• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1879-1884
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• 2013

일반적인 버스 시스템 구조는 공용버스 내에 여러 개의 마스터와 슬레이브, 아비터 그리고 디코더 등으로 구성되어 있다. 복수의 마스터가 동시간대에 버스를 이용할 수 없으므로, 아비터는 이를 중재하는 역할을 수행한다. 아비터가 어떠한 중재방식을 선택하는가에 따라 버스 사용의 효율성이 결정된다. 기존의 중재 방식에는 Fixed Priority 방식, Round-Robin 방식, TDMA 방식, 로터리 방식 등이 연구되고 있다. 본 논문에서는 데이터 트래픽 집중에 따른 Fixed Priority, Round Robin, TDMA, 로터리 방식에 대하여 성능을 분석해 보고, 성능개선을 위한 방법을 제안하려고 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.87-97
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• 2024

본 연구는 PC 및 VR 디바이스를 이용하는 사용자가 리모트 환경에서 데이터 시각화를 협업 분석할 수 있는 시스템을 개발한다. 시스템에서는 사용자들이 시각화 분석의 프로세스 이해를 돕고 역할 분담을 효과적으로 할 수 있도록 업무 지향(task-oriented) 형식의 노드-링크 제어 인터페이스(node-link control interface)를 제공한다. 또한, 다수의 사용자가 물리적으로 공간이 분리되어도 협업을 진행하여 시각화 분석의 피드백을 받을 수 있는 네트워크 환경을 제공한다. 시스템에서 진행하는 협업 분석 방식을 설명하기 위해 시나리오를 설계하였다. 그리고 관련분야 전공자를 대상으로 시스템의 사용성을 측정하는 파일럿 실험을 진행하였다. 실험 결과 확장현실 공간에서 이해하기 쉬운 형식의 인터페이스 조작을 통해 데이터를 자유롭게 분석할 수 있고, 리모트 환경에서도 실시간으로 협업 분석을 수월하게 진행할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권2호
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• pp.50-56
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• 2009

SoC(System on Chip)는 버스 아키텍처 안에 여러 개의 마스터, 슬레이브, 아비터 그리고 디코더로 구성되어 있다. 마스터는 CPU, DMA, DSP 둥과 같이 데이터 트랜잭션을 발생시키는 블록이고, 슬레이브는 SRAM, SDRAM, 레지스터 등과 같이 데이터 트랜잭션에 응답하는 블록이다. 또한 아비터는 마스터가 동시간대에 버스를 이용할 수 없기 때문에 이를 중재하는 역할을 수행하는데, 어떠한 중재 방식을 선택하는가에 따라 SoC의 성능이 크게 바뀔 수 있다. 일반적인 중재 방식에는 fixed priority 방식, round-robin 방식, TDM 중재 방식 등이 있다 본 논문에서는 TLM 알고리즘을 구성하여 일반적인 중재방식을 TLM 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 또한 새로운 중재 방식인 하이브리드 버스 중재 방식을 제안하고 다른 중재 방식과 비교하여 성능을 검증하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.3-15
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• 2023

비대면 서비스의 확산과 원격근무 등의 생활이 일상화되면서 메타버스의 이용자가 급증하였으며, 세컨드 라이프를 위한 금융, 부동산 등 자산 실거래로써 사람들의 생활반경이 자연스럽게 확대되고 있다. 하지만 실세계에서와 같이 경제 활동을 자유롭게 하기에는 전혀 다른 쟁점의 보안 이슈들이 발생할 수 있으며, 기존의 사이버 공간과 비교해도 완전히 새로운 유형의 문제들이 발생할 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인증 및 프라이버시를 중점으로 방안을 제안한다. 메타버스에서 수집되는 데이터의 특수성에 기반하여 데이터 전처리 기능을 개선하고, W3C의 DID의 표준 방식을 준수하는 가운데 NFT를 활용한 메타버스 내 새로운 인증 서비스를 정의하며, 이에 대한 시스템 설계 및 개발 방안을 제시한다. 제안한 시스템은 하이퍼레저 인디 블록체인을 활용하여 구현하고, 결과를 분석하여 본 연구의 적용 가능성 및 우수성을 검증한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.1-6
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• 2023

메타버스 환경에서의 배경음악은 사용자의 몰입감을 증진시키기 위해 사용된다. 하지만 현재 대부분의 메타버스 환경에서는 사전에 매칭시킨 음원을 반복 재생하며, 이는 빠르게 변화하는 사용자의 상호작용 맥락에 어울리지 못해 사용자의 몰입감을 저해시키는 경향이 있다. 본 논문에서는 보다 몰입감 있는 메타버스 대화 경험을 구현하기 위해 1) 한국어 멀티모달 감정 데이터셋인 KEMDy20을 이용하여 발화로부터 감정을 추출하는 회귀 신경망을 구현하고 2) 음원에 arousal-valence 레벨이 태깅되어 있는 DEAM 데이터셋을 이용하여 발화 감정에 대응되는 음원을 선택하여 재생한 후 3) 아바타를 이용한 실시간 대화가 가능한 가상공간과 결합하여 몰입형 메타버스 환경에서 발화의 감정에 어울리는 배경음악을 실시간으로 재생하는 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.605-607
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• 1999

