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지식공학을 위한 상호작용 시스템의 집단 행위 모델링 및 합성 방법
송준섭(Junsup Song),마리암 라흐마니(Maryam Rahmani),이문근(Moonkun Lee) 한국정보과학회 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.11
지식 도메인에 대한 집단적인 패턴에서 시스템의 행위를 이해하는 것은 중요하다. 그러나 시스템의 크기, 상호작용의 복잡성으로 집단 행위를 표현하는데 구조적인 어려움이 있으며, 상태 폭발 문제가 발생한다. 또한, 다른 시스템과의 합성은 시스템의 크기와 복잡성이 기하급수적으로 증가하기 때문에 현실적으로 어렵다. 본 논문은 도메인 공학의 새로운 개념인 행위 온톨로지를 이용하여, 집단 행위를 모델링하는 실용적인 방법을 제시한다. 첫째, 액티브 온톨로지를 통해 시스템의 행위를 정의한다. 둘째, 행위는 일반 정규 표현식이라고 불리는 정량화된 추상 격자 구조로 표현된다. 셋째, 격자는 공통된 요소를 기반으로 다른 격자와 합성할 수 있다. 이 방법은 시스템 복잡성을 줄이기 위해, 시스템 상태를 최소화하는 것뿐만 아니라 집단 패턴에서 시스템 동작을 표현하는 혁신적인 방법 중 하나일 수 있다. 이 방법을 구현하기 위해, PRISM 프로토타입 도구를 ADOxx 메타 모델링 플랫폼으로 개발하였다. It is very important to understand system behaviors in collective pattern for each knowledge domain. However, there are structural limitations to represent collective behaviors because of the size of system components and the complexity of their interactions, causing the state explosion problem. Further composition with other systems is mostly impractical because of exponential growth of their size and complexity. This paper presents a practical method to model the collective behaviors, based on a new concept of domain engineering: behavior ontology. Firstly, the ontology defines each collective behavior of a system from active ontology. Secondly, the behaviors are formed in a quantifiably abstract lattice, called common regular expression. Thirdly, a lattice can be composed with other lattices based on quantifiably common elements. The method can be one of the most innovative approaches in representing system behaviors in collective pattern, as well as in minimization of system states to reduce system complexity. For implementation, a prototype tool, called PRISM, has been developed on ADOxx Meta-Modelling Platform.
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IoT 시스템의 시스템 행위를 예측하기 위한 확률 프로세스 대수
송준섭(Junsup Song),이문근(Moonkun Lee) 한국정보과학회 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.3
특정 불확실한 상황에서 IoT 시스템의 예측 가능성을 모델링할 필요가 있다. 확률 프로세스 대수는 이러한 불확실성을 다루기 위해 확률 개념을 기반으로 IoT 시스템 행위의 예측 가능성을 모델링할 수 있다. 예를 들어, PAROMA, PACSR 등과 같은 확률 속성을 포함하는 여러 프로세스 대수들이 있다. 그러나 이러한 프로세스 대수들은 단순한 이산 모델이나 지수 모델에만 기반을 두고 있기 때문에 IoT 시스템을 분석하는데 한계가 있다. 이러한 프로세스 대수들의 한계를 다루기 위해, 본 논문은 dTP-Calculus라고 하는 새로운 프로세스 대수를 제시한다. dTP-Calculus는 복잡한 불확실성을 가진 스마트 IoT 시스템에 네 가지의 확률 모델을 적용할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서 제시하는 접근 방법의 실용성을 입증하기 위해 dTP-Calculus를 사용하여 IoT 시스템을 모델링하기 위한 SAVE라고 하는 도구가 개발되었다. It is necessary to model the predictability of IoT systems under uncertainty. Probabilistic process algebra can model the predictability of the IoT systems behaviors based on the probability concept, in order to handle the uncertainty. For example, there are a few process algebras with probability property, such as PAROMA, PACSR, etc. However, these algebras are limited to analyzing IoT systems because they are based on simple discrete or exponential models. In order to overcome the existing limitations, this paper presents new process algebra, namely, dTP-Calculus. It enables application of four probabilistic models to smart IoT systems under complex uncertainty. In order to demonstrate the feasibility of the approach, a tool suite, called SAVE, for modeling the IoT system with dTP-Calculus has been developed.
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[우수논문] 임베디드 그래픽 프로세서를 위한 OpenGL ES 컴파일러 개발
임수준(Soojun Im),송준섭(Junsup Song),신동군(Dongkun Shin) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1A
오늘날 휴대용 기기에서의 그래픽 처리 요구사항이 증가함에 따라 저전력, 저비용 그래픽 프로세서의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 크로노스 그룹은 휴대기기를 위한 그래픽 API 표준인 OpenGL ES 2.0을 발표하였다. 본 논문에서는 OpenGL ES 2.0을 상정하여 구성된 그래픽 프로세서를 위한 쉐이더 컴파일러를 개발하고 최적화하는 연구를 수행하였다. 개발된 컴파일러는 OpenGL ESSL로 작성된 쉐이더 프로그램을 정상적으로 컴파일하고 동작시켰으며 타겟 GPU에 적합한 최적화 기법을 적용하여 쉐이더 프로그램의 크기를 최대 10%가량 절감하고 성능을 10~15%가량 향상시켰다.
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