• 제목/요약/키워드: 성능기반 설계

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Online to Offline 상점을 위한 한글 메뉴판 인식 : 어텐션 메커니즘을 적용한 VGG-ResNet 융합 모델 (Recognition of Korean Menu for Online to Offline Stores : VGG-ResNet Fusion Model with Attention Mechanism)

  • 시종욱;이상진;김성영
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.190-197
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    • 2024
  • O2O 상점 모델은 온/오프라인의 경계를 허물어 고객에게 큰 편의성을 제공하는 플랫폼이다. 이러한 플랫폼을 효과적으로 운영하기 위해서는 소상공인들이 필요한 정보를 디지털 형태로 제공해야 한다. 특히, 한글 메뉴판을 디지털화하는 과정이 수동으로 진행될 경우 여러 문제점을 일으킬 수 있으며, OCR 기술 사용 시 한글의 인식 정확도가 낮아 오류 인식의 가능성이 높다. 이에 본 논문에서는 한글 메뉴판의 자동 인식을 위해 대표적인 OCR 모델인 EasyOCR을 기반으로 하되, 한글 문자 인식의 낮은 정확도를 개선하고자 한다. 제안하는 모델은 VGG와 ResNet의 구조적 장점을 통합하고, 어텐션 메커니즘을 도입하여 한글 문자의 인식 성능을 크게 향상시키도록 설계한다. 실험 결과, 제안하는 모델은 EasyOCR에 비해 Accuracy 기준 약 3.5%, Confidence Score와 Normalized Edit Distance 기준 약 1%의 인식 정확도 향상을 보였다. 따라서, 제안한 방법이 기존 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 입증한다.

중소 전자상거래 판매상의 전략적 의사결정을 위한 비즈니스 인텔리전스 설계: 프로모션 전략을 중심으로 (Business Intelligence Design for Strategic Decision Making for Small and Midium-size E-Commerce Sellers: Focusing on Promotion Strategy)

  • 이성주;이용현;김진현;이강현;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권2호
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    • pp.201-222
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    • 2023
  • 온라인 플랫폼을 통한 전자상거래 활성화에 따라 수많은 중소 판매상들은 수익성 향상을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 이를 위해서는 프로모션이나 이벤트의 범위와 할인 수준, 품목 등에 대한 전략적 의사결정이 매우 중요하다. 본 연구는 중소 전자상거래 판매상들이 효과적인 프로모션 전략을 수립하기 위한 의사결정을 지원하기 위한 도구를 개발하고자 한다. 프로모션의 시행 여부를 판단하기 위해서는 프로모션에 의한 매출 증대 수준을 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기계학습기법 중 MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, Linear Regression 모델을 통해 프로모션 시행 후의 매출변화를 예측하기 위한 모델을 개발하였다. 프로모션 데이터가 가진 복잡성과 품목의 특성이 뚜렷한 영향력을 가지는 것으로 확인되었으며, 여러 기법 중 Random Forest 모델과 MLP 모델이 가장 성능이 좋은 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 중소 전자상거래 판매상이 시장 변화에 능동적으로 대응하고, 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있을 것이다.

동형 암호를 활용한 프라이버시 보장 암호화 API 오용 탐지 프레임워크 (Privacy-Preserving Cryptographic API Misuse Detection Framework Using Homomorphic Encryption)

