• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.337-338
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• 2022

시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 기계, 전기, 전자, 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.699-705
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• 2022

연구목적: 시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 결론: 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.219-220
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• 2021

본 논문에서는 마이크로컨트롤러에서 6축 IMU 센서를 사용한 제스쳐를 인식하기 위한 최적화된 학습 방법을 제안한다. 6축 센서값을 119번 샘플링할 경우 특징 차원이 매우 크기 때문에 다층 신경망을 이용할 경우 학습파라미터가 마이크로컨트롤러의 메모리 허용량을 초과하게 된다. 본 논문은 성능은 유지하며 학습 파라미터 개수를 효과적으로 줄이기 위한 마이크로컨트롤러에 최적화된 1D CNN을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1037-1042
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• 2018

최근 인간의 뇌를 모방하여 정보를 학습하고 처리하는 뉴로모픽 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 뉴로모픽 시스템의 하드웨어 구현은 다수의 간단한 연산절차와 고도의 병렬처리 구조로 구성이 가능하여, 처리속도, 전력소비, 저 복잡도 구현 측면에서 상당한 이점을 가진다. 또한 저 전력, 소형 임베디드 시스템에 적용 가능한 뉴로모픽 기술에 대한 연구가 급증하고 있으며, 정확도 손실 없이 저 복잡도 구현을 위해서는 입력데이터의 차원축소 기술이 필수적이다. 본 논문은 멀티모달 센서 데이터를 처리하기 위해 멀티모달 센서 시스템, 다수의 뉴론 엔진, 뉴론 엔진 컨트롤러 등으로 구성된 경량 인공지능 엔진과 특징추출기를 설계 하였으며, 이를 위한 병렬 뉴론 엔진 구조를 제안하였다. 설계한 인공지능 엔진, 특징 추출기, Micro Controller Unit(MCU)를 연동하여 제안한 경량 인공지능 엔진의 성능 검증을 진행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.355-366
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• 2022

본 논문은 프로그램 가능한 구조를 사용하여 재구성이 가능하고 저 전력 초소형의 장점을 모두 제공하는 인공지능 가속기를 위한 마이크로코드 기반 뉴럴 네트워크 가속기 컨트롤러를 제안한다. 대상 가속기가 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 지원하도록 마이크로코드 컴파일러를 통해 뉴럴 네트워크 모델을 마이크로코드로 변환하여 가속기의 메모리 접근과 모든 연산기를 제어할 수 있다. 200MHz의 System Clock을 기준으로 설계하였으며, YOLOv2-Tiny CNN model을 구동하도록 컨트롤러를 구현하였다. 객체 감지를 위한 VOC 2012 dataset 추론용 컨트롤러를 구현할 경우 137.9ms/image, mask 착용 여부 감지를 위한 mask detection dataset 추론용으로 구현할 경우 99.5ms/image의 detection speed를 달성하였다. 제안된 컨트롤러를 탑재한 가속기를 실리콘칩으로 구현할 때 게이트 카운트는 618,388이며, 이는 CPU core로서 RISC-V (U5-MC2)를 탑재할 경우 대비 약 65.5% 감소한 칩 면적을 제공한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.379-384
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• 2021

사람들이 인공 지능 분야를 계속 연구하고 제안 한다. 그 때문에 상대적으로 성숙한 인공지능 기술이 일상생활에 더 많이 활용된다. 평소 어디서나 볼 수 있는 생활용품들이 지능화되기 시작하고 있다. 그러나 미러는 생활용품에서 가장 많이 쓰이는 용품 이다. 그 인공 지능 기술을 미러에 적용하는 데 가장 적합 하다. 이 논문의 연구 결과는 라즈베리 pi를 기반으로 설계된 스마트 미러가 날씨, 온도, 인사를 표시하고, 인간-미러 상호작용 기능을 가지고 있다. 본 논문 연구방법은 라즈베리 pi 3B +를 핵심 컨트롤러로 사용하고 Google 어시스턴트를 지능형 제어로 사용한다. 라즈베리 pi의 자체 WiFi를 통해 네트워크에 연결하면 미러가 자동으로 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 표시하고 업데이트 할 수 있다. 키워드를 사용하여 Google 어시스턴트를 깨운 다음 미러를 제어하여 음악을 재생하고 시간을 상기시키는 등의 작업을 할 수 있다. 스마트 미러 음성 상호 작용의 기능을 실현한다. 또한 이 연구에 사용 된 하드웨어는 모두 모듈식 어셈블리이고, 나중에 사용자가 직접 조립하는 것이 편리 하며. 저렴한 가격으로 시장 진흥에 적합하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.128-130
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• 2020

