• 전자공학회논문지CI
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• 제45권1호
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• pp.37-47
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• 2008

DSP에서 제공되는 주소 생성 유닛은 데이터 패스와 병렬적으로 주소 연산을 수행할 수 있게 해 줌으로써, DSP 코드 생성에 중요한 역할을 한다. 프로그램 변수들의 메모리 레이아웃을 결정하는 문제는 주소 생성 유닛의 기능을 이용하여 주소 연산용 명령어를 줄이는 최적화이다. 메모리 레이아웃 생성 단계와 주소 포인터 할당 단계로 구분 되는 이 최적화에서 본 논문은 주소 연산 코드의 수가 최소가 되도록 DSP용 코드 생성의 효과적인 주소 포인터 할당 문제를 다룬다. 제안하는 알고리즘은 고정된 메모리 레이아웃을 가질 때 주소 포인터 할당을 수행하는 기존의 알고리즘의 시간 복잡도를 줄이는 기법이다. 메모리 크기와 수행 시간을 줄이기 위해 알고리즘을 수행할 때 핵심적인 요소들만을 고려하도록 강한 가지치기 방법을 사용하였다. 또한 주소 포인터 할당 문제는 메모리 레이아웃에 영향을 크게 받는 문제이기 때문에 본 논문은 주어진 메모리 레이아웃을 갱신하여 반복적으로 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 약 3,000여개의 실제 프로그램으로부터 얻은 변수 접근 시퀀스를 제공하는 OffsetStone 벤치마크를 이용한 실험결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법과 알고리즘을 테스트 했다. 제안한 방법은 전통적인 방법보다 평균 25.9%의 적은 주소 코드를 생성해 냄을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제14권3호
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• pp.59-76
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• 2008

본 논문에서는 실시간 동적 환경에 효과적인 L-CAA 에이전트 구조를 제안한다. L-CAA 에이전트 구조는 변화하는 환경에 대한 적응성을 높이기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 행위기반 에이전트 구조인 CAA에 강화학습 기능을 추가하여 확장한 것이다. 안정적인 성능을 위해 L-CAA 구조에서는 행위 선택과 실행을 학습에 전적으로 의존하지 않고 학습을 보조적으로 이용한다. L-CAA에서 행위 선택 메커니즘은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서는 사용자가 미리 정의한 각 행위의 적용 가능 조건과 효용성을 검사함으로써 행위 라이브러리로부터 실행할 행위들을 추출한다. 하지만 첫 번째 단계에서 다수의 행위가 추출되면, 두 번째 단계에서는 강화학습의 도움을 받아 이들 중에서 실행 할 하나의 행위를 선택한다. 즉, 강화학습을 통해 갱신된 각 행위들의 Q 함수값을 서로 비교함으로써, 가장 큰 기대 보상값을 가진 행위를 선택하여 실행한다. 또한 L-CAA에서는 실행 중인 행위의 유지 가능 조건을 지속적으로 검사하여 환경의 동적 변화로 인해 일부 조건이 만족되지 않는 경우가 발생하면 현재 행위의 실행을 즉시 종료할 수 있다. 그 뿐 아니라, L-CAA는 행위 실행 중에도 효용성이 더 높은 다른 행위가 발생하면 현재의 행위를 일시 정지하였다가 복귀하는 기능도 제공한다. 본 논문에서는 L-CAA 구조의 효과를 분석하기 위해, 대표적인 동적 가상환경인 Unreal Tournament 게임에서 자율적으로 동작하는 L-CAA 기반의 에이전트를 구현하고, 이를 이용한 성능 실험을 전개해본다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.389-396
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• 2005

본 논문에서는 OFDM 통신 시스템에서 발생하는 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 문제를 해결하기 위해 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 전치왜곡 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기본적으로, HPA(High Power Amplifier)치 비선형 왜곡 특성을 추정하고, HPA에 그와 반대되는 특성으로 신호를 변환하여 입력함으로써 비선형 왜곡에 대한 보상이 이루어진다. 뿐만 아니라, NLMS 알고리즘을 통하여 전치 왜곡기의 특성이 자동적으로 갱신되므로 HPA의 비선형 왜곡 특성의 변화에도 그에 맞는 정확한 보상이 이루어질 수 있다. 성능분석 결과, 제안된 NLMS 전치 왜곡기는 IBO(Input Back Off)가 $0\;\cal{dB}$일 경우, 기존의 적응성이 없는 수식적인 전치 왜곡기보다 약 $0.5\;\cal{dB}$의 SNR 손실을 보인다. 하지만 IBO가 $3\;\cal{dB}$ 이상에서 이들의 성능의 거의 같아지며, 제안된 전치 왜곡기는 HPA의 특성 변화에 적응성을 가지므로 실제 시스템에서 기존의 수식적인 전치 왜곡기보다 매우 효과적이라 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권3호
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• pp.157-168
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• 2011

