@conference{정현석2022재난,

title = {재난 대응 기계학습 모델의 Data Drift 문제에 대한 MLOps 기반 대응 기법},

author = {정현석 and 유미리 and 윤대건 and 이승준 and 오상윤},

url = {https://www.earticle.net/Article/A412404},

year  = {2022},

date = {2022-05-21},

urldate = {2022-05-21},

booktitle = {2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회},

pages = {pp.473-476},

publisher = {한국차세대컴퓨팅학회},

abstract = {기계학습에서 Data Drift는 정확도에 큰 영향을 주는 중요한 문제이며, 재난 대응과 같이 모델의 잘못된 예측 피해가 큰 분야에서 더 중요하다. 본 논문에서는 재난 분야 Data Drift 문제에 대해 MLOps를 이용하여 모델의 재학습을 효과적으로 수행할 수 있는 방안으로 MLOps 기법과 툴들을 사용하는 것을 제안하고, Kaggle 데이터와 MLFlow를 기반으로 정확도 실험을 수행하여 주장을 검증하였다.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{오도현2021컨테이너,

title = {컨테이너 기반 엣지-클라우드 협업 구조의 공군 C4I 체계 적용},

author = {오도현 and 오상윤},

url = {https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE11035600&mark=0&useDate=&ipRange=N&accessgl=Y&language=ko_KR&hasTopBanner=true},

year  = {2021},

date = {2021-11-26},

urldate = {2021-11-26},

booktitle = {2021 한국소프트웨어종합학술대회},

abstract = {ICT의 발전은 컴퓨터와 인터넷을 기반으로 한 정보화 시대를 이끌었고, 이는 21세기 들어 더욱 발전하고 있으며, 국방분야에도 폭넓게 적용되고 있다. 공군 C4I 체계는 Sensor-to-Shooter를 핵심 개념으로 하는 네트워크 중심전(NCW)을 가능하게 하는 핵심 체계이나, 정보제공 수준의 역할을 하는데 머물러 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 컨테이너 기반 엣지-클라우드 협업 구조를 공군 C4I 체계에 적용하는 방안을 제안 한다. 제안방안은 전장에서 발생하는 이종·대량의 데이터의 신속·정확한 처리를 통한 지휘결심 지원과 task 스케줄링, 효율적인 자원관리와 더불어 제공되는 서비스의 효율적인 개발, 테스트, 배포 및 관리 등을 기대한다.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{Yu2021container,

title = {Energy-aware container migration scheme in edge computing for fault-tolerant fire-disaster response system},

author = {Miri Yu and Seungjun Lee and Sangyoon Oh},

year  = {2021},

date = {2021-11-05},

urldate = {2021-11-05},

booktitle = {The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021},

abstract = {In light of the recent advancements made in IT, many researchers are studying and exploring ways to minimize damage from fire disasters using artificial intelligence and cloud technology. With the introduction of edge computing, fire-disaster response software systems have made significant progress. However, existing studies often do not consider the response to a sudden power supply cut-off due to fire. In this study, we propose a container migration scheme based on the first-fit-decreasing algorithm of bin-packing problem and 0-1 knapsack algorithm to provide fault tolerance for containers running on edge servers that are powered off.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{Yoon2021Traversing,

title = {Traversing Large Road Networks on GPUs with Breadth-First Search},

author = {Daegun Yoon and Sangyoon Oh},

year  = {2021},

date = {2021-11-05},

urldate = {2021-11-05},

booktitle = {The 7th International Conference on Next Generation Computing},

journal = {The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021},

abstract = {Breadth-first search (BFS) is one of the most used graph kernels, and substantially affects the overall performance when processing various graphs. Since graph data are frequently used in real life for example road networks in navigation systems, high performance graph processing becomes more critical. In this study, we aim to process BFS algorithm efficiently on road network data. We propose BARON, a BFS algorithm that copes with road networks. To accelerate graph traversal, BARON reduce the occurrence of branch and memory divergences by exploiting warp-cooperative work sharing and atomic operations. With this design approach, BARON outperforms the other BFS kernels of state-of-the-art graph processing frameworks executed stably on the latest GPU architectures. For various graphs, BARON yields speedups of up to 2.88x and 5.43x over Gunrock and CuSha, respectively.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{여상호2021도시2,

title = {도시 화재 시뮬레이션에서의 효과적인 화재 대응을 위한 강화학습 적용 솔루션의 설계 및 구현},

author = {여상호 and 오상윤},

url = {https://kiss.kstudy.com/thesis/thesis-view.asp?key=3921079},

year  = {2021},

date = {2021-11-04},

urldate = {2021-11-04},

booktitle = {ACK 2021},

volume = {28},

number = {2},

pages = {104--106},

abstract = {도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난 시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{lee2021imitation,

