• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.69-71
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• 2023

본 논문은 YOLO 기반 모델의 철도 시스템 내 선로 고정장치 탐지 성능을 비교하고 분석한다. 여기서 철도 시스템은 열차가 주행하기 위한 선로, 침목, 패스너 등의 구성요소를 포함한다. 침목은 지반과 직접적으로 연결되며, 선로를 지반 위에 안정적으로 지지하고 궤간을 정확하게 유지하는 역할을 한다. 또한, 패스너는 선로를 침목에 단단히 고정시키는 역할을 한다. 이러한 선로 고정장치의 부재는 인명 사고로 이어질 수 있어 지속적인 관리와 유지 보수가 필수적이다. 본 논문에서는 철도 시스템의 선로 고정장치 탐지를 위해 YOLO V5 및 V8 딥러닝 모델의 적용 가능성을 실험적으로 접근하며, 두 모델의 탐지 성능을 비교한다. 실험 결과, YOLO V8 및 V5 모델은 모두 뛰어난 성능을 보이는데, 특히 YOLO V8 모델이 더욱 우수한 성능을 보인다. 이로써 YOLO 알고리즘은 선로 고정장치 탐지에 적합하다는 것을 증명한다. 그러나 일부 False Positive Sample이 관측되었음을 확인하고, 이로부터 모델 성능의 개선이 필요하다는 결론을 도출하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.7
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• pp.589-604
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• 2006

Software product lines (SPL) are recently an emerging software reuse paradigm, which helps organizations develop their products from reusable core assets rather than from scratch. For developing these assets, understanding commonality and variability (C&V) is essential. A feature-oriented approach has been used extensively for C&V analysis in the SPL. However, this contains no proposal to systematically identify features and provide the rationale for the features. Further, the approach does not directly show how the results of C&V analysis will satisfy an organization's high-level business goals and provide the rationale for the C&V. Therefore, this paper presents a domain analysis method for the SPL based on goals, scenarios, and features in order to overcome some of the deficiencies and limitations of the feature-oriented approach. In particular, the paper proposes a domain requirements model (DRM) and a domain requirements modeling method based on the DRM. This method has been applied to the home integration system (HIS) domain to demonstrate its feasibility with a supporting tool, namely IDEAS. Our approach makes it possible to systematically identify the features and provide the rationale for both the features and the C&V.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.21 no.6
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• pp.666-673
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• 2017

In this paper, we propose a 360 content pilot service platform of cultural assets based on MPEG-V standard realistic media testbed. MPEG-V is that the standard format of sensory effect metadata(SEM) such like wind, light and flash, and communication protocol between sensory effect machines are defined, and it is possible to increase the sense of presence and immersion with 360 VR content. The proposed platform consists of software which is composed of the content player and the sensory effect reappearance server, and hardware which is the sensory effect machines. Also, the pilot service case using the proposed platform, and the features and advantages of the proposed platform are described.

• Optical Science and Technology
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• v.10 no.2
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• pp.23-27
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• 2006

• Journal of Energy Engineering
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• v.7 no.1
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• pp.96-102
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• 1998

The use of computers as part of nuclear safety systems elicits additional requirements-software verification and validation (v/v), hardware qualification-not specifically addressed in general industry fields. The computer used in nuclear power plants is a system that includes computer hardware, software, firmware, and interfaces. To develop the computer systems graded with nuclear safety class, the developing environments have to be required in advance and the developed software have to be verified and validated in accordance with nuclear code and standards. With this requirements, the test facility for Inadequate Core Cooling Monitoring System (ICCMS) as one of safety systems in the nuclear power plants was developed. The test facility consists of three(3) parts such as Input/Output (I/O) simulator, Plant Data Acqusition System (PDAS) cabinets and supervisory computer. The performance of the system was validated by manual test procedure.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1472-1474
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• 2012

한국전력공사(KEPCO) 전력연구원(KEPRI) 소프트웨어센터에서는 연구과제에 포함되어 개발되는 R&D SW의 개발/품질관리 업무의 효율적 수행 및 품질확보를 위하여 "R&D SW 엔지니어링 플랫폼(KSEP : KEPRI Software Engineering Platform)"을 구축하여 현재 운영중에 있다. KSEP은 SW 개발 및 품질관리 업무의 체계적인 수행을 지원하기 위한 국제표준모델(CMMI-DEV) 기반의 프로세스지원 통합 시스템으로서 워크플로우관리, 일정관리, 요구사항관리, 검증 및 확인(V&V) 등의 기능 및 도구를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.325-327
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• 2011

온보드 대상의 디버깅은 타깃머신의 처리 속도 및 통신 속도의 제약으로 인해 발생하는 지연시간 때문에 개발 기간이 길어지게 된다. 이런 문제를 해결하고자 소프트웨어 에뮬레이터를 상위 성능의 머신에서 구동하고 온보드로는 인스트럭션과 그에 필요한 데이터의 전송만 진행하여 온보드로부터의 메모리 전송을 최소화함으로써 지연시간을 감소시키는 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 Zaram사(社)의 CDSP16V2 프로세서를 위한 디버거 성능 개선 방법 및 구현에 대하여 서술한다.

• The Magazine for Energy Service Companies
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• s.26
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• pp.62-66
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• 2004

전미ESCO협회는 현재 미국 내에서 ESCO에 의해 사용되고 있는 M&V방식에 대해 질의하였다. 오늘날 측정평가(M&V)에 있어서 가장 기본적인 방법은 에너지 결정 변수 중의 하나가 측정되는 또는 어쩌면 하나도 측정되지 않는 ''A형 옵션''일 것이다. 이러한 프로젝트에서 절약 보증을 결정하는 데는 사전 설치분석법이 사용되고 있다. 그러나 요구 절감 가치에 대한 분쟁이 발생하는 상황에서 ''A형 옵션''은 상황을 ''조용히'' 해결하는 데 불충분한 정보를 제공할 수 있다. 계약에 충실히 따르는 인기있는 접근법은 설비별 계산서 분석 소프트웨어를 사용하여 건물 전체의 에너지를 분석하는 ''C형 옵션''이다. M&V를 단순화하는 이유는 조명프로젝트의 절약에 대한 이해가 클수록, 신규 설비 위주 프로젝트를 선호하는 고객과 에너지절감 위주 프로젝트를 선호하는 고객간의 대립으로 인한 M&V를 실행하는 비용과 위험성을 감안한 듯 하다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.3
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• pp.309-322
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• 2021

In this study, an extension instruction set for high-speed operation of the ARIA block cipher algorithm on RISC-V processor is added to support high-speed cryptographic operation on low performance IoT devices. We propose the efficient ARIA cryptographic instruction set which runs on a conventional 32-bit processor. Compared to the existing software cryptographic operation, there is a significant performance improvement with proposed instruction set.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.576-578
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• 2022

딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체 인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.