• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.703-706
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• 2014

AUOTSAR(Automotive Open system Architecture)는 자동차 ECU(Electronic Control Unit) 에 내장되는 소프트웨어에 대한 표준 구조로서, ECU 소프트웨어의 품질 향상은 물론, 개발 및 관리 비용의 절감에 기여하는 등 많은 장점을 갖는다. AUTOSAR 의 이런 장점 때문에 많은 자동차 회사들이 ECU 소프트웨어에 AUTOSAR 적용을 추진하고 있다. 이에 따라 기존 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 표준에 맞는 ECU 소프트웨어 시스템으로 변환하는 방법에 대한 관심도 높아지고 있다. 그 이유는 이미 많은 ECU 레거시 소프트웨어 시스템들이 개발되어 사용되고 있으며, 이들에게는 이미 기능 및 안정성 검증을 위하여 많은 시간과 비용이 투자하여 되어 있다. 따라서 ECU 소프트웨어 시스템에 AUTOSAR 를 적용하는 경우 기존의 레거시 소프트웨어 시스템을 재사용할 수 있으면 생산성 및 품질 면에서 많은 장점을 갖는다. 본 연구에서는 C 언어로 작성된 기존의 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼에서 재사용할 수 있도록 하기 위하여, 기존의 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼으로 마이그레이션하는 방법에 대하여 연구하였다. 마이그레이션 과정은 크게 두 단계로 나누어 지는데, 이는 레거시 소프트웨어 시스템을 분석하여 마이그레이션이 가능하도록 기능별로 분해하는 것과, 분해된 구성 요소들을 AUTOSAR 플랫폼에 맞는 구조로 재구성하는 과정이다. 본 논문에서는 이중 첫 번째 과정인 레거시 소프트웨어 시스템의 분석 및 기능별 분해 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.617-621
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• 2021

의미역 결정은 문장 속에서 서술어와 그 논항의 관계를 파악하며, '누가, 무엇을, 어떻게, 왜' 등과 같은 의미역 관계를 찾아내는 자연어 처리 기법이다. 최근 수행되고 있는 의미역 결정 연구는 주로 말뭉치를 활용하여 딥러닝 학습을 하는 방식으로 연구가 이루어지고 있다. 최근 구글에서 개발한 사전 훈련된 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 모델이 다양한 자연어 처리 분야에서 상당히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 성능 향상을 위해 한국어의 언어적 특징을 고려하며 사전 학습된 SNU KR-BERT를 사용하면서 한국어 의미역 결정 모델의 성능을 살펴보였다. 또한, 본 논문에서는 BERT 모델에서 과연 어떤 히든 레이어(hidden layer)에서 한국어 의미역 결정을 더 잘 수행하는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용하였을 때, 언어 모델의 성능은 66.4% 였다. 히든 레이어 별 언어 모델 성능을 비교한 결과, 마지막 4개의 히든 레이어를 이었을 때(concatenated), 언어 모델의 성능은 67.9% 이였으며, 11번째 히든 레이어를 사용했을 때는 68.1% 이였다. 즉, 마지막 히든 레이어를 선택했을 때보다 더 성능이 좋았다는 것을 알 수 있었다. 하지만 각 언어 모델 별 히트맵을 그려보았을 때는 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용한 언어 모델이 더 정확히 의미역 판단을 한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.533-539
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• 2010

2차원 카메라와 라인 레이저를 이용한 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템은 레일의 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정확하게 일치시켜야 한다. 그러나 일반적인 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템의 카메라는 레일의 측면에서 비스듬하게 레일을 촬영하여 사선방향(Oblique Viewpoint)의 원시영상을 획득하는 방식을 취하기 때문에 카메라 모델(Camera Model)과 투시 변환(Perspective Transform)을 이용하여 카메라로부터 획득한 원시영상이나 영상으로부터 추출된 레이저 영역의 좌표 데이터를 레일의 단면과 일치시키기 위한 영상 후처리 작업을 수행하게 된다. 이때 라인 레이저가 조사된 지점에서 획득한 레일 프로파일 데이터는 전체 측정 구간에 대하여 일정한 간격으로 측정된 불연속 데이터의 특성을 가지므로 측정된 각 레일 프로파일 데이터 사이의 영역에서는 정확한 레일의 마모도를 측정할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 레일의 양방향에서 획득한 영상에 대하여 3차원 레일 프로파일 생성을 위한 변형된 카메라 모델과 투시 변환을 적용함으로서 레일 마모도의 측정 정밀도를 향상하기 위한 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 제안하고자 한다. 제안된 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 통하여 전체 측정 구간내에 포함된 레일 마모도 측정 데이터의 불연속성을 효과적으로 제거하여 연속적인 측정면(Measurement Surface)을 생성함으로서 측정하고자 하는 전체 레일에 대한 향상된 측정 정밀도를 제공하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.644-646
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• 1999