  • 김승호;김형식
    • 정보보호학회논문지
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    • 제34권5호
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    • pp.865-873
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    • 2024
  • 본 연구에서는 동형 암호를 활용한 프라이버시 보장 암호화 API 오용 탐지 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 암호화된 상태에서 데이터의 기밀성을 유지하면서도 효과적으로 암호화 API 오용을 탐지할 수 있도록 설계되었다. 먼저, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 탐지 모델을 사용하고, 암호화된 환경에서도 높은 정확도를 유지하기 위해 모델 구조를 최적화하였다. 구체적으로, 효율적인 동형 암호 연산을 위해 깊이별 합성곱층을 활용하고, 비선형성을 확보하기 위해 세제곱 활성화 함수를 도입하여 암호화된 데이터에서도 오용 탐지를 효과적으로 수행할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 F1 스코어 0.978의 높은 탐지 성능을 보였으며, 동형 암호를 적용한 모델의 전체 실행 시간은 11.20초로, 실시간 처리에 가까운 계산 효율성을 보여주었다. 이러한 결과는 동형 암호를 활용한 환경에서도 우수한 보안성과 정확도를 제공할 수 있음을 확인시켜준다.

영역/시간 세분화 D-TDD OFDM 구조에 기반한 새로운 WMAN 시스템 구조 설계 (Enhanced WMAN System based on Region and Time Partitioning D-TDD OFDM Architecture)

  • 김미란;정희정;김낙명
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권11호
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    • pp.68-77
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    • 2006
  • 미래 무선 멀티미디어 서비스에서 발생하는 비대칭 트래픽을 해결하기 위한 중요한 대안으로 동적 시간 분할 이중화(D-TDD: dynamic time division duplexing) 기법이 대두되고 있다. 그러나 D-TDD 모드 셀룰러 시스템에서는 교차 시간 슬롯(CTS: cross time slot) 구간 내에서 발생하는 기지국 (BS)간 그리고 단말기 (MS)간 간섭은 시스템 성능을 저하시킨다. 이러한 간섭을 완화하기 위하여 본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM) 시스템을 위한 D-TDD모드에서 동작하는 영역/시간 세분화 제어(region and time partitioning) 기법을 제안한다. 즉, CTS 구간에서의 각 타임슬롯을 일정 수의 미니슬롯들로 분할하고 각 셀은 각 타임슬롯의 미니슬롯과 같은 수의 영역들로 분할하여, 각 사용자들은 자신이 위치한 영역에 따라 각각에 대응되는 미니슬롯을 할당받는다. 이와 같은 구조를 통하여 각 셀에서 간섭의 요인이 되는 인접요소들을 배제시키고, 역방향 간섭을 주는 요인들 간의 거리를 최대한 이격시킨다. 또 셀 간 간섭을 최소화하기 위하여, 신호품질을 고려한 시간 자원할당 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안된 기법은 기존의 시간자원할당 기법 대비 outage 확률과 대역폭 효율의 측면에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

IEEE 802.16 TDD-OFDMA 하향링크에서의 단순 릴레이 협력 자원 관리와 수율 보장 스케줄러를 이용한 서비스 커버리지 및 섹터 수율에 관한 연구 (Performance Evaluation of Simple-Relay Aided Resource Allocation and Throughput Guarantee Scheduler in IEEE 802.16 TDD-OFDMA Downlink)

  • 기영민;변대욱;김동구;손행선
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권11호
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    • pp.85-94
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    • 2006
  • 본 논문은 IEEE 802.16 기반의 TDD-OFDMA 하향링크의 서비스 커버리지 향상을 위한 단순 릴레이 협력 자원 관리(SRARA Simple-Relay Aided Resource Allocation) 구조를 제시하고, 채널 스케줄러가 적용되었을 때의 성능 향상을 서비스 커버리지 및 유효 섹터 수율 측면에서 분석하였다. 단순 이동 릴레이는 고정 릴레이와 달리, 송신 전력 수준이 낮고, 기지국으로부터 받은 데이터를 다른 이동 단말로 전달할 수 있는 기능만 가지며, 낮은 송신 전력 수준 때문에 제한된 개수의 부채널만을 사용할 수 있다. 모의실험에서는 PF (Proportional Fair) 및 TGS (Throughput Guarantee Scheduling) 채널 스케줄러가 고려된 SRARA 구조에 대하여, 서비스 커버리지 및 유효 섹터 수율을 평가하였다. 릴레이의 송신 전력은 500 mW와 1 W에 대해서 고려하였고, 릴레이가 사용할 수 있는 부채널의 수는 1개 또는 2개로 제한되었다. 상대적으로 낮은 송신전력인 500 mW에서는, 릴레이가 1개의 부채널로 모든 전력을 다 사용하는 방식이, 2개의 부채널로 전력을 나누어 사용하는 방식보다 커버리지 성능 향상이 우수하였다. 1 W 경우에는, 릴레이가 2개의 부채널을 사용할 때 더 많은 커버리지를 제공하였다. 상대적으로 낮은 QoS 요구조건인 64 kbps에서는 릴레이에 의한 커버리지 향상이 스케줄러 설계에 의한 커버리지 향상보다 많았지만, 128 kbps 요구조건에서는 제한된 자원만을 활용하는 릴레이보다는 TGS에 의한 서비스 영역의 향상이 크게 나타났다.

