• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.728-735
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• 2017

디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.181-199
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• 2000

본 논문에서는 기존 LAN 응용뿐 아니라 다양한 3계층 프로토콜을 ATM 망상에서 서비스해주기 위하여 ATM 포럼에서 제안한 MPOA(multiProtocol Over ATM)를 구현하고 이를 테스트하였다. MPOA 호스트와 엣지 디바이스의 기본이 되는 MPC(MPOA Client)와 라우터 상에 존재하는 MPS(MPOA Server0의 작동 프로시져에 중점을 두어 구현하였다. 구현한 MPC의 기능은 LEC(LAN Emulation Client)와 프리미티브 교환 작업, Ingress와 Egress 캐쉬의 관리와 유지, 그리고 LEC를 통한 디폴트 전송과 지름길 전송들이다. 또한 MPS는 LEC와 프리미티브 교환, MPOA와 NHRP(Next Hop Resolution Protocol)사이의 프레임 변환 및 교환 그리고 Ingress/Egress 캐쉬 관리와 유지 등을 구현하였다. 구현된 MPOA시스템이 올바로 작동하는지 테스트하고자 가능한 모든 시나리오를 작성하여 시뮬레이션에 의해 테스트하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.61-67
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• 2023

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.17-23
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• 2024

국내 상수도관의 파열, 결함 등으로 인한 누수율로 인한 손실이 매우 크고, 이런 누수를 예방을 위한 방지 대책이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 진동 센서를 활용한 누수 탐지 센서를 개발하고 인공지능 기술을 활용한 최적의 누수 탐지 알고리듬을 제시하고자 한다. 상수도 배관에서 취득한 진동음은 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 전처리 과정을 거친 뒤, 최적화된 트리 기반 부스팅 알고리듬을 적용하여 누수 분류를 하였다. 다양한 실증 환경에서 취득한 약 26만여 개의 실험 데이터에 적용한 결과 기존의 SVM(Support Vector Machine) 방법에 비해약 4%가 향상된 97%의 정확도를 얻었고, 연산 처리속도는 약 1,362배가 향상되어 엣지 디바이스 적용에도 적합함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.470-476
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• 2020

본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 수 있다.