title = {Imitation learning for VM placement problem using demonstration data generated by heuristics},

author = {Seungjun Lee and Daegun Yoon and Sangyoon Oh},

url = {https://youtu.be/CmG3E1rWroQ},

year  = {2021},

date = {2021-07-26},

urldate = {2021-07-26},

booktitle = {17th Int. Conference on Data Science (ICDATA’21)},

abstract = {Data centers are key components of cloud computing to run virtual machines. For saving the cost to operate data centers, it is important to decide how to allocate each virtual machine to a certain physical machine. Because the virtual machine placement problem is NP-Hard, there are many heuristics to obtain near-optimal solutions as quickly as possible. The reinforcement learning technique can be applied for virtual machine placement problem. However, if the problem size gets bigger, the convergence speed of reinforcement learning gets slower. The possible solution is that the agent imitates the behavior of given demonstration, called imitation learning. In this paper, we propose a method combining reinforcement learning with imitation learning. In our proposed approach, demonstration data is generated by simple heuristics not human experts.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{윤대건2021전술망,

title = {전술망  성능  개량을  위한  정책  엔진  인터페이스  설계},

author = {윤대건 and 노병희 and 오상윤},

year  = {2021},

date = {2021-06-10},

booktitle = {2021 한국군사과학기술학회 종합학술대회},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{여상호2021도시,

title = {도시 재난 대응을 위한 Multi Objective 강화학습 모델 설계},

author = {여상호 and 이승준 and 오상윤},

url = {https://www.earticle.net/Article/A409315},

year  = {2021},

date = {2021-05-13},

urldate = {2021-05-13},

booktitle = {2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회},

pages = {11-15},

publisher = {한국차세대컴퓨팅학회},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{이승준2021edge,

title = {Edge AI의 추론 과정을 위한 계층적 작업 분할 배치 기법},

author = {이승준 and 여상호 and 오상윤},

url = {https://www.earticle.net/Article/A409319},

year  = {2021},

date = {2021-05-13},

urldate = {2021-05-13},

booktitle = {2021 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회},

pages = {26-29},

publisher = {한국차세대컴퓨팅학회},

abstract = {머신러닝 모델을 엣지 디바이스에 안정적으로 배포하기 위해서 기존 클라우드 기반의 머신 러닝 모델 배포는 높은 지연 시간으로 인해 머신 러닝 서비스의 질을 떨어트리는 문제를 야기한다. 또한, 추론을 위한 입력 데이터의 전송 과정은 개인 정보의 유출을 야기한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 개인 정보 유출 및 통신 부하 문제를 해결할 수 있는 엣지 서버 및 엣지 디바이스를 활용한 추론 과정의 정의가 요구된다. 본 연구팀은 효과적인 추론 과정의 정의를 위해 기존 분산 딥러닝의 모델 및 데이터 병렬화 파이프라인 기법에 기반하는 단일 추론 모델에 대한 엣지 서버-디바이스 간 모델 분할 기법 및 엣지에서 요청되는 독립된 다중 작업들에 대한 효과적인 스케쥴링 기법을 제안한다.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{kim2021metadata,

title = {Metadata Replication with Synchronous OpCodes Writing for Namenode Multiplexing in Hadoop},

author = {Taeha Kim and Sangyoon Oh},

url = {https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9422639},

doi = {10.1109/IEMTRONICS52119.2021.9422639},

isbn = {978-1-6654-4067-7},

year  = {2021},

date = {2021-01-01},

booktitle = {2021 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS)},

pages = {1--7},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{박주원2020HDFS,

title = {HDFS 이기종 스토리지 전략을 위한 스몰파일 아카이빙},

author = {박주원 and 김태하 and 오상윤},

url = {https://www.youtube.com/watch?v=xDjfVcu4Txw},

year  = {2020},

date = {2020-12-08},

urldate = {2020-01-01},

booktitle = {한국차세대컴퓨팅학회 하계학술대회 MR-IoT 융합 재난대응 인공지능 응용기술 워크샵},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{윤대건2020software,

title = {Software-Defined Network 에서의 Conflict Resolution 을 위한 정책엔진 구조 및 전략 분석},

author = {윤대건 and 오상윤},

url = {https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE10498659&mark=0&useDate=&ipRange=N&accessgl=Y&language=ko_KR&hasTopBanner=false},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

