• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.681-683
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• 2023

폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권4호
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• pp.105-112
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• 2022

최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1385-1398
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• 2004

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 먼저, 사전 실험을 통하여 기존의 기본적인 처리 방식인 Naive-Scan의 성능 병목이 CPU 처리 과정에 있음을 지적하고, Naive-Scan의 CPU 처리 과정을 최적화하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법은 질의 시퀀스와 서브시퀀스들간의 타임 워핑 거리들을 계산하는 과정에서 발생하는 중복 작업들을 사전에 제거함으로써 CPU 처리 성능을 극대화한다. 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 Naive-Scan을 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 제안된 기법을 기존의 타임 워핑 하의 서브시퀀스 매칭 기법인 LB-Scan과 ST-Filter의 후처리 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 기존의 타임 워핑 하의 서비시퀀스 매칭을 위한 모든 기법들이 제안된 최적화 기법에 의하여 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 특히, Nsive-Scan은 최적화 기법의 적용 전에는 가장 떨어지는 성능을 보였으나, 최적화 기법의 적용 후에는 모든 경우에서 ST-Filter나 LB-Scan을 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 이것은 성능 병목인 CPU 처리 과정을 최적화함으로써 기존 기법들인 Naive-Scan, LB-Scan, ST-Filter 간의 처리 성능 상의 순위 역전 현상이 발생하였음을 보이는 매우 중요한 결과이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.149-150
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• 2019

기존의 Flow 규칙 구분을 위해 연구되었던 기법들은 적응적 또는 사전 처리의 접근법이 제안되었으나 각각의 장단점을 기반으로 효율적인 접근법이 연구되어야한다. 본 연구에서는 Flow 규칙을 삽입하기 전에, 스위치의 계산 작업을 완화하기 위하여 전이 학습 기법인 TrAdaBoost를 이용함으로써 Flow 규칙들을 구분하는 접근법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.705-708
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• 2003

본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 특성을 고려한 미디어제어 프로토콜의 설계에 있어서의 고려사항 및 설계기법에 대해서 제안하고 있다. 무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가지는 배터리를 에너지원으로 사용하는 센싱 디바이스들로 구성되어 있으며, 이러한 디바이스들로 구성된 네트워크는 하나 혹은 그 이상의 공통의 작업을 수행하는데 그 목적이 있다. 일반적으로 무선 센서네트워크는 ad hoc 헝태의 구조를 가지며, 각각의 노드들은 장시간동안 비활성화 상태에 머무르게 되며, 센싱을 하기 위한 특정 이벤트가 발생하였을 때만 활성 상태로 전이하게 된다. 이와 같은 센서 네트워크의 특성은 IEEE802.11 과 같은 기존의 무선 미디어 제어 프로토콜과는 차별성을 띄게 된다. 센서 네트워크는 노드별 미디어 접근 공정성이나 시간지연보다는 에너지절약과 위상자동설정에 더 중점을 두고 있기 때문에 이에 적합한 미디어 제어 기술이 필요한 것이다. 본 고에서는 에너지 소모를 최소화하고 위상 자동 설정을 지원하기 위한 3 가지의 기법들에 대해서 제안하고자 한다. 첫째로 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 신호감지 및 Sleep 상태 전이 및 이웃 노드들과의 가상동기화기법을 이용한 에너지 절약 기법에 대해서 제안하고, 충돌회피 기법에 대해서 살펴보도록 하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.782-785
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• 2010

