• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.10 no.5
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• pp.193-200
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• 2009

In this paper, the raid and fire preventable system using Zibee module with IEEE 802.15.4 wireless communication standard and multi-sensor was developed displaying raid and firing condition with wireless network. The raid preventable system is designed using a ultrasonhe waves sensor and infrared sensor. The fire preventable system is designed using a thermistor. The datas for raid and firing condition are communicated from enddevice to coordinator with wireless network and are displayed on PC monitor.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.865-867
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• 2001

최근 활발하게 이루어지고 있는 정보 보안에 관한 연구 및 개발 중 보안 API는 보안 서비스를 제공하는 인터페이스 규격으로서의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 대표적인 기존 보안 구조들인 CryptoKi, CryptoAPI, CSSM API, GSS-API, 및 GCS-API등의 보안 API는 응용개발자와 보안 장비 개발자의 편리성 및 독립성 보장 측면에서 다양한 문제점들을 가지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 응용환경에서의 신분위장, 통신내용의 도청 및 변조, 의도적인 업무 방해 등 수 많은 위협 요소들로부터의 정보 보호를 위한 사용자 인증, 데이터 기밀성 및 무결성 서비스를 제공하는 다중구조의 CAPI(Cryptographic Application Programming Interface) 보안 서비스 모듈을 설계한다. 설계된 다중구조 CAPI는 사용자 인증, 접근통제 등 상위 어플리케이션 계층에 보안 시스템 서비스 체계를 적용하여 운용 시스템 환경에 따라서 다양하게 개발 및 적용될 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.61-62
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• 2012

본 논문에서는 다중 반송파 정현 펄스폭 변조방식으로 제어되는 Cascaded H-bridge 멀티레벨 PWM 인버터의 스위칭 손실 저감을 위한 스위칭 패턴을 제안한다. 부하 담당 전력이 상대적으로 큰 H-bridge 모듈의 스위치는 저주파의 기본 출력 전압 레벨을 형성하도록 동작시키며, 부하 담당 전력이 상대적으로 작은 H-bridge 모듈의 스위치는 고주파의 PWM 파형을 기본파에 가감하여 출력전압 파형이 사인파에 가까워지도록 스위칭 패턴을 형성한다. 본 논문에서는 제안된 스위칭 패턴을 PD, APOD 방식의 다중 반송파 정현 펄스폭 변조방식으로 구현하여 Cascaded H-bridge 멀티레벨 PWM 인버터에 적용시키고 실험을 통해 기존의 스위칭 패턴에 비해 스위칭 손실이 개선됨을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.37-40
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• 2013

RT-eCos 3.0은 대표적 분산 실시간 객체 모델인 TMO(Time-triggered Message-triggered Object)의 기본적 태스크 모델 실행을 위하여 eCos 3.0 기반으로 개발된 초경량 경성 실시간 임베디드 운영체제이다. 본 논문에서는 RT-eCos 3.0 기반의 다중센서 데이터 처리를 위한 모듈의 설계 및 구현에 대해 기술하며, 실시간 다중센서 데이터 처리를 위한 스케줄링 사전분석 기술에 대해서도 기술한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.12
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• pp.951-959
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• 2000

본 논문의 병렬음성인식 모델은 연속 은닉 마코프 모델(HMM; hidden Markov model)에 기반한 병렬 음소인식모듈과 계층구조의 지식베이스에 기반한 병렬 문장인식모듈로 구성된다. 병렬 음소인식 모듈은 수천개의 HMM을 병렬 프로세서에 분산시킨 수, 할당된 HMM에 대한 출력확률 계산과 Viterbi 알고리즘을 담당한다. 지식베이스 기반 병렬 문장인식모듈은 음소모듈에서 공급되는 음소열과 지안하는 병렬 음성인식 알고리즘은 분산메모리 MIMD 구조의 다중 트랜스퓨터와 Parsytec CC 상에 구현되었다. 실험결과, 병렬 음소인식모듈을 통한 실행시간 향상과 병렬 문장인식모듈을 통한 인식률 향상을 얻을 수 있었으며 병렬 음성인식 시스템의 실시간 구현 가능성을 확인하였다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.48.2-48.2
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• 2009

아리랑위성 2호는 2006년에 발사되어 정상 운영 중이다. 아리랑 위성 5호와 아리랑위성 3호는 각각 2010년과 2011년에 발사될 예정이다. 아리랑위성 2호의 운영시스템은 하나의 위성을 운영하는 개념에 따라서 개발되었다. 그러나 아리랑위성 3호 운영시스템과 아리랑위성 5호 운영시스템은 다중위성운영 개념을 도입하여 개발되고 있다. 다중위성운영 개념이란 (1) 임무를 준비하고 수행하기 위해서 충분한 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 운영절차를 확보한다. (2) 각각의 운영시스템은 독자적인 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 절차를 소유하나 하위 상세 부분들은 다른 운영시스템과 공유된다. 다중위성운영의 경우에 장비, 서브시스템, 운영절차 등이 다를 수 있고, 독자적인 운영시스템 구성이기 때문에 운영이 복잡하고 운영비용이 많이 든다. 이 논문에서는 이러한 점을 개선시키기 위해서 다중임무운영 설계개념을 제시한다. 다중임무운영 개념은 (1) 임무를 준비하고 수행하기 위해서 최근 수정 및 변경된 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 운영절차를 확보한다. (2) 최근 수정 및 변경된 임무 요소, 시설 요소, 인원 및 운영 절차는 이전 개발된 운영시스템이 수행하는 기능을 지원한다. 이러한 개념의 다중임무운영은 비슷한 임무와 기능을 가진 위성들이 같은 운영자와 조직에 의해서 운영될 때 잘 적용될 수 있다. 다중임무운영시스템은 각각의 임무에만 사용되는 모듈과 다른 임무와 공통으로 사용되는 모듈로 구성된다. 이러한 개념에 따라서 운영시스템을 개발하면 개발하기 위한 시간과 예산을 크게 감소시킬 수 있다. 또한, 발사 이후 운영의 편리, 운영인력의 효율적인 활용 및 유지보수의 편리성으로 인해서 운영 상황이 크게 개선된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.313-314
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• 2007

현대 로봇 분야의 개발에 있어 지능형 서비스 로봇은 모듈 기반으로 구성될 수 있다. 여기서 모듈이란 로봇의 특정 태스크들 수행하기 위해 만들어진 자동화 하드웨어 단위를 의미한다. 이러한 모듈 기반의 로봇시스템 내부는 네트워크의 이종성에 따라 다양한 네트워크들을 통해 연결될 수 있기 때문에 다중 모듈간 안정적이고 효율적인 통신을 하기 위해서는 상호운영을 위한 기술이 뒷받침 되어야 한다. 이를 위해 본 논문은 모듈기반의 로봇을 위한 통신용 미들웨어를 제안한다. 제안된 미들웨어는 네트워크 인터페이스 계층과 네트워크 적응 계층으로 나누어진다. 네트워크 인터페이스 계층은 각 이종 인터페이스들을 논리적인 채널로 추상화하는 기능을 갖는다. 반면, 네트워크 적응 계층은 모듈간의 통신을 위한 메시지 형식을 정의하고 주소할당 및 이종 네트워크를 고려한 라우팅 기능들을 갖는다. 결국, 제안된 미들웨어는 두 계층을 통해 상위 로봇 어플리케이션 개발자들에게 네트워크의 투명성을 보장할 수 있으며 모듈 기반의 로봇내에서 모듈간의 안정적이고 효율적인 통신을 지원한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.18 no.4
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• pp.19-26
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• 1991