직렬 버스는 예약 대역폭을 보장해 주는 등시성 전송모드를 제공하고 있지만 실시간 가변비트율(VBR)의 데이터를 전송할 경우 많은 대역폭이 낭비되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 개선하기 위하여 예약된 등시성 전송에는 영향을 주지 않으면서 남아있는 가용 등시성 대역폭을 이용하여 실시간 VBR 데이터를 효과적으로 전송하는 기법에 대한 것이다. 제안된 전송기법의 유용성을 확인하기 위하여 자체 개발한 1394 버스 시뮬레이터상에서 다수의 MPEG 비디오 데이터를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안기법을 사용할 경우 전송 지연을 발생시키지 않고 등시성 대역폭을 평균 비트율 수준까지 낮추어 할당할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.656-659
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• 2017

현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.33-41
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• 2012

버스정보시스템은 실시간으로 버스 위치를 파악하여 정류장 안내기, 인터넷, 모바일 서비스 등을 통해 대중교통 이용 승객에게 버스운행 상황을 제공하는 도착 안내 정보 시스템이다. 신뢰성 있는 버스정보시스템의 구현과 정보 유지를 위해서는 기반정보 DB의 품질 관리를 통한 교통 정보의 질적 향상은 매우 중요하다. 이에 본 연구의 목적은 버스 기반정보 데이터의 각 절차 별 성과물의 데이터 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기준을 정립하고 품질 관리 방안을 제시하는 것이다. 이를 위한 연구의 내용으로 우선, 국토해양부 실시간 환승 교통 종합정보(TAGO : Transport Advice GOing anywhere) 시스템의 기반정보 DB를 사례로 버스 네트워크 DB를 구축함에 따라 발생할 수 있는 논리적, 형상적 오류를 유형화하였다. 또한, 이에 대한 항목별 검수 방법과 절차에 대한 기준을 정립하고 일관적이고 체계적인 품질 관리 방안을 제시하였다. 연구 결과로서, 버스 기반 정보의 객관적이고 신뢰성 있는 품질확보가 가능 하였으며, 이를 통해 시스템 운영상의 오류 야기를 사전에 방지하여 보다 정확한 대중교통 정보 제공과 버스정보시스템의 신뢰도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1061-1069
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• 2015

최근 교통 분야에서 발생하는 교통 빅데이터 (교통카드 데이터, ATMS 데이터 등)의 분석결과를 교통 정책에 활용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 또한 교통 데이터 분석 기법을 기존의 단순 빈도 분석 기법에서 다양한 데이터 마이닝 기법으로 확장하여 교통 데이터 속에 숨어있는 의미를 파악하려는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에 대하여 토픽모델링 기법 중의 하나인 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용하여 청주시 버스 승객들의 이동패턴을 분석한다. 이를 위해 교통카드 데이터의 하차 결측치를 추정하고, LDA 기법을 적용하여 이동패턴을 추출하였다. 또한 LDA 분석으로 도출된 값을 측정값으로 하여 다차원적 분석을 함으로써 청주시 버스 승객들의 이동패턴 특징을 파악할 수 있다. 분석 결과, 청주시의 경우 크게 1) 시외지역에서 터미널을 이용해 청주시에서 유입되는 패턴, 2) 주거지역에서 상업지역으로 이동하는 패턴, 3) 청주 인근 학교에서 상업 지역 (청주 중심가)로 이동하는 패턴을 발견할 수 있었다. 이동패턴은 도시 계획, 대중교통서비스 향상, 버스 노선 신설 등 다양한 교통정책의 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.621-623
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• 2022

최근 코로나19로 인해 비대면으로 소통할 수 있는 플랫폼에 대한 관심이 증가하고 있으며, 가상 세계의 개념을 도입한 메타버스 플랫폼이 MZ세대의 새로운 SNS로 떠오르고 있다. 아바타를 통해 상호 교류가 가능한 메타버스는 텍스트 기반의 소통뿐만 아니라 음성과 동작 시선 등을 활용하여 변화된 의사소통 방식을 사용한다. 음성을 활용한 소통이 증가함에 따라 다른 이용자에게 불쾌감을 주는 혐오 발언에 대한 신고가 증가하고 있다. 그러나 기존 혐오 발언 탐지 시스템은 텍스트를 기반으로 하여 사전에 정의된 혐오 키워드만 특수문자로 대체하는 방식을 사용하기 때문에 음성 혐오 발언에 대해서는 탐지하지 못한다. 이에 본 논문에서는 인공지능을 활용한 음성 혐오 표현 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 음성 데이터의 파형을 통해 은유적 혐오 표현과 혐오 발언에 대한 감정적 특징을 추출하고 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하여 혐오 문장을 탐지한 결과와 결합한다. 향후, 제안하는 시스템의 현실적인 검증을 위해 시스템 구축을 통한 성능평가가 필요하다.