본 논문은 연속된 음성 신호를 전송로 상에 전송하기 위해 음성 신호를 G.711 표준 권고인 PCM으로 다중화한 후 고정 타임슬롯을 배정하여 전송하는 시스템에서 PCM 화된 디지털 음성 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송하는 스트림 암호화 기법에 관한 것이다. 실시간으로 처리되는 음성 데이터의 암호화 시에는 하드웨어 방식이 적합한 데, 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받는 음성 데이터의 실시간 암호화 기법에 관한 것이다. 일반적으로 아날로그 음성 신호 코딩 시에 국내에서는 북미 방식인 ${\mu}-law$ 코딩 기법을 적용하는 데 이는 표본화한 음성 데이터를 양자화전에 압축하고 복호화 후 신장하는 비선형 양자화 기법을 적용하는 것으로 표본화된 값을 8 비트의 PCM 데이터로 변화하여 E1(2.048Mbps) 급 속도로 전송한다. 본 논문에서는 PCM 전송로 상에 전송되기 전의 직렬 입력 데이터를 암호화 장치를 거쳐 해당 타임슬롯에 해당하는 8 비트의 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송로 상으로 전송하고 역으로 수신 단에서는 PCM 전송로를 거친 직렬 입력 데이터를 암호화된 타임슬롯을 판별하여 해당 타임슬롯의 데이터를 복호화하여 원래 데이터를 복원한다. 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받은 PCM 데이터를 암호화하여 전송한 후 수신 단에서 복호화 과정을 거친 후 타임슬롯 단위로 데이터 암호화/복호화가 가능함을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.539-539
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• 2012

최근 미국 환경부에서는 국가 환경 정책으로써 LID(Low Impact Development)를 대안 책으로 제시하고 있으며 우리나라에서도 최근 LID기법 연구가 활발히 진행 되고 있다. LID란 기존의 집중식 BMP처럼 유출 발생 후 처리를 다루는 방식의 기법이 아닌 발생원 단계에서의 처리에 초점을 맞춘 기법이다. 환경적 측면에서 다양한 기능을 가능하게 할 수 있는 LID기법 적용에 따른 효과를 알아보기 위해 전 세계적으로 SWMM 모형이 많이 사용되고 있지만 SWMM 모형 내 유량 및 수질에 따른 자동 보정 툴이 존재하지 않고 유역에 적합한 최적의 LID 기법 구조물의 설계 기준을 정할 수 있는 툴이 존재하지 않기 때문에 보다 효율적인 유역의 수문 보정 및 LID 기법 적용에 따른 효과 모의를 제공하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 SWMM 5.0 버전 내 SWMM LID auto-calibration tool을 PARASOL 알고리즘을 기반으로 개발하였다. 또한 개발된 PARASOL 알고리즘 기반 SWMM LID auto-calibration tool을 이용하여 경기도 경안천 유역에 적용하였고 2011년 일별 실측 수문자료와 비교 분석 하였으며 경기도 경안천 유역에 맞는 최적의 LID기법을 산정하였다. 본 연구에서 개발 된 SWMM auto-calibration tool은 SWMM 모형의 유량 및 수질을 자동으로 보정하기 때문에 보다 효율적인 모형의 보정을 사용자에게 제공해 줄 수 있을 것이며 유역에 적합한 최적의 LID 기법 구조물 설계를 제시해 줄 수 있기 때문에 향후 LID 기법을 이용한 도시개발 계획에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 PARASOL 알고리즘 뿐만이 아닌 GLUE, SUFI-2, GA 등 다양한 알고리즘이 추가된 SWMM LID auto-calibration tool 을 개발 중에 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.1483-1486
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• 2005

일반적으로 응용 프로그램의 메모리 요구를 배치 전에 평가하는 것은 많은 어려움이 따르기 때문에 주기억장치의 부족을 초래한다. 또한 임베디드 시스템의 디스크와 가상 메모리의 결핍은 out-of-memory 에러가 발생할 때 응용이 확장되기 위한 swap 공간이 없어 시스템이 붕괴되고 가상 기억장소로부터의 보호가 없어 세그먼트가 그 바운드를 초과했다는 것조차 발견되지 않으므로 붕괴 전의 교정 동작이 불가능하게 한다. 시스템 붕괴가 치명적인 손실이 될 수 있는 임베디드 시스템에서 Out-of-memory 에러는 비신뢰성을 보이는 중요한 원인이 된다. 본 논문에서는 컴파일러에 의한 런타임 조사 코드를 사용함으로써 out-of-memory 에러들이 발생하기 바로 전에 발견하는 런타임 조사와 out-of-memory 이후 죽은 변수 같은 사용되지 않는 공간과 살아있는 변수의 압축으로 자유롭게 된 공간으로 스택이나 힙 세그먼트를 확장시키는 공간 재활용과 데이터 압축 기법으로 시스템 신뢰성을 개선하는 방법을 연구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.85-85
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• 2023

