• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.209-211
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• 2022

본 논문에서는 지상파 UHD 방송망 기반으로 제공되고 있는 공통경보프로토콜(CAP) 메시지 기반의 리치미디어 재난경보 서비스를 케이블 방송이나 IPTV 등 유료방송 플랫폼으로 확대적용한 시스템의 현장실험 결과를 분석한다. 우선 현재 서비스중인 지상파 UHD 방송망 기반 리치미디어 재난경보 서비스를 유료방송 플랫폼으로 확대하기 위한 시스템의 개념도를 설명하고, 시스템을 구성하는 모듈의 기능 및 동작을 서술한다. 이를 적용하여 구현된 시스템에 대해 실환경 지상파 UHD 방송망 및 유료방송 플랫폼에서 현장실험을 수행한 결과를 분석한다. 이를 통해 현재 서비스 중인 지상파 UHD 방송망 기반 재난경보 방송 서비스를 다양한 형태의 방송 플랫폼으로 확대 적용하고, 정보 취약계층 등으로의 서비스 확산에 기여할 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.66-68
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• 2022

활용도가 높아지고 있는 최근의 딥러닝 애플리케이션 등을 사용하기 위해서 기존의 CPU 구조로는 한계가 있어 GPU, TPU 등의 하드웨어로 가속하려는 노력이 있어왔다. 하지만 물리적인 제약으로 인해 메모리 대역폭에 한계가 있으며, 이를 뛰어넘기 위해 메모리 안에서 직접 연산을 수행하는 Processing-in-Memory 기술이 떠오르고 있다. 본 논문은 PIM 기술을 사용할 때의 불이익을 감수하면서 장점을 최대한 활용하는 방법들에 관해서 서술하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.716-718
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• 2023

엔데믹 시대, 외식 비중이 증가하고 온라인 커뮤니티를 중심으로 인기있는 식당에 대한 공유가 활발하게 일어나며 특정 식당으로 쏠리는 현상 심화, 주요 시간대에 식사를 하기 위해 줄을 서거나 아예 헛걸음을 하는 경우가 많아지고 있다. 본 연구에서는 대부분의 식당에 설치되어 있는 CCTV에서 촬영 이미지를 활용해서 딥러닝을 활용한 Data Labeling을 시행, 현재 식당의 남은 자리를 분석하여 사용자에게 전달하는 프로젝트에 대한 방식을 서술한다. Client를 통해 사용자는 실시간으로 특정 식당의 남은 좌석 수를 확인할 수 있고, 이 정보를 바탕으로 해당 식당에 방문할지 말지를 결정할 수 있을 것이다. 프로젝트 진행에 앞서 데이터를 분석하는 딥러닝 모델인 YOLO에 대해 분석하였고, 각 버전에 대해 특징을 비교 및 대조, 본 프로젝트에 적합한 버전으로 YOLOv5s를 선정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.181-182
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• 2023

본 연구는 보건계열 대학생들을 대상으로 스쿠버다이빙의 응급상황대처능력과 안전지식에 대한 수준을 분석하고자 하는 서술적 조사연구이다. 본 연구의 총 대상자 수는 109명을 대상으로 분석하였으며, 자료수집기간은 2021년 6월 30일부터 8월 15일까지 시행하였다. 연구결과는 남학생의 안전지식수준이 유의하게 높았고, 스쿠버다이빙에 대한 위험한 상상을 경험한 학생들이 응급상황대처능력이 유의하게 높았다. 또한 스쿠버다이빙이 안전한 스포츠라고 생각하는 학생이 스쿠버다이빙의 안전지식이 유의하게 높았으며, 스쿠버다이빙의 안전수칙 지식을 잘 알고 있다고 대답한 학생들이 스쿠버다이빙의 안전지식 및 응급상황대처능력이 유의하게 높은 것으로 분석되었다. 따라서 응급상황대처능력을 향상시키기 위해서는 안전지식을 강화시키고 안전수칙을 철저히 지킬 수 있는 교육이 필요할 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.336-338
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• 2023

Sparse한 데이터가 딥러닝에 자주 사용됨에 따라 다양한 sparse 텐서 가속기들이 연구되고 있다. 하지만 이런 sparse 텐서 가속기들은 특수 하드웨어 모듈을 채용하고 있고, 다양한 구조로 되어 있다. 또한, 가속기들의 효율성이 데이터의 sparsity에 따라 달라지기 때문에 서로의 직접적인 비교도 힘들다. 따라서 이 문제들을 해결하기 위해, sparse 텐서 가속기들을 모델링하여 서로를 비교하려는 연구들이 존재하며, 이 논문에서는 이에 관한 연구 동향을 서술하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.521-524
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• 2023