본 논문은 한 물체에 대해 스캔 위치 정보가 없는 여러 시점의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상 복원을 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 기존의 정합 방법은 스캔 위치 정보와 기하학 정보를 이용하여 레인지 이미지들을 정렬시킨 반면, 본 논문의 정합 방법은 스캔 위치와는 독립적으로 수행되며 기하학 정보와 텍스쳐 정보를 함께 이용하여 정렬시킨다. 그러므로 텍스쳐가 있는 여러 장의 레인지 이미지들로부터 3차원 형상을 보다 정확하고 효율적으로 복원할 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.23-26
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• 1997

스테레오 반향시호 제거기에 있어서 두 입력 스테레요 신호 사이에는 높은 상호상관으로 이하여 적응 필터의 수렴특성이 저한된다. 실제 확성통화 회의시스템인 경우, 입력 스테레요 신호사이에는 환경의 변화등에 의하여 미소하게 상호상관이 변하게 되지만, 기존의 적응 알고리즘으로는 이러한 미소 변화에 빠르게 적응하지 못하여 반향신호 제거량이 충분하지 못하다. 본 연구에서는 스테레요 반향신호 제거기에 상호상관의 미소한 변화를 강조할 수 있는 Projection 알고리즘을 이용하였다. 실제 확성통화 회의시스템을 구성하여 녹음한 음성신호에 대하여 시뮬레이션을 행하여 LMS , NLMS 알고리즘과 비교.평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.599-602
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• 2005

본 논문에서는 운영 레거시 시스템으로부터 엔드 유저에까지 실시간으로 데이터를 전달하는 전체적인 프로세스를 정의한 ODS 레이어를 제시한다. ODS 의 레이어를 위하여 먼저 데이터 소스가 정의된다. 그 다음 데이터 소스로부터 ODS까지 데이터를 수집하는 방법이 정의된다. 마지막으로 엔드 유저 집단을 위한 ODS로의 데이터 접근을 준비한다. 운영 시스템과 ODS 간의 통합 레벨에 따른 ODS의 타입을 분류하고 특성을 요약한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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• pp.157-162
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• 1991

본 연구에서는 적응 whitening 필터를 이용하여 최적 레이다 신호처리기를 구현하였다. 사용된 필터는 Gram-Schmidt와 lattice 구조를 가지며, 이들을 이용하여 레이다 clutter를 제거하고, 프로세서 특성을 원하는 표적신호에 일치시킨다. 또한 필터 계수들을 변화하는 레이다 환경에 따라 조정하기 위하여 여러 가지 적응 알고리듬을 적용하였다. 실험결과 구현된 시스템은 빠른 수렴 특성을 갖고 있으며, 역행렬 연산이 필요없기 때문에 향상 안정된 특성을 보임을 알 수 있다.

• 국방과기술
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• 10호통권128호
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• pp.54-61
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• 1989

전장에서의 운용되는 레이다의 운용특성은 매우 까다롭지만 그것의 역할은 비교적 단순하다. 레이다는 어떤 면에서는 보이지 않는 침입자들을 지키는 보초와 같은 존재이다. 그러나 보초병들이 눈에 보이지 않는 적의 움직임에 대해서 알지 못하는데 반해 레이다는 인간의 시야를 넘어선 곳의 정보도 수집할수 있으므로 매우 중요하다. 오늘날의 전장용 레이다는 일반적으로 3~4km 거리에서 사람의 움직임을 감지할수 있다. 어떤 레이다들은 이보다 멀리 (심지어 약 10배까지) 탐지할수 있다고 주장하는데, 이는 이상적인 운용조건에서 사용했을 때를 말한다

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권6호
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• pp.1-7
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• 2022

지형 추종을 시뮬레이션하기 위해 레이다 모의 지형 스캔 정보 생성 기법이 제시되었다. 레이다 모의 지형 스캔 정보 생성 기법은 레이다가 원하는 방위각, 고각 방향에 순차적으로 다수의 빔을 방사하는 것을 모사한다. 방사되는 각 빔의 방위각은 모두 동일하고, 고각은 서로 다르다. 각 빔을 통해 획득한 지형 정보를 통합하여 레이다 모의 지형 스캔 정보가 생성된다. 레이다 모의 지형 스캔 정보는 레이다 탐지점들로 구성되어 있다. 레이다 탐지점은 레이다로부터 멀어질수록 빔 중심선으로부터 멀어지는 경향이 있다. 이는 빔 폭이 일정한 각도를 가지기 때문이며, 방사 위치로부터 멀어질수록 빔의 스캔 영역이 넓어지는 것과 관련이 있다. 본 논문에서는 빔을 모사하여 생성된 레이다 모의 지형 스캔 정보를 분석하기 위해 기하학 기반 지형 스캔 정보 생성 기법을 제시한다. 기하학 기반 지형 스캔 정보는 기하학 탐지점으로 구성되며, 모든 기하학 탐지점은 빔 중심선 위에 존재한다. 두 기법이 생성한 지형 스캔 정보의 위도, 경도를 분석하여 빔 폭의 영향이 반영된 레이다 모의 지형 스캔 정보가 생성되었는지 확인하였다.