• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.2
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• pp.148-156
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• 2000

This paper proposed that an MPLS-based VPN using next-generation If switches and appropriate set of traffic engineering algorithms is the best way to implement QoS-capable IP VPNs. While ATM-based solution would not rely scalable the number of connections becomes too large, MPLS-based VPNs’ efficiency could be confirmed network delay time through performance evaluation. And we evaluated the performance about the If VPN based on proposed MPLS, at the result of evaluation. We figured out that delay increased more slowly in case of VPN based on MPLS comparing with the VPN based on ATM which has rapid delay increasement. Therefore we confirm that the VPN based on MPLS has high speed of packet processing and high degree of network efficiency through the performance evaluation.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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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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• 2006.08a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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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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• v.46 no.3
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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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.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.77-84
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• 2004

Recently, as the number of entities participating in the Grid system increased, the response time of LDAP system became inadequate. Consequently, we have to design new LDAP that suitable for high performance Grid environments. For this, researches about analysis of performance LDAP system are needed firstly. However, because researches are focused mostly on read operation optimized environments, so these result of researches are not directly applied to high performance Grid environments that write operation occupies most. In this paper, we provide overall results of analysis of performance of LDAP system with respect to number of node, query arrival rate, probability of read and so on. The analysis is based on in analytic performance model by applying the M/M/1 queuing model. Finally, based on the results, we suggest the direction for the design of high performance LDAP system and this research results can be applied as basic materials to design of GIS in high performance Grid environments as well as.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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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.