• Journal of Platform Technology
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• 제8권4호
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• pp.11-19
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• 2020

자율주행 환경은 실시간으로 상황이 급변하기 때문에 동적 객체인식 알고리즘이 반드시 필요하다. 또한, 자율주행자동차에 내장된 센서와 제어모듈이 증가하면서 중앙제어장치의 부하가 급격히 증가하고 있다. 중앙제어장치의 부하를 줄이기 위해서 단일 센서에서 출력되는 데이터의 최적화가 필요하다. 본 연구는 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서를 기반으로 한 동적 객체인식 알고리즘을 제안한다. 라이다에서 출력되는 포인트클라우드 기반 객체인식을 위한 오픈소스들이 존재하지만, 대부분 고성능 프로세서를 요구한다. 라이다에 탑재된 임베디드 프로세서는 리소스 제약 때문에 기능 구현을 위한 최적화 된 아케텍처가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자율주행자동차를 위한 라이다 임베디드 프로세서 기반 동적 객체인식 아키텍처를 설계하고, 포인트클라우드 크기와 객체인식 처리 지연시간의 상관관계를 분석하였다. 제안하는 객체인식 아키텍처는 포인트클라우드 크기가 증가함에 따라 객체인식 처리 지연시간이 증가하였고, 특정한 지점에서 프로세서의 과부하가 발생하여 포인트를 처리하지 못하는 현상이 발생하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.850-858
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• 2022

리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.427-432
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• 2023

본 연구에서, MEC(: Multi-access Edge Computing)가 Wave, Lte, 5G 망에서 V2X(: Vehicle to Everything) 를 적용한 자율 자동차의 다양한 시험을 위해서 Cloud 서비스망 구성이 제안되고, MEC App(:Application)은 특정 지역에서 두 가지 도메인(사업자(KT, SKT, LG U+), 망 형태(Wave, LTE(3G 포함), 5G))의 V2X 서비스 기능 시험 검증을 적용하였다. 국내 운영업체(SKT, KT, LG U+ 그리고 Wave)의 4G 망에서, MEC는 독립적인 망 기능을 가져가기 위한 목적으로 V2X 기능 블록과 Traffic Offloading을 통한 개선 효과를 정리하였다. 그리고 5G 망의 V2X VNF에서 높은 수준의 QoS로 값으로, Traffic Steering기능의 시나리오가 목적지별 트래픽 경로상에서 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.1-7
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• 2023

딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.95-103
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• 2024

학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.513-521
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• 2014

본 연구의 목적은 통합교육의 이론적 배경을 토대로, 유비쿼터스 학습 환경에 적용이 가능한 에이전트 기반 모델링 활용 융합 교육 콘텐츠를 개발하고 적용하는 것이다. 이 콘텐츠의 구조는 탈학문적 통합 개념과 상황학습 이론을 토대로 설계하였으며, 3개의 모듈로 구성되어 있다. 3개의 모듈은 융합 문제 제시 모듈, 지식 리소스 모듈, 그리고 에이전트 기반 모델링과 IT 도구에 대한 학습 모듈이다. 구현한 콘텐츠의 만족도를 묻는 설문을 실시한 결과 5점 만점에 4.05(효과성), 4.13(편의성), 3.86(디자인)의 평균 값을 받았으며 각 평가 영역에 대하여 사용자들이 대체적으로 만족하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이 콘텐츠를 사용하여 학습자는 디바이스, 시간, 공간의 제한이 없이 IT 도구를 활용하여 융합 문제를 해결하는 과정에 대한 학습과 경험을 할 수 있으며, 이러한 구조의 콘텐츠 설계는 향후 융합형 교육 콘텐츠를 개발하려는 연구자에게 좋은 가이드라인이 될 것으로 판단한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.139-145
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• 2016

