• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.5
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• pp.3-9
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• 2017

운전자 보조 시스템이나 자율 주행 자동차 기술의 등장 등 자동차 산업이 고도화됨에 따라 차량에 탑재되는 전기/전자 시스템의 수와 시스템의 복잡도가 점차 증가하고 있다. 특히 주행 중심에서 안전 중심으로 산업의 패러다임이 변화함에 따라 전기/전자 시스템의 오작동으로 인한 사고를 방지하는 것이 중요 이슈로 부각되었고, 이를 충족하기 위해 지난2011년 자동차 기능안전 국제 표준인 ISO 26262가 제정되었다. ISO 26262:2011은 총 10개의 Part로 구성되어 있으며, 개발 초기단계부터 생산 및 운영, 폐기단계까지 준수해야 할 안전 관련 요구사항을 제시하고 있다. OEM을 비롯한 많은 협력 업체들은 이미 이를 준수하여 국내외 완성차 업체에 대응하고 있으며, 더 나아가 2018년에 예정된 ISO 26262 2차 개정을 미리 준비하고 있다. 본 고에서는 ISO 26262:2011의 등장 배경과 개념에 대해 설명하고, ISO 26262:2011의 효과적인 대응을 위한 수행 방안을 Part 3 개념 단계부터 Part 6 소프트웨어 수준의 제품 개발 단계까지 주요 핵심 수행 활동을 중심으로 소개한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2642-2644
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• 2003

많은 양의 디지털 이미지들 중에서 원하는 이미지를 추출해 내기 위해서 JPEG이미지 파일 안에 들어있는 이미지에 대한 정보를 검색에 이용할 수 있을 것이다. Digital camera를 위해 고안된 확장된 JPEG파일 구조인 EXIF형식의 경우 이미지에 대한 정보를 많이 포함하고 있기 때문에 이를 검색에 활용할 수 있을 것이다. 하지만 이미지에 대한 정보는 여러 목적에 따라 다를 수 있기 때문에 모든 종류의 가능한 이미지 정보 포맷을 미리 지정해 두기에는 한계가 있다. 따라서 사용자가 이미지 정보의 특성 자체를 정의하여 첨가시킬 수 있다면 더 사용자의 용도에 맞는 이미지 검색이 가능하게 될 것이다. 이렇게 이미지에 대한 정보 목록 자체를 추가할 수 있도록 하기 위한 방안으로 새로운 JPEG 파일 포맷인 JPEG2000에 있는 XML BOX를 이용하였다. 사용자가 추가하고 싶은 이미지 정보를 직접 정의하여 입력하면 XML 생성기에 의해서 이에 따른 XML코드가 생성되고 JPEG2000의 XML BOX에 정보가 추가되어 이를 검색에 활용할 수 있도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.291-294
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• 2006

DRPF는 DVR 카메라에 의해 저장된 영상을 제어하여 사용자가 원하는 고지서 양식으로 변환한 후 프린터로 출력할 수 있게 한다. 현재 각 공공기관에서 발부되는 고지서는 따로 사진을 스캔하여 수 작업한 문서를 인쇄하는 실정이다. 본 논문에서는 미리 정해진 양식에 맞게 영상 이미지와 텍스트를 자동적으로 작성한 고지서를 인쇄할 수 있는 프로그램을 구현한다. 또한 DB와 연동하여 방대한 양의 정보를 제어하고 변환한 양식을 효율적으로 관리할 수 있다. GPL를 따르는 공개 소프트웨어를 지향하기 때문에 기업은 물론 개인도 자유롭게 이용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.191-194
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• 2012

클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서버에서 제공되는 자원을 이용하여 사용자에게 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공된다. 클라우드 서비스 환경 구축을 제공하는 유칼립투스에서 사용되는 라운드로빈, 그리디, 파워세이브 등의 가상머신 할당 기법은 자원들을 같은 성능으로 판단하고 사용여부만으로 가상머신을 할당할 노드를 선택하기 때문에 노드의 공정한 사용이 가능하다. 그러나 다른 성능의 자원을 고려하지 않아 자원 사용의 효율성이 결여되었다. 본 논문에서는 가상머신이 최적의 노드에 할당하기 위해 다양한 성능의 노드들을 미리 분석하고 조건에 가장 적합한 노드에 가상머신을 할당하여 사용자에게 제공하는 가상머신 할당 기법을 제안한다. 시스템이 시작되면 노드들의 성능이 분석되어 데이터베이스에 저장되고 이를 바탕으로 가상머신은 노드에 할당된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.348-351
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• 2012

본 논문에서는 많은 양의 외부 데이터를 활용할 수 있는 예제기반 초해상도(example-based super-resolution) 방법을 보다 효율적으로 할 수 있는 예제선정과 그를 위한 최적화기반의 방법론을 제안한다. 외부 데이터베이스 전체에 의존하는 것이 아니라, 예제선정을 위해 영상검색 (image retrieval) 방법을 도입하여 입력 영상과 관련 있는 영상을 외부 데이터베이스로부터 찾고 영상들로부터 초해상도 영상을 얻는다. 기존의 방법은 외부 데이터베이스를 모두 사용하기 때문에 입력영상에 불필요한 정보들이 복원되어 초해상도 결과의 질을 저하시킨다. 하지만 제안하는 방법에서는 영상검색을 통해 불필요한 정보들을 미리 제거하여 좋은 결과를 얻을 수 있다. 또한 외부 데이터베이스를 크기에 상관없이 검색된 몇 장의 영상을 사용하기 때문에 기존의 방법에 비해서 속도가 향상되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.788-791
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• 2020