본 연구에서는 AI 인공지능을 활용한 통일신라 석탑 '경주 불국사 삼층석탑' 복원을 위해 석탑 3D모델링 과정에 대한 연구를 수행하였다. 산성비로 부식되어 갈라진 더 이상 원본의 형태를 알아 볼 수 없는 현재 통일신라 석탑 형태를 3D모델링 작업을 통하여 AI로 하여금 원활한 교육이 실시 되도록 하는 것을 목표로한다. 본래 제작 되어있는 3D 모델링은 많은 버텍스와 페이스로 학습 데이터가 많아 실제 활용하기에 어려움을 가지고 있다. 때문에 적은 양의 버텍스와 페이스로 새로운 3D 모델링 제작에 대한 필요성에 대해 확인하였다. 본 연구는 그에 필요한 석탑 모델링 과정에 대해 서술한다. 이를 위해 본 논문은 석탑에 대한 구조를 살피고 모델링에 활용된 프로그램의 장단점과 분석을 도출하였다. 본 연구를 통해 석탑 복원에 필요한 3D모델링 프로그램 활용의 전망과 더불어 인공지능 AI의 한계점을 3D 모델링의 정확도와 세밀함을 통하여 타파하고자 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.15-17
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• 2023

ViT(Vision Transformer)는 트랜스포머 구조에 이미지를 패치들로 나눠 한꺼번에 인풋으로 입력하는 모델이다. CNN 기반 모델보다 더 적은 훈련 계산량으로 다양한 이미지 인식 작업에서 SOTA(State-of-the-art) 성능을 보이면서 다양한 비전 작업에 ViT 를 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, ViT 모델도 AI 모델 훈련시에 생성된 그래디언트(Gradients)를 이용해 원래 사용된 훈련 데이터를 복원할 수 있는 모델 역전 공격(Model Inversion Attacks)에 안전하지 않음이 증명되고 있다. CNN 기반의 모델 역전 공격 및 방어 기법들은 많이 연구되어 왔지만, ViT 에 대한 관련 연구들은 이제 시작 단계이고, CNN 기반의 모델과 다른 특성이 있기에 공격 및 방어 기법도 새롭게 연구될 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 ViT 모델에 특화된 모델 역전 공격 및 방어 기법들의 특징을 서술한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.962-965
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• 2008

유비쿼터스 환경에 산재하는 서비스 발견 미들웨어는 프로토콜, 표준, 서비스 검색 방법 및 프로그래밍 언어 등의 이질적인 특성을 가진다. 본 연구에서는 이질적인 서비스 발견 미들웨어의 상호운용을 지원하기 위해 유니버설 네트워크를 위한 웹서비스 프레임워크를 제안했다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 미들웨어인 DPWS 와 웹서비스의 상호운용을 지원하기 위해 양방향 DPWS 어댑터에 대한 설계 및 구현을 서술한다. 또한 양방향 DPWS 어댑터의 구조, 구성 요소와 동작 과정을 설계하고, 간단한 시나리오를 구현함으로써 양방향 DPWS 어댑터가 제공하는 서비스 지향 아키텍처, 상호운용성 제공, 일반적인 웹서비스 호출, 자가 구성, 동적 서비스 검색 등의 이점을 논한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.54-57
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• 2008

상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 요약한 정보로 정의될 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보의 상호 작용에 의하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 상황인식 능력을 지향하는 시스템, 즉 지능형 홈 서비스를 제공하는 상황인식 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 가정 내에 설치된 센서장치로부터 사용자 생체 신호 데이터와 환경 데이터를 획득하한 후에, 획득된 컨텍스트 데이터를 정규화하고, 정규화된 컨텍스트 데이터를 패턴인식 알고리즘을 통하여 처리한 후에 자동적으로 지능형 홈오토메이션 서비스를 제공하는 게이트웨이에 대한 설계에 대하여 서술한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.433-434
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• 2008

기존의 실험을 통한 전통적인 생물학의 연구와는 달리, 미세 RNA (microRNA)의 연구에 있어 컴퓨터를 통한 프로그램 개발과 정보기술의 이용은 필수 불가결한 요소가 되었다. 컴퓨터를 바탕으로 한 대부분의 연구는 미세 RNA를 발현하는 유전자와 미세 RNA의 타겟 (target)을 예측하는 두가지 분야로 나누어 이루어지고 있다. 본 연구에서는 미세 RNA의 타겟을 예측하는 프로그램 개발시 이용되는 몇 가지 원칙들과 그 원칙들의 문제점을 서술하며, 현재 인터넷상에서 이용 가능한 프로그램들을 소개한다. 또한 컴퓨터를 통해 예측된 미세 RNA 의 타겟을 실험을 통해 검증하는 방법에 대해 논한다.