통계적 확률 기반의 효율적인 고속 화면 내 모드 예측 방법 (Efficient High-Speed Intra Mode Prediction based on Statistical Probability)

  • 임웅;남정학;정광수;심동규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권3호
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    • pp.44-53
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    • 2010
  • H.264/AVC는 공간적 중복성을 제거하기 위하여 9개의 화면 내 예측모드를 사용하도록 설계되었다. 또한, 모드 정보의 전송을 위하여 이웃한 블록의 모드간의 높은 상관도를 사용한다. 모드를 표현할 때, 더 높은 확률을 가진 모드에 더 적은 비트가 할당되며, 이웃한 두 개 블록의 예측모드 간에 최소값을 취하여 예측함으로써 압축된다. 본 논문에서는, 몇 개의 테스트 비디오 시퀀스를 사용하여 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 모드에 따라서 발생하는 현재 블록의 예측모드에 대한 통계적 확률을 구하였다. 다음으로 왼쪽과 위쪽의 이웃한 두 블록의 예측모드의 모든 조합에 대하여 현재 블록에서 결정될 확률이 가장 높은 5개 모드를 후보 예측모드로 하여 테이블로 구성한다. 이 확률 테이블을 사용하여, 선택된 5개의 후보 모드들만 율-왜곡 최적화를 수행함으로써 부호화 과정을 고속화하고, 각각의 경우에서 가장 높은 발생 확률을 갖는 모드를 most probable mode로 사용하여 모드 정보를 줄임으로써 부호화 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 부호화 성능은 5개 후보 모드의 발생확률의 합이 90%, 85%, 80%이상인 경우에 대하여 JM14.2 대비 각각 1.17%, 1.50%, 1.19% 향상되었으며 부호화 속도는 18.46%, 27.97%, 36.03% 향상되었다.

해상 객체 검출 고속 처리를 위한 영상 전처리 알고리즘 설계와 딥러닝 기반의 통합 시스템 (Design of Video Pre-processing Algorithm for High-speed Processing of Maritime Object Detection System and Deep Learning based Integrated System)

  • 송현학;이효찬;이성주;전호석;임태호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.117-126
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    • 2020
  • 해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

LASPI: 지원점 보간법을 이용한 H/W 구현에 용이한 스테레오 매칭 방법 (LASPI: Hardware friendly LArge-scale stereo matching using Support Point Interpolation)

  • 박상현;기미레 디팍;김정국;한영기
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권9호
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    • pp.932-945
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    • 2017
  • 논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.

