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This paper presents a comprehensive review of performance evaluation and optimization (PEO) methodologies for sixth-generation (6G) networks. It systematically analyzes the key performance indicators (KPIs) defined by major standardization bodies such as ITU-R, 3GPP, IEEE, & TIA and industry fora such as 5G-PPP, 6G-RIC, NGMN, and 6G-IA. Beyond summarizing KPI targets, this study classifies evaluation tools and AI-driven optimization frameworks into a unified taxonomy, highlighting how artificial intelligence enables adaptive, sustainable, and cross-layer performance control. Comparative synthesis reveals that most AI-driven approaches remain simulation-centric, lack benchmark alignment across KPIs, and face challenges in scalability, trustworthiness, and real-time inference. The paper concludes by identifying research gaps in AI-driven PEO frameworks and emphasizing future directions toward autonomous, energy-efficient, and explainable 6G systems.

In this paper, we propose and analyze an unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted non-orthogonal multiple access (NOMA) short packet communication (SPC) system, where finite-size data packets are transmitted from a UAV to multiple users. The block error rate (BLER), throughput, and energy efficiency (EE) are used as metrics to evaluate the proposed system performance. We adopt the Gaussian-Chebyshev quadrature and the first-order Riemann integral to derive the approximate expressions of BLERs. The accuracy of the derived expressions is verified by presenting that numerical results are perfectly matched with analysis results. We also formulate optimization problems to maximize the throughput with respect to the number of transmitted bits and the altitude of the UAV. Numerical results in this paper provide useful knowledge about the relationships among BLER, throughput, EE, transmitted packet size, the altitude of the UAV, and the Rician factor.

This paper proposes a cooperative non-orthogonal multiple access (NOMA) based two-way transmission scheme for a two-user cellular system, in which a base station (BS) exchanges information with a directlink user and an indirect link user. With superimposition coding, physical-layer network coding (PLNC) and successive interference cancellation, the BS and the two users are able to exchange messages within three time slots. We derive the sum-rate upper bound of the proposed scheme and investigate the optimal time and power allocations to maximize the sum-rate bound. Numerical results demonstrate that the derived bound is tight and the proposed scheme can improve the sum-rates significantly as compared with existing NOMA-based schemes.

This paper investigates the Contention Window (CW) optimization problem in multi-agent scenarios, where the fully cooperative among mobile stations is considered. A partially observable environment is employed to model and analyze the CW optimization problem, and Smart Exponential-Threshold-Linear with Deep Q-learning Network (SETL-DQN) Multi-Agent (MA) algorithm is proposed to obtain the optimal system throughput through the CW Threshold optimization. In the determined scenarios, SETL-DQN(MA) can effectively cope with the mutual interaction among mobile stations. The simulation results show that our proposed method is superior from both static and dynamic scenarios and has the highest optimum packet transmission efficiency.

Machine learning-based sentiment classification is the best-performing method to understand public sentiment. However, the method has some problems, such as noisy features and high-dimensional feature space which affect the sentiment classification performance. To address the problems, this paper proposes a new feature selection using hybrid Query Expansion Ranking and Binary Particle Swarm Optimization with Adaptive Inertia Weights. The proposed method was validated using five tweet datasets on different topics both in Indonesian and English, and compared with state-of-the-art of filter and wrapper-based feature selection methods. Experimental results show the proposed method significantly improves sentiment classification performance and decrease computational time.

경제성장에 따른 공업화, 산업화로 업종이 다양해짐에 따라 발생되는 대기오염물질의 종류 및 그 양이 지속적으로 증가하고 있다. 현대에는 생산공정의 발달로 미세분진의 발생량이 지속적으로 증가하고 있으며, 정부의 규제가 강력해짐에 따라 미세분 진 처리를 위한 대기오염방지시설 연구·개발이 진행되고 있다. 현대에는 다양한 종류의 오염물질을 효과적으로 제거하기 위해 충격기류식 여과집진장치를 사용하고 있다. 충격기류식 여과집진장치의 설계 및 운영에 가장 중요한 요소는 압력손실로, 압력 손실을 줄이기 위한 최적의 탈진 조건은 거의 확립되어있지 않아, 대부분의 산업 현장에서는 충격기류식 여과집진장치를 경험 적으로 운영하고 있다. 본 연구에서는 수치해석 시뮬레이션을 통해 여과포 직경, 탈진압력, 압축공기 공급 노즐 직경에 따른 충 격기류식 여과집진장치의 탈진 성능을 최적화하였다. 시뮬레이션 결과 탈진압력과 노즐 직경이 늘어날수록 압축공기 공급량이 증가하였으며, 효과적인 탈진을 위해서는 노즐 직경 10mm, 12mm에서 5 bar 이상의 탈진압력이 필요한 것으로 나타났다. 여 과속도 1.5 m/min, 노즐 직경 10mm에서 여과포 직경비는 최대 22.5까지 가능하며, 최적 탈진압력은 여과포 수명을 고려하여 5 bar로 판단된다. 직경 12mm의 노즐을 사용할 경우 압축공기공급량이 증가하여 여과속도 1.5 m/min 이하 조건에서는 여과포 직경비는 최대 25까지 설치 가능하여 여과에 필요한 부지 소요면적을 크게 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다. 또한 디퓨저를 설치할 경우 압축공기의 유출량이 감소하여 탈진압력 4 bar 조건에서도 효과적인 탈진이 가능한 것으로 나타났다.

