• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.37-40
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• 2024

본 연구에서는 웨어러블 디바이스로부터 수집된 다변량 반려동물 행동 데이터를 처리하기 위해, GCN(Graph Convolutional Network)과 GRU(Gated Recurrent Unit)를 결합한 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시계열 내부 구조를 활용하여 그래프 구조로 변환하고, DTW(Dynamic Time Warping) 유사도 분석을 통해 노드 간의 시간적 유사도를 기반으로 엣지를 생성한다. 실험결과로 DTW 기반 엣지 생성 방식이 유클리드 거리 및 선형 방식에 비해 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구는 반려동물의 행동을 정확히 분류하기 위한 효과적인 방법론을 제공한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.735-740
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• 2006

유비쿼터스 가정환경에서 서비스를 제공하기 위한 다양한 장치들은 각기 고유한 인터페이스를 가진다. 사용자는 이 장치들을 제어하기 위해서 각각 다른 인터페이스에 익숙해야 하며, 결국 장치 수만큼의 인터페이스를 다루어야 한다. 이와 같은 불편을 해소하기 위해서는 하나의 입력 장치로 여러 장치들을 조작하는 사용자 인터페이스가 필요하다. 특히 유비쿼터스 가정환경에서는 다양한 장치들의 상태 및 기능 등이 동적으로 변하고, 장치가 설정되는 환경도 일정하지 않기 때문에 사용자 중심의 유비쿼터스 환경을 제공하기 위해서는 다양한 인터페이스를 통합할 필요가 있다. 사용자가 비슷하게 인지하는 이종 장치들의 기능을 통합하여 사용자 인터페이스의 동일한 입력으로 매핑한다면 사용자의 부담을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 가정환경의 다양한 장비들과 인터페이스 사이의 입출력 관계를 분석하여 시맨틱 네트워크로 모델링하는 방법을 제안한다. 각 장치의 상태와 기능을 시맨틱 네트워크로 정의하고, 노드나 엣지 사이의 유사도를 평가하여 장치와 사용자 인터페이스 사이를 자동으로 매핑한다. 제안하는 방법을 가정환경 입출력장치에 적용하고, 입출력 매핑을 시뮬레이션하는 환경을 구현하여 유용성을 검증한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.142-148
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• 2024

IoT (Internet of Things)장치들은 열악한 환경, 저용량, 저성능 프로세서로 인해 기존의 유선망이나 무선망의 인증 방법을 적용하기가 어렵다. 특히 블록체인과 같은 방법을 IoT 환경에 적용하기에는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 생체정보 중 일회용 템플릿의 인증을 수행하는 서버 역할을 위해 엣지 컴퓨팅을 이용한다. 이와 같은 환경에서 ECC (elliptic curve cryptographic)를 기반으로 IoT-EC(edge computing) 시스템을 활용하여 가볍고 강한 인증 절차를 제안하고 이에 대한 안전성을 평가한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.707-718
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• 2008

본 논문에서는 디지털 영상의 해상도를 임의의 배율로 확대 또는 축소하기 위해 사용되는 개선된 cubic convolution scaler를 제안한다. 화면 해상도 변경 시 엣지 부분에서 큰 왜곡이 발생되는 문제를 극복하기 위하여 제안하는 해상도 변환 방법은 영상의 edge의 방향에 따라 적용되며, 이것은 해상도 변환된 영상의 edge 특징을 잘 보존시킬 뿐 아니라 영상의 화질도 좋게 한다. 하지만 영상 보간에 사용되는 edge 방향 데이터들이 비균등 간격으로 위치하는 특징을 가지므로 cubic convolution의 kernel을 이에 맞게 새롭게 설계하였다. 제안하는 해상도 변환 방법은 transcoder와 같이 해상도 조정을 필요로 하면서 변환된 영상의 화질을 우수하게 유지하여야 하는 여러 응용분야에서 중요하게 사용된다. 실험 결과에서는 제안하는 방법으로 변환된 영상이 기존 보간 방법을 사용하여 변환된 영상에 비해 artifact를 가지지 않으면서도 좀 더 깨끗한 edge 정보를 가지고 있다는 것을 보여준다. 또 기존 방법에 비해 제안하는 방법은 해상도 변환에 의한 정보의 손실을 최소화 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.166-173
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• 2013

