• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.9
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• pp.1152-1157
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• 2021

This paper proposes a face recognition method for access control of apartment building. Different from most existing face recognition methods, the proposed one does not require any manual process for face enrollment. When a person is exiting through the main entrance door, his/her face data (i.e., face image and face feature) are automatically extracted from the captured video and registered in the database. When the person needs to enter the building again, the face data are extracted and the corresponding face feature is compared with the face features registered in the database. If a matching person exists, the entrance door opens and his/her access is allowed. The face data of the matching person are immediately deleted and the database has the latest face data of outgoing person. Thus, a higher recognition accuracy could be expected. To verify the feasibility of the proposed method, Python based face recognition has been implemented and the cloud service provided by a web portal.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.4
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• pp.981-987
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• 2017

Proliferation of cloud computing services brings about reduction of the maintenance and management costs by allowing data to be outsourced to a dedicated third-party remote storage. At the same time, the majority of storage service providers have adopted a data deduplication technique for efficient utilization of storage resources. When a hash tree is employed for duplicate identification as part of deduplication process, size information of the attested data and partial information about the tree can be deduced from eavesdropping. To mitigate such side channels, in this paper, a new duplicate identification method is presented by exploiting a multi-set hash function.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.161-164
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• 2006

미디어 데이터는 별도의 채널을 할당하여 채널 별로 단일 미디어 정보를 순서대로 전송 함으로서 동일 미디어 데이터는 순서가 변할 우려는 없다. 그러나 이러한 다채널 방식에서는 미디어간 동기화 문제를 유발 시키는데 수신 측에서는 새로 발생된 데이터의 시작 시점을 서로 맞춤으로서 미디어간 동기화를 실현하였다. 새로운 미디어의 시작 시 항상 제어 데이터를 먼저 전송하여 새로운 미디어 데이터의 생성을 모든 참여자 프로세스에 알린다. 제안하는 오류 제어는 홈 네트워크 환경에서 멀티미디어 응용 개발 프레임워크에서 오류 발생시 오류를 하나의 미디어로 취급하며 멀티미디어 응용 개발 프레임워크에서 다채널 방식을 사용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.10a
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• pp.327-330
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• 2001

본 논문에서는 Multi-Carrier CDMA 시스템 성능 열화의 주요 원인인 다중 접속 간섭 (MUI : Multi-User Interference)이 존재하는 이동 통신 채널 환경에서 MU 제거를 위한 성능 개선 기법으로 동일 채널 간섭 제거기를 적용하여 성능 개선 정도를 평가하였다. 성능 해석 결과, 동일 채널 간섭 제거기를 적용함에 의해 BER 성능이 매우 개선되며, 특히 E$_{b}$/N$_{o}$ 값을 높일수록 성능 개선 효과가 현저히 나타남을 알 수 있었다. 예를 들어 E$_{b}$/N$_{o}$ =12 dB로 데이터 서비스 (BER = $10^{-5}$)를 지원하고자 하는 경우, 동일 채널 간섭 제거기를 사용하지 않으면 4명의 사용자밖에 지원할 수 없지만, 동일 채널 간섭 제거기를 사용하면 약 30명의 사용자까지 지원할 수 있음을 알 수 있었다. 그리고 E$_{b}$/N$_{o}$ 를 고정시키고 동일 채널 간섭 제거기를 적용하면 BER면에서 약 5$\times$$10^{-3}$ 정도의 성능 개선 효과가 나타남을 알 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.4
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• pp.57-64
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• 2024

The introduction of Smart Factories has transformed manufacturing towards more objective and efficient line management. However, most companies are not effectively utilizing the vast amount of sensor data collected every second. This study aims to use this data to predict product quality and manage production processes efficiently. Due to security issues, specific sensor data could not be verified, so semiconductor process-related training data from the "SAMSUNG SDS Brightics AI" site was used. Data preprocessing, including removing missing values, outliers, scaling, and feature elimination, was crucial for optimal sensor data. Oversampling was used to balance the imbalanced training dataset. The SVM (rbf) model achieved high performance (Accuracy: 97.07%, GM: 96.61%), surpassing the MLP model implemented by "SAMSUNG SDS Brightics AI". This research can be applied to various topics, such as predicting component lifecycles and process conditions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.51-54
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• 2024

본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.248-251
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• 2010

