• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.924-927
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• 2008

실시간 시스템 개발에 있어서 태스크들의 응답시간을 예측하는 것은 가장 중요한 문제로 인식 되고 있다. 그러나 manycore 환경에서는 응답시간을 예측하는 것이 몹시 어려워 만족할 만한 결과를 이끌어내지 못하고 있다. 과거에 스케줄링과 동기화 정책을 고려하여 최악 응답시간을 예측하는 방법이 제시되기도 했지만, 상당히 제한적인 태스크 모델을 가정하여 실제로 적용하기에는 어려울 뿐만 아니라 예측한 결과도 시스템의 정확한 응답시간과 상당한 괴리가 있다. 반면, 시뮬레이션 기법은 시스템의 스케줄링 상태를 시뮬레이션해 봄으로써, 상대적으로 정확한 응답시간을 예측하는 것을 가능하게 한다. 따라서 본 논문에서는 범용적이면서도 매우 효과적인 manycore를 위한 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성은 시스템 모델의 변화에 따라 소요되는 시뮬레이션 시간을 측정하는 실험을 통해서 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.285-287
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• 2018

최근 정부 및 기업단체에서 배포하는 데이터의 규모가 점점 방대해지고 있다. 민간에서는 이러한 공개데이터를 자유롭게 사용할 수 있으나, 공개 데이터에는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 개인정보도 포함되어 있다. 그에 따라 대두된 문제가 공개데이터 중 개개인의 정보를 식별해낼 수 없도록 하는 데이터의 비식별화이며 그로 인해서 비식별화에 관한 많은 익명화 기법과 프라이버시 모델이 발표되었다. 그중 본 논문에서 사용하는 Mondrian algorithm은 k-익명화 모델을 사용하여 효과적으로 데이터를 비식별화 할 수 있다. 또한 방대한 웹 데이터 자원 간의 관계를 표현해놓은 RDF 모델은 DB로 변환시켜 k-익명화 방법인 kRDF에 Mondrian algorithm의 Multi-dimensional 방식을 따라 익명화하여 범용적이고 효과적인 개인정보 데이터의 프라이버시 보호를 구현하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.6
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• pp.107-115
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• 2016

소프트웨어 기반의 이동통신 시스템 개발 기술 즉, 소프트웨어를 이용하여 재구성이 가능한 이동통신 시스템 개발 기술이 연구되어 왔다. 최근에는 소프트웨어 기반 이동 통신 시스템 개발에 가상화 기술이 적용된 가상화 기반의 이동통신 플랫폼 개발 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상화 기반 이동통신 플랫폼 개발 기술은 소프트웨어를 이용하여 범용 하드웨어 컴퓨팅 플랫폼상에서 무선 접속 기능, 프로토콜 처리 기능 및 RF/IF 신호처리 기능의 구현이 가능할 뿐만 아니라, 가상화 플랫폼을 통하여 다양한 무선 접속 규격 수용 및 유연한 시스템 자원 활용이 가능한 기술이다. 본고에서는 가상화 기반의 이동통신 플랫폼 개발 기술에 대해 간략히 소개하고, 소프트웨어 기반 이동통신 플랫폼 개발 현황 및 가상화 기반의 이동통신 시스템 플랫폼에서 소프트웨어를 통해 RF 신호처리 기능을 용이하게 하는 상용 소프트웨어 RF 플랫폼 즉, Software Radio Frontend의 개발 동향에 대해 살펴보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.121-122
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• 2012

