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이협건 ( Hyeop-geon Lee ),이경화 ( Kyoung-hwa Lee ),박민수 ( Min-su Park ),신용태 ( Yong-tae Shin ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1
최근 큰 관심을 모으고 있는 스마트 그리드는 그린 에너지 환경 구현을 위한 기반 기술로 에너지 효율을 최적화하고자 하는 차세대 전략망이다. 스마트 그리드의 다양한 활용 가능성에도 불구하고 구조적 특징과 상호 운용성 표준의 부재로 인해 신뢰적인 인증을 보장하지 못한다. 이로 인해 네트워크의 신뢰성을 약화시키는 요인으로 작용하며, 많은 보안상의 문제를 야기한다. 따라서, 신뢰적인 클라우드 기반 스마트 그리드 환경을 구현하기 위하여 표준 및 정책 제정과 안전한 데이터 통신을 위한 보안 메커니즘 개발 및 인증 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 스마트 그리드와 표준화 동향 및 클라우드 기반 스마트 그리드 환경에서의 보안기술을 살펴보고 이를 해결하기 위한 대안을 제시함을 목표로 한다.
Wi-Fi 환경에서의 응급 데이터 전송을 위한 우선순위 기반 AP 채널 할당 기법
조인희 ( In-hee Jo ),이협건 ( Hyeop-geon Lee ),이상지 ( Sang-ji Lee ),신용태 ( Yong-tae Shin ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1
Wi-Fi 는 스마트 네트워크 환경 구현을 위한 기반 분야로 다양한 분야 및 서비스에 활용되고 있다. Wi-Fi 는 AP (Access Point)를 통해 보다 넓은 범위의 네트워크를 가능하게 하며, 여러 무선 단말기와 통신을 한다. 또한 Wi-Fi 는 DCF(Distributed Coordinate Function) 프로토콜을 이용하여 AP 를 포함한 모든 무선 단말기에게 공평하게 채널을 할당한다. 그러나 AP 는 채널을 요청하는 하위 단말기에 대해 도착한 순서에 따라 채널을 할당하는 FIFS(First In First Service) 스케줄링을 사용하여 데이터를 처리함으로써 데이터 전송 신뢰도를 저하시키고, 전송 지연이 발생하여 응급 데이터 전송에 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 응급 데이터 전송을 위한 우선순위 기반 AP 채널 할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전송하려는 데이터에 우선순위를 부여하여 응급 데이터의 채널 요청 처리율을 높이고 채널 할당 지연시간을 감소시켜 응급 데이터 전송 신뢰도를 향상시킨다.
홍석민 ( Seok-min Hong ),유연준 ( Yeon-jun Yoo ),이협건 ( Hyeop Geon Lee ),김영운 ( Young Woon Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.2
IT기술이 발전함에 따라 전 세계 데이터의 규모는 매년 증가하고 있다. 빅데이터 플랫폼을 사용하는 기업들은 더욱 빠른 빅데이터 처리를 원하고 있다. 이에 본 논문은 하둡 환경에서 GPU를 사용한 Job 처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CPU, GPU 클러스터를 따로 구성하여 세 가지 크기로 분류한 Job들을 알맞은 클러스터에 할당하여 처리한다. 향후, 제안하는 방법의 실질적인 검증을 위해 실제 구현과 성능 평가가 필요하다.
센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법 연구
홍석민 ( Seok-min Hong ),유연준,김영운 ( Young Woon Kim ),이협건 ( Hyeop Geon Lee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.
Transformer기반의 언어모델 Bert와 GPT-2 성능 비교 연구
유연준 ( Yean-jun Yoo ),홍석민 ( Seok-min Hong ),이협건 ( Hyeop-geon Lee ),김영운 ( Young-woone Kim ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
최근 자연어처리 분야에서는 Bert, GPT 등 Transformer기반의 언어모델 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 이러한 언어모델은 대용량의 말뭉치 데이터와 많은 파라미터를 이용하여 사전학습을 진행하여 다양한 자연어처리 테스트에서 높은 성능을 보여주고 있다. 이에 본 논문에서는 Transformer기반의 언어모델인 Bert와 GPT-2의 성능평가를 진행한다. 성능평가는 ‘네이버 영화 리뷰’ 데이터 셋을 통해 긍정 부정의 정확도와 학습시간을 측정한다. 측정결과 정확도에서는 GPT-2가 Bert보다 최소 4.16%에서 최대 5.32% 높은 정확도를 나타내었지만 학습시간에서는 Bert가 GPT-2보다 최소 104초에서 116초 빠르게 나타났다. 향후 성능 비교는 더 많은 데이터와 다양한 조건을 통해 구체적인 성능 비교가 필요하다.