• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권3호
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• pp.747-756
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• 2019

통역을 학습하는 학생들은 수업 외에도 추가적인 학습 및 훈련을 수행한다. 동시통역 및 순차통역에서 두 언어의 구조가 다르기 때문에 통역가는 발표 내용을 빠르게 기억해야 한다. 단기 기억 향상을 위해서 통역을 학습하는 학생들은 메모리 훈련을 수행한다. 메모리 훈련은 파트너가 필요하기 때문에 학습 효율성이 저하되고 자가 학습이 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 컴퓨터 기반의 단기 기억 훈련 시스템이 제안되었다. 지문 내 단어를 특수문자로 변경함으로써 학생들이 파트너 없이도 자가 학습이 가능하다. 하지만 컴퓨터는 휴대성이 떨어지기 때문에 외부에서는 학습 능률이 저하된다. 제거되는 단어보다 키워드로 제공하는 단어의 수가 더 많아서 학습 난이도가 저하된다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 스마트 단말 기반의 문장구역 훈련 시스템을 제안하였다. 스마트 단말은 휴대성이 높아 학습의 제한이 없어 효율이 증가한다. 제안하는 훈련 시스템에서는 삭제되는 단어수가 키워드보다 더 많도록 하여 학습 난이도가 증가한다. 제안한 훈련 시스템을 구현하고 기능을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1382-1391
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• 2022

화이트박스 암호는 룩업 테이블 안에 키를 안전하게 숨기는 방법으로 메모리 접근 및 수정이 가능한 화이트박스 공격에 대응할 수 있다. 그러나, 룩업 테이블의 크기가 크고 암호화 속도가 느리기 때문에 IoT(Internet of Things) 기기같이 자원이 제한되어 있으면서도 실시간성이 필요한 장치에는 적용이 어렵다. 본 연구에서는 화이트박스 암호가 룩업 테이블 크기 기준으로 암호화를 처리하는 특성을 활용하여 짧은 길이의 평문을 모아서 한 번에 처리하는 방안을 제안한다. Chow와 XiaoLai 방식의 테이블 크기를 각각 720 KB(Kilobytes), 18,000KB로 가정한 제안 방식을 기존 방식과 비교한 결과, 메모리 사용량은 Chow와 XiaoLai 방식에서 평균 약 29.9%, 약 1.24% 감소하였다. 시간 지연도는 15Mbps(Mega bit per second) 이상의 트래픽 로드 속도일 때, Chow와 XiaoLai 방식에서 각각 평균 약 3.36%, 약 2.6% 감소하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.989-992
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• 1999

Battery로 작동되고, 소형인 제품들도 다양한 기능은 물론이고, 다양한 입출력 장치를 갖추고, 실시간으로 처리하는 시스템이 많이 요구되고 있는 실정이며, 점차 더욱 더 요구될 것으로 전망된다. 더욱이 포터블 기기는 일반적으로 MCU의 내부에 제한된 ROM type 메모리를 내장하게 되면, 데이터 메모리로 SRAM 및 flash memory를 갗추고 있다. 따라서 이러한 제한된 하드웨어 환경하에서 많은 기능을 수행해야 하는 경우가 많다. 여러 기능을 시간적인 간격으로 배분하거나, 기능 자체를 서로 배분하면서, 서로 융합하는 등의 여러 가지 기능을 수행하려다보면, 당연히 메인 소프트웨어 구조가 복잡해지며 대부분 어셈블리나 C와 같은 linear한 구조를 가지는 language로 개발되기 때문에 효과적인 프로그램 구조를 세우기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 좀더 규격화된 방법을 제시하고자 한다. 보다 구체적인 구조를 연구할 목적으로 다양한 테스크를 수행하여야 하는 시스템이면서 프로세서가 필요한 포터블 기기의 한 응용 제품인 MP3 Player 에서 요구되는 job scheduling을 연구한다. 필요한 작업의 종류는 가장 부하가 많이 걸리는 압축된 MP3 file을 다시 복원시켜주는 codec 부분과 일정 시간 간격을 가지고 수행하여야 하는 외부 키보드 입력과 실시간으로 시간을 계산하는 타이머 기능, 그리고 LCD에 시간의 변화를 표시하여 주어야한다. 이와같이 수시로 작업이 발생하지만 시간 점유율이 중간 정도인 LCD 컨트롤과 메모리 컨트롤 등이다. 프로세서의 속도를 최소한으로 줄이면서 스케줄링에 의해 시간 문제를 해결하는 방법을 제시하도록 한다. 이는 기초과학 수준이 높은 북방권 국가들의 과학자들이 주로 활용되고 있다는 점에서도 잘 알 수 있으며 우리의 과학기술 약점을 보완하는 원천으로써 외국인 연구 인력이 대안이 되고 있음을 시사한다. 본 연구에서는 한국 연구 조직에서 일하는 외국인 연구자들의 동기 및 성과에 영향을 미치는 많은 요인들을 확인할 수 있었다. 상관관계, 분산분석, 회귀분석 등을 통해 활용 성과에 미치는 영향 요인들을 도출하였다. 설문 분석을 통하여 동기 및 성과 사이에는 강한 상관관계가 존재하는 것을 확인할 수 있었으며 이는 전통적인 동기 이론들과 부합한다. 대부분의 변수가 동기 및 성과에 동시에 영향을 미치는 것으로 조사되었으며 그중에서도 조직 협력 문화, 외국인 연구자의 의사소통 및 협력성, 외국인 연구자의 연구 능력 관련 변수들 및 연구 프로젝트의 기술수명주기, 외국인 연구자의 기존 기술지식의 흡수 등이 가장 중요한 변수로 나타났다. 이는 우리가 주로 중국 및 러시아 과학자들을 활용하여 상업화하는 외국인 연구인력 활용 패턴과도 일치하는 결과이다. 즉 우호적인 조직문화를 가지고 있는 연구 조직에서, 이미 과학기술 지식을 많이 가지고 있고 연구 능력도 높은 외국인 과학기술자를, 한국에서 기술이 태동 또는 성장하고 있는 연구 분야에서 활용하는 것이 가장 성과가 좋다는 사실을 확인시켜 주고 있다. 국내에서 최초로 수행된 본 연구는 외국인 연구 인력의 활용 성과가 매우 높으며, 우리의 과학기술혁신시스템을 보완하는 유효한 수단으로써 외국인 연구 인력이 중요한 대안이 될 수 있음을 발견하였다. 외국인 연구 인력을 잘 활용하기 위하여 문제점 및 개선방안을 활용 환경, 연구 인력이 중요한 대안이 될 수

