• 한국통신학회논문지
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• 제32권2B호
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• pp.100-107
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• 2007

현재 광대역통합망(BcN: Broadband convergence Network)에 대한 연구가 계속 진행 중에 있으며, 망의 규모가 커짐에 따라 가입자에 대한 서비스 품질(QoS: Quality of Service) 관리는 더욱 중요해 지고 있다. 3계층에서 QoS를 관리하는 것은 메모리의 크기나 소비전력의 비중이 크기 때문에 2계층에서의 Qos 관리가 필요하게 되었다. 또한 BcN에서는 여러 사용자가 제한된 서비스 자원을 공유하므로 최선(Best-Effort)의 서비스를 지향하는 방식으로 발전되어 왔다. 그러나 현재는 가입자들이 최선의 서비스 보다는 비싼 요금을 내더라도 차별화 된 서비스를 요구하고 있다. 따라서 가입자를 구별할 수 있는 멀티서비스 스위치에서 각 가입자는 과금에 따라 다른 대역폭을 할당 받게 된다. 기존의 대역제한기(Rate Limiter)는 포트별로 대역을 제한하기 때문에 가입자별로 공평한 대역을 보장하기 어렵다. 하지만 본 논문에서 제안한 대역제한기는 가입자별로 대역을 제한하므로 모든 가입자가 스위치의 구조와는 상관없이 공평한 대역을 제공받게 된다. 또한 가입자는 과금에 따라 가입자별로 다른 대역폭을 할당받으며, 학습된 가입자의 수에 따라 이더넷 스위치의 상향 링크 대역폭에 맞추어 학습된 가입자의 대역폭이 같은 비율로 조정된다. 그러므로 이더넷 스위치의 최대성능을 유지하며 QoS도 효율적으로 관리해 준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.204-208
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• 2018

본 논문에서는 시계열 데이터인 주가의 변동 패턴을 학습하고, 주가 가격을 예측하기 적합한 주가 예측 딥러닝 모델을 제시하고 평가하였다. 일반신경망에 시계열 개념이 추가되어 은닉계층에 이전 정보를 기억시킬 수 있는 순환신경망이 시계열 데이터인 주가 예측 모델로 적합하다. 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결하며, 장기의존성을 유지하기 위하여, 순환신경망의 내부에 작은 메모리를 가진 LSTM을 사용한다. 또한, 순환신경망의 시계열 데이터의 직전 패턴 기반으로만 학습하는 경향을 보이는 한계를 해결하기 위하여, 데이터의 흐름의 역방향에 은닉계층이 추가되는 양방향 LSTM 순환신경망을 이용하여 주가예측 모델을 구현하였다. 실험에서는 제시된 주가 예측 모델에 텐서플로우를 이용하여 주가와 거래량을 입력 값으로 학습을 하였다. 주가예측의 성능을 평가하기 위해서, 실제 주가와 예측된 주가 간의 평균 제곱근 오차를 구하였다. 실험결과로는 단방향 LSTM 순환신경망보다, 양방향 LSTM 순환신경망을 이용한 주가예측 모델이 더 작은 오차가 발생하여 주가 예측 정확성이 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권4B호
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• pp.771-782
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• 2000

이 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계에 의한 H.263 동영상 코덱을 구현한다. 동영상의 부호화와 복호화를 실시간으로 수행하기 위해 동작 속도 및 응용성을 동시에 고려하여 H.263 코덱의 각 부분 중 어느 부분이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현된는 것이 바람직한지 결정하였다. 하드웨어로 구현하는 부분은 움직임 추정부 및 보상부와 메모리 제어부이고, 나머지 부분은 RISC (reduced instruction set computer) 프로세서를 사용하여 소프트웨어로 처리한다. 이 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 특히 하드웨어로 구현되는 움직임 추정부를 위해서 주변 움직임 변위의 상관성 및 계층적 탐색을 이용한 다수의 움직임 후보를 가지고 알고리즘을 사용하였으며, 이 알고리즘에 기반한 소면적 구조를 제안한다. 소프트웨어로 처리되는 DCT (discrete cosine transform) 부분의 최적화를 위해서 움직임 추정부에서 얻어진 SAD (sum of absolute difference) 값에 근거하여 DCT 이후 양자화된 계수들의 통계적 특성을 분류하는 기법을 사용한다. 제안된 방법을 실제 RISC 프로세서와 gate array를 이용하여 구\ulcorner하고, 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.517-520
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• 2008

헬스케어 환경을 지원하는 무선 센서 네트워크는 사람이나 이동성을 가진 사물에 대하여 연속적인 위치변화와 상태정보 등 해당 상황정보에 따른 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 또한 센서 네트워크를 통해 제공되는 사람의 생체정보와 개인 프라이버시 보안을 보장할 수 있는 데이터 전송을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 노드 간 계층적 클러스터의 구성을 통한 동적 자기구성, 에너지 효율성을 보장하는 LEACH 프로토콜과 노드 간 데이터 전송에 대한 보안을 위해 사용되는 키 분배 프로토콜에 대해 분석한다. 이 분석 결과를 기반으로 센서노드에 메모리 소모량이 적은 키 풀 사전 분배 방식과 클러스터 단위 공용키 방식을 적용함으로써 보안을 강화한 데이터 전송 방식과 기존 LEACH 프로토콜의 취약점인 노드 이동성을 지원하는 자기구성 라우팅 프로토콜을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.479-485
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• 2013