As industries diversify due to industrialization and economic growth, the types and amount of pollutants are continuously increased. In modern, by advancing the manufacturing, particulate matter (PM) are emitted dramatically. As regulations become more tighten, the research and development to treat PM is progressing. In modern, a pulse air jet bag filter has used as an effective precipitator for treating various types of dust. The pressure drop is most important factor for designing and operating the pulse air jet bag filter, but the optimal pulsing conditions to decrease the pressure drop are rarely established. The correlations, between the pulsing performances and pulsing conditions, are not verified, so many industries are operating the pulse air jet bag filter empirically. In this study, the main factors affect the pulsing performances were filter bag aspect ratio, pulsing pressure, and nozzle diameter, and for optimizing the performances the CFD (Computational Fluid Dynamics) was used. As nozzle diameter and pulsing pressure increased, total supplying air increased, and for effective pulsing, at nozzle diameter 10 mm, pulsing pressure is 6 bar, and at 12 mm, pulsing pressure is 5 bar. In addition, when the diffuser is applied, the leakage of supplying air is reduced, that the pulsing is possible at 4 bar condition.

This study analyzes the performance of ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) based on the input space partitioning method. Using body fat datasets and concrete compressive strength datasets, various fuzzy system configuration methods, such as Grid Partitioning, Subtractive Clustering, and FCM(Fuzzy C-Means), are compared. The results show that the FCM-based ANFIS model demonstrated superior performance, recording the lowest RMSE value. It is confirmed that the initialization method of the fuzzy system significantly influences the performance of ANFIS, and the optimal configuration method may vary depending on the data distribution and complexity.

전기차 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS) 데이터의 효율적인 블록체인 기록을 위해, 충전소 엣지 노드에 Merkle 트리를 활용하는 아키텍처를 제안한다. 이 구조는 엣지 노드가 다수 BMS 데이 터를 Merkle 트리로 구성하고 루트 값만 블록체인에 전송하여 데이터 전송 지연과 네트워크 부하를 줄인다. OMNeT++/INET 시뮬레이션을 통해 클라우드 직접 전송 및 엣지 개별 처리 방식과 비교한 결과, 제안 방식이 종단 간 지연, 초당 트랜잭션, 네트워크 부하 모든 면에서 우수함을 확인했다. 본 연구는 전기차 충전 인프라에서 엣지 컴퓨팅과 블록체인 결합을 통한 BMS 데이터 처리 최적화 가능성을 제시한다.

This paper proposes a novel architecture using edge nodes at EV charging stations for efficient blockchain recording of BMS data. We compare direct cloud transmission, individual edge processing, and our Merkle tree-based edge approach. Edge nodes aggregate BMS data into a Merkle tree, sending only its root to the blockchain, reducing latency and load. Simulations show our method significantly improves end-to-end delay, TPS, and network load. This highlights edge-blockchain synergy for BMS data optimization.

본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안 한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 -means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증 을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사 용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다 중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자 인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio 를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.

In this paper, we have proposed personal multimodal biometric authentication system based on face detection, recognition and speaker verification for smart-phone environment. Proposed system detect the face with Modified Census Transform algorithm then find the eye position in the face by using gabor filter and  -means algorithm. Perform preprocessing on the detected face and eye position, then we recognize with Linear Discriminant Analysis algorithm. Afterward in speaker verification process, we extract the feature from the end point of the speech data and Mel Frequency Cepstral Coefficient. We verified the speaker through Dynamic Time Warping algorithm because the speech feature changes in real-time. The proposed multimodal biometric system is to fuse the face and speech feature (to optimize the internal operation by integer representation) for smart-phone based real-time face detection, recognition and speaker verification. As mentioned the multimodal biometric system could form the reliable system by estimating the reasonable performance.

