네트워크 가상환경(NVE)의 사용자 수가 증대됨에 따라, 고여되어야 할 사항들 중 중요한 하나는 상호 작용 성능을 위한 확장성에 있다. NVE의 확장성을 지원하기 위한 방법들 중 하나는 사용자의 인지도 관리 기법이다. 기존의 인지도 관리 기법들은 사용자의 인지도를 일정한 공간으로 제한을 함으로써 사용자가 받는 메시지의 수를 줄이는 방법이다. 하지만 많은 사용자들이 근접한 곳에 운집한 경우, 사용자는 그 근접한 공간에서 발생하는 모든 메시지를 받아야만 한다. 이것은 사용자들에게 통신에 따른 많은 부하를 주게 되며, 시스템의 확장성은 떨어지게 된다. 본 연구에서는 각 사용자의 관심도에 따른 선택적인 메시지를 받게 한다. 이를 통하여 각 사용자는 자신과 근접한 공간에 있는 모든 다른 사용자들로부터 생성되는 메든 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통하여 확장성 있는 방법으로 사용자간의 상호작용을 지원할 수 있다.
제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권3호
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pp.111-115
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2019
A 5G is 20 times faster than 4G. It also has hyper-connectivity, low latency merit and boundless potentials for medical education, transportation, entertainment and so on. In accordance with this, it is time to quickly look over on the utilization plan for 5G and sensible media in dance field, deal with the issue and its utilization. First of all, this study will review potential of 5G and sensible media in dance and its development plan. It seems like dance is able to communicate in a three-dimensional way. Utilizing sensible media can contribute to inform people of dance, and increase fun and interest which will make three-dimensional mutual communication. Also, in 5G environment, one can select whatever one wants in his or her viewpoint when utilizing sensible media such as VR, AR, hologram and so on. Supposing in a case of dancers and judges, it is possible for them to hire their own style of dancers in their countries. So, both the dancer and the judges have the positive merits. Third, streaming is possible without any installation, buffering is reduced. At the same time high-definition of media is allowed. This allowed collaborated performance of celebrities in dance and it also increased concentration and engagement. Dance field should acknowledge 5G sensible media, look for systemic and detailed method and disseminate and spread professional training and performance. In dance, testing fast developing sensible media due to 5G network, produce systemic dance training environment with various try is required and an effort for the performance situations in which advanced 5G sensible media is used.
기술 발전에 따라 UAV(Unmanned aerial vehicle)의 성능이 향상되고 가격이 낮아지면서 미래에는 다양한 분야에서 UAV의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. UAV를 안정적으로 운용하기 위해서는 제어 신호와 영상정보 통신을 유지하는 것이 매우 중요하며 예기치 못한 재밍 공격에 통신이 교란되면 치명적인 UAV 추락 사고가 발생할 수 있다. 반대로 원자력발전소 등의 주요 시설을 보호해야 하는 입장에서는 적군의 UAV들과 민간 목적으로 사용하는 상용 드론들의 위협을 고려 해야할 필요성이 있다. 본 연구에서는 SATURN(Second generation Anti-jam Tactical UHF Radio for NATO)과 같은 UHF 무전기를 사용한 UAV 설계 시 FEC(Forward error correction) 기술 중 하나인 해밍코드와 MSK(Minimum Shift Keying) 변조를 사용하는 시스템에 반복 전송 기법과 결합하여 항재밍 성능을 높여 UAV 운영 환경에서 지연시간이 낮은 안정적인 통신링크를 유지하도록 제안한다.
Recently, on-device artificial intelligence (AI) solutions using mobile devices and embedded edge devices have emerged in various fields, such as computer vision, to address network traffic burdens, low-energy operations, and security problems. Although vision transformer deep learning models have outperformed conventional convolutional neural network (CNN) models in computer vision, they require more computations and parameters than CNN models. Thus, they are not directly applicable to embedded edge devices with limited hardware resources. Many researchers have proposed various model compression methods or lightweight architectures for vision transformers; however, there are only a few studies evaluating the effects of model compression techniques of vision transformers on performance. Regarding this problem, this paper presents a performance evaluation of vision transformers on embedded platforms. We investigated the behaviors of three vision transformers: DeiT, LeViT, and MobileViT. Each model performance was evaluated by accuracy and inference time on edge devices using the ImageNet dataset. We assessed the effects of the quantization method applied to the models on latency enhancement and accuracy degradation by profiling the proportion of response time occupied by major operations. In addition, we evaluated the performance of each model on GPU and EdgeTPU-based edge devices. In our experimental results, LeViT showed the best performance in CPU-based edge devices, and DeiT-small showed the highest performance improvement in GPU-based edge devices. In addition, only MobileViT models showed performance improvement on EdgeTPU. Summarizing the analysis results through profiling, the degree of performance improvement of each vision transformer model was highly dependent on the proportion of parts that could be optimized in the target edge device. In summary, to apply vision transformers to on-device AI solutions, either proper operation composition and optimizations specific to target edge devices must be considered.
