• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.671-678
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• 2022

근사 컴퓨팅은 정확한 결과 대신에 허용 가능한 정도의 부정확한 결과를 도출하는 연산 기법이다. 근사 곱셈은 고성능, 저전력 컴퓨팅을 위한 근사 컴퓨팅 방식 중 하나이다. 본 논문에서는 근사 4-2 compressor와 향상된 전가산기를 사용하여 고집적·저전력·고속 근사 곱셈기를 제안하였다. 근사 4-2 compressor를 사용한 근사 곱셈기는 정확, 근사, 상수 수정 영역의 3개 영역으로 구성되어 있으며, 효율적인 부분 곱 감소 방식을 적용하여 각 영역의 크기를 조절하면서 성능을 비교하였다. 제안한 근사 곱셈기는 Verilog HDL로 설계하였고, 25nm CMOS 공정에서 Synopsys Design Compiler(DC)를 이용하여 면적, 전력, 지연시간을 분석하였으며, 기존의 근사 곱셈기에 비해 면적을 10.47%, 전력을 26.11%, 지연시간을 13% 줄였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.985-992
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• 2020

엣지 컴퓨팅은 데이터를 처리하고 연산하는 곳이 멀리 떨어진 데이터센터에 있는 게 아니라, 단말 장치 혹은 게이트웨이와 같은 엑세스 포인트에 가까운 엣지 사이드에 컴퓨팅 능력 및 데이터 처리 능력을 부가함으로써 저지연/초고속컴퓨팅의 실현을 가능케 한다. 이러한 엣지 컴퓨팅의 종류로는 Mobile edge computing, Fog computing, Cloudlet computing이 있으며, 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 실제 구현/구축하기 위해 현존하는 오픈 소스 플랫폼들에 대해 초점을 맞추고 분석한다. 각 오픈 소스 엣지 플랫폼에 대해 구조 및 특징들을 체계적으로 묘사하고 비교 분석함으로써 오픈 소스 엣지 플랫폼을 이용하여 실제 엣지 노드를 구축 하고자 하는 산업계 엔지니어들에게 사용 사례에 부합한 최선의 엣지 플랫폼을 선택 할 수 있도록 하나의 제반 지식을 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1538-1544
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• 2006

본 논문은 $GF(2^m)$상의 n차 기 약 AOP를 적용하여 비-시스토릭 병렬 $AB^2+C$ 연산기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 연산기 회로는 AND게이트와 EX-OR 게이트만을 사용하여 설계되어지며, 설계된 회로는 기약 AOP의 특성을 이용하여 게이트를 사용하지 않고 결선으로만 연결되어 게이트 및 지 연시간이 없는 순환이동과, m개의 AND 게이트와 m개의 EX-OR게이트를 필요로 하는 승산연산, EX-OR게이트로만 구성되어지는 멱승연산, 승산연산과 멱승연산을 이용한 파워섬연산 및 가산연산 등이 사용된다. 제안된 연산기 법은 AND게이트와 EX-OR게이트만을 사용함으로 고속의 데이터 처리, 저전력 및 집적화 등의 장점이 있으며, $T_A+(1+[log^m_2])T_X$의 연산 지연시간을 갖는다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권3호
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• pp.227-242
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• 2012

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) are highly dynamic and unstable due to the heterogeneous nature of the communications, intermittent links, high mobility and constant changes in network topology. Currently, some of the most important challenges of VANETs are the scalability problem, congestion, unnecessary duplication of data, low delivery rate, communication delay and temporary fragmentation. Many recent studies have focused on a hybrid mechanism to disseminate information implementing the store and forward technique in sparse vehicular networks, as well as clustering techniques to avoid the scalability problem in dense vehicular networks. However, the selection of intermediate nodes in the store and forward technique, the stability of the clusters and the unnecessary duplication of data remain as central challenges. Therefore, we propose an adaptable destination-based dissemination algorithm (DBDA) using the publish/subscribe model. DBDA considers the destination of the vehicles as an important parameter to form the clusters and select the intermediate nodes, contrary to other proposed solutions. Additionally, DBDA implements a publish/subscribe model. This model provides a context-aware service to select the intermediate nodes according to the importance of the message, destination, current location and speed of the vehicles; as a result, it avoids delay, congestion, unnecessary duplications and low delivery rate.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.4065-4083
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• 2021

Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.351-355
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• 2010

최근 높은 대역폭을 요구하는 서비스에 대한 수요가 증가하면서 초고속 통신망을 구축하는 것이 절실히 요구되고 있다. IEEE 802.3ah의 Task Force 팀은 차세대 가입자 망인 EPON을 표준화로 규정했다. 그리고 더 높은 서비스를 제공하기 위해 1Gbps 였던 상하향 대역폭을 10Gbps로 증가시킨 10G EPON 아 등장을 하였다. Kramer는 10G EPON을 연구를 하였지만 부하가 낮을 때 단대단 최대지연이 높아지기 때문에 QoS를 제공하는데 한계를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.1 AVB에 QoS를 제공하며 장치간의 동기화 방법, 자원예약 방법, 대역폭 할당 방법에 대해 제안을 하였다. OPNET을 이용해서 구현한 결과 10G EPON에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.