• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.705-708
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• 2020

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 탐지기의 정확도를 개선해야 하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 출력인 박스들의 신뢰도 값을 평가하고 잘못된 박스들의 신뢰도 값을 보정하는 박스 레벨 후처리 방법을 제안한다. 즉, 신뢰도 값이 가짜 돼지인지 진짜 돼지인지 애매한 경우, 박스내 전경 픽셀 정보와 인접 박스의 정보를 이용하여 신뢰도 값을 낮추거나 높이는 보정 작업을 수행한다. 그리고 실제 돈사에서 취득한 11,308장의 영상 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 에러율을 4.4%에서 1.2%로 개선하는 효과가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.83-84
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• 2022

항로표지는 다양한 장비들이 복합적으로 구성되는 장치이다. 이러한 복합적 장비의 유연하고 안정적 운영을 위해서는 주 운영체제의 안정성을 보장해야 한다. 모든 SW는 주 운영체제에 영향을 줄 수 있다. 이러한 문제를 최대한 예방하기 위해 마이크로서비스 아키텍처가 필요하다. 서비스 마다 독립된 자원공간을 활용하는 마이크로 서비스 아키텍처는 리눅스 컨테이너 기법을 활용하여 구현된다. 제안하는 스마트 항로표지의 운영을 담당하는 통합플랫폼의 마이크로 서비스 아키텍처의 주요 서비스로 센서 데이터 스트리밍 서비스, 임베디드 고장진단 서비스, 데이터베이스 서비스, 원격 통신 서비스, 컴퓨팅 리소스 모니터링 서비스, 시각화 서비스로 구성된다. 본 연구에서는 전체 마이크로서비스 아키텍처를 제안하고 그중에서도 주요 서비스들의 구현 방법을 기존 오픈소스 활용을 통해 제안한다. 제안하는 구조를 통해 각 서비스가 컨테이너화 되어 관리됨으로써 에러대처와 업데이트 관리에 용이한 마이크로서비스아키텍처를 구현할 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.38 no.7
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• pp.923-928
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• 2014

Communication underwater is severely limited when compared to communications in air because water is essentially opaque to electromagnetic radiation except in visible range. Acoustic systems are capable of long range communication, but offer limited data rates and significant latency due to the speed of sound in water. On the other hand, optical wireless communication has been proposed as one of the best alternatives to meet the requirements of the underwater observation and subsea monitoring systems. It will help In this study, we are developing an underwater optical communication system that integrates with a depot ship floating on the water. An interface between LED lighting communication system and Bluetooth module is presented to support the underwater-to-air communications. Error free image and text transmission at 3 m of water were achieved at bit rates of 230.4 kbps. This development effort will enhance infrastructure to efficiently interconnect between underwater wireless systems and command ship networks for underwater monitoring.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.319-326
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• 2013

There are many software reliability models that are based on the times of occurrences of errors in the debugging of software. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. It is shown that it is possible to do asymptotic likelihood inference for software reliability models based on infinite failure model and non-homogeneous Poisson Processes (NHPP). Statistical process control (SPC) can monitor the forecasting of software failure and thereby contribute significantly to the improvement of software reliability. Control charts are widely used for software process control in the software industry. In this paper, we proposed a control mechanism based on NHPP using mean value function of logarithmic hazard learning effects property.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.4
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• pp.2393-2398
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• 2014

Because each resource in LTE-Advanced system and network's shapes such as bandwidth, error rate change variably, it is judged that it is impossible to control service continuity with procedural, artificial, and static control method applied to the existing voice service. This research suggests a QoS management mechanism to support the service continuity effectively based on policy control. It means a method in which a subscriber's terminal collects information about its current condition and base station around, and a base station, through the data collected by monitoring inner or adjacent base station, shares related data and converges, controlling service continuity on its own.

• Journal of Platform Technology
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• v.6 no.3
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• pp.47-54
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• 2018

Predictive analysis in the hardware industry can be performed at an appropriate point in time to prevent failure of production facilities and reduce management costs. This helps to perform more efficient and scientific maintenance through automation of failure analysis. Among them, predictive management aims to prevent the occurrence of anomalous state by identifying and improving the abnormal state based on the gathering, analysis, and scientific data management of facilities using information technology and constructing prediction model do. In this study, we made a fault tree through the Relex tool and analyzed the error code of the hardware to study the safety.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.3 no.2
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• pp.71-78
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• 2008

The sensor node's performance is expected to be improved and the price will be largely decreased. As USN-applied field is expanded, multiple application services are expected to be provided through one USN soon. Multiple applications be required a periodic data reporting, consecutive information monitoring, event-driven data and query-based data as the data pattern that USN is delivered. Accordingly, the mechanism which can assure QoS according to each data characteristic is required. In this paper, A proposed protocol apply the duty cycle of S-MAC protocol variably and flexible according QoS level. This method largely reduces the delay on the delay-sensitive traffic, while keeping the energy efficiency.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.3
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• pp.561-567
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• 2018

In this paper, we apply this method to the entire process of smart disaster safety management based on the $4^{th}$ industrial revolution to minimize human, social, economic and environment damage from accidents and disasters, prevention evaluation and disaster information collection analysis and real-time detection of field situation. Prevention of $5^{th}$ generation communication system by analysis, contrast by education and training using virtual reality and augmented reality disaster safety management decision support system intelligent robot for recovery, disaster, discovery, reconnaissance relief, and scale analysis of damages were proposed.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.13 no.5
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• pp.225-234
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• 2018

Control flow errors are caused by the vulnerability of memory and result in system failure. Signature-based control flow monitoring is a representative method for alleviating the problem. The method commonly consists of two routines; one routine is signature update and the other is signature verification. However, in the existing signature-based control flow monitoring, monitoring target application is tightly combined with the monitoring code, and the operation of monitoring in a single thread is the basic model. This makes the signature-based monitoring method difficult to expect performance improvement that can be taken in multi-thread and multi-core environments. In this paper, we propose a new signature-based control flow monitoring model that separates signature update and signature verification in thread level. The signature update is combined with application thread and signature verification runs on a separate monitor thread. In the proposed model, the application thread and the monitor thread are separated from each other, so that we can expect a performance improvement that can be taken in a multi-core and multi-thread environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1317-1320
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• 2002

네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽의 변화량을 감시하고 시계열 분석을 이용해 변화량의 추이를 모형화한다. 트래픽의 변화량을 모형화하게 되면 트래픽에 대한 예측이 가능하게 되므로 트래픽 예측을 이용하여 성능관리를 수행할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 트래픽을 이용한 성능관리 시스템에 대해 다룬다. 기존의 성능관리 시스템은 SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법으로 이는 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 즉각적이지 않았고 또한 모니터링을 수행하기 위해서는 통신 트래픽의 증가를 가져왔다. 대부분의 성능관리 시스템은 단순히 망에서의 트래픽이나 에러율 등을 관리자에게 보고하는 데 그치고 있어 능동적인 성능관리가 이루어지지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 모형화하여 미래의 트래픽 양을 예측하고, 예측된 정보를 바탕으로 하는 성능관리 시스템에 대해 연구한다. 예측 알고리즘으로는 시계열 분석을 통해 시계열 자료의 예측을 가능하게 하는 알고리즘으로 설계한다. 이 성능관리시스템을 바탕으로 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예측하여 신속하게 대응을 할 수 있다.