• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.419-421
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• 2015

미래 NCW의 핵심은 전투상황에 대한 정보를 데이터 특성에 따라 얼마나 신속 정확하게 공유하느냐가 중요하다. 이를 위해 대한민국 육군은 다양한 개인병사부터 합참에 이르기까지 각종 상황인식과 지휘통제에 필요한 데이터를 수집, 종합, 타격하는 체계를 구축하고 있다. 하지만, 통신장비와 전장단말기가 분리되어 있음에 따라 운용상 많은 제한사항이 있다. 이를 극복하기 위해 통신장비와 전장단말기를 통합하는 형태의 통합형 단말기가 강구되고 있으며, 이는 개인병사체계 및 무인지상감시 센서 등에서 개념 연구가 되어지고 있다. 하지만, 가장 중요한 부분인 데이터 송수신에 대한 최적의 방안이 미정립되어 있음에 따라 본 연구에서는 전송지연시간 단축 및 재전송 알고리즘 개선 등을 통한 효율적인 전송방안을 제안하고, 이를 시험을 통해 검증함으로써 미래 통합형 전장단말기의 데이터 전송관련 설계 방향을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.33-36
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 기술은 이용자로 하여금 자원을 편리하게 이용할 수 있게 하며 낮은 TCO(Total Cost of Ownership)를 보장하는 기술로 널리 사용되고 있다. 특히 IaaS에서 많은 기대를 할 수 있는데, 이 기술 중에 하나가 서버 가상화 기술이다. 가상화된 서버를 관리하기 위해서 쓰이는 기술 중 하나가 바로 라이브 가상 머신 마이그레이션으로 이는 서비스를 제공하고 있는 서버의 구동 중지 시간을 줄여 이용자의 불편함을 최소로 하는 기술이다. 그러나 라이브 가상 머신 마이그레이션은 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 길어 네트워크 자원을 오래 쓰는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 pre-copy 예측을 통한 마이그레이션 시간 감축 기법을 제안한다. pre-copy를 예측하는 기법을 소개하고 이를 이용한 통제 알고리즘을 보이며 이를 Xen에 적용했을 때의 결과를 보인다. 적용해본 결과 기존의 방법보다 마이그레이션 시간이 최대 17% 향상됨을 볼 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1540-1543
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• 2013

최근 자동차 관련 연구 분야 중 안전사고 예방에 대한 관심이 높아짐에 따라 안전지능형 기술들의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 졸음운전과 같이 운전자의 의지와 상관없는 무의식적인 차선 이탈은 중앙선 침범으로 이어져 대형 사고를 유발할 가능성이 크다. 이와 같은 요인들은 의식적인 상황에서의 차량의 통제를 방해하고 결국 예기치 않은 차선 이탈로 연결될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 차선 이탈 여부를 미리 판단하여 주행차선을 이탈하기 전에 운전자게에 알려줌으로써 운전자의 안전을 향상 시켜주며 자동차 안전사고 예방기술에 관련하여 차선검출과 차선이탈경고시스템 알고리즘을 설계하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.319-319
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• 2020

최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.618-620
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• 2022

게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.869-871
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• 2022

현재 사회적 문제로 잘못된 자원 재활용 방법 및 경비 노동자 근로 환경 개선 필요성이 지속해서 대두되고 있으며, 최근 발생한 코로나바이러스로 인하여 배달 음식의 수요가 증가하여 각 가정에서 배출되는 쓰레기의 양이 매우 증가하였다. 이러한 사회적 문제를 효율적으로 대처하기 위하여 본 논문에서는 분리수거가 가능한 사물을 인식하여 AI 모듈로 객체 정보를 전송하고 전송된 정보에 따라 적절한 분리수거를 수행하는 스마트 분리수거 자동화 시스템을 개발하였다. 본 연구에서는 잘못된 객체 정보 전송을 최소화하고, 객체 인식률의 정확도를 높이기 위하여 많은 종류의 Custom dataset을 Yolo_Mark, Scaling Annoter Tool을 이용하여 직접 라벨링 하였으며 K-means Clustering 알고리즘을 적용하여 더욱 정확한 분리수거 자동화 시스템을 구현하였다. 본 연구를 바탕으로 불필요한 자원과 인력 낭비를 줄일 수 있으며, 인간이 아닌 시스템에 의해 통제되므로 더욱 정확한 분리수거가 가능하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1D호
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• pp.127-132
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• 2011

