• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.403-410
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• 2009

2차원 저장소 적재는 NP-hard 문제로서 그 문제의 정확한 해를 구하는 것이 어려운 것으로 알려져 있으며, 이의 더 좋은 해를 얻기 위해 유전자(genetic) 알고리즘, 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing), 타부서치(tabu search)등과 같은 근사적 접근법이 제안되어 왔다. 하지만 분지한계(branch-and-bound)나 타부서치 기법들을 이용한 기존의 대표적인 근사 알고리즘들은 휴리스틱 알고리즘의 해에 기반을 둠으로 효율성이 낮고 반복수행에 의한 계산시간이 길다. 따라서 본 논문에서는 이러한 근사 알고리즘의 복잡성을 간소화하고, 알고리즘의 효율성을 높이기 위해 적재가능성을 판단하는 적합성 함수(fitness function)를 정의하고 이를 이용하여 어떤 특정 개체의 적재영역을 판단하는데 영향을 주는 적재영역의 수를 계산한다. 또한, 이들을 이용한 새로운 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 끝으로 기존의 휴리스틱 또는 메타휴리스틱 기법과의 비교실험을 통해 기존의 휴리스틱 알고리즘인 FFF와 FBS에 비해 97%의 결과가 같거나 우수하였으며, 타부서치 알고리즘에 비해 86%의 결과가 같거나 우수한 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1165-1174
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• 2011

데이터 방송 시스템에서 서버는 방송 채널을 통하여 데이터들을 지속적으로 전파하고, 이동 클라이언트는 자신이 원하는 데이터가 방송 채널에 나타나기를 기다리기만 하면 된다. 그러나 방송 채널은 많은 데이터들에 의해 공유되어야 하므로, 원하는 데이터를 수신하기까지 예상 지연시간이 증가할 수 있다. 본 논문은 전체 데이터들의 예상 지연시간을 최소화하기 위하여 다중 방송 채널에 적절하게 데이터를 할당하기 위한 주제를 연구하여 TLBP(Two Level Bin-Packing)로 명명된 새로운 데이터 할당 기법을 제안한다. 본 논문은 우선 평균 예상지연시간의 이론적 하한 값을 소개하고, 이 값에 기초하여 저장소의 용량을 결정한다. TLBP 기법은 저장소-적재 알고리즘을 이용하여 전체 데이터들을 다수 개의 그룹으로 분할하고, 각 그룹의 데이터들을 각 채널에 배정한다. TLBP는 저장소-적재 알고리즘을 두 단계로 적용함에 의해, 동일 방송 채널에 할당된 데이터들의 액세스 확률의 차이를 방송 스케줄에 반영할 수 있어 성능을 향상시킬 수 있다. TLBP와 세가지의 기존 기법과 성능을 비교하기 위하여 시뮬레이션이 수행되었다. 시뮬레이션 결과에 의하면 TLBP는 합리적인 실행부담을 가지면서도 평균 예상지연시간의 성능에 있어서 다른 기법보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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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.

• 한국진공학회지
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• 제13권4호
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• pp.182-188
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• 2004

이전의 연구에서의 소스 형태는 전기화학적 방법으로 에칭된 텅스텐 선에 코일형태의 히터를 부착한 것으로 액체금속을 직접 가열하는 방법이었다. 이전의 모델에서는 액체금속을 가열하는 과정에서 코일형태의 히터에 대한 과다한 전력소모가 발생함으로써 본 연구에서는 코일형태의 히터를 대체할 수 있는 새로운 방법을 제시하고 그의 특성을 연구하였다. Pre-etching된 250$\mu\textrm{m}$의 텅스텐 선을 7mm 단위로 절단, 이를 갈륨저장소로 만든 형태이다. 가열방식은 직접방식으로 갈륨을 저장소에 적재(loading)하는 과정과 빔의 안정도가 이전의 방법보다 더욱 향상되었음을 본 연구의 결과를 통해 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.251-252
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• 2019

본 논문에서는 기존의 AGV보다 높은 안전성과 Task Scheduling을 바탕으로 한 효율적인 AGV를 제안하였다. AGV는 객체인식 알고리즘인 YOLO로 다른 AGV를 인식하여 자동으로 피난처로 들어간다. 또한 마커인식 알고리즘인 ar_markers를 이용하여 그 위치가 적재소인지 생산 공정인지를 판단하여 각 마커마다 멈추고 피난처에 해당하는 Marker가 인식되고 다른 AGV가 인식되면 피난처로 들어가는 동작을 한다. 이 모든 로그는 Mobius를 이용해 Spring기반의 웹 홈페이지로 확인할 수 있으며, 작업스케줄 명령 또한 웹 홈페이지에서 내리게 된다. 위 작업스케줄은 외판원, 벨만-포드 알고리즘을 적용한 뒤 강화학습알고리즘 중 하나인 DQN을 이용해 최적 값을 도출해 내고 그 값을 DB에 저장해 AGV가 움직일 수 있도록 한다. 본 논문에서는 YOLO와 Marker 그리고 웹을 사용하는 AGV가 기존의 AGV에 비해 더욱 가볍고 큰 시설이 필요하지 않다는 점에서 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.375-378
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• 2019

최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.