• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.591-593
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• 2000

컴포넌트의 재사용은 기존 소프트웨어의 문제점인 소프트웨어의 수요충족, 신뢰성요구 및 유지보수 용이 등을 해결할 수 있는 방법중의 하나이다. 현재, 재사용 컴포넌트를 위한 웹 상에서의 정보서비스는 데이터요소의 불일치와 이미 검색된 정보를 다시 찾아야 하는 비효율적인 검색방법을 사용하고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이전에 찾은 컴포넌트 정보를 재사용 할 수 있도록 에이전트를 사용해 컴포넌트 정보를 수집하고 논문에서는 이전에 찾은 컴포넌트 정보를 재사용 할 수 있도록 에이전트를 사용해 컴포넌트 정보를 수집하고 XML 형태로 정보를 저장, 관리하는 컴포넌트 정보의 재사용 방법을 제시한다. 즉, 이용자별로 이미 검색된 정보를 저장, 갱신관리하여, 이후 컴포넌트 검색에 있어서 이런 정보를 재활용함으로써, 검색시간의 단축, 정확한 정보검색 그리고 이용자별 차별적인 정보제공과 컴포넌트 평가를 지원할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.479-488
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• 2022

최근 기계학습 기술이 빠르게 발전함에 따라 지능형 시스템을 구성하는 여러 기술 중에서 인지, 추론 및 판단, 행위와 같은 분야에서 기계학습을 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 기계학습을 활용하기 위해서는 학습을 위한 데이터의 구축이 필수적이다. 하지만 데이터가 생성되는 환경에 따라 생성되는 데이터의 종류가 다양하고, 기계학습에 활용할 학습모델에 따라 요구되는 데이터의 종류와 양식이 다르다. 이로 인해 새로운 환경에서 기존의 데이터 수집 방법을 재사용하지 못하고 매번 특화된 데이터 수집 모듈을 개발해야 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해 명세 기반 인공지능 데이터 수집 방법을 제안하여 데이터 수집 환경에 따른 데이터 수집 방법의 재사용성을 확보하고, 데이터 수집 기능 구현을 자동화할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.49-52
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• 2007

위키는 사용자 누구나 문서를 생성하고 수정이 가능하여 지식관리 도구로 활용이 되고 있다. 하지만 컴퓨터가 위키 시스템에 축적된 지식을 재사용하기 위해서는 문서의 구조를 인식하고 처리하는 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 문서의 메타데이터를 정의하여 문서를 구성하고 해당 메타데이터에 따른 입력 방식을 제안하여 데이터에 대한 유효성을 검증할 수 있게 하였다. 그리고 문서를 메타데이터에 따라 분해하여 저장하는 방식을 통하여 타 응용에서 의미 있는 데이터의 재사용이 가능하도록 하였다. 제안된 방식은 음악을 주제로 한 위키 시스템인 WikiMusic을 통해 구현하고 관련 연구와 비교하여 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.117-118
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• 2016

무기체계가 고도화되고 데이터의 양이 증가하는 현재 체계 개발에서 데이터기록분석도구는 오류 검출 및 성능 측정을 위해 필수적인 장비이다. 하지만 데이터기록분석도구가 네트워크 프로토콜 및 데이터 구조에 종속되어 있기 때문에 재사용이 불가능한 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 재사용성을 고려하여 데이터에 독립적이고 네트워크 프로토콜 추가 및 변경이 용이한 구조를 갖는 데이터기록분석도구 설계 방안을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.833-838
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• 2011