최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.451-462
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• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나, 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고 초기 진입 문제와 같은 대표적인 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 초기 진입 문제의 한계점을 보완하기 위해 새로운 모델 구축 방법과 구축된 모델들을 적용한 효율적인 협업적 추천 시스템을 제안한다. 제안된 협업적 여과 방법은 크게 2단계로 나뉘어질 수 있다. 첫 번째는 사전에 미리 사용자들이 선호 평가한 아이템에 대한 선호도 예측 에러 정보를 반영하여 모델을 구축하는 과정으로 대부분의 작업이 오프라인에서 수행된다. 두 번째는 미리 구축된 모델들을 적용하여 온라인에서 사용자에게 적합한 개인화된 아이템 추천 및 예측을 하는 과정이다. 사전에 측정된 에러 정보를 반영한 모델은 목적 사용자와 유사한 사용자 및 목적아이템과 유사한 아이템의 사전 평균 예측 에러를 활용하는 에러반영 모델로써 초기 진입 문제를 보완하면서 선호도 예측의 성능을 높이기 위한 모델이다. 또한 모델 기반의 협업적 여과의 단점인 재구축 비용을 감소시키고 사용자들의 새로운 선호도 피드백 정보에 대하여 계속적으로 반영 가능하게 하기 위해 점진적으로 새로운 정보를 갱신할 수 있는 구축 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.121-129
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• 2024

디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제36호
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• pp.255-292
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• 2013

이 연구는 이미 오랫동안 제도적으로 시스템이 구축되어 가고 있는 외국에 비하여 시작단계에 있는 국내의 건축물 방범 관련 하드웨어 시험인증체계의 발전방향을 탐색하기 위해 시작되었다. 주요 목적은 주요 외국 사례를 심층 비교분석하고 국내의 유관 인증체계를 탐색하여 한국형 방범하드웨어 인증체계 모형을 도출하는 것이다. 연구방법은 방범하드웨어 인증제도에 대한 국내연구가 거의 전무하고 또한 방범하드웨어 인증제도에 관한 연구의 흐름이 이론적인 연구보다는 실무자들의 논의를 통한 법제적 논의나 사례연구가 대부분이라 주로 해외 선진국의 법제 및 사례를 통하여 한국형 방범하드웨어 인증제도 모색을 위한 시사점을 도출하는 탐색적 연구이다. 이를 위해 침입범죄 예방을 위한 해외의 방범하드웨어 인증제도와 국내의 유사 인증제도 사례에 대해 질적 연구방법 중에서도 대표적인 비교사례연구(comparative case study)를 실시하였다. 비교연구는 방법론적으로 명백하고 뚜렷한 개념 정의나 범위가 존재하지는 않지만, 장소 및 시간에 따른 비교가 가장 흔하게 활용되는 방법으로서 특히 이 연구에서는 복수사례설계(multiple case design)를 적용하였고 국가 간 그리고 제도 간 사례비교에서는 가능한 한 많은 체계에서 유사한 사례들을 비교분석하고 체계 간 차이점은 설명변수로 취급되는 최대유사체계설계를 반영하였다. 외국의 선진 방범제품 인증시스템과 국내의 소방/방화제품 인증시스템에 대한 이 비교연구 결과는 국내에서 방범제품 시험인증시스템 모형을 개발 및 구축하는데 여러 면에서 중요한 정보를 제공하고 시사점을 주고 있는데 근거 법규의 마련, 관련 시험 및 인증 표준 및 기준, 방범인증제품의 건축물 방범성능 인증과의 연계성, 공인시험기관을 통한 성능시험과 시험시설심사 또는 품질관리체계 심사 등 인증심사의 범위, 사후관리를 위한 주기적 인증갱신 또는 품질관리 및 검사, 인정 및 인증 체계, 시험원의 성격, 품질인증제품 사용에 대한 인센티브로서의 보험료 경감 또는 조달청 심사 가산점 부여 등이 주요 시사점이자 한국형 인증시스템 모형의 틀과 내용으로 도출되었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.73-85
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• 2004

