• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.12
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• pp.363-370
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• 2023

Object detection technology that accurately recognizes the road and surrounding conditions is a key technology in the field of autonomous driving. In the field of autonomous driving, object detection technology requires real-time performance as well as accuracy of inference services. Task offloading technology should be utilized to apply object detection technology for accuracy and real-time on resource-constrained devices rather than high-performance machines. In this paper, experiments such as performance comparison of task offloading, performance comparison according to input image resolution, and performance comparison according to camera object resolution were conducted and the results were analyzed in relation to the application of task offloading for real-time object detection of autonomous driving in resource-constrained devices. In this experiment, the low-resolution image could derive performance improvement through the application of the task offloading structure, which met the real-time requirements of autonomous driving. The high-resolution image did not meet the real-time requirements for autonomous driving due to the increase in communication time, although there was an improvement in performance. Through these experiments, it was confirmed that object recognition in autonomous driving affects various conditions such as input images and communication environments along with the object recognition model used.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.2
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• pp.27-33
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• 2017

To efficiently provide cloud computing services to users over the Internet, IT resources must be configured in the data center based on virtualization and distributed computing technology. This paper focuses specifically on the problem that new training data can be added at any time in a wide range of fields, and new attributes can be added to training data at any time. In such a case, rule generated by the training data with the former attribute set can not be used. Moreover, the rule can not be combined with the new data set(with the newly added attributes). This paper proposes further development of the new inference engine that can handle the above case naturally. Rule generated from former data set can be combined with the new data set to form the refined rule.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1131-1134
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• 2001

가상문서 개념에 기반을 둔 디지털도서관에서는 기존의 멀티미디어 문서를 활용하여 새로운 view를 생성하고 지식을 창출할 수 있는 기능을 제공한다. 이 접근 방법의 초점은 링크를 사용하여 기존의 자원을 연결하여 가상문서를 생성하고 필요한때 필요한 부분만 가져다가 통합하여 재현시킬 수 있는 기능과 이렇게 생성된 가상문서를 총체적으로 혹은 부분적으로 검색할 수 있다는 것이다. 반면에 W3C에서는 Topic Maps라는 개념을 표준안으로 하였는데, 이 개념은 근본 취지에 있어 가상문서의 개념과 매우 유사하나 문서를 끌어서 통합하는 기능이나 부분문서를 가져오는 기능 등이 없다. 여기서도 기존 문서에 링크를 걸어 사용자가 원하는 토픽이 연결될 수 있도록 하는 기능을 규정하고 있는데, 지식 표현 및 추론 등 다양한 응용에 관한 연구가 진행되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 충남대학교에서 개발한 가상문서 기반 디지털도서관 개념에 이 Topic Maps 기능을 연결하여 호환성을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 호환성은 디지털도서관 분야에서의 핵심 이슈이며, 실용적인 관점에서 가상문서 기반 디지털도서관의 가용성을 향상시켜 궁극적으로 외부 시스템과도 연계될 수 있는 기반을 제공할 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.9
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• pp.1263-1271
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• 2010

Ontologies, the important implementation tools for semantic web, are widely used in various areas such as search, reasoning, and knowledge representation. Developing well-defined ontologies, however, requires a lot of resources in terms of time and materials. There have been efforts to construct ontologies automatically to overcome these problems. In this paper, ontologies are automatically constructed from the natural languages sentences directly. To do this, the analysis of morphemes and a sentence structure is performed at first. then, the program finds predicates inside the sentence and the predicates are transformed to the corresponding ontology predicates. For matching the corresponding ontology predicate from a predicate in the sentence, we develop the "predicate ontology". An experimental comparison between human ontology engineer and the program shows that the proposed system outperforms the human engineer in an accuracy.

• Convergence Security Journal
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• v.15 no.1
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• pp.83-89
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• 2015

In the wide area surveillance system including many CCTVs, application for remote realtime monitoring is designed and implemented. The applications using Xcode provide secure administrator interface from headquarters. Through the efficient and intuitive interface, it delivers real-time context reports and inference results. For the user convenience, it includes push alarm of events, SNS, Media streaming service for real-time monitoring uses Wirecast and Wowza media server. Wowza stream engine provides URL accommodating development specification. Mobile devices can receive real-time stream data. Performance evaluation in the processing is provided.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.931-940
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• 2001

