• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.1096-1099
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• 2019

본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜은 OPC UA Server/Client, TSN 실시간 통신 기술, NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜, 필드버스(Field Bus) 프로토콜 및 컨버젼 모듈, 데이터 전송지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜로 구성된다. OPC UA Server/Client 는 산업용 하드웨어 디바이스와 인터페이스 하기 위한 시스템 통합 프로토콜로써 플랫폼에 의존적이지 않고 다방면에서 사용할 수 있는 표준을 지원한다. TSN 실시간 통신 기술은 고속 네트워크 환경에서 디바이스들 간 정확한 시간을 공유함으로써 생산라인 등의 정밀한 시간관리 및 제어기술을 제공한다. NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜은 IEEE1588 표준화 기술을 제공한다. 필드버스 프로토콜 및 컨버젼 모듈은 산업에서 주로 사용하는 프로토콜을 OPC로 변환하여 연결의 확장성을 제공한다. 데이터 전송 지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜은 데이터 전송 지연과 데이터의 손실에 대한 해결 기능을 제공한다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 시험기관에서 실험한 결과 응답시간은 0.1367ms, 동기시간은 0.404ms, 동시접속 수는 100개, 프로토콜의 연동개수 5개, 데이터 저장 및 동기화는 1,000노드로 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.160-168
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2022

고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.221-232
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• 2023

본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.595-612
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• 2002

이동 컴퓨팅에서 고 수준의 QoS를 보장하기 위한 가장 중요한 이슈 중의 하나가 셀에서 가용할 수 있는 대역폭의 부족으로 인한 핸드-오프 종료를 감소시키는 것이다. 각 셀은 핸드-오프 호들을 위해 이웃 셀들에게 대역폭 예약을 요청하며, 예약된 대역폭은 신규 호가 아닌 핸드-오프 호들을 위해 사용된다. 핸드-오프 호를 위해 대역폭을 너무 많이 예약한다면 신규 호의 블록킹 확률이 증가하므로, 예약할 대역폭의 크기를 정확히 결정하는 것이 중요하다. 따라서, 이동 컴퓨팅 환경에서 적절한 크기의 대역폭 예약과 호 수락 제어를 통해 QoS 보장하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 멀티미디어 트래픽에게 지속적인 QoS를 보장하기 위해 대역폭 예약과 호 수락 제어 메커니즘을 제안하였다. 본 논문은 적절한 크기의 대역폭 예약을 위해 이동성 그래프와 2-계층 셀 구조를 기반으로 한 적응적 대역폭 예약을 제안한다. 전자는 클라이언트가 다음에 이동할 셀을 예측하는 반면, 후자는 핸드-오프 확률이 높은 클라이언트에게만 적응적 대역폭 예약 메커니즘을 적용한다. 본 논문은 클라이언트의 현재 셀과 PNC(Predicted Next Cell)에 호 수락 테스트를 수행하는 호 수락 제어를 제안하며, 이 메커니즘은 계산 및 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제시된 대역폭 예약 및 호 수락 제어 메커니즘의 성능을 평가하기 위해, 신규 호 블록킹률, 핸드-오프 호 종료율, 대역폭 이용율을 측정하였다. 시뮬레이션 결과, 본 논문의 호 수락 제어 메커니즘의 성능이 NR-CAT2, FR-CAT2, AR-CAT2와 같은 기존의 메커니즘들보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권8B호
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• pp.691-700
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• 2006

라우터는 입력된 패킷의 목적지 주소에 따라 IP 주소검색을 통해 패킷의 최종 목적지로 갈 수 있는 다음 흡으로 패킷을 전달하는 역할을 한다. 인터넷에 접속된 단일 호스트 네트워크 수의 증가로 인해 라우팅 테이블의 크기가 급격히 증가하고 있으며, 통신 링크의 속도 또한 기하급수적으로 빠르게 증가하고 있다. 라우터에 입력된 패킷은 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로, 링크 속도의 증가는 라우터에서의 패킷 처리시간이 감소됨을 의미한다. 그러므로 차세대 라우터는 더 효율적이고 빠른 IP 주소검색 기술을 필요로 한다. 기존에 연구되어온 대부분의 검색 구조들에서는 짧은 길이의 프리픽스로부터 긴 길이의 프리픽스로 검색 영역을 확장하였다. 이 때문에 일치하는 가장 긴 프리픽스를 찾을 때까지 현재까지 일치된 가장 긴 프리픽스를 기억하면서 검색을 진행하였다. 본 논문에서는 긴 프리픽스를 먼저 검색하는 프리픽스 길이에 따른 이진 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 트라이의 리프에 존재하는 프리픽스들만으로 이루어진 독립적인 여러 개의 트라이를 구성하고, 길이에 따르는 이진 검색을 통해 긴 길이의 프리픽스와의 일치 여부를 먼저 확인함으로써 보다 빠른 검색속도를 제공한다. 또한, 이 구조는 기존의 프리픽스 길이에 따른 이진검색 구조가 선처리(pre-processing)가 많아 프리픽스의 부가적 추가가 힘들었던 것과는 다르게 선처리가 없이 프리픽스의 부가적 추가가 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 IP 주소 검색 구조와 성능을 비교하였다.$와 혼합된 rubrene에 의한 낮은 전하주 입장벽, 높은 전류밀도에서 나타나는 발광감쇄현상의 감소, 그리고 발광층의 DLD구조에 의한 전하의 trap & confinement 에 따른 발광 exciton의 형성확률이 증가한데서 나타났다고 생각된다. 차이가 없었으나 고급알코올함량을 비교하였을 때 Sacch. cerevisiae Wine 3이 와인제조에 가장 적합한 것으로 평가되었다.장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. b값은 CSB가 가장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. 물성측정 결과 경도와 응집성은 각 시료들 간의 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 탄력성과 부서짐성은 CSB가 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 점착성은 SDB1이 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 관능검사 결과 기공의 균일성은 SDB1이 가장 균일한 것으로 나타났으며, 색은 홍국의 함유량이 증가할수록 높게 나타났다. 경도, 탄력성, 단맛 및 신맛 등은 홍국 함유량이 증가할수록 증가하는 것으로 나타났다. 이취는 SDB1이 가장 적게 나는 것으로 나타났으며, 전반적인 기호도는 SDB1이 가장 높았다. 따라서 홍국을 10% 첨가한 sourdough starter를 3일 동안 발효한 후 반죽에 첨가하여 sourdough bread를 제조할 때 품질이 가장 우수한 제품을 얻을 수 있었다.생수와 여러 물질의 혼합용액의 온도가 장에 끼치는 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권5호
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• pp.625-634
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• 2003

