• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.203-211
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• 2006

오늘날 네트워크는 전 세계적으로 광범위하게 퍼져있으며, 기업 서버에서부터 심지어 가정의 가전제품까지 우리 생활의 대부분의 기기들이 네트워크로 연결되는 상황에 이르렀다. 따라서 실시간으로 네트워크 상태를 파악하고 계획, 관리할 수 있는 프레임워크의 중요성이 날로 증가하고 있다. 네트워크 상황을 실시간으로 파악하고 지속적으로 최적의 상태를 유지할 수 있는 기술은 네트워크 운영의 고도화 측면에서 가장 근본적이며 핵심적인 요소이다. 고속도로 교통관제 센터의 역할과 유사하게 그물처럼 연결된 네트워크를 한눈에 파악할 수 있는 네트워크 상태보고 프레임워크가 효과적으로 구축되어 있다면 바이러스나 웜으로 인한 급격한 트래픽의 증가 또는 서비스 거부공격 등의 긴급 상황에 빠르게 대처할 수 있고, 트래픽 통계 데이터의 분석을 통해서 네트워크의 확장이나 병목구간 등을 미리 파악할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽과 성능 상태를 실시간으로 모니터링하고, 동적으로 보고를 해주는 네트워크 상태보고 시스템의 구조를 제시하였다. 이를 위해서 각 네트워크 세그먼트 단위에 이동성을 제공하는 지능형 에이전트를 구축하고 이를 통하여 전체 네트워크의 상태를 효과적으로 제공하는 프레임워크를 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.295-307
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• 2022

본 논문은 동영상의 시각적 특징을 추출하는 MPEG CDVA 표준 기술에서 개별 프레임의 전역적인 특징을 표현하는 scalable Fisher vector (SCFV)의 새로운 압축 방법을 제안한다. CDVA 표준은 전역 특징 서술자에 대한 시간적 중복성 제거 기법을 도입하였으며, 구체적으로 부호화 단위 세그먼트 내의 SCFV 들이 서로 유사할 가능성이 높다는 점을 활용하여 SCFV에 대한 차분을 부호화하는 방식을 사용하고 있다. 그러나 SCFV의 구조적 특징에 의해 SCFV의 차분을 부호화 한 결과물이 원본 데이터보다도 용량이 큰 경우가 발생하게 된다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해 비대칭적 SCFV의 차분 계산 방법과 변경된 SCFV 차분을 활용하여 원본 SCFV를 복원하는 새로운 방법을 제안하였다. FIVR 데이터셋을 활용한 실험결과는 전역 특징 서술자의 압축 효율이 기존 CDVA Experimental Model에 대비하여 유의미하게 증가함을 보여준다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.167-167
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• 2017