유량 측정을 위해 도섭법, 횡측선법 등의 인력에 의한 방법이 적용되고 있으나, 이는 야간 및 휴일 측정, 인력 부족 등 여러 제약으로 인해 고수위 홍수를 측정하는 데에 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 시공간적 제약이 없는 도플러 방식 초음파유속계(Acousitc Doppler Velocity Meter, ADVM)와 자동유속관측시스템(Portable Automatic Velocity Observation System; PAVOs)이 제안되었다. 이 방법들은 교량에 설치된 장치를 통해 실시간으로 유속이 계측되어 시공간적 제약이 없으며 홍수 관리에 유용하게 사용될 수 있다. 실시간으로 계측된 유속 데이터는 오·결측 값이 발생하며 ADVM의 경우 수위-유량관계식을 활용하는 등 전처리 방법이 활용되고 있지만 전자파표면유속계를 활용한 PAVOs 데이터의 전처리 방법에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 PAVOs에서 실시간으로 계측된 유속 데이터의 전 처리 과정(Pre-processing)을 개발하였다. PAVOs를 통해 측정된 데이터는 5분 단위로 10개의 유속이 한번에 측정되며 비정상성(Non-stationary)인 특징을 가진다. 이 데이터의 전처리 과정으로 오·결측값에 대한 처리 및 보간법 적용 이후 10개 값 중 실제 유속을 판단하고 잡음제거(Denoising)를 수행하였다. 이를 강원도 홍천강에 위치한 홍천교에서 계측된 유속 데이터에 적용하였다. 그 결과 데이터의 상승부와 하강부에서 일정한 경향성을 파악할 수 있다. 이 데이터를 통해 산정한 유량과 실측 기반의 평균유속과 관계를 통해 계산한 유량을 비교해 보았을 때 낮은 편차율을 가지는 것을 확인하였다. 전 처리 된 실시간 유속 데이터를 활용한다면 최고수위가 발생하였을 경우 홍수량을 산정할 수 있을 것이다. 또한, 강우 또는 하천 공사에 의해 변동하는 수위-유량관계곡선식을 실시간으로 개발할 수 있을 것이며 이는 효과적인 홍수관리에 큰 역할을 할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-202
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• 2019

토큰화는 입력 텍스트를 더 작은 단위의 텍스트로 분절하는 과정으로 주로 기계 학습 과정의 효율화를 위해 수행되는 전처리 작업이다. 현재까지 자연어 처리 분야 과업에 적용하기 위해 다양한 토큰화 방법이 제안되어 왔으나, 주로 텍스트를 효율적으로 분절하는데 초점을 맞춘 연구만이 이루어져 왔을 뿐, 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법을 적용하고자 할 때 적합한 토큰화 방법이 무엇일지 탐구 해보기 위한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 한국어 데이터를 대상으로 최신 기계 학습 기법인 전이 학습 기반의 자연어 처리 방법론을 적용하는데 있어 가장 적합한 토큰화 방법이 무엇인지 알아보기 위한 탐구 연구를 진행했다. 실험을 위해서는 대표적인 전이 학습 모형이면서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 최종 성능 비교를 위해 토큰화 방법에 따라 성능이 크게 좌우되는 과업 중 하나인 기계 독해 과업을 채택했다. 비교 실험을 위한 토큰화 방법으로는 통상적으로 사용되는 음절, 어절, 형태소 단위뿐만 아니라 최근 각광을 받고 있는 토큰화 방식인 Byte Pair Encoding (BPE)를 채택했으며, 이와 더불어 새로운 토큰화 방법인 형태소 분절 단위 위에 BPE를 적용하는 혼합 토큰화 방법을 제안 한 뒤 성능 비교를 실시했다. 실험 결과, 어휘집 축소 효과 및 언어 모델의 퍼플렉시티 관점에서는 음절 단위 토큰화가 우수한 성능을 보였으나, 토큰 자체의 의미 내포 능력이 중요한 기계 독해 과업의 경우 형태소 단위의 토큰화가 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, BPE 토큰화가 종합적으로 우수한 성능을 보이는 가운데, 본 연구에서 새로이 제안한 형태소 분절과 BPE를 동시에 이용하는 혼합 토큰화 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.