• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.579-581
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• 2017

OMG(Object Management Group)의 DDS(Data Distribution Service)는 Publish/Subscribe기반 통신 미들웨어로 DDS Participant Discovery를 사용하여 각 Topic에 대한 Participant 정보를 자동으로 교환하여 사용자에게 편의성을 제공하며 분산 환경에 적합한 통신 환경을 제공한다. 본 논문에서는 기존 DDS의 원격 도메인간의 Participant Discovery 문제 해결을 위해 SDN 기반 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 DDS 미들웨어에 SDN Controller로 도메인 정보를 전달할 기능(function)을 추가하고 SDN controller상에 Participant Discovery를 위해 네트워크 설정을 수행할 컴포넌트들을 추가한다. 이 구조는 원격 도메인간 PDP Message가 전달되지 않는 문제를 해결하며 실제 네트워크에 전달되는 Participant Discovery 메시지 수를 감소시켜 DDS Discovery 기능을 효율적으로 확장시킨다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.33-36
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• 2002

최근 수학구조 및 교수-학습과 관련된 연구에 지식공간 이론을 응용하고자하는 논문들이 많이 나오고 있다. 실제로 유의미 학습과 관련된 수행평가와 수학문제를 푸는 능력에 관한 평가를 연구하는데 지식구조가 응용되고 있지만 이를 활용하는데는 많은 애로사항이 있으며 이를 보완하기 위한 여러 가지 방법이 연구되어오고 있다. 특히, Schrepp교수는 스피드문제의 경우로 제한하여 지식공간론을 응용한 일반화된 수학구조의 연구방법을 제시하였다. 본 논문에서는 주관적 지식의 평가를 하게되는 수학구조 및 공간에 관한 연구를 하는데 효과적으로 응용될 수 있는 퍼지지식공간론에 관한 전반적인 기초 이론을 정의하고 그 성질들을 연구하고자한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2656-2659
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• 2001

본 논문은 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입, 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵을 제안한다. 일반적인 Kohonen Feature Map의 특징은 입력신호를 받아 출력 면(Kohonen Feature Map) 내의 특정한 위치 주위에 집중하는 메커니즘으로 즉, 국소집중 반응을 구하는 구조이다. 본 논문에서는 종래형의 Kohonen Feature Map의 특징을 보유하며 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입하여 국소집중반응 및 특징 축출이 용이하도록 네트워크 구조를 개선한 것이다. 특히, 일차 뉴런의 문제점인 비선형 분리 문제에 대하여 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map의 입력층에 고차 뉴런을 도입함으로 비선형 분리 가능한 형태의 네트워크 구조로 형성하였다. 그러나, 일반적인 고차 뉴런의 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 오직 2차 뉴런만을 생성하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 XOR문제와 20개의 Alphabet을 식별하는 패턴인식 시뮬레이션을 했으며, 본 제안 모델의 범화능력을 알아보기 위하여 Mirror Symmetry를 사용하여 계산기 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 본 제안 모델이 종래형의 네트워크 구조보다 뛰어난 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.447-450
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• 2003

실시간 시스템은 사용자의 요구에 대해 적시성을 보장하는 서비스를 제공해야 하며 이를 관리하기 위해서 모니터링 기능이 요구된다. 그러나 모니터링은 실시간 서비스에 영향을 주는 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 실시간 시스템 상의 실시간 프로세스들의 동작을 감시하는 실행시간 프로세스 모니터를 위한 구조를 설계하였다. 또한 실행시간 프로세스 모니터를 위한 구조와 연동하는 데이터 저장소를 설계하였다. 데이터 저장소를 이용하여 실행시간 모니터가 실시간 프로그램과 독립적으로 수행될 수 있도록 하였으며 이를 통해 실시간 프로그램에 미치는 영향을 최소화하도록 하였다. 본 논문에서 설계한 구조는 실시간 모니터링을 필요로 하는 분야에서 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.13-15
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• 2005