스마트팜 내부의 3차원 공간의 온도, 습도, 기압, 공기질 분석을 통한 돈사 미세 조절 기술에 대한 연구가 진행 중이다. 해당 특성 중에서 기압을 제외한 환경인자들은 돈사 내의 구조 특성상 위치별로, 시간별로 매우 상이한 변이의 형태를 보인다. 일정 시점을 기준으로 계측 지점 이외의 지점에 대한 환경인자들을 공간적으로 추정하는 기술은 대표적으로 컴퓨터 분석 기술에 의존하고 있다. 시간 복잡도가 매우 높은 CFD(Computer Fluid Dynamics) 방식은 정밀도 측면에서 유리하나, 상응하는 제어 기술/하드웨어 등의 부재로 모델링 결과의 활용도가 낮다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 CFD를 수행하는 과정에 있어 실질적으로 유효한 단위로 공간 분해능을 낮추고, 동등한 크기의 세부 공간에 대한 모델링을 병렬적으로 수행하기 위한 방안을 연구하였다. 실험적으로 돈사 환경을 3차원으로 구성하기 위하여, 공기 흡입구, 배출구, 기둥, 덕트 요소를 포함시켰다. 실내 공간을 1차적으로 가로, 세로, 높이방향으로 $3{\times}3{\times}3$ 균등 분배한 후 3차원 행렬로 분할하였다. 각 분할된 행렬에 대한 연산 수행을 위하여 현재까지 대중에 공개된 SBC(Single Board Computer) 중 가장 높은 연산 수행 능력이 있는 Odroid-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) 16식을 병렬 클러스터링 기술로 연동하였다. 하나의 AP당 8개의 코어가 내장되어 있으므로, 총 128개의 코어를 이용하여 동시에 128개의 3D 정방행렬 연산이 가능하도록 구성하였다. 모델링을 위한 수학적 모델로는 실험적으로 Steady turbulent model (Newtonian coefficient)을 이용하였다. 클러스터링을 이용한 병렬 처리의 특성상 균등한 정보량을 동시에 배분해야 하므로 108 ($27{\times}4$)개의 코어를 이용하여 1차적으로 나뉜 공간을 다시 4등분하여 동시에 $12{\times}12{\times}12$에 해당하는 공간 분해능에 대한 처리를 동시에 수행할 수 있도록 하였다. 2단계에 걸쳐 분할한 공간 세그먼트에 대한 클러스터링 연산 수행 결과 초당 15회 정도의 연산을 수행할 수 있었으며, 시간 분해능을 100으로 설정한 경우 약 5초가 수행되었다. 선행적으로 수행하였던 CFD 모델링 (OpenFOAM)과 비교하였을 때 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다. 모델링에 소요되는 시간을 비약적으로 경감 시킨 장점을 살려 적정한 공간 분할 기법과 추가로 발생하는 다수의 바운더리 조건을 근사적으로 추정할 수 있는 데이터 마이닝 기술이 보완되어야 할 것이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.159-159
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• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.838-850
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 명암변화 주목도 지도(intensity gradient saliency map)를 생성한다. 다음으로 좌우 영상 간에 블럭 단위의 움직임을 나타내는 광류(optical flow)를 계산하고 scale-invariant feature transform(SIFT) 기법을 통해 사물의 크기와 회전에 변하지 않는 영상의 특징 점을 구하여 이 특징점 간의 변이를 구한 다음, 이 두 변이 정보들을 결합하여 변이 주목도 지도(disparity saliency map)를 생성 한다. 생성된 변이 주목도 지도는 가려짐 영역 검출을 통해 오류 변이가 제거된다. 세 번째로 영상 워핑시에 직선의 왜곡을 최소화하기 위해 직선 세그먼트를 얻는다. 마지막으로 다시점 영상은 이렇게 추출된 영상 특징들을 제한 조건으로 사용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반 영상 워핑(warping) 기법에 의해 생성된다. 실험 결과를 통해 제안한 기법으로 생성된 다시점 영상의 화질이 기존 DIBR 기법보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권11호
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• pp.626-634
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• 2004

전형적인 클라이언트-서버 컴퓨팅 모델에서 네트워크 서버 시스템들은 과중한 양의 계산과 통신 작업을 수행해야 한다 하지만 현재 네트워크 서버 시스템에서 사용되는 통신규약 스택의 구조는 크게 세가지 성능상의 병목을 가지고 있다. 호스트 시스템의 통신규약 스택의 처리, 시스템 호출 처리, 그리고 네트워크 인터럽트 처리에 따른 성능상의 병목을 개선하기 위해서 본 논문에서는 네트워크 인터페이스 카드에 기반한 호스트 독립적인 네트워크 시스템을 설계하고 성능을 평가한다. 첫째, 통신규약 스택 처리를 호스트에서 네트워크 인터페이스 카드로 분산시킴으로써 호스트 시스템의 통신규약 스택 처리에 따른 계산량을 줄인다 둘째, 이렇게 분산된 통신규약 스택과 사용자 수준의 라이브러리를 사용해 통신함으로써 통신규약 스택에 접근하기 위한 시스템 호출 비용을 제거한다. 셋째, 네트워크 인터페이스 카드에서 패킷이 아닌 세그먼트 단위로 인터럽트를 생성함으로써 호스트의 네트워크 인터럽트 처리 비용을 줄인다 실험결과 제안하는 네트워크 시스템을 사용할 경우 호스트의 통신규약 스택을 위한 계산량을 68-71% 감소시킴을 보인다. 이러한 특성으로 인해서 제안하는 시스템을 활용하면 호스트에 계산 및 통신 요구가 높은 경우에 통신 응답시간을 11-83% 가량 단축시킬 수 있음을 보인다.

