블랙숄즈모형에서 옵션가격을 결정하는 변수 중 기초자산의 변동성은 현재 시점에서는 알 수 없고, 미래시점에 실현된 변동성을 사후에야 알 수 있다. 하지만 옵션이 거래되는 시장에서 관찰되는 가격이 있기 때문에 가격에 내재된 변동성을 역으로 산출한 내재변동성은 현재 시점에 구할 수 있다. 내재변동성을 구하기 위해서는 옵션가격과, 블랙숄즈 모형의 변동성을 제외한 옵션가격결정변수인 기초자산가격, 무위험이자율, 배당률, 행사가격, 잔존기간이 필요하다. 블랙숄즈모형의 변동성은 고정된 상수이나, 내재변동성 산출시 행사가격에 따라 변동성이 다르게 산출되는 변동성스마일현상을 보이기도 한다. 따라서 내재변동성 산출시 옵션 단일 종목이 아닌 시장전반의 변동성을 감안하는 것이 필요하다고 판단하여 본 연구에서는 V-KOSPI지수도 설명변수로 추가하였다. 머신러닝기법 중 지도학습방법을 사용하였으며, Linear Regression 계열, Tree 계열, SVR과 KNN 알고리즘 및 딥뉴럴네트워크로 학습 및 예측하였다. Training성능은 Decision Tree모형이 99.9%로 가장 높았고 Test성능은 Random Forest 알고리즘이 96.9%로 가장 높았다.

최근 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)가 오피스 업무 환경뿐만 아니라 고사양의 멀티코어 기반 어플리케이션을 사용하는 워크로드에도 많이 사용되면서 VDI에 대한 실시간성과 안정성에 대한 요구 사항이 증대되고 있다. 그에 따라 VDI에서 원격접속에 사용되는 디스플레이 프로토콜과 가상머신의 성능 최적화 또한 중요성이 높아졌다. 본 논문에서는 멀티코어 기반 어플리케이션 운용을 위한 데스크탑 가상화 구성을 위해 두 가지를 제안한다. 첫 번째는 멀티 프로세싱으로 인한 고부하 상황에서 최적의 성능을 가진 디스플레이 프로토콜의 코덱 구성을 제안한다. 두 번째는 가상머신 간 CPU 경합 시 스케쥴링 지연을 줄이기 위한 가상 CPU 스케쥴링 최적화 방안을 제안한다. 시험 결과 Blast Extreme의 H.264 코덱이 가장 좋고 안정적인 프레임을 보여줬으며 스케쥴링 최적화를 통해 가상 CPU의 스케쥴링 성능이 개선됨을 확인하였다.

현대인들은 음식 레시피에 대한 다양한 정보들을 인터넷이나 소셜 미디어 등에서 매우 쉽게 접할 수 있게 되었다. 음식 레시피를 제공하는 공급량이 많아지면서 범람하는 정보 안에서 사용자들이 각자에 맞는 레시피를 찾기에는 수고로움이 따르게 된다. 이처럼 사용자들의 요구사항을 반영하여 정보를 제공할 필요성이 높아졌고, 음식 레시피와 요리 추천에 관련 연구가 활발해지고 있다. 또한, 이를 활용한 인터넷, 영상 및 어플리케이션 시장 역시 급속도로 활성화되고 있다. 본 연구에서는 음식 레시피 사용자들의 관점에서 레시피를 분류하기 위하여 사용자의 리뷰 데이터를 비지도학습인 K-평균 군집화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 "음식 레시피 분류 모델"을 도출하였다. 그 결과 특정 목적, 조리 단계 등 많은 사용자들이 필요한 정보를 포함한 총 25개의 군집으로 분류하였다.

