AMECOS: 동시성 객체 명세를 위한 모듈식 이벤트 기반 프레임워크
본 논문에서는 순차적 명세의 한계를 극복하고 동시성 객체의 의미론을 모듈식으로 명확하게 정의할 수 있는 AMECOS라는 새로운 프레임워크를 제안합니다.
AMECOS: A Modular Event-based Framework for Concurrent Object Specification (A Research Paper)
This research paper introduces AMECOS, a novel framework for specifying distributed systems that leverages a modular, event-based approach to overcome limitations of traditional sequential specifications for concurrent objects.
사물 인터넷의 상호 운용성 및 보안을 위한 API 설계 사례 연구: 개방형 소스 소프트웨어를 사용한 구현 및 성능 평가
본 논문에서는 사물 인터넷(IoT) 및 분산 사이버-물리 시스템(CPS)의 상호 운용성 및 보안 문제를 해결하기 위해 다양한 통신 모델과 보안 프레임워크를 지원하는 API를 설계하고, 오픈 소스 소프트웨어를 사용한 런타임 구현을 통해 그 실용성과 성능을 평가합니다.
モノのインターネットの相互運用性とセキュリティのためのAPI設計のケーススタディ
モノのインターネット（IoT）や分散サイバーフィジカルシステム（CPS）における相互運用性とセキュリティの課題に対処するために、複数の通信モデルと柔軟なセキュリティフレームワークをサポートするAPI設計とその実行時についての実用的なケーススタディ。
Enhancing Interoperability and Security in IoT and Distributed CPS: An API Design Case Study
This paper presents a novel API and runtime designed to address the challenges of interoperability and security in heterogeneous distributed systems, particularly in the context of the Internet of Things (IoT) and distributed Cyber-Physical Systems (CPS).
基於最佳控制的分布式優化方法
本文提出了一種基於最佳控制理論的新型分散式優化演算法，透過將優化問題轉化為最佳控制問題，並利用平均梯度和二階資訊，實現了具有全局超線性收斂速度的優化目標。
최적 제어 기반 분산 최적화 방법
본 논문에서는 최적 제어 이론을 기반으로 Hessian 행렬의 역행렬 계산 없이 2차 정보를 활용하여 전역 초선형 수렴 속도를 달성하는 분산 2차 최적화 알고리즘을 제안합니다.
最適制御に基づく分散最適化手法
本稿では、最適制御問題の枠組みを通じて、従来の分散最適化アルゴリズムにおけるステップサイズ選択の問題を克服し、超線形収束率を達成する新しい分散最適化アルゴリズムを提案する。
Distributed Optimization Algorithm Based on Optimal Control for Multi-Agent Systems
This research paper introduces a novel distributed optimization algorithm inspired by optimal control theory, enabling multi-agent systems to collaboratively solve optimization problems with superlinear convergence by leveraging local information and communication with neighbors.
부분적인 지연 작업자를 활용한 그래디언트 코딩
대규모 분산 학습에서 부분적인 작업 지연이 발생하는 환경에서도 효율적인 그래디언트 코딩 프로토콜을 설계하고, 이 프로토콜이 기존 방식에 비해 계산 및 통신 효율성과 수치적 안정성을 향상시키는 방법을 제시한다.
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