현재의 멀티미디어 서비스는 기존의 텍스트 위주의 사용자 환경에서 벗어나 오디오, 비디오뿐만 아닌 이미지, 그래픽, 텍스트 및 미디어 관련 정보 등의 다양한 데이터를 포함하는 멀티미디어 서비스 환경으로 변화하고 있다. 이러한 멀티미디어 서비스는 과거 TV와 컴퓨터 등 한정된 기기에서만 제공되었지만, 최근 휴대폰, MP3 플레이어, PMP 등 미디어 기기의 발전에 따라, 다양한 단말을 대상으로 서비스를 확장하고 있다. 이러한 멀티미디어 서비스를 다양한 단말을 대상으로 제공하기 위하여, 기존의 기술에서는 동일한 콘텐츠를 각각의 단말의 환경에 따라 서로 다른 서비스를 통해 제공하였다. 그러나 IPTV와 홈 네트워크 시스템 등 방송과 통신이 융합되고, 유선과 무선 간에 자유롭게 데이터를 주고받는 환경에서 단말 마다 서로 다른 서비스를 제공하는 것은 서비스 시나리오의 복잡도를 높이고, 다양한 단말을 사용하는 사용자에게 통합되지 않은 서비스를 제공 받게 되는 결과를 가져오게 된다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠의 메타데이터를 활용하여 동일한 멀티미디어 서비스를 단말기의 다양한 환경에 따라 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 방법인 적응적 장면 기술을 제시하고, 그 효율성에 관하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.92-94
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• 2000

비디오 저장 서버를 설계하는데 가장 주안을 두어야 할 점은 서버의 이용률을 증가시키고 그에 따른 비용을 최소화 해야 한다는 점이다. 이를 위한 서버로 분산 비디오 저장 서버가 주로 이용되고 있고, 그 목적으로는 균등한 비디오 할당과 부하조정(load balancing)이 제안되어 왔다. 이에 대한 방안의 하나로 디스크 기반의 비디오 저장 서버 클러스터에서 부하 시프팅(load shifting)이 그 목적을 이루기 위한 한가지 방법으로 연구되었다. 이것은 동일한 용량의 서버로 구성된 비디오 서버 클러스터에서 비디오를 다른 서버에 복사해 놓고 사용되고 있는 비디오 요구시 그 비디오에 대한 요구를 다른 서버의 복사본으로 이동시킴으로써 서버들에 대해 균등한 비디오 할당을 하고 서버나 비디오의 추가와 같은 동적인 변화에 대해 데이터 활당 및 부하 조정을 감안하여 제안된 것이다. 이 논문에서는 기존의 동일한 서버만을 사용한 것과는 달리 용량이 서로 다른 서버나 비디오를 추가할 경우에 요구되는 최적의 비디오 데이터 할당과 부하 조정에 관한 전략에 관하여 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.137-141
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• 2008

객관화된 메타정보를 이용하는 검색방법과는 다르게 내용기반 검색에서는 전처리된 데이터가 동일하지 않을 수 있다는 문제점이 있다. 특히 디지털 음악데이터의 경우 인코딩과정을 거칠 때마다 미세하지만 파형의 변화가 생긴다. 이러한 변형은 타임코드를 쉬프트 시켜 동일한 데이터 검색에 어려움을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 음악의 시작점을 검출 할 수 있는 방법을 제안하였다. 사람이 소리를 인지하는 원리는 공기가 진동하여 청각기관을 자극하기 때문이며 공기의 진동은 파동을 형성한다. 파동을 구성하는 최소파형모형의 존재 여부를 검사하여 음악의 시작점을 검출하였다. 녹음환경 및 디지털 압축 과정으로 음을 구성하는 파형에 노이즈가 포함될 경우 음악의 시작점 검출에 방해 요인이 된다. 노이즈의 영향을 받지 않고 음악의 시작점을 검출하기 위해 노이즈가 포함된 파형의 특징을 분류하고, 이 분류를 예외 조건을 두어 해결하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 600개의 음원을 실험 하였으며 86%의 일치율을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.435-438
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• 2008

한전에서는 연간 전력 사용량이 높은 고압 고객에 대하여 전자식 전력량계를 설치하여 15분 단위로 전력 사용량을 수집하는 자동검침시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 자동검침시스템을 통해 수집된 데이터를 이용하여 배전선로에 대한 부하를 분석하기 위해 자동검침 고객의 부하 데이터를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다. 기존에는 계약종별 코드가 동일한 고객들의 부하패턴을 이용하여 15분 단위의 평균 사용량을 계산하여 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 할지라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 동일한 계약종별 코드를 갖는 고객에 대하여 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하고 각 그룹마다 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다.