urldate = {2020-01-01},

booktitle = {한국통신학회 학술대회논문집},

journal = {한국통신학회 학술대회논문집},

pages = {566--567},

abstract = {본  논문은  Software-Defined  Network 에서  추가되는  정책들이  기존의  정책들과  일으키는  충돌을  해결하기 위해  존재하는  정책엔진의  새로운  설계를  위해  분석한  기존  연구  내용들을  소개하고  분석한  내용들을 기반으로  정책엔진의  conflict  resolution  전략을  제안한다.  본  논문에서는  SDN 에  새로운  정책이  추가되는 경우  발생할  수  있는  conflict 를  감지한  후  해결하기  위해,  정책엔진이  conflict  detector 와  conflict handler 로  구성되는  구조를  가정한다.  Conflict  detector 는  새로  추가되는  정책이  기존의  정책들과  충돌을 일으키는지  감지하고  conflict  handler 는  conflict  resolution 을  통해  문제가  되는  정책을  삭제하는  역할을 한다.  본  논문에서는  conflict  handler 가  Recency  중심  전략과  Priority  중심  전략을  사용하여  문제가  되는 정책을  삭제하는  방안에  대해서  분석한  결과를  소개한다},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{김대현2020,

title = {분산 딥러닝 최적화를 위한 Layer 별 동기화 기법},

author = {김대현 and 오상윤},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

booktitle = {한국차세대컴퓨팅학회 하계학술대회},

journal = {한국차세대컴퓨팅학회 하계학술대회},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{김용표2020,

title = {빅데이터 처리를 위한 Spark Mllib 성능 Benchmark},

author = {김용표 and 오상윤},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

booktitle = {한국통신학회 하계학술대회},

journal = {한국통신학회 하계학술대회},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{여인혁2020Compressed,

title = {Compressed Sparse Row 기반 그래프 처리성능 향상을 위한 재정렬 기법 분석},

author = {여인혁 and 오상윤},

url = {https://journal-home.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/site/2020kics/presentation/0159.pdf

https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE10499030&mark=0&useDate=&ipRange=N&accessgl=Y&language=ko_KR&hasTopBanner=true},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

urldate = {2020-01-01},

booktitle = {한국통신학회 하계학술대회},

journal = {한국통신학회 하계학술대회},

abstract = {본 논문에서는 그래프 데이터 표현에 가장 많이 사용되는 Compressed Sparse Row(CSR) 포맷과 CSR 기반의 그래프 데이터 처리의 성능향상을 위한 기법을 분석한다. CSR을 사용한 그래프 데이터 처리는 CSR 포맷의 특성에 따라서 데이터에 불규칙적으로 접근하게 되며, 이에 따라 전체 그래프 처리 성능 저하 문제가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해 재정렬 기법이 많이 사용되고 있으며, 본 논문에서는 이 재정렬 기법 적용에 따른 효과를 분석한다.},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{Naing2020,

title = {분산 SDN 컨트롤 계층의 스위치 마이그레이션 기반 부하분산 기법 분석},

author = {Ye Naing and Sangyoon Oh},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

urldate = {2020-01-01},

booktitle = {한국통신학회 종합학술발표회},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{yoon2020cpartition,

title = {CPartition: a Correlation-Based Space Partitioning for Content-Based Publish/Subscribe Systems with Skewed Workload},

author = {Daegun Yoon and Gyudong Park and Sangyoon Oh},

url = {https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9070640},

doi = {10.1109/BigComp48618.2020.00-46},

isbn = {978-1-7281-6034-4},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

urldate = {2020-01-01},

booktitle = {2020 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp)},

pages = {377--384},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{장형규2020효율적인,

title = {효율적인 RDF 데이터 검색을 위한 중복 제거 색인 방법},

author = {장형규 and 방성호 and 오상윤},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

urldate = {2020-01-01},

booktitle = {한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집},

journal = {한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집},

volume = {28},

number = {1},

pages = {61--62},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{yeo2020integrate,

title = {Integrate multi-agent simulation environment and multi-agent reinforcement learning (MARL) for real-world scenario},

author = {Sangho Yeo and Seungjun Lee and Boreum Choi and Sangyoon Oh},

url = {https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9289369},

doi = {10.1109/ICTC49870.2020.9289369},

year  = {2020},

date = {2020-01-01},

booktitle = {2020 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC)},

pages = {523--525},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{bae2019performance,

title = {I/O Performance Evaluation of Large-Scale Deep Learning on an HPC System},

author = {Minho Bae and Minjoong Jeong and Sangho Yeo and Sangyoon Oh and Oh-Kyoung Kwon},

year  = {2019},

date = {2019-01-01},

urldate = {2019-01-01},

booktitle = {2019 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS)},

pages = {436--439},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{yeo2019accelerating,

title = {Accelerating Deep Reinforcement Learning Using Human Demonstration Data Based on Dual Replay Buffer Management and Online Frame Skipping},

