• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.109-116
• /
• 2022

본 논문에서는 센서 시스템에 유입된 60Hz 라인 주파수 잡음의 영향을 효과적으로 제거하기 위한 상태 변수 필터(state variable filter, SVF) 구조의 대역 억제 필터(band rejection filter, BRF)를 제안한다. 기존 SVF 구조의 BRF는 추가적인 연산 증폭기(operational amplifier, OPAMP)를 사용하여 저역 통과 필터(low pass filter, LPF) 출력과 고역 통과 필터(high pass filter, HPF) 출력 간의 합 또는 입력 신호와 대역 통과 필터(band pass filter, BPF) 출력 간의 차를 구함으로써 구현한다. 따라서 BRF의 신호 감쇄를 결정하는 노치 주파수(notch frequency)와 노치 깊이(notch depth)가 신호의 합 또는 차를 구하는데 사용한 저항의 허용 오차(tolerance)에 크게 의존된다. 반면에 제안 된 BRF는 SVF 구조 내에 BRF 출력이 자연발생적으로 형성되기 때문에 각 포트 간의 조합이 필요 없게 되어 기존 BRF와 달리 노치 주파수와 노치 깊이가 저항의 허용 오차에 영향을 받지 않는다. 제안된 BRF의 노치 주파수는 59.99Hz이며 몬테 카를로 시뮬레이션 결과를 통해 저항의 허용 오차에 전혀 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있었다. 노치 깊이도 평균 -42.54dB, 표준편차 0.63dB를 가져 BRF로서 정상적인 동작이 가능함을 확인하였다. 또한 제안된 BRF를 가지고 60Hz 잡음에 간섭이 된 심전도 신호에 대하여 잡음 필터링을 적용한 결과를 보여주었으며 60Hz 잡음이 적절하게 억제되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권11호
• /
• pp.181-190
• /
• 2022

이 논문에서 우리는 기존의 영상식 또는 루프식 좌회전 감응 시스템과는 달리 라이다(LiDAR)센서 및 영상 카메라를 이용하여, 좌회전 대기 차량을 2중으로 검지하고 좌회전 차선의 대기 길이에 대응하는 좌회전 교통신호체계를 효율적으로 부여할 수 있는 시스템을 소개하였다. LiDAR 센서에 의해 송수신된 LiDAR 신호에 대해서는 실시간으로 좌회전 대기 차량을 검지하고, 영상 카메라에 의한 영상에 대해서는 실시간 또는 일정한 주기별로 분석하도록 구성함으로써 불필요한 연산 처리를 절감시켜 실시간 감응 처리가 가능하도록 하였다. 실제 신호처리기를 이용한 교차로 시뮬레이션으로 1주일 동안 매일 5시간 성능 테스트를 해 본 결과 기존 방식에 비해 3%~5% 향상된 99.9%의 검지율을 기록하였다. 장점으로는 LiDAR 센서로 99.9% 좌회전 대기 차량이 검지되었으며 의도적인 검지 누락을 발생시키더라도, 영상에 의한 자체 보정을 통해 즉각적인 대응이 가능하여 좌회전 대기 차량의 과도한 대기시간을 조절시켜 교차로 내 모든 차선의 교통흐름을 원활하게 유도할 수 있었다. 또한 좌회전 차량이 뜸한 외곽의 교차로에 적용 시 불필요한 신호 비용을 줄이는 등 서비스 신뢰도 및 효율성을 높일 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권10호
• /
• pp.29-41
• /
• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 방대한 텍스트 데이터를 사전에 학습한 우수한 성능의 거대한 모델들이 다양하게 고안되었다. 하지만 이러한 모델을 실제 서비스나 제품에 적용하기 위해서는 빠른 추론 속도와 적은 연산량이 요구되고 있으며, 이에 모델 경량화 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대표적인 모델 경량화 기술인 지식증류는 교사 모델이 이미 학습한 지식을 상대적으로 작은 크기의 학생 모델에 전이시키는 방법으로 다방면에 활용 가능하여 주목받고 있지만, 당장 주어진 문제의 해결에 필요한 지식만을 배우고 동일한 관점에서만 반복적인 학습이 이루어지기 때문에 기존에 접해본 문제와 유사성이 낮은 문제에 대해서는 해결이 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 궁극적으로 해결하고자 하는 과업에 필요한 지식이 아닌, 보다 상위 개념의 지식을 학습한 교사 모델을 통해 지식을 증류하는 이질적 지식증류 방법을 제안한다. 또한, 사이킷런 라이브러리에 내장된 20 Newsgroups의 약 18,000개 문서에 대한 분류 실험을 통해, 제안 방법론에 따른 이질적 지식증류가 기존의 일반적인 지식증류에 비해 학습 효율성과 정확도의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권8호
• /
• pp.253-262
• /
• 2023

