• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.388-398
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• 2020

We herein propose a heuristic redundancy selection algorithm that combines resubmission, replication, and checkpointing redundancies to reduce the resiliency overhead in fault-tolerant workflow scheduling. The appropriate combination of these redundancies for workflow tasks is obtained in two consecutive phases. First, to compute the replication vector (number of task replicas), we apportion the set of provisioned resources among concurrently executing tasks according to their needs. Subsequently, we obtain the optimal checkpointing interval for each task as a function of the number of replicas and characteristics of tasks and computational environment. We formulate the problem of obtaining the optimal checkpointing interval for replicated tasks in situations where checkpoint files can be exchanged among computational resources. The results of our simulation experiments, on both randomly generated workflow graphs and real-world applications, demonstrated that both the proposed replication vector computation algorithm and the proposed checkpointing scheme reduced the resiliency overhead.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권2호
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• pp.195-208
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• 2009

In this paper, we introduce a grid-based key pre-distribution scheme in wireless sensor networks, which aims to improve the connectivity and resiliency while maintaining a reasonable overhead. We consider simplification of the key establishment logic and enhancement of the connectivity via plat polynomial assignment on a three-dimensional grid for node allocation and keying material assignment. We demonstrate that our scheme results in improvements via a detailed discussion on the connectivity, resource usage, security features and resiliency. A comparison with other relevant works from the literature along with a demonstrated implementation on typical sensor nodes shows the feasibility of the introduced scheme and its applicability for large networks.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.9-15
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• 2021

Recently, it is increasingly necessary to run high-end neural network applications with huge computation overhead on top of resource-constrained embedded systems, such as wearable devices. While the huge computational overhead can be alleviated by distributed neural networks running on multiple separate devices, existing distributed neural network techniques suffer from a large traffic between the devices; thus are very vulnerable to communication failures. These drawbacks make the distributed neural network techniques inapplicable to wearable devices, which are connected with each other through unstable and low data rate communication medium like human body communication. Therefore, in this paper, we propose a distributed neural network partitioning technique that is resilient to communication failures. Furthermore, we show that the proposed technique also improves the inference accuracy even in case of no communication failure, thanks to the improved network partitioning. We verify through comparative experiments with a real-life neural network application that the proposed technique outperforms the existing state-of-the-art distributed neural network technique in terms of accuracy and resiliency to communication failures.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.56-68
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• 2002

최근 표준화가 진행중인 H.26L에서 사용되는 Universal Variable Length Coding(UVLC) 부호화 기법은 오류에 강인하며 역방향으로 복호가 가능하다는 장점 등으로 인해 H.26L의 모든 심볼 부호화에 사용되고 있으나, 이 방법은 기존 Huffman 부호화 기법에 비해 부호화 효율이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 UVLC의 장점을 모두 살리면서 부호화 효율을 높이기 위해 부호화 요소의 통계적 특성에 따라 부호화 요소와 부호어간의 관계를 동적으로 재배정하는 새로운 UVLC 방법을 제안한다. 고정된 재배정 테이블을 사용하므로 부호어 재배정 관계에 대한 부가 정보를 보내지 않아도 되는 장점이 있다. 실험 결과, 제안된 방법을 사용할 경우 저 비트율에서 매우 효율적이라고 알려진 H.26L 부호화 방법을 최소한으로 변형하며 inter 프레임에서 최대 8%, intra 프레임에서 최대 5%의 비트 감소율을 추가로 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권2호
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• pp.147-156
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• 2006

최근 스트리밍 서비스는 인터넷 트래픽의 많은 부분을 차지할 정도로 인기 있는 서비스가 되었고, 확장성을 위해 P2P기반의 스트리밍 서비스가 제안되었다. P2P기반 스트리밍 환경은 빈번한 피어들의 떠남과 합류가 일어나므로, 이러한 멀티캐스트 그룹의 변화에 대처하기 위해서 다중 멀티캐스트 트리를 구축하게 된다. 하지만 기존의 방법들은 노드의 능력 차이를 고려하지 않았기 때문에 트리가 길어지고, 불안정해질 수 있다. 따라서 본 논문은 노드의 능력을 고려한 내구적 멀티캐스트 트리 생성 기법(R-CAT)을 제시하여 우수 노드를 트리의 상층부에 위치시킴으로써 트리의 길이를 줄이고 트리 내구성이 강한 멀티캐스트 트리를 구성하게 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 R-CAT 기법이 기존의 SplitStream 기법에 비해 노드 합류에 드는 오버헤드는 늘어나지만 결과 트리의 종단간 평균 지연시간이나 손실되는 패키 수는 훨씬 적어 성능과 내구성 면에서 향상을 가져옴을 보일 수 있었다.