author = {Sangho Yeo and Sangyoon Oh and Minsu Lee},

year  = {2019},

date = {2019-01-01},

urldate = {2019-01-01},

booktitle = {2019 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp)},

pages = {1--8},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{Bang2019,

title = {Benchmarking Sparse Matrix-Vector Multiplicatrion on Heterogeneous Cluster},

author = {Sungho Bang and Daehyun Kim and Jee Choi and Sangyoon Oh},

year  = {2019},

date = {2019-01-01},

urldate = {2019-01-01},

booktitle = {The 5th International Conference on Next Generation Computing (ICNGC 2019)},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{박주원2019토픽,

title = {토픽 기반 출판/구독 시스템에서 메시지 전송량 감소를 위한 k-way 메시지 통합 기법},

author = {박주원 and 박규동 and 오상윤},

year  = {2019},

date = {2019-01-01},

urldate = {2019-01-01},

booktitle = {추계워크숍 한국정보과학회 국방소프트웨어연구회},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{민경준2018통신,

title = {통신 대역폭 자원을 효율적으로 활용하는 필터링 기반의 메시징 기법},

author = {민경준 and 박규동 and 오상윤},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

urldate = {2018-01-01},

booktitle = {한국정보과학회 학술발표논문집},

pages = {80--82},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{ju2018enabling,

title = {Enabling RETE algorithm for RDFS reasoning on Apache Spark},

author = {Hyunsu Ju and Sangyoon Oh},

url = {https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8567386/keywords#keywords},

doi = {10.1109/SC2.2018.00028},

isbn = {978-1-7281-0236-8},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

urldate = {2018-01-01},

booktitle = {2018 IEEE 8th International Symposium on Cloud and Service Computing (SC2)},

pages = {135--138},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{oh2018edgecnn,

title = {EdgeCNN: Image classification with edge detection and deep convolutional neural network for portable medical imaging systems},

author = {S Oh and M Kim and D Kim and M Jeong and M Lee},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

urldate = {2018-01-01},

booktitle = {Basic & Clinical Pharmacology & Toxicology},

volume = {123},

pages = {36--36},

organization = {WILEY 111 RIVER ST, HOBOKEN 07030-5774, NJ USA},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{rizki2018effective,

title = {Effective Parallel LiDAR Triangulated Irregular Network Construction Method Using Convex Boundary Triangle},

author = {Permata Nur Rizki and Sangyoon Oh},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

urldate = {2018-01-01},

booktitle = {정보과학회논문지},

volume = {45},

number = {8},

pages = {761--768},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{kim2018decentralized,

title = {Decentralized Message Broker Federation Architecture with Multiple DHT Rings for High Survivability},

author = {Minsub Kim and Minho Bae and Sangho Yeo and Gyudong Park and Sangyoon Oh},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

urldate = {2018-01-01},

booktitle = {International Conference on Computational Science and Its Applications},

pages = {218--226},

organization = {Springer},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{윤대건2018동종,

title = {동종 운영체제 환경에서의 가상 머신 마이그레이션 성능 분석},

author = {윤대건 and 오상윤},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

urldate = {2018-01-01},

booktitle = {한국정보과학회 KCC 학술대회},

pages = {47--49},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{심민정2018커스텀,

title = {커스텀 사용자 환경을 지원하는 Ansible 기반의 자동배포 시스템 구현},

author = {심민정 and 오상윤},

year  = {2018},

date = {2018-01-01},

urldate = {2018-01-01},

booktitle = {한국통신학회 학술대회논문집},

pages = {820--821},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{oh2017investigation,

title = {Investigation on performance and energy efficiency of CNN-based object detection on embedded device},

author = {Sangyoon Oh and Minsub Kim and Donghoon Kim and Minjoong Jeong and Minsu Lee},

year  = {2017},

date = {2017-01-01},

urldate = {2017-01-01},

booktitle = {2017 4th International Conference on Computer Applications and Information Processing Technology (CAIPT)},

pages = {1--4},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{bae2017high,

title = {High Performance Query Processing for Web Scale RDF Data using BSP Style Communication and Balanced Distribution},

author = {Minho Bae and Junho Eum and Donghoon Kim and Sangyoon Oh},

year  = {2017},

date = {2017-01-01},

urldate = {2017-01-01},

booktitle = {2017 46th International Conference on Parallel Processing (ICPP)},

pages = {201--210},

organization = {IEEE},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}

@conference{엄준호2017lidar,

title = {LiDAR 센서 정보를 활용한 데이터 마이닝 기법 기반의 수상함정 표적 식별기법 제안},

author = {엄준호 and 이민수 and 오상윤},

year  = {2017},

date = {2017-01-01},

urldate = {2017-01-01},

booktitle = {2017 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC2017)},

journal = {한국정보과학회 학술발표논문집},

pages = {140--142},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {conference}

}