그램의 개발과 시행을 위해 서는 End-Use별로 수요예측과 잠재량 평가가 필수적이다. 업무용 전력수요는 건물용도에 따라 수요패턴이 상이하다. 여기서는 건물용도별 기준수요 예측을 위한 알고리즘과 절차를 제시하였으며, 이를 토대로 시산분석을 하였다. 용도별 전력수요는 사무실, 호텔, 병원, 도소매, 학교, 창고, 식당, 식료품, 체육시설 둥 건물용도로 구분하였으며, End-Use는 이중 6개 용도에 대해 조명, 동력, 공조, 사무, 기타 등 5개로 나누어 추정하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.56-58
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• 2019

배터리의 효율적인 관리와 안정적인 운영을 위해서는 배터리의 노화에 따른 배터리의 모니터링이 필요하다. 하지만 모델 기반의 SOH 예측 모델의 경우 파라미터의 변화에 대한 정확한 정보가 반영되지 않을 경우 심각한 오류를 야기 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비 모델인 시계열 예측 기법 ARIMA 모델을 제안하고 전기적 특성 실험을 통한 내부 파라미터에 대한 분석과 파라미터에 대한 상관분석, 이를 통한 SOH 예측을 통해 ARIMA 모델의 특성 및 정확성에 대해 제안한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.133-134
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• 2018

배터리의 효율적인 사용을 위해 배터리 관리 시스템(BMS)는 중요하다. 그 중 배터리의 잔존 수명을 나타내는 지표인 SOH(State of Health)를 예측하기 위해 본 논문에서는 18650 리튬이온 셀에 전기적 노화 실험(Cycle Life Test)을 적용하였다. 방전 용량 및 저항 변화에 의한 SOH 변화를 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 예측하도록 설계하고 이에 대한 검증을 수행하였다.