무선 애드혹 네트워크에서 MAC layer의 효율을 높이기 위한 하나의 방법으로서 사용되는 MAC frame aggregation은 MAC layer에서 여러 개의 MPDU (MAC protocol data units)를 하나의 PPDU (PHY protocol data units)로 aggregation 시켜서 성능을 향상시키는 방법이다. 애드혹 네트워크에서 TCP 성능 향상을 위해서 사용되는 방법의 하나로서 CWL (congestion window limit)의 설정 방법이 있는데 이는 congestion window의 상한을 두어 부적절한 congestion window 크기가 선택에 따른 영향을 최소화 하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 MAC frame aggregation이 가능한 MANET에서 최적화된 TCP 성능을 위하여 CWL를 조정하는 방법에 대하여 다룬다.

MAC frame aggregation is a method that combines multiple MPDUs (MAC protocol data units) into one PPDU (PHY protocol data units) to enhance network performance at the MAC layer. In ad hoc networks, TCP underperforms due to the congestion window overshooting problem and thus by setting CWL (congestion window limit) TCP performance can be improved. In this paper, we investigate the problem of setting CWL for TCP performance optimization in ad hoc networks with MAC frame aggregation.

본 연구는 화재 발생 시 피난 안전성을 위협하는 주요 요인인 연기 확산을 효과적으로 제어하기 위해 계단실 가압 방식을 기 반으로 한 차압 제어형 능동 제연시스템의 성능을 평가하고 최적화 방안을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 우선 다양한 화재 시나리오를 적용하여 시스템의 배연 성능 시험평가를 수행하고, 이를 통해 연기 차단 및 배출 효과를 극대화할 수 있는 제어 파라미터의 적정 범위를 도출하였다. 이어서 CFD 기반 시뮬레이션 모델을 구축하여 연기 농도 분포, 배출 속도, 피난경로 내 가시거리를 주요 지표로 활용한 성능평가를 실시하였으며, 이를 통해 계단실 가압 방식의 차압 제어 전략별 효과를 정량적으로 비교하였다. 연구 결과, 제안된 시스템은 기존 정압식 설비 대비 배연 효율이 크게 향상되었고, 피난경로 내 연기 농도를 유의미 하게 감소시켰으며, 특히 실시간 제어 파라미터 조정이 최적화에 핵심적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 향후 고 층건물 및 밀폐 공간에서 제연설비 설계와 운영을 위한 성능 검증 및 설계기준 마련의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

SSD(Solid-State Disk)는 여러 개의 낸드 플래시 메모리들로 구성된 저장 매체로서 뛰어난 읽기 성능을 보인다. SSD는 내장 낸드 플래시 메모리 관리 효율성을 위해 내부적으로 여러 개의 낸드 플래시 페이지들로 구성된 관리 블록을 정의하고 이 단위로 I/O 처리를 한다. 그러나 이러한 구조로 인해 작은 크기의 임의 쓰기는 연속 쓰기에 비해 크게 떨어지는 성능을 보인다. 본 논문에서는 SSD의 작은 크기의 임의 쓰기의 낮은 성능을 개선하기 위해 파일 시스템과 블록 장치 드라이버 사이에 디스크 입출력 요구를 변환시켜 주는 I/O 변환 계층을 추가하였다. 이 계층은 상위에서 내려오는 쓰기 요구를 순차 쓰기 형태가 되도록 변환하여 SSD에 보내준다. 이와 같은 기법을 통해 요구 명령의 크기가 128 KByte 이하인 임의 쓰기 성능이 5~31 배 향상되었다.

An SSD (Solid-State Disk) is comprised of multiple NAND flash memories for high performance andcapacity. SSD management block, which is composed of NAND flash memory pages, is defined as a basic I/Ounit in an SSD to manage multiple NAND flash memories efficiently. However, processing in the SSDmanagement block unit instead of small sized NAND flash page unit induces poor performance when dealingsmall sized write requests. In this paper we propose a method to enhance the poor performance of randomsmall sized write requests in an SSD. The proposed method is implemented as a translation layer, which isbetween file system and block device driver. Write requests from the upper layer are translated into sequentialwrite requests in the translation layer. As a result, the performance of random write requests smaller than 128Kbyte is enhanced from 5 to 31 times.