전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권9호
• /
• pp.17-25
• /
• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.241-248
• /
• 2022

SRD(Shear Reinforcement of Dual Anchorage)는 건축 현장에서 철근 콘크리트 구조물의 안전성을 보강하는 데 사용된다. 전단 보강재를 만들 때에는 용접이 사용되며, 용접은 제품의 생산성 및 경쟁력을 좌우하는 데 중요한 역할을 한다. 따라서 용접 비드 검출 검사가 필요하다. 본 연구에서는 용접 비드의 영상 자료를 이용하여 용접 비드를 검사하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 먼저 영상 내 수직 방향으로 밝깃값을 계산한 뒤, 밝깃값 분포의 50% 높이 지점에 해당하는 위치를 영상에서 찾아서 수직 방향으로 용접 비드를 분할한다. 그리고 수평 방향에 대해서도 동일한 방법으로 용접 비드 영역을 분할한 뒤, 분할 영상을 분석하여 용접비드 유무를 검사한다. 제안한 알고리즘은 관심 영역을 먼저 지정한 뒤 분석을 수행하여 연산량을 감소시켰다. 또한 SRD 영상에서 모재와 용접 비드 영역 사이에 밝깃값의 차이 특징을 이용하여 수직 및 수평 방향의 모든 밝깃값을 이용함으로써 정확도를 높일 수 있었다. 실험에서는 용접 비드 유무를 검출하기 위한 방법들로써 K-평균, k-최근접 이웃 등 5개의 알고리즘을 이용하여 분석 결과들을 비교하였으며, 타 알고리즘들에 비해 제안한 알고리즘의 정확도가 가장 높음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권3호
• /
• pp.141-148
• /
• 2023

반도체 제품의 높은 수율을 달성하기 위해서는 정확한 오버레이 계측이 필수적이다. 오버레이 계측 성능은 오버레이 타깃 설계와 측정 방법에 많은 영향을 받는다. 따라서 오버레이 타깃은 성능 개선을 위해 다양한 타깃에 적용할 수 있는 측정 방법들이 요구된다. 본 연구는 이미지 기반의 오버레이를 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측정 알고리즘은 움직임 벡터를 이용하는 방법으로 서브 픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터는 선택된 영역의 픽셀들을 이용하여 다항식 전개를 통해 2차 방정식의 모델을 생성한다. 그 후 모델을 이용하여 서브픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터를 활용한 측정방법은 X축, Y축의 적층 오류를 각각 계산하는 기존 상관계수 기반의 측정방법과는 달리 한 번에 모든 방향의 적층 오류를 계산할 수 있다. 따라서 X축과 Y축의 관계를 반영하여 보다 정확한 오버레이 측정이 가능하다. 하지만 기존 상관계수 기반의 알고리즘보다 계산량이 증가하기 때문에 더 많은 연산시간이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법보다 개선된 알고리즘을 제시하는 것이 아닌 새로운 측정 방법의 방향을 제안하는 것에 목적을 두고 있다. 실험 결과를 통해 기존 방법과 유사한 정밀도의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.97-103
• /
• 2009