세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업 집적지 내 소상공인은 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 각 공정은 개별 업체가 담당한다. 상대적으로 영세한 소상공인이 공정 간 실시간 물류 이동 정보를 제공하는 주문처리 서비스를 준비하기에 어려운 현실이다. 본 논문에서는 패키지(Package) 제조 및 특수인쇄 분야 소상공인의 원활한 수주, 배송 처리를 위해 기존 물류 Data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 Cloud 네트워크를 통하여, 개별 수주, 배송 맞춤서비스를 사용할 수 있게 함으로써 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

송아지 질병 진단을 위해 사용되는 여러 데이터 중에서 분변은 질병 진단의 중요한 역할을 한다. 송아지 분변 이미지에서 형태, 색상, 질감으로 건강 상태를 알 수 있다. 건강 상태를 파악할 수 있는 분변 이미지는 분변 상태에 따라 정상 송아지 207개와 설사증 송아지 158개의 데이터를 전처리하여 사용하였다. 본 논문에서는 수집된 송아지 데이터 중에서 분변 변수의 이미지를 탐지하고 합성곱 네트워크 기술을 활용하여 질병 증상을 포함하고 있는 데이터 세트에 대해 CNN과 GLCM의 속성을 결합한 GLCM-CNN을 적용하여 이미지를 학습시켰다. CNN의 89.9% 정확도와 GLCM-CNN는 91.7%의 정확도를 보이는 GLCM-CNN는 1.8%의 높은 정확도를 나타내는 유의미한 차이가 있었다.

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

안개는 매우 작은 물방울이 대기 중에 떠돌아다니는 국지적인 기상현상으로 지역에 따라 안개 양과 특성이 다를 수도 있다. 특히 이러한 안개로 인해 가시거리가 줄어들어 항공 교통 방해와 차량 교통사고를 유발할 수 있으며, 보안용 CCTV 등 의 화질을 저하시킨다. 따라서 최근 10년간 안개로 인한 피해를 줄이기 위해 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 안개가 없을 경우, 안개가 고르게 분포한 경우, 그리고 안개가 국지적으로 다른 경우에 적응적으로 대응할 수 있도록 흐릿함 농도 평가기를 이용한 가중치 생성을 통해 국부적인 안개 제거를 수행한다. 그리고 입력 영상에 안개가 있다고 가정하고 안개를 제거하는 기존의 정적인 방식의 안개제거 방법의 한계점을 개선시킨다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 정량 및 정성적 성능 평가를 통해 제안하는 방법의 우수성을 증명한다.

최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.

부정맥이란 심장이 불규칙한 리듬이나 비정상적인 심박동수를 갖는 것을 말하며, 뇌졸중, 심정지 등을 유발하거나 사망에도 이를 수 있는 만큼, 조기 진단과 관리가 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 심전도 신호의 QRS 특징 추출에 적합한 CNN과 기존 LSTM의 직전 패턴의 수렴 한계를 해결할 수 있는 BLSTM을 연결한 CNN-BLSTM 결합 모델을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 전처리 과정을 통해 잡음을 제거한 심전도 신호에서 QRS 특징점을 검출하고 단일 비트 세그먼트를 추출하였다. 이때 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 GAN 오버샘플링 기법을 적용하였다. 이 후 합성곱 계층을 통해 부정맥 신호의 패턴을 정밀하게 추출하도록 구성하고 이를 BLSTM의 입력으로 사용한 후 매개변수를 학습시키고 검증 데이터로 학습 모델을 평가한 후 부정맥 분류의 정확도를 확인하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용하여 분류의 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 비교하였다. 성능평가 결과 각각 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06%로 우수한 분류율을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

코로나 19 팬데믹으로 비대면 문화가 사람들의 일상에 녹아들면서 메타버스에 대한 관심도 크게 증가하였다. 메타버스는 목적에 따라 여러 형태가 존재한다. 메타버스에 대한 관심도 와 수요가 최근 급증하면서 다양한 메타버스 산출물의 개발과 공급이 진행되고 있지만, 산업체 개발자들이 참고할 수 있는 실질적인 산업체 친화적인 메타버스 콘텐츠 개발 가이드라인이 없어 개발에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 다양한 메타버스의 유형 중 게임형 메타버스 콘텐츠들을 비교 분석함으로써 개발자들이 게임형 메타버스 콘텐츠를 개발할 때 참고할 수 있는 개발 가이드라인을 작성하고자 한다. 개발 가이드라인에서는 대표적인 게임형 메타버스 플랫폼들의 공통되는 특징적 요소들을 정리하고 해당 요소들을 어떻게 개발해야하는지에 대하여 설명을 첨부하였다. 특징적 요소 도출 및 설명 첨부 이후 관련 전문가들을 대상으로 진행한 설문조사를 통해 개발 가이드라인의 적절성을 검증하였다.

