• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.343-345
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• 2014

플래시 메모리의 인기가 증가하면서 스토리지 시스템의 변화를 가져왔다. 플래시 메모리 기반의 SSD(Solid State Disk)는 기존의 HDD(Hard Disk Drive)를 대체할 매체로 주목을 받고 있으며 HDD에 비해 훨씬 더 높은 대역폭, 랜덤 접근 성능 및 충격에 강한 장점들을 갖는다. 그러나 플래시 메모리는 HDD와 달리 덮어쓰기(In-Place update)가 불가능 하기 때문에, 데이터를 업데이트 하기 위해서는 해당영역을 지운 후 업데이트를 해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 캐시 안에서의 거의 접근하지 않을 블락과 캐시로 들어가는 것을 막기 위한 기법을 제시한다. 이것은 캐시의 오염을 막고 더 오랜 기간 동안 캐시 안에서 인기 있는 블락 들을 유지하고 높은 히트율로 연결될 것이다. 또한 캐시 교체의 수를 줄임으로써 SSD의 쓰기를 감소할 것이고 그 결과 성능 뿐만 아니라 SSD의 수명도 연장 에도 도움이 될 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.401-405
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• 2007

본 논문은 임베디드 시스템에서 효율적인 파일 연산을 위한 메타 데이터의 구조와 파일 연산 최적화 기법을 제안한다. 플래시 메모리는 비휘발성이며 크기가 작고 전력소모도 적으며 내구성이 높아 임베디드 시스템에 널리 사용되고 있다. 하지만 제자리 덮어쓰기 (update-in-place)가 불가능하고 메모리 셀에 대한 초기화 횟수가 제한되어 있으며 바이트 단위의 입출력이 불가능하다. 이러한 하드웨어적 특성 때문에 NAND 플래시 메모리 전용 파일 시스템으로 YAFFS(Yet Another Flash File System)가 개발 되었지만 비효율적인 파일연산 과정의 문제가 존재한다. 본 논문은 YAFFS의 파일 연산을 분석하여 이를 개선시켜 파일 연산 최적화 기법을 제시하고, YAFFS에 적용하여 성능 평가를 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.121-130
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• 2017

NAND flash memory has advantages of non-volatility, little power consumption and fast access time. However, it suffers from inability that does not provide to update-in-place and the erase cycle is limited. Moreover, the unit of read/write operation is a page and the unit of erase operation is a block. Therefore, erase operation is slower than other operations. The AGC, the proposed garbage collection policy focuses on not only garbage collection time reduction for real-time guarantee but also wear-leveling for a flash memory lifetime. In order to achieve above goals, we define three garbage collection operating modes: Fast Mode, Smart Mode, and Wear-leveling Mode. The proposed policy decides the garbage collection mode depending on system CPU usage rate. Fast Mode selects the dirtiest block as victim block to minimize the erase operation time. However, Smart Mode selects the victim block by reflecting the invalid page number and block erase count to minimizing the erase operation time and deviation of block erase count. Wear-leveling Mode operates similar to Smart Mode and it makes groups and relocates the pages which has the similar update time. We implemented the proposed policy and measured the performance compare with the existing policies. Simulation results show that the proposed policy performs better than Cost-benefit policy with the 55% reduction in the operation time. Also, it performs better than Greedy policy with the 87% reduction in the deviation of erase count. Most of all, the proposed policy works adaptively according to the CPU usage rate, and guarantees the real-time performance of the system.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권12A호
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• pp.964-974
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• 2003

계층적 이동 IPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)을 통해 이동 IPv6를 계층적으로 확장시킨 개념의 마이크로 망 지원의 프로토콜로 이동 IPv6에 비해 빠른 이동성과 이동 노드의 데이터 전송 지연을 줄여주지만 네트워크망에서 동작하는 활동상태 노드와 비활동상태 노드를 구분하여 망의 부하와 노드의 전력낭비 문제를 해결해 주는 페이징 기법이 적용되어 있지 않기 때문에 본 논문에서는 계층적 이동 IPv6에 페이징을 적용하는 방법 제안하였다. 기존 IPv6에서 사용되는 패킷 해더의 목적지 옵션과 제어 메시지의 확장을 통해서 계층적 이동 IPv6에 페이징을 적용하였으며 비활동 상태의 이동 노드를 찾는 알고리즘으로 최종 지역 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 기존의 페이징이 적용되지 않은 계층적 이동 IPv6보다 비활동 상태인 이동 노드의 핸드오프 시 불필요한 바인딩 업데이트 메시지를 제거함으로써 이동 IPv6 전체 망의 트래픽을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 페이징 영역의 크기가 클수록 마이크로 망의 바이딩 업데이트 메시지가 더욱 감소하여 망의 신호 트래픽이 감소함도 알 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제44권6호
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• pp.706-722
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• 2009