근래에 와서 유틸리티들을 무선으로 원격제어 하는 스마트 팩토리 무선 이동 통신 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Wi-SUN(Wireless Smart Utility Network) 얼라이언스에서는 EEE802.15.4g/e에 기반한 새로운 무선통신 표준화 규격으로 스마트팩토리와 같은 플랫폼 구축에 적합한 Wi-SUN 프로토콜 구조를 제시하였다. IEEE802.15.4e의 RIT(Receiver Initiated Transmission) 모드 MAC(Media Access Control)의 throughput 및 지연시간 측면의 성능을 분석하고 효율적 운용을 위한 고려 사항을 살펴본다. RIT 모드는 체크 인터벌이 길어질수록 지연시간과 throughput이 떨어짐을 볼 수 있다. 트래픽 부하가 커질수록 RIT 체크 인터벌을 짧게 운용하면 지연시간도 짧아지면서 throughput을 높일수 있음을 보였다. RIT 모드는 전력소모가 작은 장점을 가지고 있으면서 지연시간이나 throughput 측면에서 IEEE802.15.4와 CSL 모드 사이의 중립적 특징을 가지는 것을 볼 수 있었다.
인터넷의 확산으로 대용량 멀티미디어 데이타에 대한 요구가 증가하고 있으며 이를 효율적으로 관리하기 위한 스토리지에 대찬 연구가 진행되고 있다. 기하급수적으로 늘어나는 스토리지에 대한 요구를 해결하기 위해서 제시된 방법중의 하나가 공유디스크 환경을 제공하는 SAN(Storage Area Network)이다. SAN은 fibre channel이라는 고속 전송망을 이용해서 고속의 저장장치를 위한 네트워크를 구성한 것이다. 하지만 저장장치 네트워크의 구성만으로는 스토리지에 대한 요구는 해결하였지만 이를 사용자에게 제공하기 위한 공유디스크 환경에서의 파일시스템에 대한 연구는 미진하다. 특히 기존에 제시된 로컬 파일 시스템, 분산 파일시스템에서는 공유디스크환경에 적합하지 않으며 대용량 스토리지에 적합한 메타 데이터 구조 측면에서의 설계는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 공유디스크 환경에 적합한 메타 데이타 구조를 설계 및 구현하여 대용량 스토리지에 적합한 공유디스크 파일 시스템을 제시한다. 구현한 공유디스크 파일시스템은 SAN fabric에 참여하는 호스트들 사이의 균형적인 할당 블록을 주기 위한 파일시스템 레이아웃과 비트맵 관리기법, 대용량 파일을 위한 효율적인 익스텐트 기반의 SEMI FLAT구조를 제안하였으면, 대용량의 디렉토리를 사용할 수 있게 확장해싱을 이용한 2단계 디랙토리 관리 구조를 설계 및 구현하였다. 또한 리눅스 커널 상에서 제시한 메타 데이타 구조에 대한 구현에 필요한 구조 정보와 알고리즘을 제시하였으며. 성능의 우수성을 보이기 위해 리눅스 환경의 대표적인 파일 시스템인 EXT2, 공유디스크 환경의 GFS와의 성능을 파일 생성, 디렉토리 생성, I/O횟수 측면에서 비교하였다.