컴퓨터를 사용한 서술형 답안의 자동채점은 채점의 편의성과 객관성을 제고하기 위하여 많은 연구자들이 연구해 왔으며 자동채점의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 본 논문은 서술어 정규화를 통하여 서술형 답안의 자동채점 정확도를 높이고자 하였다. 기존의 다른 채점 방법들과 비교했을때 서술어 정규화 기법을 적용한 채점 방식은 기존의 방법들보다 유사도 계산 정확도가 향상되어 정답 판별 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 서술어 정규화는 기존의 모든 서술형 답안 채점 방법에 추가적으로 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다. 따라서 서술어 정규화는 기존 방법들의 자동채점 정확도를 향상시켜 보다 정확하게 서술형 답안을 채점할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.4
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• pp.959-968
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• 1999

several papers have reported that parallel heuristics or hybrid approaches combining several heuristics can get better results. However, the parallelization and hybridization of any search methods on the single CPU type computer need enormous computation time. that case, we need more elegant combination method. For this purpose, we propose Fast Model of Parallel Heuristics(FMPH). FMPH is based on the island model of parallel genetic algorithms and takes local search to the elite solution obtained form each island(sub group). In this paper we introduce how can we adapt FMPH to the job-shop scheduling problem notorious as the most difficult NP-hard problem and report the excellent results of several famous benchmark problems.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.36-37
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• 2014

기존에 영상 내에 원형 검출 방법으로 가장 널리 사용되는 방법은 허프 변환에 기초한다. 허프 변환은 해석적 곡선의 각 점을 원의 중심 좌표와 반지름으로 매핑 시키는 과정을 포함한다. 이러한 과정은 실행시간을 매우 많이 필요로 하고 또한 응용에 따라서 최적인 원 근사화 방법을 찾는데 문제점을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 원형 모양인 광 연결 소자 장치로 제한된 응용환경에 대해 원 검출을 빠른 속도로 탐색하는 방법과 최적인 원 근사화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 에지 검출과 검출된 에지를 이용한 중심좌표 및 반지름 탐색 그리고 최적화된 원 근사화 방법으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방법은 기존의 오픈라이브러리로 제공되는 OpenCV의 허프 변환에 의한 방법에 비해 원 검출 및 근사화 방법에 있어 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.7 no.5
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• pp.1-12
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• 2006

In mobile database environments, the efficient synchronization technique is required to maintain the consistency of replicated data because the same data can be replicated between so many different databases, In this paper, we propose a message digest based synchronization technique to maintain the consistency of replicated data between client databases and a server database in mobile environments. The proposed data synchronization technique has the advantage of generality aspect and extensibility aspect by using the tuple-based message digest output to detect the data conflicts.

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2011.11a
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• pp.47-47
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• 2011

국내의 기능성 난연성 섬유 제조기술은 원사 자체에 난연제가 포함된 상태인 난연 PET 원사나, 일반 PET 원단에 후방염 처리한 원단이 사용되기에 난연 방염성능이 만족스럽지 못하고 친환경적이지 못한 실정이다. 오늘날 세계 난연섬유 시장 규모는 10조원에 이르고 있으며 국내에서도 화재에 대한 경각심이 높아지는 추세이므로 기능성을 갖춘 고부가가치 난연소재의 개발이 시급하다. 폴리페닐렌술피드(PPS)는 내열성 및 내화학약품성이 뛰어난 열가소성 고분자로 용융방사가 가능하다. 난연성이 높은 양모섬유 또는 아크릴계 난연섬유, 아라미드 섬유 등은 비용 문제로 범용화에 한계가 있으므로 비교적 저렴한 PPS 섬유가 개발될 경우 범용화를 기대할 수 있다. 현재는 PPS 섬유가 특수한 용도에 주로 사용되고 있으나 우수한 난연 특성을 이용하여 일반 용도로의 사용 및 수요가 급격히 늘어날 것으로 예상되며 우선적으로 인테리어용 원단, 특히 커튼이나 소파용 원단으로 용도 전개가 가능할 것으로 판단하였다. 본 연구에서는 소파용 PPS 원단의 후가공 조건의 선정 및 불소계 발수방오가공을 위한 최적의 조건을 선정하고자 하였다. Padding(wet pick up율 $80{\pm}3%$)-Drying($105^{\circ}C$, 2.5min)-Curing은 시간은 1분으로 고정시킨 후, 온도를 150, 160, 170, 180, 190, $200^{\circ}C$에서 처리하여 Yellowness값을 측정한 결과, 온도가 높아질수록 Yellowness값이 커지는 것으로 미루어 보아 PPS원단은 높은 열에 영향을 받아 황변 현상이 일어나는 것으로 사료된다. 특히 $180^{\circ}C$를 기점으로 값에 큰 변화를 보였으므로 최적의 열처리 온도는 $170^{\circ}C$로 선정하여 이후의 실험을 진행하였다. 또한 큐어링 시간이 황변에 미치는 영향을 분석한 결과 온도에 의한 영향에 비해 적은 편으로 사료되었으나, 1.5min을 기점으로 Yellowess값이 높아졌으므로 최적의 열처리 시간을 1분으로 선정하였다. 최종 가공조건인 $170^{\circ}C$, 1분에서 처리한 시험포는 처리전 원단과 비교하였을 때, ${\Delta}$Yellowness가 2.84 정도로 나타났다. 그 후, PPS 원단에 불소가공제 (TG-991N, 동인텍스켐)의 적정 농도를 선정하기 위해 1~7%까지 농도를 높이며 처리한 결과, 불소가공제의 농도가 높아짐에 따라 황변현상이 나타남을 알 수 있었다. 농도가 높아짐에 따라 Yellowness값은 증가하다가 4% 이후 완만해지는 것을 알 수 있었으므로 IPA/Water Drop test와 발수도시험 (KS K 0590;2008)을 통해 적정 농도를 선정하였다. PPS 원단은 불소가공제의 농도가 높아짐에 따라 발수도가 우수해졌으며, 가공제 농도 3% 처리만으로도 우수한 발수도를 나타내었으나 100% 발수를 위해서는 가공제 농도가 5% 이상 처리되어야 하는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.6
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• pp.469-481
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• 2018