제조 산업현장에서 RFID 시스템은 제조 물품의 데이터를 수집, 분류 그리고 처리를 위하여 사용되어진다. 큰 공장에서 RFID시스템을 설치하려면 RS232통신을 위한 많은 양의 유선 데이터 통신망이 필요하다. 만약 공장에서 RFID 시스템의 설치장소가 변경이 되거나 혹은 증설되는 경우 이미 설치된 유선 데이터 망은 다시 재 설치되어야 한다. 이러한 재설치를 위해서 많은 시간적 그리고 금전적인 재투자가 필요하다. 그러나 무선 데이터 통신망을 이용하면 초기 설치 혹은 재설치가 매우 간단하다. 본 논문에서는 무선통신시스템과 RFID 시스템을 구현하였다. 무선통신시스템을 위해서 CC1020칩을 사용하였고 RFID 시스템을 위해서 EM4095칩을 사용하였다. CC1020칩은 고 신뢰 데이터 통신이 가능하며 간단한 상태 레지스터를 설정함으로서 송신과 수신 상태전환 그리고 400 MHz 혹은 900 MHz의 원하는 주파수를 선택할 수 있다. 또한 통신거리는 외장안테나를 사용하면 약 50m이다. RFID 시스템을 위한 EM4095는 125 KHz 반송주파수를 사용하며 적은 수의 부품을 연결함으로써 리더 시스템을 구현할 수 있다. 그리고 Tag은 읽기 전용인 EM4100을 사용되어졌다. 무선통신 시스템과 RFID 시스템을 제어하기 위해 Atmega128을 사용되어졌다. 구현된 시스템으로 Tag의 데이터가 50 m 거리에서는 에러 없이 통신이 되는 것을 확인하였다. 논문에서 CC1020을 위한 회로도와 동작 프로그램, 그리고 RFID 시스템의 회로도와 동작 프로그램을 보였다. 그리고 실험에 사용된 시스템을 사진으로 보이고, CC1020의 데이터 동작 파형을 그림으로 보였으며. 각 전송방법에 대한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.141-143
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위량을 감지할 수 있는 앙상블 딥러닝 모델 모델을 제안한다. 우선 총 2개의 서로 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 2개의 서로 다른 심층 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한다. 그 이후 합쳐진 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위의 심각 단계에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 앙상블 딥러닝 기법을 사용한 모델이 앙상블 기법을 사용하지 않는 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위량 예측에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.133-140
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• 2023

리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.143-146
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• 2003

본 논문에서는 미디어 프로세서에서 메모리 참조시 평균 메모리 참조 지연시간을 줄이기 위하여 지역성이 높으나 재사용성이 떨어지는 미디어 데이터를 지역성과 재사용성이 높은 일반 데이터로부터 분리하여 별도의 캐시에 저장하도록 하는 캐시 구조를 제안하였다. 또한, 미디어 데이터의 선인출 기법을 캐시 운영 전략으로 채택하도록 하여 평균 메모리 지연시간을 단축하였다. EPIC, JPEG 벤치마크에 대한 실험결과, 미디어 데이터를 일반 데이터 캐시와 구분한 이중캐시 구조가 하나의 캐시에 모든 데이터를 저장하는 단일캐시구조에 비하여 캐시미스횟수가 감소하였음을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.85-91
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• 2013

본 논문은 저전력 움직임 추정장치를 구현하기 위한 전역 탐색 및 고속 탐색용 데이터 재사용 스캔 방법을 제안한다. 제안하는 최적화된 소 구역 분할방법은 탐색 영역을 여러 개의 소 구역으로 나누어 기존의 smart snake scan 방법과 비교 하였을때 같은 양의 데이터 재사용에 필요한 재구성 가능한 레지스터 어레이를 반으로 줄일 수 있다. 또한 제안하는 중심 편향 탐색 스캔방법은 다양한 고속탐색 알고리즘의 데이터 재사용 가능성을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 탐색 순서는 기존의 래스터 스캔과 snake scan 방법에 비해 평균적으로 각각 26%와 16.1%의 반복된 데이터 로딩을 줄일 수 있다. 따라서 제안하는 스캔 방법은 메모리의 접근 횟수를 줄일 수 있기 때문에 저전력과 고성능의 움직임 추정 구현에 적합하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.664-671
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• 2021

본 논문은 합성곱 신경망에 데이터 재사용 방법을 효과적으로 적용하여 연산 횟수와 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있는 GPGPU구조를 제안한다. 합성곱은 kernel과 입력 데이터를 이용한 2차원 연산으로 kernel이 slide하는 방법으로 연산이 이루어 진다. 이때, 합성곱 연산이 완료될 때 까지 kernel을 캐시메모리로 부터 전달 받는 것이 아니고 내부 레지스터를 이용하는 재사용 방법을 제안한다. SIMT방법으로 명령어가 실행되는 GPGPU의 원리 이용하여 데이터 재사용의 효과를 높이기 위해 합성곱에 직렬 연산 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 레지스터기반 데이터 재사용을 위하여 kernel을 4×4로 고정하고 이를 효과적으로 지원하기 위한 warp 크기와 레지스터 뱅크를 갖는 GPGPU를 설계하였다. 설계된 GPGPU의 합성곱 신경망에 대한 성능을 검증하기 위해 FPGA로 구현한 뒤 LeNet을 실행시키고 TensorFlow를 이용한 비교 방법으로 AlexNet에 대한 성능을 측정하였다. 측정결과 AlexNet기준 1회 학습 속도는 0.468초이며 추론 속도는 0.135초이다.