최근, SoC 설계연구가 활발히 진행되고 있으며, 하나의 시스템에 보다 많은 수의 IP가 포함되고 있다. 많은 IP 간의 효율적인 통신과 재사용율을 높이기 위해 다양한 프로토콜과 버스 구조들이 연구되고 있다. 기존의 공유 버스 구조의 문제점을 해결하기 위해 제안된 SNP(SoC Network Protocol) 와 SNA(SoC Network Architecture)는 각각 peer-to-peer 방식의 프로토콜과 버스 구조이다. 한편 AMBA AHB 는 대규모 SoC 시스템에 다소 부적절한 구조를 가짐에도 불구하고 산업 표준으로 자리매김 해왔다. 따라서 기존의 많은 IP들이 AMBA 인터페이스를 가지고 있으나 SNP 와는 프로토콜과 완벽하게 호환되지 않는 문제점을 가지고 있다. 기존의 IP 들의 인터페이스를 SNP 로 바꾸기 전까지는 새로 제안된 버스 구조에서도 AMBA AHB 와의 호환성을 완전히 배제할 수가 없다. 본 논문에서는 기존의 SNP 가 확장된 XSNP(extended SNP) 스펙과 SNA 기반 시스템에서 이를 지원하는 SNA 컴포넌트를 제안한다. AMBA AHB 와 SNP 사이의 프로토콜 변환을 지원하기 위해서 기존 SNP 의 페이즈를 1 비트 확장하여 새로운 8 개의 페이즈를 추가하였다. 따라서 AMBA 호환 가능한 IP 는 SNP 를 통해 성능 감쇠 없이 AHB-to-XSNP 변환기를 통해 통신할 수 있다. 또한 이러한 확장 방법은 AMBA AHB 뿐 아니라 SNP 와 다른 버스 프로토콜 사이의 신호 변환에도 이용하여 SNP 의 유연성과 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 구조의 검증 / 평가를 위해 다양한 시뮬레이션을 수행하였으며, AMBA AHB 와의 호환성에 있어 문제가 없다는 것을 검증하였다.
Chord 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하기 위해 주기적으로 메시지를 보낸다. 모바일 P2P 네트워크에서 Chord 방식의 피어들은 라우팅 테이블을 최신으로 유지하고 요청 실패를 줄이기 위해서 빠른 주기로 메시지를 보내야 한다. 하지만 이로 인해, 전체 네트워크의 트래픽은 증가하게 된다. 본 연구자들은 기존 연구에서 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 이용하여 기존 Chord에서의 라우팅 테이블 업데이트에 따른 부하를 줄이는 기법을 제안하였으나, 초당 요청 메시지 개수가 많아지게 되면 기존의 방식보다 트래픽 양이 많아지게 되는 단점과 요청처리시간 지연이 기존방식보다 떨어진다는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 요청처리 시간을 줄이기 위한 향상된 리액티브 라우팅 테이블 업데이트 방식을 제안한다. 기존에 제안된 방식은 요청이 들어올 때마다 테이블을 업데이트 하는 반면, 제안된 방식은 요청이 들어 왔을 때 현재의 테이블 정보가 최신정보인지를 확인하고 만일 아니라면 테이블을 업데이트하는 방식이다. 실험은 버클리 대학에서 만들어진 Chord 시뮬레이터(I3)를 이용하여 수행하였고, 실험을 통하여 제안된 방식이 기존 방식에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다.
최근 환경 모니터링, 스마트 빌딩, 의료 분야, 농업 분야 등에서 센서 네트워크가 널리 활용되고 있다. 센서 노드는 배터리로 동작한다. 넓은 지역에 배포된 센서 노드의 배터리를 주기적으로 교체하는 것은 불가능하기 때문에 에너지는 센서 네트워크에서 가장 중요한 자원이다. 따라서, 센서 데이터를 수집하는 동안 네트워크 수명을 연장시키기 위한 에너지 효율적인 메커니즘에 대한 연구는 필수적이다. 대표적인 연구로는 송수신하는 데이터의 크기를 줄이기 위한 데이터 압축 기법과 통신간 충돌을 방지하여 에너지 사용의 효율을 높이기 위한 MAC 프로토콜 기법이 있다. 기존 데이터 압축 기법은 센서 데이터의 공간 또는 시간적인 연관성을 이용하며, 기존 MAC 프로토콜은 TDMA, FDMA, CDMA 등의 방법을 통해 데이터의 충돌을 방지한다. 본 논문에서는 MAC 프로토콜 중 하나로 널리 사용되고 있는 TDMA 스케줄을 조정하여 송수신되는 센서 데이터의 크기를 줄이는 새로운 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 전송 시점을 이용하여 센서의 측정값을 인코딩하여 데이터의 크기를 줄이고, 동적으로 시간 슬롯을 할당함으로써 발생되는 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 실험 결과, 기존 데이터 수집 기법에 비해 통신 비용이 약 52% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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