• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.283-285
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• 2023

이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1004-1007
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• 2008

2007년 구글에서 공개된 안드로이드는 개방형 모바일 플랫폼으로 모바일 장치를 목표로 한다. 안드로이드 플랫폼은 다양한 모바일 제품에 적용 할 수 있는 구조로 되어 있어 확장이 용이하며 향후 다양한 모바일 장치에 사용될 것으로 생각된다. 이러한 발전성을 고려하여 선행연구 차원에서 연구 될 가치가 충분하다고 판단이 된다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에 대표적 홈네트워크 미들웨어인 UPnP와 DLNA에서 명시하는 UPnP for A/V에 준하는 스택을 구현하여 UPnP를 통한 장치들을 검색 및 제어를 하고 DLNA에 준하여 디지털 콘텐츠를 공유, 전송 한다. 또한 안드로이드 플랫폼과 디지털 액자간의 네트워킹을 통해 홈네트워크 플랫폼으로서의 안드로이드 가능성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.154-155
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• 2023

오픈 소스인 YOLO(You Only Look Once) 객체 탐지 알고리즘이 공개된 이후, 산업 현장에서는 고성능 컴퓨터에서 벗어나 효율과 특수한 환경에 사용하기 위해 임베디드 시스템에 도입하고 있다. 그러나, NVIDIA의 Jetson nano의 경우, Pytorch의 YOLOv7 딥러닝 모델에 대한 추론이 진행되지 않는다. 따라서 제한적인 전력과 메모리, 연산능력 최적화 과정은 필수적이다. 본 논문은 NVIDIA의 임베디드 플랫폼 Jetson 계열의 Xavier NX, Orin AGX, Nano에서 딥러닝 모델을 적용하기 위한 최적화 과정과 플랫폼에서 다양한 크기의 YOLOv7의 PyTorch 모델들을 Tensor RT로 변환하여 FPS(Frames Per Second)를 측정 및 비교한다. 측정 결과를 통해, 각 임베디드 플랫폼에서 YOLOv7 모델의 추론은 Tensor RT는 Pytorch에서 약 4.1배 적은 FPS 변동성과 약 2.25배 정도의 FPS 속도향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.586-589
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• 2024

본 실험 연구에서는 주의 메커니즘과 컨볼루션 신경망을 결합하여 모델을 개선하는 방법을 탐색하는 딥 러닝 기술을 소개한다. 이 기술은 지도 학습 방식을 위해 공개 데이터 세트의 쓰레기 분류 데이터를 사용하고, Grad-CAM 기술과 채널 주의 메커니즘 SE 를 적용하여 모델의 분류 의사 결정 과정을 더 잘 이해하기 위해 히트 맵을 생성한다. Grad-CAM 기술을 사용하여 히트 맵을 생성하면 분류 중에 모델이 집중하는 영역을 시각화할 수 있다. 이는 모델의 분류 결정을 설명하는 방법을 제공하여 다양한 이미지 카테고리에 대한 모델 결정의 기초를 더 잘 이해할 수 있다. 실험 결과는 전통적인 합성곱 신경망과 비교하여 제안한 방법이 쓰레기 분류 작업에서 더나은 성능을 달성한다는 것을 보여준다. 주의 메커니즘과 히트맵 해석을 결합함으로써 우리 모델은분류 정확도를 향상시킬 수 있다. 이는 실제 응용 분야의 이미지 분류 작업에 큰 의미가 있으며 해석 가능성에 대한 딥 러닝 연구 진행을 촉진하는 데 도움이 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1-8
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• 2009

이 논문에서는 철근 절단 작업의 계획 문제를 동적 계획법으로 해결하여 근사 최적의 절단 계획을 생성하도록 하는 소프트웨어의 구현을 다룬다. 일반적으로 실제 절단 작업에 요구되는 제약사항을 반영하여 최적의 자재 절단문제의 해를 얻는 알고리듬의 설계가 필요하다. 하지만, 이것은 다중 규격의 1차원 자재 절단 문제를 풀어야 하는 것으로, 최적의 해를 얻는 선형계획법은 폭발적인 계산량과 기억용량의 한계로 적용하기 어렵다. 이러한 한계를 해결하기 위하여, 동적계획법에 근거하며 자재 절단 문제를 재구성하고, 휴리스틱을 적용하여 유한 범위의 조합 열에서도 근사 최적의 해를 찾을 수 있는 탐색 기법을 사용한 자재 절단 계획 알고리듬을 제시하였다. 그리고, 자동화된 철근 가공 산업용 소프트웨어는 작업 환경에 맞게 사용이 편리한 그래픽 화면과 사용자 인터페이스가 요구되는데, 공개 소프트웨어를 활용한 GUI 라이브러리 툴킷인 GTK+를 활용하여 이를 구현하였다. 개발된 소프트웨어는 철근 가공의 현장 지식을 바탕으로 휴리스틱 지식을 획득하여 동적계획법에 적용시킨 것으로, 지역 전통 산업과 첨단 IT 산업이 접목된 융합 IT를 시도한 사례 연구이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.73-81
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• 2015