본 논문에서는 UML 상태 다이어그램으로부터 코드 구현 모델을 생성하는 방법을 제시한다. 첫째로 상태 다이어그램의 상태를 객체화하고, 상태 디자인 패턴에 기반하여 동작 메커니즘을 구조화한다. 다음으로 이 구조에 기반하여 컨텍스트 클래스와 이의 인터페이스 역할을 하는 추상 상태 클래스, 그리고 하위 구상 클래스의 구현 코드를 생성하는 규칙들을 설정한다. 이들 규칙들은 Java의 언어 구조에 기반해서, 상태 다이어그램의 상태들과 동작들에 대한 코드 구현 모델을 생성하게 된다. 한편, 코드의 자동 생성을 위해서는 코드 모델로부터 코드 생성을 위해 구조화된 정보가 필요하다. 따라서, 코드 생성을 위한 정보를 메타 클래스 모델과 메타 행위 모델 형태로 구조화하여 구축한다. 이 메타 정보들에 기반하여 상태 다이어그램으로부터 Java 프로그래밍 언어로의 자동 코드 생성을 위한 엔진의 구축이 가능하다. 또한 코드 모델 생성 엔진은 독자적으로 또는 UML 도구의 상태 다이어그램 기능을 지원하는 도구에 통합된 모듈로서 사용될 수 있다.

본 논문에서는 하나의 매크로 기지국과 다수의 소형 기지국들로 구성된 이기종 네트워크를 고려하고, 그 기지국들간 협력적 다중 포인트 전송을 가정한다. 또한, 기지국과 단말간 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩으로 구성된다고 가정한다. 이러한 가정에서 주어진 기지국에 대해 단말이 달성할 수 있는 에너지 효율을 제시하고, 이기종 네트워크의 총 에너지 효율을 최대화하기 위한 동적 셀 선택과 송신 전력 할당의 최적화 문제를 공식화한다. 본 논문에서는 최적화 문제를 해결하기 위하여 비지도 딥러닝 기법을 제안한다. 제안된 딥러닝 기법은 기존의 반복적 수렴 방식의 기법들에 비해서 낮은 복잡도를 갖는 동시에 높은 에너지 효율을 제공하는 것이 가능하다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 동적 셀 선택 기법이 최대 신호 대 간섭 및 잡음비 기법과 Lagrangian dual decomposition 기법 보다 높은 에너지 효율 성능을 제공함을 보여주고, 제안된 송신 전력 할당 기법은 최대 에너지 효율을 달성할 수 있는 trust region interior point 기법과 유사한 성능을 제공함을 보여준다.

BGP는 인터넷에서 자율시스템(AS) 간 통신에 많이 사용되는 라우팅 방식이다. 그러나 BGP 라우팅은 정상적인 BGP 세션을 가장하여 네트워크를 하이재킹 하는 BGP 하이재킹 공격에 취약하다. 하이재킹 공격을 통해 공격자는 IP 트래픽을 감청하거나, 정상적인 서비스가 불가하도록 방해할 수 있다. 최근 해외에서만 종종 발생하던 BGP 하이재킹 공격이 국내에도 발생하며 인터넷의 보안을 위협하고 있다. 본 논문에서는 BGP 하이재킹 공격에 대한 사례와 가상 공격 시나리오를 통해 공격이 이루어지는 과정 전반을 분석하고 하이재킹 공격을 방어하기 위한 보안 기술 현황과 국내, 해외 ISP 들의 BGP 보안 기술 적용 실태를 분석한 결과를 기반으로 ISP와 자율 시스템 운영자가 BGP 하이재킹 공격을 방어하기 위해 해야 할 기술적 조치를 다루고 있다.

