http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
스마트폰 센싱에서 메타데이터의 구조적 유사도를 고려한 클러스터링 기법
민홍,허준영,Min, Hong,Heo, Junyoung 한국인터넷방송통신학회 2014 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.14 No.6
다수의 저가 센서 노드를 통해 주변의 환경 정보를 수집하는 센서 네트워크와 스마트폰에 탑재되어 있는 다양한 종료의 센서들을 연동함으로써 사용자의 상태에 따라 주위 환경과 반응하는 응용들이 개발되고 있다. 이런 응용에서 수집된 데이터의 공유를 위해 센싱 데이터와 의미정보를 저장하는 XML 형태의 메타데이터를 함께 저장할 필요가 있다. 메타데이터는 시스템 설계자의 필요에 따라 확장되고 변형되는데 거리 기반의 클러스터링 기법을 사용할 경우 서로 다른 형태의 메타데이터가 혼재하게 되어 데이터 수집의 효율성이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 데이터 수집을 위해 클러스터를 구성할 때 각 노드의 메타데이터의 구조적 유사도를 반영함으로써 클러스터 구성에 필요한 시간을 줄이고, 구성원 간 메타데이터 유사도를 향상시키는 기법을 제안한다. As association between sensor networks that collect environmental information by using numberous sensor nodes and smartphones that are equipped with various sensors, many applications understanding users' context have been developed to interact users and their environments. Collected data should be stored with XML formatted metadata containing semantic information to share the collected data. In case of distance based clustering schemes, the efficiency of data collection decreases because metadata files are extended and changed as the purpose of each system developer. In this paper, we proposed a clustering scheme considering the structural similarity of metadata to reduce clustering construction time and improve the similarity of metadata among member nodes in a cluster.
철계 복합 분말로 제조된 오버레이 용접층의 미세조직 및 특성
민홍,이종재,이진규,Min, Hong,Lee, Jong-Jae,Lee, Jin Kyu 한국분말재료학회 (*구 분말야금학회) 2019 한국분말재료학회지 (KPMI) Vol.26 No.3
In this study, the microstructure and characterization of an overlay welding layer using Fe-based composite powders are reported. The effects of the number of passes and composition of powders on the microstructure and mechanical properties are investigated in detail. The welding wire and powders are deposited twice on a stainless-steel rod using a laser overlay welding process. The microstructure and structural characterization are performed by scanning electron microscopy and X-ray diffraction. The mechanical properties of the first and second overlay layers are analyzed through the micro-Vickers-hardness tester and abrasion wear tester. In the second overlay layer, the hardness and specific wear are approximately 840 Hv and $2.0{\times}10^{-5}mm^3/Nm$, respectively. It is suggested that the increase of the volume fractions of $(Cr,Fe)_7C_3$ and NbC phases in the second welding layer enhances the hardness and wear resistance.
스마트폰 센싱을 위한 클라이언트/서버 기반 센서 식별 기법
민홍 ( Hong Min ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
최근 주변의 센서 또는 사용자에 신체에 부착할 수 있는 기기들과 스마트폰의 연동을 통한 새로운 응용들이 개발되고 있다. 다양한 센서의 활용으로 모니터링 정보에 대한 정확도는 높아지고 있지만 표준화되지 않은 인터페이스와 패킷 구조 때문에 센서 별로 개별적인 응용을 개발해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 클라이언트/서버 기반 센서 식별 기법 설계하였다. 제안 기법에서 클라이언트는 안드로이드 앱에게 표준화된 네이티브 API 를 제공하며 서버는 클라이언트로부터 전달 받은 바이트 스트림을 분석하여 센서를 식별하는 기능을 수행한다.
