• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.484-487
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• 2017

사람이 만드는 소프트웨어는 개발을 시작함과 동시에 오류를 만들어내기 시작한다. 간단히 생각해보면 소프트웨어를 개발하는 사람이 이러한 오류를 잘 알 수 있을 것이라고 생각하지만 개발자 스스로가 자신의 소프트웨어의 오류를 찾아 판단하는 것은 매우 어려운 일이다. 그렇기에 소프트웨어의 테스터가 따로 존재하게 되는데 소프트웨어 테스트의 방법은 크게 화이트박스 테스트와 블랙박스 테스트로 나누어 볼 수 있다. 호환성 도구는 블랙박스 테스트를 기반으로 호환성 테스트를 수행하며 자동화를 결합시켜 사람이 호환성 테스트를 수행할 때의 물리적인 시간의 한계를 극복하는데 목적을 갖고 있다. 목적에 따라 호환성 테스트를 위한 적절한 테스트 샘플을 제작한 후 다양한 테스트 케이스를 통해 호환성 테스트를 수행한 뒤 수행한 결과를 바탕으로 사람이 호환성 테스트를 진행할 때와 비교하여 시간적 효율성과 오차 범위를 줄임으로써 신뢰도를 증가시키고 이를 통해 호환성 도구의 유용함을 밝히고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.629-632
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• 2002

본 논문에서는 획득 영상에서 k-평균 알고리즘에 의한 무게중심을 이용하여 이동 물체를 검출하고 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체의 검출은 획득 영상에 대하여 차영상 후 에지 검출에 의해 수행된다. 제안한 검출 방법은 빛의 밝기와 각도에 의해 발생된 그림자 등의 변형을 제거하고, 이동 물체만을 검출할 수 있어, 빛에 영향을 받은 영상에 대해서도 이동 물체를 양호하게 검출할 수 있다. 물체 추적은 검출된 이동 물체에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 물체 무게중심을 구하고, 무게중심 부근의 화소 평균값과 무게중심간의 거리를 구한다. 다음 프레임들에 대하여 탐색영역의 화소 평균값에 의해 후보 무게중심을 구하고, 물체 무게중심과 구한 후보 무게중심들의 표준편차와 무게중심간의 거리 차를 이용하여 이동 물체를 추적한다. 그 결과, 이동 물체의 추적 속도를 개선시켰고, 물체 추적 오차율을 줄였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.189-192
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• 2000

벡터양자화는 신호의 압축에 이용되는 일반적인 방법이다. 그러나 유클리드 거리 등을 이용한 거리 계산량이 많아서 코드북 크기나 압축율의 제한이 있게 된다. 따라서 PDS(partial distance search)와 같은 벡터양자화 부호화의 계산량을 줄이기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 이웃한 음성신호는 급격히 변하지 않고 서서히 변해가는 성질에 착안하여 현재의 벡터 다음에 발생되는 벡터를 조사하여 인덱스를 저장한 후 이를 다음 벡터의 벡터양자화 때 참고함으로써 불필요한 계산을 줄이는 방법이다. 제안한 방법으로 음성신호에 대해 실험한 결과 전탐색의 결과와 비교하여 빠른 시간에 큰 오차없이 벡터양자화 부호화를 할 수 있었다. 이 방법은 PDS와 같은 이미 제안되어 있는 많은 방법들과 같이 이용하면 더욱 효과적인 벡터양자화 부호화를 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.217-219
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• 2004

본 연구에서는 Feedforward Neural Network에 적용될 수 있는 개선된 학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 제시된 알고리즘을 이용하여 학습을 할 때 학습 초기는 가장 단순한 경우로써 한 개의 학습 패턴과 은닉 층으로부터 시작한다. 신경망 학습 중에 지역 최소값에 수렴되면 weights scaling 기법을 이용하여 지역 최소값을 벗어나도록 한다. 지역 최소값의 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 추가한다. 이러한 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기값 선택은 선형계획법을 이용한 최적 처리절차론 이용한다. 최적 처리절차의 결과로써 은닉 층의 노드가 추가된 후의 네트워크는 학습회수를 증가시키지 않아도 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 신경망으로 추정할 수 있게 하며, 이 결과를 모의실험을 통하여 살펴보고 기존의 연구 결과와 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.301-304
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• 2015

센서네트워크는 기본적으로 센서 데이터를 활용하고 있기 때문에 센서 데이터는 센서네트워크의 구성요소 중 가장 중요하다 해도 과언이 아니다. 하지만 통신장애 발생 시 다양한 특징을 갖는 센서 데이터의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 최대/최소값 중심으로 센서 데이터를 메모리에 저장 및 압축하는 2MC 방법을 제안하고, 보간법을 사용하여 데이터 복구 후 실제 데이터와 비교하여 그 성능을 검증하였다. 실험결과, 기존 방법과 비교하여 최대 8배까지 압축한 복구 데이터를 실제로 사용할 수 있는 정도이며, 평균 오차율은 8배 압축에서 기존 압축 방법 대비 최대 35% 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1205-1207
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• 2015

Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.140-143
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• 2013

본 논문에서는 데이터 병렬성이 뛰어난 벡터 기반의 Rasterization 알고리즘을 CUDA를 이용하여 코어 매핑에 따른 성능 및 에너지 효율을 분석해 보았다. 블록 사이즈를 동일하게 맞춘 후 블록의 차원을 변경 하는 방법과 블록 사이즈를 변경하는 방법을 사용하여 실험하였다. 모의실험결과, 블록 사이즈가 동일할 때는 오차 범위 내로 동일한 성능과 에너지 효율을 보였다. 아키텍처마다 모든 자원을 사용할수 있는 이론적인 블록 및 스레드 구조가 존재하지만 메모리 접근에 대한 최적화를 이루어 내지 못한다면 Amdahl's law에 의해 성능 향상에 한계가 있다는 것을 확인하였다.

• 한국터널공학회:학술대회논문집
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• 2005.04a
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• pp.341-347
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• 2005

본 논문은 터널에서 화재 발생 시, 시간에 따른 연기거동에 대해 실물실험과 3차원 수치해석을 수행하고 각각의 결과를 비교,검토하였다. 실물실험을 위하여 8.8 kW의 열원과 901iter/h의 연기 발생이 가능한 연기발생장치를 자체 제작하였으며, 대상터널은 길이 570m, 단면적 $64.6m^2,$ 그리고 약 $2\%$의 구배를 가지고 있다. 실험은 외풍의 영향을 줄이기 위해 터널 입,출구에 차단막을 설치하였으며 연기발생장치로부터 20m 간격의 위치에서 20초 간격으로 연기전파, 속도 그리고 온도를 측정하였다. 연기는 60초 경과 후, 연기발생장치로부터 20m 떨어진 위치에 도달하였으며 140초, 180초 및 260초 경과 후, 각각 40m, 60m 및 80m 위치에 도달하였다. 3차원 수치해석의 결과는 터널벽면을 매끈한 표면으로 처리하였을 때, $26.3\~49.5\%$정도 과대 예측하였다. 또한 터널벽면을 일정 조도를 갖는 거친 표면으로 처리한 경우는 $-2.7\~17.6\%$ 오차로 실험결과에 보다 근접하는 결과를 보였다. 따라서 터널 내 연기거동에 대한 3차원 수치해석을 수행할 때에는 벽면조도에 대한 고려가 필요하리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.713-716
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• 2005

차세대 원자로로 부각되고 있는 고온가스냉각 원자로에서는 고온 안정성 및 핵분열생성물 차단 성능이 우수한 TRISO(Tri-Isotropic) 핵연료를 사용하고 있다. TRISO 핵연료 입자는 직경이 약 1mm인 구 형태로 입자의 중심에는 직경 $0.35^{\sim}0.6\;{\mu}m$의 핵연료 입자가 포함되며 입자 외곽을 코팅 층이 에워 싸고 있다. 이 코팅층은 완충(buffer) PyC 층, 내부 PyC 층, 외부 PyC 층으로 구성되어 있다. 각 코팅 층의 두께를 수십$^{\sim}$백 ${\mu}m$ 범위이며 사양으로 정해져 있어 핵연료 입자 제조 후 사양을 만족하는지를 검사해야 한다. 본 연구에서는 TRISO 핵연료 입자 정보를 컴퓨터로 생성하고 가상의 X-선 래디오그래피 방법을 이용하여 투시 영상을 구성한 후 Filtered Backprojection 기법을 이용하여 단면 영상을 재구성하고 이 단면 영상을 이용하여 코팅 층의 두께를 정밀하게 측정하기 위한 모의 실험을 수행하였다. 경계선이 불명확한 투시영상이 아닌 경계선이 명확한 재구성 단면 영상을 이용하여 코팅 층의 두께를 약 2.3% 이내의 오차율로 정밀하게 측정하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.235-245
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• 2018

Recently panoramic image overcomes camera limited viewing angle and offers wide viewing angle by stitching plenty of images. In this paper, we propose pre-processing and post-processing algorithm which makes speed and accuracy improvements when making panoramic images. In pre-processing, we can get camera sensor information and use three-dimensional rotation angle to find RoI(Region of Interest) image. Finding RoI images can reduce time when extracting feature point. In post-processing, we propose weighted minimal error boundary cut blending algorithm to improve accuracy. This paper explains our algorithm and shows experimental results comparing with existing algorithms.