본 논문에서는 시스템의 변경이 많고 적은 비용으로 고성능 데이터 처리가 요구되는 응용분야에서 시스템의 유연성, 가격, 크기 및 성능을 개선하기 위한 목적으로 알테라(Altera)의 $Nios^{(R)}$ II 임베디드 프로세서(embedded processor) 4개를 사용하여 주종(master-slave)과 공유메모리(shared memory) 구조를 가지는 병렬처리 시스템을 설계하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템은 $Nios^{(R)}$ II 32bit RISC 프로세서. $SOPC^{(R)}$ Builder, $Quartus^{(R)}$ II, $ModelSim^{(R)}$으로 개발되었으며 설계한 병렬처리 시스템의 성능 평가는 $Terasic^{(R)}$사의 $DE2-70^{(R)}$ 레퍼런스 보드($Cyclone^{(R)}$ II(EP2C70F896C6N) FPGA)에서 검증하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템의 성능을 평가하기 위해서 1개, 2개, 4개의 프로세서로 512, 1,024, 2,048, 4,096, 8,192 N-point FFT(fast fourier transform) 연산을 수행하여 속도향상(Sp)과 시스템의 효율(Ep)을 평가하였다. 성능평가 결과 Sp는 1개의 프로세서를 사용한 경우에 비해서 2개의 프로세서를 사용한 경우 평균 1,8배, 4개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 2.4배의 속도향상을 보였다. 또한 Ep는 1개의 프로세서를 사용한 경우에는 1, 2개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 0.90, 4개의 프로세서를 사용한 경우에 평균 0.59를 보였다. 결과적으로 논문에서 구현된 병렬처리 시스템은 단일 프로세서를 사용하는 경우에 비해서 고성능 데이터 처리가 요구되는 분야에서 경제적인 시스템으로 구현할 수 있음을 보였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.183-196
• /
• 2018

인간의 행동이 생각이나 마음에 의해 지배되기도 하지만 반대로 인간의 생각이나 마음이 행동에 의해 지배되기도 한다는 관점에서 접근하는 연구들이 2000년대 후반부터 주목받기 시작했다. 물리적 경험이 은유적으로 연결되어 있는 추상적 개념을 상기시켜 결과적으로 특정 대상에 대한 판단이나 평가에 영향을 미친다는 것이다. 하지만 지금까지 진행되어 온 연구들은 인간이 보는 대상, 만지는 대상, 들고 있는 대상 등에 따라 인지 및 판단이 달라진다는 연구들로서 아직까지 인간의 특정 행동 패턴에 따른 차별적 효과에 대한 연구는 매우 희박한 상황이다. 본 연구에서는 위 또는 아래 방향으로 신체의 위치 이동이 일어날 경우 심리적 판단에 차별적 영향을 미친다는 사실을 밝혀내고자 하였다. 1차 실험에서 은유적으로 연결되어 있다고 판단되는 단어들끼리 짝짓는 테스트를 진행하였고, 2차 실험에서는 피험자들이 복잡한 연산문제를 짧은 시간 내에 풀게 하고, 상향 이동 또는 하향 이동 관련된 영상물을 보게 한 후, 이에 대한 심리적 판단을 측정하는 방식으로 진행하였다. 연구 결과, 신체의 '하향 이동'은 '종결'과 은유적인 연결이 있는 반면, '상향 이동'은 '진행'과 연관이 있음이 밝혀졌고, 신체의 상향 이동 경험자에 비해 하향 이동 경험자의 경우 자신의 의사결정에 대한 번복의향이 낮게 나타나고, 의사결정에 대한 확신과 성과에 대한 기대감은 높게 나타났다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.72-83
• /
• 2017

GPU는 다수의 워프를 병렬적으로 수행함으로써 레이턴시를 숨기면서 높은 처리량을 제공할 수 있다. 만약 GPU에서 캐쉬에 대한 요청이 미스를 발생시킨다면 하위 메모리로부터 요청한 데이터를 받을 때까지 MSHR(Miss Status Holding Register)을 통해 미스 정보를 추적하고 다른 워프를 수행한다. 최신 GPU에서는 캐쉬 자원에 대한 과도한 요청이 발생한 경우 자원점유 실패가 발생하여 GPU 자원을 충분히 활용할 수 없는 경우가 자주 발생한다. 본 논문에서는 MSHR 자원 부족으로 인해 발생하는 성능 감소를 줄이고자 새로운 워프 스케줄링 기법을 제안한다. L1 데이터 캐쉬에서 각 워프별 캐쉬 미스율은 긴 사이클 동안 비슷하게 유지되는 특성을 이용하여 각 워프들의 캐쉬 미스율을 예측하고, 이를 바탕으로 MSHR의 자원을 더 이상 사용할 수 없는 상태에서는 낮은 캐쉬 미스율을 보일 것으로 예측되는 워프들과 연산 위주 워프들을 우선적으로 이슈 한다. 제안하는 기법은 예측된 캐쉬 미스율과 MSHR 상태를 기반으로 캐쉬 자원을 더 효율적으로 사용함으로써 GPU 성능을 향상시킨다. 실험 결과, 제안된 기법은 LRR(Loose Round Robin) 정책에 비해 자원점유실패 사이클이 25.7% 감소하고 IPC(Instruction Per Cycle)가 6.2% 증가한다.