인터넷 멀티캐스팅 기술은 지난 10여년간의 기술 발전에도 불구하고 아직 본격적인 서비스 보급이 이루어지지 못하고 있다. 주된 이유는 멀티캐스트 라우팅에서의 트래픽 제어, 글로벌 인터넷에서의 멀티캐스트 주소 할당, 멀티캐스트 신뢰전송 기법 등의 문제가 아직 해결되지 않았기 때문이다. 최근 인터넷 방송, 실시간 증권정보 서비스 등의 멀티캐스트 응용 서비스에 대한 요구가 급격히 증가함에 따라, 새로운 인터넷 멀티캐스팅 기술로써 오버레이 멀티캐스팅이 개발되고 있다 본 논문은 오버레이 멀티캐스팅 기술을 살펴보고, 새로운 멤버가 그룹에 가입하는데 걸리는 시간을 단축하는 방안을 제안한다. 기존의 방식은 잠재적인 부모 노드를 발견하기 위해서 한번에 트리의 한 레벨씩을 검색해 내려갔으며, 이로 인하여 긴 가입 지연 시간이 야기되었다. 또한, 트리의 매 레벨에서 자신과 가까운 노드를 잠재적인 부모 노드로 지적함으로써, 최적의 부모 노드를 선택하려고 노력하였지만 실제로 노드의 제한 차수로 인하여 자신과 가장 가까운 잠재적인 부모 노드를 선택하지 못하였으며, 이로 인해 트리의 효율성이 떨어졌다. 본 논문에서는 이러한 가입 지연 시간을 감소시키고, 생성된 트리의 효율성을 높이기 위해서, 트리의 두 레벨씩 검색하는 방안을 제안한다. 이 방식은 가입 요청 메시지를 자신의 자식 노드에게 전달하는 방식으로, 평상시에 트리 유지를 위한 추가적인 오버헤드 없이, 가입 요청이 왔을 때 검색 메시지의 수를 증가시켜서, 빠르게 가입을 완료한다. 또한, 더 많은 노드를 검색함으로써 좀 더 효율적인 트리를 생성하게 도와준다. 제안하늘 방안의 성능을 평가하기 위해서, 그룹의 멤버 수와 제한 차수를 기준으로 검색 시간 및 검색한 노드의 수 그리고 트리 스위칭 횟수를 측정하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 기법이 기존의 방식에 비해서 가입 지연 시간을 단축시켰으며, 좀 더 효율적인 트리를 생성하는 것을 볼 수 있었다.본 연구결과 이소플라본은 전립선암 환자의 혈중 지질 패턴과 항산화체계를 개선시키는 효과를 보였다. 따라서 이소플라본이 지질대사에 미치는 영향과 항산화작용기전에 대한 보다 심층적인 연구가 이루어져야 할 것이며, 보다 많은 전립선암 환자를 대상으로 이소플라본 섭취에 따른 장기적인 임상실험연구가 이루어져 이소플라본이 전립선암 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있는지에 대한 다각적인 검토가 필요하다고 본다. 중 참가성 , 흥미성, 지속성, 대인관계 4개의 측정항목에서 높은 증가율을 보여 치료효과가 큰 것으로 판단된다. 원예 치료 실시 후의 자체설문지 평가결과 원예 활동을 통해서 달라진 점은 개인적으로 가족, 이웃 간의 긍정적인 변화를 이끌어내고 있다는 것을 발견할 수 있었고 다양한 원예프로그램이 인상깊었다고 하였으며 다음진행에 추가적으로 야외에서 진행할 프로그램에 대한 욕구가 표출되었다. 이것을 통해 개인적 치료경험과 가족, 이웃 간의 지지망 형성이 중요하며 긍정적인 영향을 주었다는 것을 볼 수 있었다. 또한 다양한 원예치료프로그램의 적용과 야외 활동을 조화롭게 적용한다면 성공적인 프로그램 진행에 도움을 될 것으로 판단된다. 이상의 결과를 종합하면 정신지체장애인에게 원예치료 프로그램을 실시한 이후에 원예에 대한 관심이 높고 자아존중 감이 향상되었으며 원예치료 프로그램에 대한 높은 만족도를 보였고 원예치료에 대한 참가성, 흥미성, 지속성, 대인관계성에서 높은 증가율을 보여 치료프로그램의 개입이 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들 볼 때 의도적인 원예치료활동을 통해서 심신의 치료를 경험하$\infty$I 자존감이 향상되며 회원 상호관계를 통한 사회부적응문제를 치료하여 사회성이 향상될 것이라는 목표에 대한 높은 달성정도를 볼 수 있다. 또한 지속적이고 흥미를 유발하는 원예치 료 프로그램을 적용한다면 심리적, 신체적, 정서적 치료효과가 높은 향상을 보이고 자신감과

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.