• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.9
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• pp.1238-1244
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• 2008

Each layer operates independently in the present network structure. However, the importance of designing cross layer, which adapt between different layers, is on the rise, because of adapt to the variable communication environments. In this paper, we investigate the scheduling techniques of the cross layer. we research conventional scheduling methods and propose the multimedia service scheduling method which will be applied in future wireless communication environments. This method considers the diversity of multimedia service and manages the radio resources efficiently Moreover, we apply AMC for flexibility and improve the performance of the scheduling method. The proposed method is verified through the simulation appying variable environments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.283-286
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• 2011

스팸 메시지는 불특정 다수에게 보내지는 광고성 메시지로서 최근 들어 그 양이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 스팸 메시지 필터링을 위한 시스템을 제안하며 기존 환경에서 자주 사용되었던 키워드 기반 필터링 시스템의 단점을 해결하고자 고안되었다. 베이지안 네트워크를 통해 스팸 메시지들의 패턴을 추출하고 추출된 패턴을 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용해 학습하여 메시지들을 분류한다. 이 시스템을 통해 약 93.5%의 필터링 정확도률을 얻었으며 키워드 선택 대신 스팸 메시지를 선택해 학습시킴으로서 사용하기 쉽고 사용자에 맞는 시스템을 구성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.574-578
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• 2002

층 단위로 가공하는 RP(Rapid Prototype) 시스템에서 가공되는 물체의 표면에서는 계단형의 윤곽이 나타난다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 경사절단 방법으로 3D 모델을 가공하여 기존의 가공방법에 의해 발생하는 계단형 윤곽 모습과 표면 왜곡 둥의 문제를 보완할 수 있다. 최적의 경사선분의 집합을 구하기 위해 경사절단 선분의 길이와 중간층 점의 거리를 정의하여 이를 최소화하는 에너지 함수를 구현한다. 그러나 이 방법은 경사절단 선분이 에너지가 작아지는 방향으로만 움직이기 때문에 레이어의 윤곽이 복잡한 경우 최적의 위치가 아닌 다른 위치에서 더 이상 움직이지 않는 국부적 최적해(Local Minima)가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 국부적 최적해를 벗어나기 위해 경사절단 선분 추출 알고리즘에 시뮬레이티드 어니얼링(Simulated Annealing) 방법을 적용하였다. 제안된 방법으로 테스트한 결과 복잡한 레이어 윤곽에서 생길 수 있는 국부적 최적해가 어느 정도 해결되었다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.32 no.5
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• pp.788-799
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• 2008

Since the late 20C, a lot of fashion designers have considered about new construction system in fashion. Many arguments about architectural form and construction system have being supported on enlargement of range of functionalism fashion through the consideration about new shape and combination among various any other spheres. Modular concept, which is able to divide complex construction of integration into separated basic unit and use various and liberal arrangements, is regarded alternative idea of economic construction that creates new shape and constructive beauty through the simple operation and changing combination continuously. Specially, fashion designs of Yoehlee Teng, John Ribber, and Galya Rosenfeld are estimated that they are effectively utilized architectural modular system pursuing multi-function and multi-change in fashion. Modular system utilized in fashion construction will be classified as follows: 1) layering system of Yoehlee Teng, 2) combine system of john Ribber, and 3) lego system of Galya Rosenfeld. This thesis will presents beneficial guide for simple and practical functionalism fashion design development in 21C.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.2-4
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• 2020

최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.19-19
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• 2023

최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.3
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• pp.134-139
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• 2023

Rehabilitators perform outpatient treatment and daily rehabilitation exercises to recover physical function with the aim of quickly returning to society after surgical treatment. Unlike performing exercises in a hospital with the help of a professional therapist, there are many difficulties in performing rehabilitation exercises by the patient on a daily basis. In this paper, we propose a CNN-LSTM-based upper limb rehabilitation real-time monitoring system so that patients can perform rehabilitation efficiently and with correct posture on a daily basis. The proposed system measures biological signals through shoulder-mounted hardware equipped with EMG and IMU, performs preprocessing and normalization for learning, and uses them as a learning dataset. The implemented model consists of three polling layers of three synthetic stacks for feature detection and two LSTM layers for classification, and we were able to confirm a learning result of 97.44% on the validation data. After that, we conducted a comparative evaluation with the Teachable machine, and as a result of the comparative evaluation, we confirmed that the model was implemented at 93.6% and the Teachable machine at 94.4%, and both models showed similar classification performance.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.154-157
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• 2022

In the existing Tensorflow CNN environment, the object detection method is a method of performing object labeling and detection by Tensorflow itself. However, with the advent of YOLO, the efficiency of image object detection has increased. As a result, more deep layers can be built than existing neural networks, and the image object recognition rate can be increased. Therefore, in this paper, the detection ability and speed were compared and analyzed by designing an object detection system based on Darknet and YOLO and performing multi-layer construction and learning based on the existing convolutional neural network. For this reason, in this paper, a neural network methodology that efficiently uses Darknet's learning is presented.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.304-306
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• 2001

웹 클러스터링 시스템은 사용자의 집중에 의한 서버의 과부화해 효율적으로 대처할 수 있는 방법 중 하나이다. 공간 질의의 대부분은 인접 영역에 대한 경우가 매우 잦으며. 특정 영역에 집중되는 특성을 갖는다. 타일 기반 웹 GIS 클러스터링 시스템은 이러한 공간 질의의 특성을 만족시키면서 클러스터에 포함되는 각 노드의 버퍼 재 사용률을 높이고 디스크 접근 빈도를 낮출 수 있는 기법을 사용한다. 그러나, 모든 질의가 디스패처를 거치기 때문에 병목현상이 나타날 수 있으며, 질의의 빈도가 낮은 지역의 경우 할당된 지역의 범위에 의해 버퍼 관리에 문제가 생긴다. 본 논문에서는 확장된 WARD기법을 사용한 웹 GIS 클러스터링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 타일 기반 웹 GIS클러스터링 시스템을 기반으로 디스패처를 분산시켜 병목현상을 줄이고, 각 지역을 그룹으로 묶어 플러스터를 분배하여 대용량의 공간 데이터를 위해 적절한 버퍼 관리를 한다. 또한, 질의가 집중되는 영역에 대한 레이어를 모든 노드의 코어 영역에 중복 저장하여 로컬에서 지역적으로 처리하고 다른 노드로의 처리 요구에 대한 포워딩(Forwarding) 오버헤드를 줄여 기존의 서버에 비해 안정성와 확장성 그리고 처리 능력을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.466-468
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• 2003

폭발적인 웹 사용자의 증가를 수용하기 위해서 가격 대 성능비가 우수한 웹 클러스터링 시스템이 선호되고 있다. 많은 연구 결과들은 웹 요청의 패턴이 소수의 사용자 요청에서 매우 높은 확률과 빈도로 참조됨을 보여주고 있다. 이러한 참조 패턴을 반영하기 위해서 서버 시스템은 각각의 사용자 요청의 특성에 맞는 스케줄링 방법을 제공해야 한다. 본 논문에서는 TCP-handoff protocol을 이용한 Layer-7 기반의 클러스터링 시스템을 Linux에 구현하였고, 웹 사용자 요청 패턴에 기반을 둔 DS(Dual Scheduling) 부하 분산 알고리즘을 적용하여 기존의 부하 분산 알고리즘과 비교하였다. 실험적으로 DS 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 35% 이상의 성능향상을 보여준다.