SoC내의 IP 개수 및 데이터 통신량이 증가함에 따라 온칩 크로스바 네트워크가 SoC의 중추 연결망으로서 널리 사용되어지고 있다. 온칩 크로스바 네트워크는 여러 개의 크로스바 스위치들과 이들간의 연결로 이루어지는데, 시스템의 복잡도가 증가함에 따라 IP들과 스위치들간의 연결 형태를 결정하는 것, 즉 토폴로지를 결정하는 것이 점점 복잡해지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 목표 시스템의 칩내 통신 특성을 고려하여 최적의 온칩 크로스바 네트워크의 토폴로지를 찾아주는 방법을 제안한다. 제안하는 토폴로지 합성 방법은 mixed integer linear programming(MIILP)를 이용하여 다른 휴리스틱 합성 방법과 달리 전역 최적점(global optimum)을 찾을 수 있는 장점이 있다. 또한, 기존에 제안 되었던 MILP를 이용한 토폴로지 합성 방법들이 토폴로지를 표현하는데 IP 노드들과 스위치들 간의 인접 행렬들을 이용했던 것과 달리, 본 논문에서는 IP들 간통신을 표현하는 엣지들을 기본으로 하는 새로운 표현 방식을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 새로운 MILP 표현 방식을 이용할 경우 기존 MILP 표현 방식을 이용했을 때보다 4개의 예제들에 대해 합성 속도가 평균 77.1 배 향상되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.9-20
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• 2012

컴퓨터비전에서 안정적으로 대응점을 획득하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이들은 스케일, 조명, 시점 등이 변하는 환경에서 정확한 대응점을 찾는 과정은 쉽지 않다. SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 꼭지점으로부터 추출한 특징벡터를 사용하므로 스케일링, 회전, 조명변화를 가지는 영상에서도 뛰어난 매칭을 수행한다. 그러나 SIFT는 엣지에 의해 특징점을 추출하므로 엣지가 존재하지 않는 영역에서는 원하는 대응점을 찾을 수 없다. 본 연구는 SIFT에 의한 대응 특징점 추출과 매칭 성능을 향상시키기 위한 마커 모양 및 배치 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용한 마커의 모양은 부착 방향에 따라 SIFT 알고리즘에 의해 한 방향으로 우세한 벡터를 검출할 수 있는 반원형(SemiCircle)으로 구성한다. 그리고 대응점 매칭의 성능을 향상시키기 위하여 마커의 방향 배치는 드 브루인 수열(De Bruijn Sequence)을 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 특징점 검출과 매칭에 효과적임을 증명하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제30권3호
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• pp.251-257
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• 2007

디지털 MTF의 정확도를 결정하는 요소로는 정확한 엣지 각도의 결정, 합성 ESF 또는 합성 LSF을 작성을 위한 재 샘플링, 스무징, 커브핏팅 등을 들 수가 있다. 본 실험에서는 Edge를 이용한 MTF커브 핏팅방법을 구현하였고, 슬릿법에 의한 MTF산출결과와 비교하였다. 실험결과 공간주파수 2.0 LP/mm 근방까지의 저주파수영역에서는 엣지법이 높은 수치를 나타내며 2.0 LP/mm 이상의 주파수 영역에서는 MTF값이 역전이 되어 슬릿법이 더욱 높은 값을 나타내었다. 이는 Cunningham의 보고와 완전히 일치한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.423-428
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• 2005

This paper proposes a new edge detection method using a $3{\times}3$ ideal binary pattern and lookup table (LUT) for the mobile robot localization without any parameter adjustments. We take the mean of the pixels within the $3{\times}3$ block as a threshold by which the pixels are divided into two groups. The edge magnitude and orientation are calculated by taking the difference of average intensities of the two groups and by searching directional code in the LUT, respectively. And also the input image is not only partitioned into multiple groups according to their intensity similarities by the histogram, but also the threshold of each group is determined by fuzzy reasoning automatically. Finally, the edges are determined through non-maximum suppression using edge confidence measure and edge linking. Applying this edge detection method to the mobile robot localization using projective invariance of the cross ratio. we demonstrate the robustness of the proposed method to the illumination changes in a corridor environment.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.487-499
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• 2022

딥러닝과 같은 기계학습 기술은 최근에 광범위하게 활용되고 있다. 이러한 딥러닝은 최근 낮은 컴퓨팅 성능을 가지는 임베디드 기기 및 엣지 디바이스에서 보안성 향상을 위해 ARM TrustZone과 같은 신뢰 수행 환경에서 수행되는데, 이와 같은 실행 환경에서는 제한된 컴퓨팅 자원으로 인해 정상적인 수행에 방해를 받는다. 이를 극복하기 위해 DNN 모델 partitioning을 통해 TEE의 제한된 memory를 효율적으로 사용하며 DNN 모델을 보호하는 TPMP를 제안한다. TPMP는 최적화된 memory 스케줄링을 통해 기존의 memory 스케줄링 방법으로 수행할 수 없었던 모델들을 TEE 내에서 수행하여 시스템 자원 소모를 거의 증가시키지 않으면서 DNN의 높은 기밀성을 달성한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.487-494
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• 2022

최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.