양자 컴퓨팅 발전에 따른 Shor 알고리즘 및 Grover 알고리즘의 등장으로 인해 기존 공개키암호 알고리즘이 위협받 고 있다. 이에 따라 미국 국립표준기술연구소에서는 양자내성암호 표준화 공모전을 통하여, 양자 컴퓨팅 발전으로 인한 보안 위협에 대비하고 있다. 표준화 공모전을 통해 선정된 4종의 표준화 대상 양자내성암호들은 보안성 및 민 첩성 측면에서 각기 다양한 방식으로 연구되고 있으며, 이 중 격자 기반의 전자서명 알고리즘인 CRYSTALSDilithium은 다항식 곱셈을 위하여 NTT 연산을 이용하고 있으나, 최근 희소 다항식 곱셈을 적용하여 알고리즘 성 능을 향상시킬 수 있다는 연구 결과가 발표된 바 있다. 해당 논문에서는 Cortex-M4, Apple M2 기반 실험 환경을 구축하여 검증을 진행했으나, 다른 ARM 계열 CPU 환경에서도 속도를 향상시킬 수 있는지에 대한 성능 검증은 이 루어지지 않았다. 이에, 본 논문에서는 다른 ARM 계열 CPU 환경에서도 희소 다항식 곱셈을 적용할 경우에 대한 CRYSTALS-Dilithium의 성능을 검증하고자 Dilithium2, Dilithium3, Dilithium5 알고리즘 각각에 대해 세 가지 코드(레퍼런스 코드, 희소 다항식 곱셈 알고리즘, SIMD를 적용한 희소 다항식 곱셈 알고리즘)를 구현하고 이 에 대한 성능을 검증하였다.

The emergence of Shor and Grover algorithms following the development of quantum computing is threatening existing public key encryption algorithms. As a result, the National Institute of Standards and Technology (NIST) is preparing for security threats caused by the development of quantum computing through a competition for standardization of post quantum cryptography. The four types of standardized post quantum cryptography. selected through the standardization contest are being studied in various ways in terms of security and agility, and CRYSTALS-Dilithium, a grid- based digital signature algorithm, uses NTT operation for polynomial multiplication, but recently a research result has been published that shows that algorithm performance can be improved by applying sparse polynomial multiplication [8]. In this paper, Cortex-M4 and Apple M2 based experimental environments were built and verified, but performance verification has not been made on whether speed can be improved in other ARM-based CPU environments. Therefore, in this paper, three codes (reference code, sparse polynomial multiplication algorithm, and sparse polynomial multiplication algorithm with SIMD) were implemented and their performance was verified for each of the Dilithium2, Dilithium3, and Dilithium5 algorithms to verify the performance of CRYSTALSDilithium when applying sparse polynomial multiplication in other ARM-based CPU environments.

This study analyzes the aerodynamic and structural characteristics of an H-Darrieus vertical-axis wind turbine (VAWT) under varying inlet velocities using transient analysis. The k-ε turbulence model and six-DOF were applied to simulate urban environments in the flow analysis, while the structural analysis considered blade momentum of inertia and RPM conditions. The numerical results showed that the drag and lift forces increased by 60% and 53% respectively from the nominal wind speed to the cut-off wind speed conditions. Structural analysis indicated that the maximum Von-Mises stress in the blade did not exceed the yield strength of 69 MPa of PC-ABS, ensuring structural stability. However, the connecting rod exceeded the yield strength of SPCC 270 MPa, suggesting potential failure due to repeated rotational loads. This study confirms that materials with a yield strength of more than 1,100 MPa required for connecting rods to ensure reliable operation at high wind speed. These findings provide important insights for the design of robust VAWTs suitable for extreme environments.

In this study, the cooling capacity and the pressure drop of a condenser for 10kW refrigerator unit were experimentally investigated. The performance characteristics of the condenser was studied by changing the fin shape(4 types), fin pitch(5 types), tube row(4 types) and air flow rate(6 types), using the calorimeter. The optimum heat exchanger specifications were selected by comparing the capacity and the pressure drop of the condenser. In order to select the heat exchanger suitable for the condenser for 10kW refrigerator unit, both the cooling capacity and the pressure drop should be considered. From the condenser performance test by pin type, the wavy pin was selected. The optimal performance of the condenser for 10kW refrigerator unit was observed at the fin pitch of 3 mm, the tube row of 4 row, and the air flow rate of 90㎥/min.