• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.14-18
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• 2009

온톨로지 매핑은 서로 다른 온톨로지에 있는 클래스가 유사한 개념을 표현한 것인지 판단하는 문제이다. 클래스 유사도를 계산 하는 방법에는 클래스의 이름 어휘 유사도, 의미 유사도, 클래스 관계/속성 유사도 그리고 클래스 상하위 관계 유사도 등이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 클래스 유사도를 계산하기 위한 반복적 유사도 계산 알고리즘을 제안한다. 매 반복 단계마다 모든 클래스 쌍의 유사도를 전부 갱신 하는 방법과 유사도가 최대인 쌍만 선택적으로 갱신 하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과 유사도가 최대인 쌍만 업데이트하는 방법의 성능이 좋았고 소요시간도 적었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1141-1149
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• 2020

산업제어망은 대부분 독립된 폐쇄망으로 설치 이후 장기적으로 운영되면서 OS가 업데이트 되지 않아 보안 위협이 증가하고 보안 취약성이 존재한다. 제로 데이 공격 방어에는 최신 패치 적용이 필수로 이루어져야 하지만 대규모 산업망에서는 물리적인 장치를 직접 다루는 특성으로 더 높은 실시간성과 무중단 운영이 요구되기 때문에 실 운영 중인 시스템에 적용하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 신뢰로운 패치 적용을 위한 유틸리티사 고유의 패치 영향성 평가가 필요하다. 본 논문은 패치 시험에 대한 개념설계로부터 시스템 구현과 실증적용을 아우르고 있다. 패치 영향성 평가 방법론으로서 패치를 적용하기 전과 후의 시스템 고유 기능, 성능, 행위를 기반으로 시험 유형을 분류하고 반복 실험을 통해 패치의 안전성을 판정하는 최대 허용치를 제안하였다. 이후 산업제어망에 직접 적용한 결과 99.99% 가용성을 보장하면서 OS패치가 업데이트 되었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.511-512
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• 2011

본 논문에서는 온라인 게임의 발전 역사상 3D 게임으로 변화해 가면서 발생되는 게임 개발상의 문제점을 짚어보고 그 해결책을 제안한다. 3D 기반 게임 개발 중 또는 개발 후 추가 수정이 필요할 때 가장 자주 발생할 수 있는 문제점으로 3D 지형과 캐릭터 사이의 이동처리 문제를 들 수 있다. 이러한 문제점은 게임 개발 기간 중 반복적인 수정작업을 요구하고, 이로 인해 게임개발 기간 지연과 개발자의 업무 효율성을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 기존의 속성 맵을 사용한 방식 대신 지형과 캐릭터 진행 방향의 기울기를 자동으로 판단하는 이동 제한 방식을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 방식에 비해 보다 더 자연스러운 게임 구현을 가능하게 하고 게임 개발 및 업데이트 할 때 마다 버그로 발생 할 수 있는 캐릭터 이동 버그를 일시에 해소하는 장점이 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.107-109
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• 2007

The recently-developed off-line learning control approaches for the rejection of periodic disturbances utilize the specific property that the learning system tends to oscillate in steady state. Unfortunately, the prior works have not clarified how closely the learning system should approach the steady state to achieve the rejection of periodic disturbances to satisfactory level. In this paper, we address this issue extensively for the class of linear systems. We also attempt to remove the effect of other aperiodic disturbances on the rejection of the periodic disturbances effectively. In fact, the proposed learning control algorithm can provide very fast convergence performance in the presence of aperiodic disturbance. The effectiveness and practicality of our work is demonstrated through mathematical, performance analysis as well as various simulation results.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1248-1255
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• 2012

본 논문에서는 DVB-S2에 제시된 LDPC 복P호기에 대하여 효율적인 알고리즘을 제안하고 고속화 하여, 이에 따른 FPGA구현 결과를 제시하였다. 고속 LDPC 복호기를 구현하기 위해서는 알고리즘 측면과 구현 측면에서 여러 가지 문제점이 있다. 알고리즘 측면에서는 첫째, LDPC 부호화 방식은 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수를 요구하므로 복호 속도를 높이기 위해서는 동일한 성능을 유지하면서 반복 횟수를 줄일 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 체크 노드를 기반으로 하여 복호화 과정을 거치는 horizontal shuffle scheduling(HSS) 알고리즘을 적용하여 기존의 반복 횟수를 줄일 수 있는 방안을 연구 하였다. 구현 측면에서 복호 속도를 높이기 위해서는 데이터의 많은 병렬 처리가 필요하다. 이러한 병렬 처리에 의해 노드 업데이트 연산 역시 병렬 처리가 가능하다. Check Node Update의 경우 look up table(LUT)이 필요하다. 이는 critical path의 주요 원인이 되는 부분으로 LUT 연산을 하지 않고 성능 열화를 최소화 하는 self-correction normalized min sum(SC-NMS) 연산 방식을 제안하였고, 최적의CNU 연산 방식에 따른 복호기 구조를 제안하고 FPGA 구현 결과, 복호 속도가 약 40 % 개선됨을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.286-289
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• 2011