DFT 확산 방식의 OFDM 통신 시스템에서 위상잡음과 직교 불균형 보상 (Compensation of Phase Noise and IQ Imbalance in the OFDM Communication System of DFT Spreading Method)

  • 유상범;유흥균
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.21-28
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    • 2009
  • DFT(Discrete Fourier Transform) 확산 방식의 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 통신 시스템은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio) 저감에 매우 효과적인 시스템이며, 3GPP LTE($3^{rd}$ Generation Partnership Project Long Term Evolution)의 상향 링크에 SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access)에 사용된다. SC-FDMA는 일반적으로 OFDM 시스템보다 위상잡음과 직교 불균형으로 인한 ICI(Inter-Carrier Interference)에서 더 성능 열화가 발생하며, 등화기에 심각한 영향을 미친다. 그러므로 본 논문에서는 상향 링크에서 신호 전송 시 발생하는 위상잡음과 직교 불균형(IQ Imbalance: In-phase/Quadrature Imbalance), 그리고 전력 증폭기(HPA: High Power Amplifier)의 백-오프 특성에 따른 영향을 분석하고, ICI 성분을 제거할 수 있는 효과적인 등화 알고리듬을 제시한다. 제안된 등화기는 FDE(Frequency Domain Equalizer) 방식을 기반으로 설계하였으며, 기존의 PNS(Phase Noise Suppression) 알고리듬을 FDE에 사용될 수 있도록 수정하고 개선하여 위상 잡음과 직교 불균형으로 인한 ICI를 보상한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 back-off 5.5 dB 상태에서 위상 잡음 $0.06\;rad^2$, 위상 에러 5도, 진폭 에러 0.005인 경우, 위상 잡음과 직교 불균형을 보상하여 SNR=14 dB 정도에서 $BER=10^{-4}$의 성능을 만족할 수 있다.

선박 애드 혹 네트워크를 위한 부채꼴 탐색구역 경로배정 프로토콜 (Fan-shaped Search Zone Routing Protocol for Ship Ad Hoc Networks)

  • 손주영
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제35권6호
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    • pp.521-528
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    • 2008
  • 라디오 통신 등의 전통적인 해상통신기술은 단문정보 교환만이 가능한 전송품질을 제공한다. 전송품질의 단점을 극복한 해사위성(Inmarsat) 등을 통한 무선 채널은 경제적 부담으로 접근이 어렵다. 따라서 바다에서 항해, 조업하는 선박들은 육상의 초고속 인터넷 서비스를 이용하지 못하고 있다. 본 논문에서 제안하는, 이 문제를 극복하는 새로운 기술에 핵심은 해상이동통신망을 단일 홉(Single Hop)에서 다중 홉(Multi Hop)으로 구성하는 것이다. 선박과 선박, 선박과 연안(항구)간의 망을 이동 애드 혹 네트워크(MANET) 모델로 해석하고 새로운 선박 애드 혹 네트워크(SANET) 모델을 설계하였다. 항구와 항로 같은 정적인 지리정보를 활용하면서 육지의 이동단말기와는 크게 차별화되는 움직이는 선박의 특성을 고려하면서 대응적으로(Reactive) 경로를 배정하는 부채꼴 탐색구역 경로배정 프로토콜(FSR)을 제안하였다. FSR(Fan-shaped Search Zone Routing)은 최단경로가 있을 수밖에 없는 지엽적 부채꼴 구역을 찾아내 획정하고 그 구역 안에서만 최단경로를 탐색하는 프로토콜이다. 기존의 지리 정보를 이용하는 대표적인 경로배정 프로토콜인 LAR과 성능을 비교하였다. 첫째, FSR은 LAR을 비롯한 다른 지리정보기반 경로배정 프로토콜과 달리 경로배정을 하기 위해 제어 패킷(Beaconing Packet)을 발생시키지 않아 통신채널 품질저하를 전혀 초래하지 않는다. 둘째, FSR은 경로탐색구역의 경계선의 일부분을 전송경로로 확보하기 때문에 경로탐색성공률을 100% 보장한 반면 LAR은 약 64%의 성공률을 보였다. 셋째, 경로가 탐색된 경우에 한하여 그 경로의 최적성을 상호 비교한 결과 FSR이 LAR의 약 97%이었다. 종합적으로는 FSR이 LAR보다 약 50%의 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.