DL (Deep Learning) is getting popular in various fields to implement artificial intelligence that resembles human learning and cognition. DL based on complicate structure of the ANN (Artificial Neural Network) requires computing power and computation cost. Variety of DL models with improved performance have been developed with powerful computer specification. The main purpose of this paper is to detect buildings from aerial images and evaluate performance of Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) developed by FAIR (Facebook AI Research) team recently. Mask R-CNN is a R-CNN that is evaluated to be one of the best ANN models in terms of performance for semantic segmentation with pixel-level accuracy. The performance of the DL models is determined by training ability as well as architecture of the ANN. In this paper, we characteristics of the Mask R-CNN with various types of the images and evaluate possibility of the generalization which is the ultimate goal of the DL. As for future study, it is expected that reliability and generalization of DL will be improved by using a variety of spatial information data for training of the DL models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.352-354
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• 2001

오늘날 우리는 맡은 발전을 거듭한 지능망 서비스를 일상 생활에서 직간접적으로 접하고 있으며. 서비스가 다양화 되고 그 품질이 중요시 되면서 TCAP(Transaction Capability Application Part)의 높은 성능과 안정성에 대한 요구가 증대되어 왔다. 본 논문에서 제시하는 고성능 무중단 TCAP 모델은 원격지에 위치한 다중 TCU(Transaction Capability User)에게 TCP/IP 소켓을 제공하고 폴링(Polling)을 수행하여 TCU상태를 효과적으로 관리하며, 네트워크 장애나 하위 스택 프로세스 문제로 서비스가 지속될 수 없는 경우 이중화 메커니즘을 적용하여 서비스의 중단을 최소화 한다. TCU 어플리케이션 개발자를 위해 이중화에 대한 고려 엄이 TCAP 메시지론 사용할 수 있도록 API를 제공 하여 실제 서비스 적용에 범용성과 편리성을 제공한다. 기존에 개발되어 사용되고 있는 TCAP보다 메시지 처리 및 전송 효율을 높이기 위한 프로세스 구조와 무중단 서비스 제공을 위한 이중화 모델을 설계하고 구현하였다. 설계 및 구현 내용을 검증하기 위해 ITU-T에서 권고하는 적합성 시험을 실시하고, 테스트 베드를 구축 해 성능 시험을 수행 한다.