• 청정기술
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• 제25권1호
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• pp.7-13
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• 2019

일련의 dimethylformamide (DMF) 기반 폴리우레탄은 메틸렌 디 페닐 디 이소시아네이트(MDI) 1,4-부탄 디올 및 바이오 폴리올(1,3-프로판 디올: B-POL)에 기초한 폴리 트리 메틸렌 에테르 글리콜/폴리 에스터 폴리올(1,4-부탄디올: H-PET)으로 부터 합성하였다. 본 연구에서는 바이오 폴리올(B-POL)/폴리에스터 폴리올(H-PET)의 조성이 폴리우레탄의 물성에 미치는 영향을 조사하였다. B-POL/H-PET 혼합물의 B-POL 함량이 증가할수록 폴리우레탄의 소프트 세그먼트의 유리전이온도(Tgs)와 인장 강도는 감소하는 반면, 파괴 신도 및 인열 강도는 증가하였다. 한편 합성된 DMF 기반 폴리우레탄을 이용하여 습식공정으로 인조피혁을 제조하였다. 인조피혁에 형성된 다공성 셀의 평균 크기 및 밀도(단위부피당 셀의 수)에 미치는 B-POL/H-PET 조성의 영향의 차이는 거의 없는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들로부터 바이오 폴리올 기반 폴리우레탄을 습식공정으로 제조되는 인조피혁용으로 사용하는데 별 문제가 없음을 알 수 있었다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권4호
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• pp.332-339
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• 2010

본 연구에서는 콘빔 단층촬영영상(cone beam CT; CBCT) 및 다엽 콜리메이터(multileaf collimator;MLC) 로그데이터를 이용한 적응형 방사선치료기법의 체계를 구축하고, 그 과정에서의 선량 계산 오차의 양상을 팬텀을 이용하여 분석하고자 하였다. Catphan-600 (The Phantom Laboratory, USA) 팬텀을 CT와 CBCT 촬영 후 CT 영상을 이용하여 간단한 단계별조사(step-and-shoot) 방식의 세기조절방사선치료(intensity-modulated radiation therapy; IMRT) 계획을 수립하였다. 이후 빔전달 시 생성된 MLC 로그데이터(Dynalog)를 이용하여 실제 전달된 세그먼트 별 모니터단위(MU) 가중치와 MLC 엽(leaf)의 위치를 구한 후 이를 다시 Pinnacle3에 넣고 선량을 재계산하였다. 초기 치료 계획은 치료 계획용 CT 영상($CT_{plan}$) 및 CBCT 영상($CBCT_{plan}$)에 대하여 계산되었으며, 재구성된 선량 역시 치료 계획용 CT 영상($CT_{recon}$) 및 CBCT 영상($CBCT_{recon}$)에 대하여 계산되었다. 각 선량 계산을 $CT_{plan}$을 기준으로 하여 2차원 선량분포, 감마 인덱스, 선량-부피 히스토그램(dose-volume histogram; DVH)을 이용하여 분석하였다. 2차원 선량분포 및 DVH 분석 모두에서 원래의 치료 계획보다 실제 전달된 선량이 다소 많은 것으로 나타났으나 임상적인 의미는 미미했다. 감마 인덱스의 경우 CBCT에 선량을 계산했을 때 치료 계획 정보나 재구성된 선량 정보를 이용한 경우 모두 오차가 크게 발생했다. 재구성된 선량은 빔의 경계 부분에서 오차가 크게 발생하였으나 그 영향은 CT 및 CBCT 영상 간 차이에 의한 것보다 작았다. CBCT 영상에 전달된 선량을 재구성하게 되면 두 영향이 복합적으로 작용하여 오차는 더 줄어들게 되지만 $CT_{plan}$과 $CBCT_{plan}$의 차이에 비하여 $CBCT_{plan}$과 $CBCT_{recon}$ 차이는 상대적으로 작아 전달된 선량의 오차를 평가할 때 불확실성이 커졌다. 그러므로 선량 계산 오차의 양상은 셋업 오차, CBCT 영상을 이용한 선량 계산 오차 및 재구성된 선량 계산의 오차로 나누어 분석될 필요가 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).