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 기존 네트워크의 컨트롤 기능을 컨트롤러에 중앙 집중화하여 프로그램 가능하며 유연한 네트워크 관리 방식을 제공한다. 컨트롤러-스위치 간 인터페이스 표준 기술인 OpenFlow에서는 스위치 내부의 플로우 테이블을 이용하여 네트워크에 접근하는 패킷을 처리한다. 하지만 OpenFlow 스위치에 주로 사용되는 TCAM의 부족한 용량으로 인해, 많은 트래픽이 발생하는 환경에서 플로우 테이블에 충분한 양의 플로우 엔트리를 설치하지 못하는 문제가 발생한다. 이 경우 플로우 테이블 오버플로우가 발생하는데, 네트워크에 새로이 진입하는 플로우를 위하여 기존의 플로우 엔트리를 방출시킬 필요가 있다. 이때, 활성화된 플로우 엔트리를 방출하게 되면 네트워크 컨트롤 오버헤드가 크게 증가할 위험이 있다. 따라서 오버플로우가 발생했을 때 어떤 플로우 엔트리를 방출시킬지 정하는 것이 중요하다. 이에 본 논문은 플로우 프로토콜 타입에 기반한 플로우 엔트리 방출 정책을 제안하여 효율적인 플로우 테이블 사용을 목표로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.147-148
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• 2020

본 논문에서는 가상현실(Virtual Reality)을 구현할 수 있는 개발도구인 Unreal Engine4를 사용하여 객체지향 설계도구인 블루 프린트(Blue Print)로 좀비 슈팅 게임을 개발하였다. 본 게임콘텐츠는 1인칭 시점의 주인공 캐릭터가 게임 인공지능으로 공격하는 좀비로부터 공격을 당하지 않고 무사히 살아남는 생존을 목표로 하는 콘텐츠이다. 게임 조작 방법은 컨트롤러(Controller)로 가상 슈팅 무기를 이용하여 제한시간 동안 공격하는 좀비들을 물리치고 가상공간에서 생존해야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1037-1038
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• 2023

기술의 발전으로 인해 스마트 가전제품이 늘어나며 스마트 홈 기술이 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 기술은 설정과정의 복잡성으로 사용자들이 쉽게 접근하기 어렵다. 특히 디지털 기기 사용에 익숙하지 않은 사용자들을 스마트 홈 기술로부터 소외시키는 결과를 낳고 있다. 본 논문에서는 사용자 친화적인 스마트 홈 시스템을 제안한다. 사용자의 시선 방향을 추적하여 디바이스를 선택하고 간단한 인터페이스의 컨트롤러로 디바이스를 손쉽게 조작할 수 있도록 한다. 또한, 생성형 인공지능과 RAG 를 결합하여 사용자가 가전제품과 자연스럽게 대화하며 정보를 얻을 수 있는 인터페이스를 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.51-61
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• 2021

사물인터넷과 빅데이터 그리고 인공지능으로 상징되는 4차 산업혁명시대에 다양한 임베디드 디바이스가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 디바이스는 낮은 사양임에도 통신 기능을 보유하고 있어서 개인 정보유출 가능성이 높아지고 있으며 보안의 위협 또한 증가하고 있다. 임베디드 디바이스는 하드웨어부터 네트워크를 통한 서비스까지 대부분의 단계에서 보안 이슈가 발생 가능하다. 또한 저사양과 저전력 등 자원 제약의 특징을 가지며 관련 기술의 표준화가 이루어지지 않은 상황이므로 일반적인 보안 기법을 적용하기에는 어려움이 따른다. 본 연구에서는 임베디드 디바이스에 SDN 적용 시 취약점과 발생 가능한 문제점과 고려사항을 제시하였다. 하드웨어 관점에서 와이파이 칩과 블루투스의 문제, 오픈플로우 구현상의 문제, SDN 컨트롤러 및 구조적 특성에 따른 사례를 고려하여 제시하였다. SDN은 데이터 플레인과 제어 플레인을 각각 분리하여 둘 사이에 표준화된 인터페이스를 제공하여 통신을 효율적으로 제어할 수 있으며 빠른 변화에 대응하기 어려운 기존 네트워크 기술에서의 보안의 한계에 대응할 수 있다.