• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.148-156
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• 2000

본 논문에서는 VPN에 별도의 ID를 부여하여 터널링 없는 가상공간 할당으로 터널링이 주는 추가의 오버헤드와 네트워크 주소 변환이 필요없는 효율적인 VPN을 제공해 줄수 있는 MPLS 망을 설계하였다. VPN과 MPLS의 개념 및 동작을 분석하고, 이를 기반으로 MPLS 망에서 IP VPN 지원 방안을 제안하였으며, 또한 제안한 방안에 따라 BGP 및 LDP를 포함하는 MPLS VPN 제어요소와 MPLS VPN의 동작 절차를 설계하였다. 본 논문에서 설계한 MPLS VPN은 라우팅 정보를 바탕으로 노드마다 주소 변환을 하지 않고 레이블 스와핑을 통하여 제공자 네트워크의 경로를 설정하며, 확장성 및 IP 전송능력 등 MPLD의 장점을 그대로 수용할 수 있도록 하였다. 또한 제안된 MPLS 기반의 IPVPN 제공 방안에 대하여 성능 평가를 수행하였으며, 성능평가 분석 결과 MPLS 기반 VPN은 네트워크 트래픽이 많은 경우(throughput(p)이 0.6이상)일 때, 지연이 급격히 증가하는 ATM 기반 VPN에 비하여 상대적으로 완만하게 지연이 증가하였다. 따라서 성능 평가를 통하여 MPLS기반의 VPN이 고속의 패킷 처리 능력을 갖으며 높은 네트워크 효율성을 갖는다는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.796-799
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• 2009

NGS(Next Generation Storage) 시스템은 전형적인 분산파일 시스템 구조의 병목 현상을 제거하고 입출력 대역폭을 늘려 성능을 최대화 하기 위한 차세대 저장시스템으로 기존의 저장시스템과는 달리 DRAM을 기반으로 스토리지를 구성하고 있다. NGS 시스템의 대용량 지원 및 기업 내부에서의 활용을 위해서는 SAN 기반에서 활용할 수 있도록 설계되어야 하며, SAN 환경에서 성능 향상을 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 NGS 시스템에 대한 성능평가 및 분산 환경에서 NGS 를 활용하기 위한 성능평가도구 개발을 기술한다. 성능 도구의 활용은 전형적인 전체 시스템 아키텍처 내의 병목 현상을 제거하고 입출력 대역폭을 늘려 성능을 최대화 할 수 있어야 한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.134-140
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• 2006

홈 게이트웨이가 가져야 하는 기능에 대한 요구사항을 분석하고 통신사업자의 관점에서, QoS 기능과 IP 주소변환 기능을 중심으로 세부적인 스위칭 칩의 기능과 성능을 규정하였다. QoS 기능, 패킷 필터링 기능, 그리고 IPv6 주소체계 도입 등과 같이 급변하는 네트워크의 요구사항을 유연하게 수용하여, 칩의 기능과 성능을 수정하거나 추가할 수 있도록 패킷프로세서 기반으로 스위칭 칩을 설계하였으며, 홈 게이트웨이의 구성을 단순화하기 위해 스위칭 칩의 패킷 메모리와 룩업 메모리를 칩 내부에 내장하였다. 그리고 칩의 설계를 검증하기 위해 FPGA를 이용하여 6포트 스위칭 칩으로 구현하여 기능 및 성능시험을 수행하였다. NAT, Flow에 따른 패킷 분류 및 패킷 변경, SPQ, DWRR과 같은 스케줄링 등의 시험을 통하여 설계한 칩의 기능과 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.265-267
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• 2003

내장형 컴퓨터 시스템은 특정 기능을 수행하기 위해 소프트웨어와 이를 구동시키기 위한 프로세서로 구성되어 있다. 이러한 시스템의 대부분은 실시간 제약들을 만족해야 한다. 실시간 제약들을 만족하는 애플리케이션을 빠른 시간안에 구현하기 위해서는 제작 전 성능을 예측하는 도구가 필수적이다. 본 논문에서는 현재 내장형 시스템 플랫폼으로 널리 활용되고 있는 ARM 기반의 내장형 애플리케이션의 극단적인(최적, 최악) 경우의 수행 시간 경계를 예측하는 문제를 연구하였다. ARM 기반의 내장형 시스템의 수행시간의 경계를 예측하기 위하여 기존의 실시간 내장형 소프트웨어의 성능 예측 도구인“Cinderella”의 기본 프레임웍을 ARM 프로세서를 지원하도록 확장하여 성능분석도구를 설계하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.370-371
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• 2013