질환 조기경보를 목표로 하는 ICT 힐링플랫폼에서 TOS는 개인 건강관련 데이터 공급자(provider)와 서비스 공급자 사이를 연결하여 개인화된 건강데이터를 중계한다. 이전 연구인 TOS에서는 모바일 기기를 고려하여 문서/측정 값 등의 자원에 대한 조회(retrieval) 및 관제 모니터링 방법이 제안되었다. 그러나 최근 헬스케어 분야에서, 모바일 기기를 이용한 통신 및 데이터 교환에 필요한 표준 항목들이 HL7 FHIR을 통해 정의되었다. 본 논문에서는 TOS를 통해 중계된 개인건강 자원을 FHIR bundle searchset으로 제공하기 위해서, TOS와 FHIR간의 데이터 그리드 모델을 설계하도록 한다. 제안 설계의 구성은 다음과 같다. 우선 TOS 자원 요청 방법과 FHIR observation 요청간의 유사점을 기술한다. 다음으로, IMDG 및 클러스터 기술을 기반으로 FHIR 서비스의 조회 요청을 처리하는 event-bus 모듈을 설계한다. 제안된 설계는 기존의 ICT 힐링플랫폼의 서비스 단말을 FHIR 리소스 활용이 가능한 모바일 헬스 기기로 확장하는데 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.675-690
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• 2003

시스템과 네트워크 클라이언트의 제한된 리소스를 이용하여 다수의 사용자가 참여 가능하고 사용자의 QoS를 만족시키는 분산 가상 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 분산 가상 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 증가에 따른 네트워크 트래픽 증가 문제, 네트워크 지연으로 발생하는 클라이언트간의 동기화 문제, 가상 환경 렌더링에 따른 시스템 부하 등의 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 3인칭 시점의 가상 댄싱 공간을 구성하여 아바타간의 상호 작용을 지원하고 사용자가 느끼는 화질에 따라 네트워크를 통해 전송되는 데이타의 양을 달리하는 계층적 QoS 모델을 제안한다. 계층적 QoS 모델은 화면을 보는 사용자의 시점에 기반하여 가상 댄싱 공간에서 보여지는 아바타의 화질을 조절하는 Visual QoS와 아바타의 영향 범위 및 아바타간의 거리에 의해 사용자에게 들리는 소리의 크기를 조절하는 Audio QoS로 구성된다. 이 기법의 효율성을 검증하고자 Sun사의 JMF와 Java3D를 이용하여 사용자의 실영상과 3D CG 아바타가 참여하는 가상 댄싱 공간을 구현한다. 본 논문에서 제안한 계층적 QoS 모델이 다수의 아바타가 참여하고 아바타의 밀집도가 높은 가상 댄싱 공간을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 TIE 시스템의 성능 실험과 시뮬레이션을 통해 확인한다.

• 생명과학회지
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• 제14권6호
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• pp.991-996
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• 2004

본 논문은 인터넷 상에 산재해 있는 활용 가능한 다양한 모티프 및 도메인 관련 리소스들을 통합화 함으로써 체계적이고 효율적인 모티프 및 도메인 검색을 할 수 있는 통합 시스템 개발에 대해 다루고 있다. 이러한 시스템을 개발하기 위해 산재해 있는 모티프 및 도메인 관련 개별 데이터베이스의 핵심 부분만을 취합하여 로컬 데이터베이스화하고, 해당 데이터베이스에서 사용되는 개별 분석 도구들을 로컬 서버에 설치하였다. 그리고 다양한 유틸리티 및 CGI 프로그램 등을 통해서 이들 데이터베이스와 분석 도구들을 상호연동시켰고, 단일 웹 인터페이스를 통해 전체적으로 통합하였다. 본 연구에서 개발한 모티프 및 도메인 통합 검색 시스템을 활용한다면, 최종 사용자들은 인터넷 상을 서핑하는데 많은 시간을 낭비하지 않고, 원스톱(one-stop) 서비스를 통해 본인이 하고자 하는 정확한 모티프 및 도메인 검색을 할 수 있어 보다 효율적이고 정확한 단백질 기능분석을 행 할 수 있을 것이다.