소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.359-384
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• 2016

본 연구는 호남교회사 연구소의 디지털 아카이브 구축을 목표로 하고 있다. 특히, 지역적 특색을 가장 잘 보여주는 소장 기록물의 수집, 관리, 보존 및 활용에 있어서 공개용 소프트웨어를 활용함으로써 보다 효과적인 아카이브 구축방안을 제시하고자 하였다. 지역문화콘텐츠의 아카이빙은 지방자치단체의 문화산업정책과 맞물려 지역발전에 기여할 수 있다. 본 연구에서는 아카이브 구축에 있어서 요구되는 기본적인 요구사항을 분석하기 위하여 인터뷰를 수행하였으며 이를 통하여 현재 관리의 문제점 및 아카이브 구축을 위한 고려사항을 도출하였다. 이를 통하여 현실적으로 여러 가지 제약이 많은 지역적 한계를 보다 효과적으로 극복하기 위한 방안을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.106-114
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라로 자리 매김하는 IP(Internet Protocol) 네트워크 시스템을 실제 구축, 시험 및 운영하면서 공부한 내용을 확인하고 이해하는 것은 네트워크 입문자들에게 매우 중요하다. IP 네트워크 시스템은 인터넷 계층 이하의 기능을 담당하는 IP 네트워크 자체와 DNS, DHCP, email 및 WWW로 기본적인 네트워크 서비스를 제공하는 기본 네트워크 시스템, 그리고 VoIP와 같은 응용 서비스 시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 공개 소프트웨어 기반의 최소한의 네트워크 형상으로 IP 네트워크 시스템의 제반 기능을 실습해볼 수 있는 플랫폼을 제안하고, 실습 시나리오와 결과를 제시한다. 그리고 ns(network simulator)에 IP 주소 할당과 라우팅 테이블 관리 기능을 추가하여 테이블 기반 데이터그램 라우팅 기법을 사전 학습할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안된 실습 플랫폼으로 별도의 장비와 비용 부담 없이 개인용 컴퓨터에서 간편하게 실습을 수행할 수 있어 네트워크 입문자에게 유용하리라 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.131-139
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• 2010

최근 GIS의 보급이 증가하고 공간 데이터 사용자의 요구수준이 높아짐에 따라 웹기반 GIS에서는 단순히 공간 데이터를 지도화하는 것뿐만 아니라 다양한 공간분석과 프로세싱을 통해 공간 정보 및 지식을 효율적으로 제공할 필요성이 제기되고 있다. 또한 공개 GIS 소프트웨어의 발전은 이러한 웹 GIS의 요구를 실현하기 위한 기술적 토대가 되어가고 있다. 본 연구는 공개 GIS 소프트웨어인 GRASS를 이용하여 래스터 데이터의 지도대수 연산을 수행하는 웹 분석 시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 웹에서의 데이터 분석 방법은 래스터 데이터 처리 시 널리 사용되는 지도대수로 하였으며, 중첩분석에 필요한 가중치는 AHP로 계산하였다. GRASS 기반의 웹 분석 시스템을 구축한 후, 강수량, 표고, 경사각, 경사방향, 토양의 래스터 레이어를 이용하여 산사태 위험도 분석을 시범적으로 구현하였다. 웹과 GRASS의 연동을 통해 지도대수뿐만 아니라 다른 공간분석도 가능할 것으로 기대된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제26권2호
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• pp.79-105
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• 2015

본 연구는 민간영역의 중요 기록물을 보호하기 위한 취지로 운영되고 있는 '기록사랑마을'을 대상으로 기록물 관리방안을 제안하기 위해 연구되었다. 2008년부터 매년 지정되고 있는 기록사랑마을이 소장하고 있는 기록물은 2014년 기준 3,000여 점에 달하지만, 기록물 현황 파악이 쉽지 않고, 기록정보에 대한 접근성이 떨어져 이들의 관리와 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 기록사랑마을 기록물의 관리를 위한 방안으로 앞선 연구에서 제시된 관계자 의견 가운데 하나인 '기록물의 전산화'를 실현하고자 하였다. 이에 기록사랑마을이 직면하고 있는 현실적인 문제로 거론된 '인력과 비용 문제', '시스템 구축의 부담감'을 고려하여, 웹 기반 기록관리용 공개 소프트웨어로 주목받고 있는 AtoM(Access to Memory)을 활용한 기록관리 시스템을 구현하였다.