가상화는 다중의 온라인 서비스를 소규모의 컴퓨팅 자원에 배치하는 혁신적인 접근방식이다. 가상화된 서버 환경은 가상머신 (virtual machine: VM)으로 불리는 플랫폼의 다중 성능사이에 공유되는 컴퓨팅 자원들을 허용한다. 서버 가상화를 통해 응용 서버는 가상머신 으로 인캡슐 되었으며 CPU나 메모리 자원 풀에 API와 함께 재배치되었다. 네트워킹과 보안은 네트워크 가상화라는 새로운 소프트웨어 추상화 계층으로 이동하기 시작했으며, 가상 네트워크를 생성함으로써 여러 응용에 대하여 네트워킹과 보안을 빠르게 배치할 수 있게 되었다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 시스템 분석을 위한 함축된 모델링 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 가상 스위치를 기반으로 한 네트워크 가상화 SRN 모델을 개발하고 모델에서 관심 있는 성능지표인 스위칭 지연과 처리율에 대한 수치결과를 가상 스위치 용량과 실행 중인 가상머신 수에 따라 구한다. 이들 성능지표는 SRN 모델에서 적절한 보상율을 제공하는 함수의 기댓값으로 표현되어 그 해가 구해진다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1006-1015
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• 2009

본 논문에서는 Hopkins가 제안한 인간두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 컴퓨터에 접목시킨 HTM 이론을 적용하여 가족 구성원들의 얼굴을 인식하는 지능형 홈을 위한 얼굴 이미지 인식 시스템인 FRESH(Face image REcognition System for intelligent Home)를 개발하였다. 개발 결과를 확인하기 위해 실제 사진을 촬영하여 깨끗한 이미지와 왜곡된 이미지에 대하여 실험해 본 결과 깨끗한 이미지뿐만 아니라 실제 환경에서 흔히 입력되는 다양하게 왜곡된 얼굴 이미지에 대한 인식의 정확도가 높았다. 또한, 기존의 연구들은 얼굴영역 인식에 초점이 맞추어져 있어서 지능형 홈을 위한 시스템에 적용하기가 어려우나 본 연구는 얼굴 이미지와 그 사람의 이름을 일치시킨 것으로 지능형 홈에 적합한 시스템으로 개발하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.41-50
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• 2012

무선센서네트워크(WSN)에서 네트워크 수명은 가장 중요한 이슈중의 하나이다. 네트워크 수명연장을 위하여 센서들이 에너지를 효과적으로 사용하도록 설계하는 것이 매우 중요하다. 기존에 제안된 PEGASIS-A는 LEACH와 PEGASIS의 클러스터 구성방식을 개선하기 위해 새로운 체인 토플로지 기법을 사용했다. 하지만 PEGASIS-A는 PEGASIS가 가진 근원적인 문제인 체인설정하기 위한 에너지 소비가 크고, 노드 수가 많아지는 경우 단일 체인이 가지는 확장성의 한계 등의 문제를 그대로 가지고 있다. 또한 LEACH의 에너지 낭비 문제점도 소폭 개선했을 뿐이다. 본 논문에서는 LEACH관련 프로토콜들과 PEGASIS-A의 문제점을 해결할 수 있는 에너지 효율적인 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 센서노드의 메모리 임계치를 이용하여 계층구조상에서 클러스터를 구성한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 프로토콜은 LEACH보다 약 1.8배 그리고 PEGASIS-A 보다 1.5배 오랜 네트워크 생존기간을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.19-31
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• 2003

대규모 환경의 고성능 그리드 구현을 위해서는 기존 그리드 자원 스케줄링 파라다임이 갖 성능 확장성 측면의 제한성을 극복할 수 있는 새로운 자원 스케줄링 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 자원 스케줄링 성능 최적화를 목표로 자원인자 그래프(Resource Parameter Graph), 자원인자 인덱스 트리(Resource Parameter Index Tree), 그리고 정적 자원 정보 리포지터리로 구성되는 자원인자 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 자원인자 그래프는 자원간의 관계 및 자원의 계층적 구성을 나타낼 수 있는 자원표현기법이며 이러한 표현을 기술하기 위한 XML 기반 자원정보 및 자원요청 기술 스키마를 설계하였다. 또한 자원인자 인덱스 트리는 자원 스케줄링의 자원탐색 및 자원할당, 상태정보 공지 등의 알고리즘의 효율적인 지원을 위한 메모리 기반 인덱스의 데이터 구조이다. 본 논문에서는 이러한 자원인자 스케줄링 프레임워크의 구성 내용에 대하여 기술한다.

• 방송과미디어
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• 제7권3호
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• pp.12-18
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• 2002

JVT는 ITU의 VCEG과 ISO의 MPEG이 공동으로 개발하고 있는 매우 높은 압축율을 주요 목표로 하고 있으며, 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있는 범용 동영상 부호 표준이다. JVT는 2002년 1월 제네바회의에서부터 응용 코덱간의 호환성을 보장하기 위해 프로파일과 레벨에 대한 표준 규격을 제정해 왔다. 프로파일은 JVT를 구성하는 도구들의 부분 집합이며, 레벨은 디코더의 메모리 크기와 프로세싱 성능을 제한하는 것이다. 현재 JVT 최종위원회안 (FCD)의 프로파일은 베이스라인, 메인, 엑스(이름미정)의 3 종류의 프로파일이 있으며, 레벨은 계층적으로 구성되어 모든 프로파일에 공통으로 적용된다. JVT에 있어서 프로파일은 매우 중요한 의미를 갖는데, 그 것은 JVT의 표준 목표중의 하나가 베이스라인 프로파일을 특허 무료로 만드는 것이 때문이다. 베이스라인 프로파일의 특허료 문제는 현실적으로 상당한 난항이 예상되며, 표준의 성공에도 커다란 요인으로 작용할 것이다.