민홍(Hong Min),김서연(Seoyeon Kim),박지수(Jisu Park),김태식(Taesik Kim),정진만(Jinman Jung) 한국정보과학회 2019 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.25 No.10
자율주행을 목표로 개발된 차량들의 컴퓨팅 성능과 통신속도가 급격하게 향상되고 있으며, 일부 차량의 경우 서버급 컴퓨터 이상의 성능을 보이고 있다. 이러한 고성능 차량들이 대중화되었을 때를 가정하고, 주차된 차량의 여유 자원을 활용하여 클라우드 서비스를 제공하는 연구들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 차량으로 이루어진 데이터센터에서 작업의 크기를 자원 노드의 수에 따라 분할하고, 분할된 작업의 크기에 따른 예상 작업 수행시간을 계산하여 최적의 작업크기를 구하는 알고리즘을 제안하였다. 고성능의 소수 차량에게만 작업을 할당하는 경우, 저성능 차량을 모두 포함시키는 경우 등에 대해 실험을 실시하여 제안한 알고리즘을 검증하였다. The computing performances and communication speeds of vehicles developed for autonomous driving are rapidly improving. The performances of some of these vehicles even exceed those of server-class workstations. Based on the assumption that high computing performance vehicles will become popular, many studies have been proposed to utilize the computing resources of idling vehicles for cloud service. In this paper, we propose an algorithm that first divides the size of a job in the vehicular datacenter according to the number of resource nodes and then calculates the expected execution time according to the size of the divided job. The proposed algorithm is verified through experimental simulations of various cases where tasks are allocated only to a small number of high performance vehicles, all low performance vehicles are included, etc.
민홍(Hong Min),이상호(Sangho Yi),허준영(Junyoung Heo),김석현(Seokhyun Kim),조유근(Yookun Cho),홍지만(Jiman Hong) 한국정보과학회 2008 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.14 No.7
무선 센서 네트워크에서 사용하는 동적 메모리관리 기법들은 범용 시스템에서 사용되고 있는 기법들을 그대로 적용한 것들이 많기 때문에, 센서 응용에는 부적합한 부분이 있다. 본 논문에서는 센서 응용들의 특성을 살펴보고, 이들의 특성을 모델링함으로써, 기존의 동적 메모리 관리 시스템에서 발생할 수 있는 긴 수행시간과 불필요한 메모리 관리 공간의 문제를 해결할 수 있는 슬랩 할당기를 제안한다. 또한 대표적인 센서 응용 프로그램을 활용한 실험을 통해서 새로이 제안한 방법의 성능을 기존의 시스템과 비교 평가한다. Existing dynamic memory allocation schemes for general purpose operating system can not directly apply to the wireless sensor networks (WSNs). Because these schemes did not consider features of WSNs, they consume a lot of energy and waste the memory space caused by fragmentation. In this paper, we found features of WSNs applications and made the model which adapts these issues. Through this research, we suggest the slab allocator that reduces the execution time and the memory management space. Also, we evaluate the performance of our scheme by comparing to one of the previous systems.
모바일 클라우드 컴퓨팅에서 모바일 기기의 에너지 절약을 위한 함수 수준 정적 오프로딩 기법
민홍(Hong Min),정진만(Jinman Jung),허준영(Junyoung Heo) 한국정보과학회 2015 정보과학회논문지 Vol.42 No.6
모바일 클라우드 컴퓨팅은 모바일 기기의 자원제약적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 서비스를 활용하는 기술로 모바일 기기에서 실행해야 할 일부 작업을 클라우드에서 수행하게 하는 컴퓨테이션 오프로딩 기법이 사용된다. 오프로딩에 필요한 통신 비용보다 모바일 기기 내에서의 연산 비용이 클 경우 모바일 기기는 클라우드에게 작업 수행을 위탁한다. 모바일 기기에서 수행할 작업과 클라우드에서 수행할 작업을 분할하기 위한 기존의 비용 분석 모델은 함수 호출에 필요한 데이터 전송과 응답 시간만을 오프로딩 비용으로 산정하였다. 본 논문에서는 컴퓨테이션 오프로딩 비용 산출 시 함수의 호출 및 응용 프로그램의 동기화 빈도를 고려한 작업 분할 기법을 제안하였고 실험을 통해 기존의 기법들에 비해 에너지 효율성을 높일 수 있음을 확인하였다. Mobile cloud computing is a technology that uses cloud services to overcome resource constrains of a mobile device, and it applies the computation offloading scheme to transfer a portion of a task which should be executed from a mobile device to the cloud. If the communication cost of the computation offloading is less than the computation cost of a mobile device, the mobile device commits a certain task to the cloud. The previous cost analysis models, which were used for separating functions running on a mobile device and functions transferring to the cloud, only considered the amount of data transfer and response time as the offloading cost. In this paper, we proposed a new task partitioning scheme that considers the frequency of function calls and data synchronization, during the cost estimation of the computation offloading. We also verified the energy efficiency of the proposed scheme by using experimental results.