P2P(Peer-to-Peer) 시스템은 대용량의 데이타를 공유하는데 유용하며, 네트워크 구조에 따라 중앙 집중형, 구조적 분산형, 그리고 비구조적 분산형으로 분류된다. 이 중 Gnutella와 같은 비구조적 분산형 P2P 시스템은 확장성과 신뢰성 측면에서 장점을 갖지만, 참여하는 노드의 수가 증가함에 따라 원하는 자원을 액세스하는 비용도 증가하는 문제를 가진다. 데이터 중복을 이용해 이러한 문제를 해결할 경우 중복된 데이타들의 일관성 유지를 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 특정 노드가 갱신한 데이타를 중복된 사본을 저장하고 있는 다른 노드에 전파하기 위한 하이브리드 push/pull 기반의 갱신 전파 기법을 제안한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.114-119
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• 2002

Realtime assignment of railways is an important component in the railway control systems. To solve this problem, we must exactly represent the track topology. Graph is a proper data structure for representing general network topologies, but not Proper for track topologies. In this paper, we define a new data structure, railway graph, which can exactly represent topologies of railway networks. And we describe a path search algorithm in the defined railway graph, and a top-down approach for designing railway network by the Proposed graph.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1194-1197
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• 2012

디자인 패턴은 소프트웨어 설계 시 반복적으로 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법을 기술한다. 특히, 객체지향 기술을 기반으로 하는 컴포넌트 설계 시 디자인 패턴을 활용함으로써 특정 설계 문제에 대한 해결책을 재사용할 수 있다. 좋은 객체 지향 설계는 재사용성, 확장성 및 유지보수성을 제공하는 것이며, 디자인 패턴은 좋은 설계에 필요한 구성 요소들의 관계 구조를 제시한다. 본 논문은 객체지향 기반의 컴포넌트 프레임워크 설계 시 프레임워크의 확장성과 구현 컴포넌트의 재사용성을 늘리기 위한 방안으로 디자인 패턴의 활용법을 제시한다. 특히, 알고리즘 재사용의 구조를 제시하는 전략 패턴과 처리 절차 재사용의 구조를 제시하는 템플릿 메서드 패턴의 구조를 비교하고, 분산 통신 컴포넌트 설계 시 전략 패턴의 적용 사례를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.71-72
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• 2019

본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.4
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• pp.147-152
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• 2016

One of major issues in machine learning that extracts and acquires knowledge implicit in data is to find an appropriate way of representing it. Knowledge can be represented by a number of structures such as networks, trees, lists, and rules. The differences among these exist not only in their structures but also in effectiveness of the models for their problem solving capability. In this paper, we propose partition utility as a criterion function for clustering that can lead to simplification of the model and thus avoid overfitting problem. In addition, a heuristic is proposed as a way to construct balanced hierarchical models.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2001.11a
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• pp.179-184
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• 2001

대부분의 제품 생산 시에는 시제품을 제작하여 이에 대한 성능 심사를 통해 미비한 부분을 보완하기 위한 재설계 작업과정을 필요로 한다. 설계 작업에 가장 중요한 부분인 특정 설계 변수에 대한 민감도의 파악은 설계 작업의 핵심적인 역할을 하고 있다. 대개의 경우 진동설계를 위한 설계변수로 구조물의 단위면적, 길이, 재료의 성질과 같은 물리적인 변수를 많이 활용하고 있으며 이러한 변수들에 대한 민감도 해석 기법들은 이미 많은 연구를 통해 실용화되고 있다. 그러나 이러한 변수만으로는 주어진 조건을 만족하도록 설계하기가 어려운 경우가 있다. 이런 경우는 부가구조물을 첨가하여 저진동 설계조건을 만족하는 구조물을 제작하는 것이 보편적이다. 한편, 구조물의 최적화 과정에서 고유진동수를 고려해야 하는 경우가 많다. 저주파 영역의 문제에서는 첫번째 고유진동수가 구조물의 진동량에 관계되는 중요한 요인이 되고, 또한 공진에 의한 문제가 발생했을 경우에는 고유진동수를 옮겨서 공진을 회피할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 에어컨 실외기의 진동을 저감하고 그로 인한 구조기인 소음을 저감하기 위하여 음압 레벨을 바탕으로 정한 관심 주파수 영역에 고유진동수가 존재하지 않도록 부가구조물을 최적화하였다. 최적화에 필요한 민감도는 신뢰성 있는 유한요소 모델을 구성하는 것이 쉽지 않으므로 실험으로 구한 주파수 응답함수를 이용하였다.