본 연구는 해외에서의 한국지명 표기실태를 분석하여 오류시정 및 관리방안을 모색하는데 목적을 두고 있다. 해외지명사전, 지명데이터베이스, 온라인 지도서비스 사이트 등에 수록된 한국지명을 분석한 결과 상당수 표기상의 문제점을 발견할 수 있었다. 주요 표기상의 문제점으로는 이명표기, 종속병기, 중복표기, 철자문제, 행정단위오류, 위치오류 등을 들 수 있으며, 오류형태와 방식은 보다 다양하게 나타나고 있었다. 이에 오류시정을 위한 대응방안으로 오류지명에 대한 적극적인 시정노력과 지속적인 모니터링, 민 관의 합의에 의한 한국지명의 영문표기 표준화 구축, 지명정보의 신속한 업데이트와 홍보, 미등재 또는 미표기 지명목록 작성 및 우선적 등재노력, 지명관리 주체의 단일화와 독립성 등이 요구된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권5호
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• pp.374-385
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• 2009

플래시 메모리는 비휘발성이면서도 작고 가벼우며, 전력 소모가 적고 충격에 강하다는 장점 등으로 인해 휴대 기기를 포함한 다양한 기기의 저장매체로 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 하드디스크와는 달리 제자리 갱신이 불가능하고, 읽기 연산에 비해 쓰기 및 지우기 연산이 매우 느리기 때문에, 기존의 하드 디스크를 기반으로 설계된 데이터베이스 시스템은 플래시 메모리 상에서 최적의 성능을 내기 어렵다. 플래시 메모리 상에서 데이터베이스의 성능을 극대화하기 위해, 어떤 데이터에 변경이 발생하면 원래 위치의 데이터를 덮어쓰는 대신, 해당 데이터의 변경 사항에 대한 로그만을 다른 위치에 기록하는 방식들이 제안되었다. 본 논문에서는 플래시 메모리 기반의 데이터베이스 시스템을 위한 효율적인 로깅 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 방법들과 달리, 로그만을 저장하는 로그 블록들을 별도로 두고 데이터의 변경에 따라 발생하는 로그를 로그 블록들에 고르게 분포시킨다. 이를 통해 제안하는 방법은 페이지 쓰기 및 블록 지우기 연산의 횟수를 크게 감소시킬 수 있다. 합성 데이터와 TPC-C 벤치마크 데이터를 사용한 실험을 통해, 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.418-427
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• 2016

A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1-8
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• 2015

Flash memory has advantages in that it is fast access speed, low-power, and low-price. Therefore, they are widely used in electronics industry sectors. However, the flash memory has weak points, which are the limited number of erase operations and non-in-place update problem. To overcome the limited number of erase operations, many wear leveling techniques are studied. They use many tables storing information such as erase count of blocks, hot and cold block indicators, reference count of pages, and so on. These tables occupy some space of main memory for the wear leveling techniques. Accordingly, they are not appropriate for low-power devices limited main memory. In order to resolve it, a wear leveling technique using bit array and Bit Set Threshold (BST) for flash memory. The proposing technique reduces the used space of main memory using a bit array table, which saves the history of block erase operations. To enhance accuracy of cold block information, we use BST, which is calculated by using the number of invalid pages of the blocks in a one-to-many mode, where one bit is related to many blocks. The performance results illustrate that the proposed wear leveling technique improve life time of flash memory to about 6%, compared with previous wear leveling techniques using a bit array table in our experiment.

• 로봇학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.346-351
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• 2023

With the release of numerous open driving datasets, the demand for domain adaptation in perception tasks has increased, particularly when transferring knowledge from rich datasets to novel domains. However, it is difficult to solve the change 1) in the sensor domain caused by heterogeneous LiDAR sensors and 2) in the environmental domain caused by different environmental factors. We overcome domain differences in the semi-supervised setting with 3-stage model parameter training. First, we pre-train the model with the source dataset with object scaling based on statistics of the object size. Then we fine-tine the partially frozen model weights with copy-and-paste augmentation. The 3D points in the box labels are copied from one scene and pasted to the other scenes. Finally, we use the knowledge distillation method to update the student network with a moving average from the teacher network along with a self-training method with pseudo labels. Test-Time Augmentation with varying z values is employed to predict the final results. Our method achieved 3rd place in ECCV 2022 workshop on the 3D Perception for Autonomous Driving challenge.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1877-1891
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• 2022

As a part of cloud computing technology, algorithms for cloud task scheduling place an important influence on the area of cloud computing in data centers. In our earlier work, we proposed DeepEnergyJS, which was designed based on the original version of the policy gradient and reinforcement learning algorithm. We verified its effectiveness through simulation experiments. In this study, we used the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm to update DeepEnergyJS to DeepEnergyJSV2.0. First, we verify the convergence of the PPO algorithm on the dataset of Alibaba Cluster Data V2018. Then we contrast it with reinforcement learning algorithm in terms of convergence rate, converged value, and stability. The results indicate that PPO performed better in training and test data sets compared with reinforcement learning algorithm, as well as other general heuristic algorithms, such as First Fit, Random, and Tetris. DeepEnergyJSV2.0 achieves better energy efficiency than DeepEnergyJS by about 7.814%.