최근 들어 무선 인터넷이 발전하고, PDA, HPC의 보급이 늘어남에 따라 GIS(Geographic Information System)와 관련된 연구 및 개발이 점차적으로 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)를 제공하기 위한 실시간 모바일 GIS로 변화해 가고 있다. LBS를 효과적으로 제공하기 위해서는 이동 객체의 동적인 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 실시간 GIS 플랫폼과 위치 데이타의 특성을 반영한 위치 인덱스가 필요하다. 위치 데이타는 이전의 GIS에서 사용되는 것과 동일한 데이타 타입(예, 점)이 사용되지만 위치 데이타의 관리는 이전 GIS와는 다른 처리 방식을 사용해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 대용량의 위치 데이타를 효율적으로 처리할 수 있는 HBR-tree를 이용한 실시간 모바일 GIS의 개발에 대하여 연구하였다. 본 연구에서 개발된 실시간 모바일 GIS는 HBR-tree와 실시간 GIS 플랫폼으로 구성되어 있다. HBR-tree는 R-tree와 공간 해쉬가 결합된 위치 인덱스이다. 그러므로, 위치 데이타가 빈번하게 변경되더라도 갱신 연산은 HBR-tree의 동일한 해쉬 테이블에서 일어나기 때문에 다른 트리 기반 인덱스에 비하여 갱신 연산이 적으며, 검색 연산은 R-tree의 검색 메커니즘을 이용하기 때문에 공간 데이타를 신속하게 검색할 수 있다. 본 논문에서 실시간 GIS 플랫폼은 주기억장치 데이타베이스 시스템의 기능이 확장된 실시간 GIS 엔진, 공간 및 비공간 데이타를 서버와 클라이언트로 전송하기 위한 미들웨어, 그리고 모바일 장치에서 동작하는 모바일 클라이언트로 구성되어 있다. 특히, 본 논문에서는 실험적 방법을 사용하여 HBR-tree와 실시간 GIS 엔진의 성능 평가 결과에 대해서도 기술하였다. 확보하며 이루어져야 가능하다. 여러 지자체를 중심으로 수행된 지자체 GIS 감리와 컨설팅의 경험을 통해 도출된 문제점들을 일반화시켜 정리하였으며, 이를 통해 지자체 GIS사업의 추진 및 운영모델을 제시하였다. 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.847-860
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• 2020

2-pass DInSAR (Differential Interferometric SAR) 기법을 이용한 DEM 생성 방법은 SAR 영상쌍 간의 정합, 간섭도 생성, 위상 unwrapping, DEM오차 계산, 좌표계 변환 등 복잡한 단계가 필요하다. 이러한 각 단계별 자료처리 정확도는 최종적으로 생성되는 DEM의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 TanDEM-X bistatic SAR 영상의 2-pass DInSAR 기법 기반 DEM 생성 방법에 대한 성능 향상을 위한 개선된 방법을 개발하였다. 개발된 DEM 생성 방법은 unwrapped 위상 내의 DEM 오차와 좌표계 변환 시 발생할 수 있는 DEM오차를 현저히 줄일 수 있는 방법이다. 개발된 알고리즘의 성능 분석은 GPS 측량으로부터 생성한 지상기준점(Ground Control Point, GCP)을 이용하여 기존의 방법과 새로 제안된 알고리즘 적용 결과의 수직정확도(Root Mean Square Error, RMSE)를 비교하여 수행하였다. 실제 unwrapped 위상 및 좌표계변환 오차에 대한 보정을 수행하지 않고 생성한 DInSAR 기반 DEM의 고도 오차는 수직정확도는 39.617 m로 관측되었고, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 수직정확도는 2.346 m로 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안하는 2-pass DInSAR 기법을 통해 reference로 사용한 SRTM 30 m DEM(수직정확도 5.567 m)에 DInSAR로 관측한 SRTM DEM 오차를 보상하여 최종적으로 공간해상도는 약 5배, 수직 정확도는 약 2.4배 향상된 DEM을 생성할 수 있었다. 또한, 제안한 방법을 통하여 생성한 DEM의 공간해상도를 SRTM 30 m DEM과 TanDEM-X 90 m DEM과 일치시키고 수직정확도를 비교한 결과 각각 약 1.7배 및 1.6배 향상되어 제안하는 2-pass DInSAR 기반 DEM 생성 방법으로 보다 정확한 DEM 생성이 가능함을 확인할 수 있었다. 빈번한 형태학적 변화를 갖는 지역에 대한 DEM의 지속적인 업데이트를 위하여 본 연구에서 도출한 방법을 이용한다면 저비용으로 빠른 시간 내에 효과적으로 DEM을 갱신할 수 있을 것이다.