현재 운영 중인 DGPS RSIM은 다중 GPS/GNSS 수신기를 이용하여 의사거리 기반 보정정보와 그 무결성 기능을 제공하고 있다. 기준국 시스템 기반 무결성 기능 강화를 위하여, 본 논문에서는 기준국 수신기를 기반으로 전파간섭을 검출할 수 있는 간이 기법과 모니터링 시스템에 대해 다룬다. 기준국 시스템에 전파간섭의 영향을 받게 되었을 경우, 전파간섭 검출을 위한 신규 시스템을 추가하지 않고, 기준 운영 시스템, 즉 기준국 수신기의 실시간 원시정보 출력과 RSIM 메시지의 세부 파라미터 정보를 이용하여 전파간섭을 검출할 수 있는 기법 제안과 그 기법을 적용한 전파간섭 모니터링 시스템을 설계하고, 시뮬레이션 결과를 제시한다. 먼저 DGPS 기준국 시스템의 구성과 기능에 대해 설명하고, 무결성 기능의 한계를 제시한다. 또한 전파간섭이 발생했을 경우 기준국 수신기에 미치는 영향에 대해 분석하고, 분석 결과를 기반으로 기준국에 적용할 만한 간이 전파간섭 검출 기법과 이를 기반으로 한 시스템을 설계하여 그 활용 가능성을 제시한다. 성능평가 결과 제안한 기법 및 시스템이 국제해사기구(IMO)에서 요구하는 무결성 성능 중의 하나인 TTA(Time to Alarm) 10초 이내의 성능을 만족할 수 있음을 제시한다.

• 전기의세계
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• 제46권3호
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• pp.20-25
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• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.335-337
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• 2018

음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.77-84
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• 2004

최근, 국내외적으로 국가차원에서 Grid에 대한 다양한 연구가 이루어지고 Grid 컴퓨팅 기술에 대한 상용화의 추세가 보이면서 Grid 시스템에 참여하는 엔티티의 수가 날로 증가하고 있다. 따라서 Globus에 기반 한 Grid환경에서의 기존의 LDAP시스템은 늘어나는 부하를 처리하기에는 충분하지 못하게 되었고 제공할 수 있는 성능의 한계를 초과하고 있다. 이를 위하여 고성능 Grid환경에 부합되는 새로운 LDAP시스템의 설계가 필수적이고 이를 위해서는 기존 LDAP시스템에 대한 성능분석이 우선시 되어야 한다. 하지만 기존의 대부분의 연구는 읽기 동작이 대부분을 차지하는 기존의 응용들을 위한 성능향상에 목적을 두고 있어서 쓰기 동작이 대부분을 차지하는 Grid환경에 적용하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 노드수(n), 도착율(λ), 읽기 확률(Pr)변화에 따른 분산 기반 모델과 복제 기반 모델에서 성능분석의 결과를 제시한다. 이를 위하여 M/M/l 큐잉모델을 기초로 기존 LDAP시스템에 대한 분산과 복제에 기반 한 분석모델을 도출하고, 분석모델을 통한 성능분석의 결과를 제시한다. 본 논문의 목표는 이러한 성능분석의 결과를 바탕으로 고성능 Grid환경에 부합되는 새로운 LDAP시스템의 설계방향을 제시하고자 한다. 또한 이러한 결과들은 고성능 Grid환경에서 LDAP기반의 GIS시스템의 설계에 기초자료 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.537-539
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• 2020

단일 영상 기반 초고해상도 복원은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야의 중요한 기초 및 응용 분야 중 하나이며, 딥러닝에 대한 연구가 발전됨에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 딥러닝 기반 연구들은 복원 성능을 높이기 위해서 다양한 구조의 네트워크를 설계하거나 네트워크를 학습하는 알고리즘들을 중점으로 연구되어 왔다. 최근 들어 네트워크 구조나 설계 이외에 네트워크를 통과하는 정보의 집합체인 특징 맵에 관한 연구들이 진행되고 있다. Attention은 특징 맵에서 채널 간의 관계를 이용하여 특정 채널을 강조하거나 또는 공간 정보를 강조하는 방식으로 특징 맵의 정보를 잘 활용하도록 하여 전체적인 네트워크의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 단일 영상 기반 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 Attention방법들을 적용하고 성능을 비교 및 분석한다.