In this paper, I propose Fuzzy Policing Mechanism(FPM) over ATM networks for the control of traffic which is unpredictable and bursty source. The FPM is consist of counter, subtracter and Fuzzy Logic Controller(FLC). The FLC is divided to fuzzifier, inference engine and defuzzifer The output of FLC inputs to the subtractor and it controls the counter. The counter works as a switch in transmission of cells. In simulation, I compared the FPM with the Leaky Bucket algorithm(LBM) in cell loss probability and performance characteristics. As a result, FPM gives lower cell loss probability than that of LBM and has good response behavior The FPM efficiently controls the transmission of packets which are variable traffic source and, it also has good selectivity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.423-425
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• 2012

비정형데이터의 분석을 위한 다양한 연구가 진행되면서 폭발적인 트리플 데이터 증가가 이루어졌다. 이는 결국 서비스 인프라의 병목현상을 초래하고 있으며, 그 해결책으로서 분산 병렬 아키텍처가 주목받고 있다. 본 논문은 대용량 시맨틱웹 자원을 저장, 적재, 질의 및 추론할 수 있는 트리플 저장소 특성에 가장 적합한 시스템 구조를 선정하기 위해 대용량 처리 능력, 데이터 처리 속도 및 안정성의 측면에서 연합 DBMS와 맵리듀스를 분석하는데 초점을 맞추고 있다. 분석 결과는 대용량 데이터 기반 트리플 저장소의 특성과 아키텍처의 유연성 및 향후 성능 개선 가능성을 판단하는 요소로 활용하여 맵리듀스 방식을 대용량 트리플 저장소에 적합한 방식으로 선정하였다. 본 연구는 대용량 데이터 기반 트리플 저장소 개발의 방향 수립을 위한 기반 연구로서 중요한 가치를 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.773-776
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• 2005

본 논문에서는 그동안 연구 및 개발해온 분산객체그룹 프레임워크로부터 새로운 분산서비스들을 추가한 확장 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 확장 분산객체그룹 프레임워크는 기존 프레임워크의 구성요소들과 이들에 의해 제공되는 서비스들은 그대로 유지하고, 분산 프로그램 개발 툴(Distributed Programming Developing Tool, DPD-Tool), 모바일 프락시 및 컨텍스트 제공자 구성요소들을 새롭게 추가하였다. 각 구성요소의 제공 서비스를 살펴보면, DPD-Tool은 분산객체그룹 프레임워크의 지원을 받아 클라이언트, 서버 프로그램 개발자 및 분산응용 관리자 GUI를 통해 쉽고 편리하게 분산 프로그램을 개발할 수 있는 도구이다. 모바일 프락시는 분산응용 서비스를 요청하는 이동 사용자의 위치를 기반으로 서비스 수행의 연속성을 지원한다. 그리고 컨텍스트 제공자는 하드웨어 기기 및 센서들로부터의 상황인식 및 추론 기술을 제공한다. 또한, 본 확장 프레임워크는 분산자원의 특성에 따라 다양한 속성정보를 통합 관리하기 위한 정보저장소 기술을 포함하며, 기존서비스 뿐만 아니라 새롭게 추가한 분산서비스들의 지원을 통해 분산응용의 수행성을 보장하도록 한다. 결론적으로 본 연구에서는 다양한 분산서비스에 맞추어 상황별로 적응 지원이 가능하며, 분산 프로그램을 용이하게 개발할 수 있는 도구를 함께 제공하고 있는 통합 프레임워크를 제시한다..

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.391-395
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• 2009

최근 한정된 자원으로 인한 에너지 수요가 증가하면서 에너지 절약 문제가 중요한 과제로 대두되었다. 본 논문에서는 효율적인 에너지 절약 문제를 해결하기 위한 방법으로 열 영상과 퍼지 제어 기법을 적용하여 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 실내 냉방 장치의 풍향과 풍속을 제어하기 위해 획득한 초기 열 영상을 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 RGB 값이며 각 색상은 $24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 본 논문에서는 색상 분포 영상을 좌에서 우로 5개의 계층 구간으로 분류하여 온도를 분석한다. 실내 공간의 색상 분포 영상을 분석하여 얻어진 각 계층 구간의 온도와 대기 중의 습도를 퍼지 소속 함수에 적용하여 구해진 결과 값을 비퍼지화 하고 최종적으로 풍향의 세기를 제어한다. 그리고 열 영상을 분석하여 풍향의 우선순위, 풍향의 지속시간을 결정한다. 제안된 방법을 $300{\times}400$ 크기의 열 영상을 대상으로 기존의 시스템과의 전력량 차이를 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.340-340
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• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.