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Angular MST-Based Topology Control for Multi-hop Wireless Ad Hoc Networks
김황남,박은찬,SungKee Noh,Sung Back Hong 한국전자통신연구원 2008 ETRI Journal Vol.30 No.2
This letter presents an angular minimum spanning tree (AMST) algorithm for topology control in multihop wireless ad hoc networks. The AMST algorithm builds up an MST for every angular sector of a given degree around each node to determine optimal transmission power for connecting to its neighbors. We demonstrate that AMST preserves both local and network-wide connectivity. It also improves robustness to link failure and mitigates transmission power waste.
객체지향 DBMS를 위한 메모리내 객체 관리기의 설계와 구현
김황남(Hwangnam Kim),차재혁(Jaehyuk Cha),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 1995 정보과학회논문지(B) Vol.22 No.9
객체중심 DBMS에서 빠른 디스크 입출력을 위한 저장 서브시스템의 데이타 구조는 데이터베이스 연산의 효율적인 수행을 지원하기 어려우므로 별도의 메모리내 객체 구조가 필요하다. 또 메모리에 적재된 객체를 메모리 포인터를 통해 접근할 때 허상 참조(dangling reference)문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 메모리내 객체 구조와 저장 데이타 구조 사이에 존재하는 불일치와 허상 참조 문제를 해결하는 메모리내 객체 관리기를 제안한다. 본 시스템은 저장 데이타 구조를 메모리내 객체 구조로 변환하고, 이를 객체 버퍼 내에 관리한다. 그리고 연산 인터페이스를 제공하므로써 허상 참조 문제를 해결하고 저장 서브시스템과 객체중심 모델을 지원하는 상위 서브시스템 사이에서 인터페이스 역할을 한다. In an object-oriented DBMS, the disk format of an object in a storage subsystem cannot support the execution of database operations efficiently, since they are designed for the fast disk I/O. So there is a need for in-memory format of an object Also, the dangling reference problem occurs in accessing in-memory objects by the memory pointer. Therefore this paper proposes an in-memory object manager that solves not only the difference between the in-memory object structure and the stored data structure, but also the dangling reference problem. The proposed system transforms from the stored data to the in-memory objects. and maintains the latter within the object buffer. It also solves the dangling reference problem by the operational interfaces This services the upper subsystems supporting the model as the interface of the storage system.
멀티미디어 DBMS를 위한 메모리내 객체 관리기의 설계와 구현
김황남(Hwangnam Kim),박한묵(Hanmook Park),차재혁(Jaehyuk Cha),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
본 논문은 메모리내 객체 관리기의 설계와 구현을 다룬다. 이 시스템은 멀티미디어 데이타베이스 관리 시스템인 ALPHA에서 메모리내에 위치하는 객체를 관리하는 모듈로 입출력 성능과 연산효율 개선을 위해 설계되었다. 시스템 내부에 객체 버퍼를 두어 메모리내 형식의 객체를 유지하고 객체 버퍼를 사용할 때 발생할 수 있는 오류를 막기 위하여 연산 인터페이스를 두고 있다. 그리고 대용량 데이타를 처리하기 위해서 대용량 데이타의 부분을 정의하여 처리할 수 있도록 했다.
협업 기계 학습에서의 통신 상황을 고려한 학습과 추론 연산 분배에 대한 분석 연구
이웅희,김황남 한국차세대컴퓨팅학회 2021 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.17 No.3
인공지능 기술과 이를 뒷받침 해줄 수 있는 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 매우 많은 영역에서 인공지능 기술을 활용한 서비스를 제공하고 있다. 이와 더불어 네트워크와 클라우드(Cloud) 기술의 발전으로 인해 인공지능의 학습 (Training)과 추론(Inferencing)을 클라우드에서 수행함으로써 컴퓨팅 성능이 낮은 기기들 또한 인공지능을 직접적 으로 활용할 수 있다. 최근에는 클라우드 뿐 아니라 모바일 기기들이 함께 학습과 추론을 위한 연산들을 나누어 수행 하고 이를 다시 종합하는 협업 기계 학습은 많은 주목을 받고 있는 학습 기법들 중 한 형태이다. 이러한 형태의 학습의 경우, 모바일 기기들을 활용하여 학습하고 추론 연산을 수행할 때, 응용의 성능뿐 아니라 통신 상황과 그로 인한 지연 시간 및 모바일 기기들에서 소모되는 전력을 종합적으로 고려하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 클라우 드와 연결된 멀티 홉 기반의 네트워크에서 협업 기계 학습을 수행할 때, 학습 및 추론 연산 분배에 따른 주요 사례(All in-cloud, Training in-cloud, All on-device)들에 대해, 통신 상황을 고려하여 지연시간과 소모 전력에 대한 분석 을 수행하였다. 분석을 통해, 통신 상황을 고려하여 학습 및 추론 연산 분배 방식을 선택해야 함을 보였으며, 멀티 홉 네트워크인 경우 홉 수가 증가할수록 통신 상황에 따른 오버헤드가 급격히 증가될 수 있음을 보였다. Due to the development of artificial intelligence (AI) and computing technologies supporting AI, services utilizing AI technologies are provided in so many areas. In addition, advances in network and cloud technologies also allow devices with low computing power to directly utilize AI by performing training and inference in the cloud. Recently, the cooperative machine learning, in which not only the cloud but also mobile devices perform computations for learning and inference together, is a form of learning techniques attracting attention. For this form of learning, when learning and performing inference operations using mobile devices, it is important to consider the performance of the application as well as the latency and power consumption in the mobile devices. Therefore, in this paper, we conduct analyses in the network situation when the cooperative machine learning is performed on multi-hop-based networks connected to the cloud. By considering the communication situation, from the latency and power consumption perspectives, we conduct the analyses of major cases depending on the distribution of learning and inference operations, All in-cloud case, Training in-cloud case, and All on-device case. Through the analyses, we show that the distribution method of learning and inference computation should be chosen with considering the communication situation. Furthermore, we show that, in the multi-hop networks, the overhead of communication can increase dramatically as the number of hops increases.
소프트웨어 정의 네트워크에서의 시민감 트래픽에 대한 유전 알고리즘 기반 최적 전송 경로 탐색
이승환,주현태,김황남 한국통신학회 2023 韓國通信學會論文誌 Vol.48 No.7
Time sensitive traffic refers to traffic that meets requirements such as low jitter, low packet loss rate, and low delay in transmission and reception. To meet these requirements, it is essential to find the optimal transmission path within the network. In this paper, we construct a network in the form of Software-Defined Network (SDN), and through it, we enable control with a global perspective on the network. Next, we propose an algorithm to explore the optimal path for time sensitive traffic transmission using genetic algorithms (GA). In addition, it was confirmed that this algorithm showed very high efficiency in terms of time while having the level of accuracy of the actual optimal path derived by searching through dynamic programming (DP). Finally, when the path found through this algorithm is applied to the SDN topology, it was confirmed that the jitter, packet loss rate, and delay are significantly lower than that of the transmission path provided by the controller.