낙농업에서 경제적 손실을 불러일으키고 관찰 시간과 비용이 필요한 젖소의 유방염 관리는 중요하다. 그러나 지금까지의 연구는 유방염 진단에 초점을 맞추고 있고, 예측하려는 시도는 전무하다. 유방염에 걸린 개체는 며칠 동안 우유를 생산할 수 없기 때문에 낙농가에 막대한 피해를 준다. 따라서 젖소가 유방염에 걸려 증상이 나타나기 전에 미리 파악해 조처를 할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 유방염 예측을 위해 생체 데이터를 포함한 다중 센싱 데이터를 사용해 유방염 예측 모델을 개발하였다. 모델에 사용된 데이터는 충청남도의 농가에 설치된 로봇 착유기로 부터 수집하였으며, 일정 기간 동안의 다중 센싱 데이터를 바탕으로 다음 날의 유방염 여부를 예측한다. 많은 양의 비선형 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 다층 퍼셉트론을 사용해 모델을 학습하였다. 그 결과, 81.6%의 예측 정확도를 보였으며 교차 검증을 통해 정확도뿐만 아니라 재현율까지 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1004-1007
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• 2020

본 논문에서는 청각 장애인이 가정에서 듣지 못해 발생하는 낭비와 위험을 미리 예방하기 위하여 가정에서 현재 발생하고 있는 소리를 알려주는 시스템을 구현하였다. 무지향성 마이크로 일상 소리 감지 후 음향 데이터에서 Mel-Spectogram 특징 벡터를 추출하여 Convolutional Neural Network(CNN) 모델의 Resnet 알고리즘을 진행한다. 서버에서 소리에 대한 분석을 진행한 후 그 결과를 안드로이드에서 실시간으로 5 초마다 확인하여 사용자에게 알림 서비스를 제공한다. 이를 통해 낭비를 줄이고 위험에 대처할 수 있게 한다. 청각 장애인의 소리에 대한 접근성을 다양한 측면으로 고려해야 한다는 사회적 인식을 확산시키고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.695-697
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• 2023

최근 몇 년 간 딥러닝 기반 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 강력하고, 높은 정확도가 확보되지만 많은 양의 계산 자원과 메모리가 필요하기 때문에 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 환경에서의 배포에 제약사항이 생긴다. 복잡한 딥러닝 모델의 배포 및 운영 시 요구되는 고성능 컴퓨터 자원의 문제점을 해결하고자 사전 학습된 대규모 모델로부터 가벼운 모델을 학습시키는 지식증류 기법이 제안되었다. 하지만 현대 딥러닝 기반 모델은 높은 정확도 대비 훈련 데이터에 과적합 되는 과잉 확신(overconfidence) 문제에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 효율적인 경량화를 위한 미리 학습된 모델의 과잉 확신을 방지하고자 초점 손실(focal loss)을 이용한 모델 보정 기법을 언급하며, 다양한 손실 함수 변형에 따라서 지식증류의 성능이 어떻게 변화하는지에 대해 탐구하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.230-232
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• 2007

최근의 온라인 응용 환경에서는 다양한 종류의 데이터 스트림을 다루고 있으며 이러한 데이터 스트림은 빠른 속도로 무한히 생성되고 실시간의 빠른 처리를 필요로 한다. 따라서 데이터 스트림 실시간 처리 및 분석 작업에서는 데이터 스트림을 지속적으로 모니터링하여 앞으로의 변화와 이에 따른 부하를 예측하고 성능을 조절하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 끊임없이 발생하는 데이터를 관찰하여 데이터가 발생하는 패턴을 찾아내고, 찾아낸 패턴을 기반으로 미래의 특정 시점에서 발생할 데이터 값을 미리 예측하는 효율적인 기법을 제안한다. 무한한 양의 데이터를 제한된 크기의 메모리 내에서 처리하여 현재부터 과거 특정시점까지 발생한 데이터의 패턴을 가장 정확히 일반화할 수 있는 함수를 찾아내고 그 함수를 기반으로 미래에 발생할 데이터의 값을 예측한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.5
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• pp.757-763
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• 2011

This paper presents a channel reservation scheme using Wiener prediction model in order to reduce the rate of forced termination of cognitive users in cognitive radio networks. The proposed method uses Wiener prediction model to predict the number of radio channel required by the reappearance of primary users, and then calculates and reserves the number of channels that cognitive users demand for their spectrum handoff. Through the simulation we investigate cognitive users' forced termination rate and blocking rate with and without channel reservation. In addition we show the bandwidth utilization efficiency for both cases. The results show that the proposed scheme can reduce the forced termination rate of cognitive users at the cost of slightly increasing in blocking rate. Also it is seen that there is little difference in bandwidth utilization efficiency for both cases.