과적차량은 도로 및 교량 구조물과 도로 횡단 시설물 등에 손상요인으로 작용하며 기존의 단속 시스템은 많은 문제점을 내포하고 있어서 이에 대한 대처방안이 요구되고 있다. 이에 유전자 알고리즘 기법을 적용, 도로자체를 저울로 하여 주행중인 차량의 하중 및 주행정보를 분석한다면 지능형 임베디드 도로 시스템을 통한 효율적인 과적 단속이 이루어 질 수 있다 고 판단된다. 과적차량의 불법 축조작을 통한 단속의 문제점 해결 및 도로의 지능화를 위한 임베디드 차량하중분석 시스템을 위해서는 우선적으로 도로자체의 거동을 이용한 차량하중 분석의 정확성이 요구되며, 이에 본 연구에서는 일반도로에서의 변형적 특성을 이용할 수 있도록 Box형 도로 매설물 구조의 실내모형을 설치하여 도로의 변형을 측정하고, 차량의 통제가 필요없는 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석 방법을 위한 실내 기초실험을 실시하였으며 10%범위의 오차를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-8
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• 2011

최근 차량의 출입통제 및 주차관리 그리고 불법 차량의 단속 등 다양한 분야에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 그러나 기울어지거나 햇빛 또는 조명 등의 영향을 받은 차량 영상에서는 번호판의 고유한 정보가 변형될 수 있다. 본 논문에서는 왜곡에 불변한 차량 번호판 검출 및 인식 알고리즘을 제안하였다. 먼저 DoG(Difference of Gaussian) 필터를 이용해서 번호판의 문자 획이 잘 보전된 이진영상을 생성하였다. 그리고 왜곡에 불변한 연속된 큰 숫자들의 위치를 찾고 그 정보를 이용해서 번호판영역을 검출하였다. 기하학적 왜곡 보정과 영상 개선 작업을 수행한 다음 신경망을 이용해서 번호판을 인식하였다. 제안한 알고리즘을 상용 LPR(License Plate Recognition) 시스템으로부터 획득한 6,200장의 차량 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과 98.4%의 번호판 영상 인식률과 0.05초의 인식 속도를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9A호
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• pp.973-982
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• 2004

고속 스케듈링 기법은 입력 큐 스위치의 성능을 극대화하기 위해 필요하다 가상 출력큐 스위치 구조에 관하여 지금까지 iSLIP, DRRM 과 같은 라운드로빈 스케듈링 기법이 제안되어 왔다 iSLIP 방식은 높은 성능을 보여주고 있고 이미 하드웨어 구현이 되어 있고 DRRM 또한 iSLIP 보다 간단하고 성능에 더 좋음을 나타내고 있지만 , 울다 라운드로벤의 포인터통기 문제를 효과적으로 풀지 못하고 있다 본 논문에서 제안된 딸고리즘은 DRRM 알고리즘 에 기초로써 새롭게 제안되었고 포인터를 항상 비동기되도록 유지하는 특정이 있다. 또한 라운드로빈 방식을 그대로 견지하므로써 구현이 간편한 특성을 가지고 있다 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 알고리즘은 다양한 트래픽 모델에서 iSLIP 이나 DRRM 보다 더 좋은 성능을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권5호
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• pp.312-325
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• 2006

EAI나 B2BI와 같은 통합 어플리케이션들은 짧은 시간 동안의 서비스 요청 폭주로 인한 과부하시에도 대용량의 I/O기반 트랜잭션들을 안정적으로 처리할 수 있는 신뢰성 있는 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 I/O기반 시스템에서 대용량의 거래를 효과적으로 처리할 수 있으며 짧은 시간 동안의 거래 요청 폭주로 인한 과부하시에도 안정적으로 서비스를 제공할 수 있는 Peak Load Control(PLC)기반의 Worker-Linker 패턴을 제시한다. 본 논문에서는 PLC 기법을 위해 지체시간(Delay Time) 알고리즘을 사용한다. 또한 제안한 알고리즘이 가지는 과부하 시의 성능 안정성을 증명하기 위해 본 논문에서는 Worker-Linker 패턴을 실제 B2BI 시스템에 적용해서 성능 안정성을 증명하기 위한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 지체시간 알고리즘은 과부하 상태를 안정적으로 통제하는데 효과가 있다.