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Carbon-Aware and Fault-Tolerant Migration of Deep Learning Workloads in the Geo-distributed Cloud
TBA Paper information Carbon-Aware and Fault-Tolerant Migration of Deep Learning Workloads in the Geo-distributed Cloud Jeonghyeon Park, Daero Kim, Jiseon Kim, Jungkyu Han, Sejin Chun (2024). IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD) Keywords carbon-aware, fault-tolerant, geo-distributed, cloud, deep learning, task migration
Papers · 2024-06-03
가상발전소 정산금을 최대화하기 위한 신뢰도 기반 최적화모델
신뢰도 기반 최적화모델 프레임워크 Paper information 가상발전소 정산금을 최대화하기 위한 신뢰도 기반 최적화모델 Jaekyeong Kim, Jeonghyeon Park, Seongryeong Jo, Jungkyu Han, Sejin Chun (2024). 2024년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 Keywords trust-based, virtual power plant, optimization Abstract 재생 에너지는 현재 에너지 산업에서 가장 각광받고 있는 에너지원이다. 하지만, 재생에너지 자원의 불안정성은 중개 사업자들의 가상발전소(Virtual Power Plant)의 운영에 어려움을 야기한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가상발전소 정산금을 최대화하는 신뢰도 기반 예측 보정 모델을 제안한다. 우리는 같은 시간대의 실제 발전량 데이터와 중개 사업자들로부터의 예측 발전량 데이터를 활용해 순간 신뢰도를 연산한 후, 가중 이동 평균을 사용해 해당 예측 발전량 데이터의 신뢰도를 계산해 보정된 예측 발전량을 구한다. 제안한 모델을 사용해 얻은 보정된 예측 발전량과 기존의 예측 발전량을 한국전력시장 정산제도를 통해 정산금으로 변환해 비교하여 제안하는 모델의 우수성을 검증한다. Note 본 논문은 2024년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 우수논문상 수상하였습니다
Papers · 2024-05-16
클라우드 내 딥러닝 워크로드의탄소발자국 모니터링
개발된 탄소발자국 모니터링 대시보드 메인화면 Paper information 클라우드 내 딥러닝 워크로드의탄소발자국 모니터링 Jiseon Kim, Jeonghyeon Park, Jungkyu Han, Sejin Chun (2024). 2024년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 Keywords Carbon-aware, geo-distributed cloud computing, deep learning, monitoring Abstract 최근, 클라우드에서 대규모 딥러닝 모델들은 탄소 배출로부터 자유롭지 못하다. 모델의 훈련 작업에 의해 생성되는 높은 탄소 배출량은 기후 변화에 상당한 영향을 끼칠 수 있다. 따라서, 본 논문은 딥러닝 모델의 훈련 중에 발생하는 탄소 발자국을 추적 및 관리하는 대시보드를 개발하였다. 개발된 대시보드는 클라우드에서 딥러닝 학습 시에 탄소 발자국을 다양한 유형의 차트 및 지도와 함께 실시간 모니터링을 제공한다.
Papers · 2024-05-16
GIS와 개방형 데이터를 활용한 부산시 노인복지시설의 적정입지 선정
부산시 내 시니어센터가 시급하게 필요한 행정구역 TOP4 Paper information GIS와 개방형 데이터를 활용한 부산시 노인복지시설의 적정입지 선정 Jeonghyeon Park, Daero Kim, Jungkyu Han, Sejin Chun (2022). 2022년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 Keywords GIS, urban networks, age-friendly cities framework Abstract 국제보건기구(WHO: World Health Organization)는 세계인구의 고령화에 대응하기 위해 고령 친화 도시 프레임워크(Age-Friendly Cities Framework: AFC) WHO (World Health Organization), Age-Friendly Cities Framework, https://extranet.who.int/agefriendlyworld 를 제안하였다. 급속한 고령화에 대응한 정책, 인프라, 서비스를 체계적으로 조성하기 위해, GIS(Geographic Information System) 기반 빅데이터 분석 방법이 최근 주목받고 있다. 2060년 국내 인구의 41%는 60세 이상이 되는 ‘초고령사회’가 되며, 부산광역시는 국내 도시 중 가장 높은 고령 인구 비율을 갖는다. 국내 노인복지시설의 설치 기준은 설비 사항만 반영하기 때문에, WHO가 요구하는 고령친화 도시 프레임워크 구축에 제한적이다. 예를 들어, AFC의 교통수단(Transportation) 및 사회적 참여(Social Participation) 측면 요소는 부재하다. 본 연구는 주거지 기준 접근성, 미래의 고령 인구, 이용률에 대한 개방형 데이터와 함께 노인복지시설의 적절한 위치를 선정하는 방법을 제안한다. Note 본 논문은 2022년 한국멀티미디어학회 춘계학술발표대회 우수논문상 수상하였습니다
Papers · 2022-05-13
베이지안 네트워크 기반 친환경 자동차 충전소의 부지선정을 위한 위치지능화 응용
개발된 도구 "에코차징플레이스"의 메인화면 Paper information 베이지안 네트워크 기반 친환경 자동차 충전소의 부지선정을 위한 위치지능화 응용 Jeonghyeon Park, Daero Kim, Jungkyu Han, Sejin Chun (2022). 2022년 한국멀티미디어학회 추계학술발표대회 Keywords location-intelligence, bayesian networks, site selection Abstract 미래 자동차 산업의 주요 키워드 중의 하나는 친환경이다. 친환경 자동차의 빠른 확산과 보급은 어디에 충전소를 설치하는지에 따라 결정된다. 친환경 자동차 충전소의 기존 부지는 주로 전문가에 의한 정성적인 목표 달성에 중점을 두어 선택되었다. 이는 충전소의 낮은 이용률뿐만 아니라 기술적인 인프라의 제약 등의 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 베이지안 네트워크를 사용하여 친환경 자동차 충전소 입지에 관련된 정량적인 지표를 시각화하여 사용자의 의사결정을 지원하는 위치지능화 응용을 제안한다. 구체적으로, 개발된 응용은 환경적⋅경제적⋅기술적⋅사회적 요인의 통계 데이터를 수치화하고 선택된 입지에 대한 적절성을 확률계산을 통해 영향요인을 종합적인 값으로 제시한다. 또한, 사용자의 이용성을 향상하기 위해, 지도와 다양한 차트그래프를 결합한 GUI로 제공한다. Note 본 논문은 2022년 한국멀티미디어학회 추계학술발표대회 우수논문상 수상하였습니다
Papers · 2022-05-13

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