제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.137-140
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• 2006

본 논문은 급격한 컬러 변화를 보이는 물체를 추적하기 위해 새로운 알고리즘에 대해서 기술하였다. 이를 수행하기 위해 컬러기반의 추적 알고리즘인 Mean Shift를 개선하여 적용한다. 지존의 Mean Shift 알고리즘은 물체 추적을 위해 컬러 분포 정보를 설정한다. 하지만 초기의 컬러 분포 정보가 사라질 경우 물체 추적을 정확히 수행하기 힘들다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 Mean Shift를 개선하여, 추적 대상의 컬러 정보를 반복적으로 업데이트하여 초기의 컬러 정보가 사라지더라도 추적이 가능하도록 개선하였다. 개선된 추적 알고리즘은 시간에 따라 초기의 컬러 분포 정보가 완전히 사라지더라도 실시간 추적이 가능하도록 구현하였다. 이를 입증하기 위해 본 논문의 실험에서는 실험적인 환경에서 급격한 컬러 변화를 보이는 간단한 문제의 추적과 실생활에서의 예를 함께 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.45-48
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• 2020

최근 마이크로서비스 아키텍처(Microservice Architecture)를 도입하는 프로젝트가 많아짐에 따라 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스의 필요성이 증대되고 있다. 쿠버네티스 환경을 구성하고 서비스를 테스트 및 배포하기 위해서는 클러스터링을 하고 yaml파일을 작성하고 적용하여 자원을 생성하는 등의 작업이 필요하다. 이렇게 반복되는 작업을 자동화하기 위해 기존에는 쉘스크립트를 사용하는데, 이를 사용하기 위해서는 쿠버네티스 및 인프라에 관한 기초지식이 있어야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이크로서비스를 위한 웹 기반의 배포 시스템을 제안한다. 웹을 통해 배포하고 테스트할 수 있어 기초지식이 없어도 사용할 수 있다. 웹에서 프로젝트 개발자로부터 도커 이미지와 사용할 포트번호 및 레플리카 개수를 입력받아 배포를 요청하면 쿠버네티스 환경에 배포하고, 필요한 자원들이 배포가 완료되면 엔드포인트를 제공한다. 그리고 배포된 서버의 엔드포인트에 요청을 전송하고 응답이 오는 것을 확인할 수 있어 활용성이 높다. 이 시스템은 쿠버네티스를 이용하여 복수 개의 파드(Pod)를 유지하여 가용성을 보장하고 빠르게 배포가 가능하게 한다. 또한 이미지가 업데이트되면 웹에서 요청하여 클러스터에 새 버전의 이미지로 배포한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.363-365
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• 2023

본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 이미지 처리에 적용한 연구가 진행되면서 등장한 비전 트랜스포머 (Vision Transformer, ViT)의 한계를 극복하기 위해 ViT 기반의 딥 클러스터링(Deep Clustering) 기법을 제안한다. ViT는 완전히 트랜스포머(Transformer)만을 사용하여 입력 이미지의 패치(patch)들을 벡터로 변환하여 학습하는 모델로, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하지 않으므로 입력 이미지의 크기에 대한 제한이 없으며 높은 성능을 보인다. 그러나 작은 데이터셋에서는 학습이 어렵다는 단점이 있다. 제안하는 딥 클러스터링 기법은 처음에는 입력 이미지를 임베딩 모델에 통과시켜 임베딩 벡터를 추출하여 클러스터링을 수행한 뒤, 클러스터링 결과를 임베딩 벡터에 반영하도록 업데이트하여 클러스터링을 개선하고, 이를 반복하는 방식이다. 이를 통해 ViT 모델의 일반적인 패턴 파악 능력을 개선하고 더욱 정확한 클러스터링 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.67-76
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• 2018

본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.