본 논문은 직선상에 n개의 점들과 m개의 구간들이 주어 질 때, 모든 점들을 포함하는 구간들의 집합을 구하는 문제를 다룬다. 이러한 구간들의 집합을 점들의 구간 커버(interval cover)라고 부른다. 이 문제는 NP-hard 문제로 잘 알려진 집합 커버(set cover)의 특별한 경우이다. 이 문제의 최적화 기준으로 커버하는 구간 개수의 최소화, 점을 커버하는 구간이 1개인 점들의 개수 최대화 등을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 구간에 가중치가 주어지는 경우, 각 점을 커버하는 구간들의 가중치 합을 그 점의 맴버쉽으로 정의한다. 그리고 점들의 맴버쉽의 최대값을 최소화하는 구간 커버를 찾는 문제를 연구한다. 동적계획법 설계를 이용하여, 이전 연구의 시간 복잡도 O(nm log n)를 개선하는 O(m²)시간 알고리즘을 제안한다.

application specific integrated circuit (ASIC) 및 system on chip (SoC) 설계 시 디지털 회로는 클럭에 동기화되어 작동한다. 칩 설계 시, place & route (P&R)에서 설계 조건과 타이밍 조건, 클럭의 동기화 여부 등을 고려한다. P&R에서 클럭 경로에 대한 delay를 줄이기 위해, clock tree synthesis (CTS) 기법을 이용한다. 본 논문에서는 사전 클럭트리 합성 가능 여부 판단을 위한 shallow-CTS 알고리즘을 소개한다. 오픈 소스 Parser-Verilog를 사용하여 register transfer level (RTL) 합성가능한 Verilog를 파싱하여, Pre-CTS와 Post-CTS 단계를 진행하고, 가장 긴 clock path와 버퍼 삽입 전후의 표준편차를 비교하여 CTS의 정확도에 대해 분석한다. 본 논문에서 시간 투입이 많이 되는 licensed EDA tool을 사용하여 CTS 결과를 확인하지 않고, RTL 수준에서 사전 클럭 트리 합성 검증 방법을 제공하여 비용 및 시간문제를 감소할 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문에서는 최근 물류, 제조업 등 다양한 산업군에서 활용되는 AMR(Autonomous Mobile Robot)의 LiDAR 고장 시 교체 시간을 최소화하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 일반적인 LiDAR 교체 프로세스를 정의하고 퀵-체인지 기구에 기반한 새로운 프로세스를 제안하였다. 실험은 자동차 제조 기업 공장 내 적용을 위해 개발된 AMR을 활용해 수행하였으며, 새로운 프로세스 적용 시 24분 내 LiDAR 교체가 가능하며 일반적 프로세스 대비 약 76% 이상 단축됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 제안된 프로세스의 적용을 통해 AMR의 비가동 및 전체적인 공정 지연을 최소화할 수 있다.

본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.

As electronic devices technology scales down into the deep-submicron to achieve high-density, low power and high performance integrated circuits, multiple bit upsets by soft errors have become a major threat to on-chip memory systems. To address the soft error problem, single error correction, double error detection and double adjacent error correction (SEC-DED-DAEC) codes have been recently proposed. But these codes do not troubleshoot mis-correction problem. We propose the SEC-DED_DAEC code with without mis-correction. The decoder for proposed code is implemented as hardware and verified. The results show that there is no mis-correction in the proposed codes and the decoder can be employed on-chip memory system.

Video streaming applications such as Netflix and Youtube are widely used in our daily life. A DASH based streaming client exploits adaptive bit rate (ABR) method to choose the most appropriate video source representation that the network can support. In this paper we propose a novel energy-aware ABR scheme that adds the ability to monitor energy efficiency in addition to the linear quadratic regulator algorithm we previously introduced. Our trace-driven simulation studies show that our proposed scheme mitigates and shortens re-buffering, resulting in energy savings of mobile devices while preserving the similar QoE compared to the state-of-the-art ABR algorithms.

This paper, we presents a RF protection technique of antenna switch by improving the power handling capability in worst case environment mode for mobile phone applications without critical payment of circuit performances such as insertion loss, isolation and ACBV (AC breakdown voltage). By applying a additional capacitive path located in front of the antenna in cell-phone, it performs the effective reduction of input power in high voltage standing wave ratio (VSWR) condition. Under the all-path off condition which causes a high VSWR, it achieved 37.7dBm power handling level as high as 5.7dB compared to that of conventional one at 2GHz. In addition, insertion loss and isolation performances were 0.31dB and 42.72dB at 2 GHz, respectively which were almost similar to that of the conventional circuit. The proposed antenna switch was fabricated in 130nm CMOS SOI technology.