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.78-87
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• 2013

모바일 디바이스, PC, 서버 형 워크스테이션 시스템에서 널리 사용되고 있는 낸드 플래시 메모리는 기존의 하드 디스크에 비해 저 전력 소비, 높은 성능, 랜덤 접근 가능 등의 장점을 갖는 반면, 덮어쓰기가 불가능하여 데이터를 쓰기 전에는 항상 삭제 연산을 필요로 하는 구조적 약점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 낸드 플래시 메모리의 제어기는 FTL을 사용하여 디바이스 내부 연산을 변형시킨다. 하지만 고성능 대용량 낸드 플래시 메모리 저장장치의 사용이 증가됨에 따라, 제한된 DRAM 크기에 비해 매핑 알고리즘에서 사용되는 매핑 테이블의 크기가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문은 이러한 DRAM의 용량 부족 문제를 해결하기 위해, 페이지 매핑 기법을 바탕으로한 적응적 매핑정보 캐싱 기법을 제안한다. 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 다양한 워크로드 분석을 기반으로 낸드 플래시 접근을 최소한으로 하는 매핑정보 캐싱 방식을 사용한다. 트레이스 기반 시뮬레이터를 통해 실험한 결과, 본 논문에서 제시하는 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 기존의 고정 매핑정보 캐싱 알고리즘에 비해 최소 7%에서 최대 70%의 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.44-45
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• 2019

최근 CNN 등 인공신경망은 최근 이미지 분류, 객체 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 대부분의 분야에서 보다 더 높은 성능을 얻기 위해 사용한 인공신경망 모델들은 파라미터 수 및 연산량 등이 방대하여, 모바일 및 IoT 디바이스 같은 연산량이나 메모리가 제한된 환경에서 추론하기에는 제한적이다. 따라서 연산량 및 모델 파라미터 수를 압축하기 위한 딥러닝 경량화 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디트 보드에서의 압축된 CNN 모델의 성능을 검증한다. 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605 를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축된 CNN 모델의 분류 성능과 동작속도 비교 분석한다. 본 논문의 실험에서는 CNN 모델로 MobileNetV2, VGG16 을 사용했으며, 주어진 모델에서 가지치기(pruning) 기법, 양자화, 행렬 분해 등의 인공신경망 압축 기술을 적용하였을 때 원래의 모델 대비 추론 시간 및 분류의 정확도 성능을 분석하고 인공신경망 압축 기술의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.452-458
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• 2002

클라이언트에서 검색한 지도를 스크롤할 경우 이미 전송 받은 객체를 캐슁하여 무선 데이터 전송량을 줄일 수 있지만, 클라이언트 내에서 데이터 좌표 변환, 선택적인 객체 삭제, 압축 단계가 부가적으로 요구된다. 특히 좌표 변환 연산은 모바일 휴대폰의 낮은 계산 능력, 적은 메모리 용량 등과 같은 제한적 자원으로 많은 시간이 요구된다. 따라서 휴대폰 기반 모바일 지도 서비스에 서 효과적인 지도 제어 연산을 수행하기 위해서는 휴대폰의 제한적인 자원을 극복함과 통시에 무선 네트웍 대역폭을 줄이는 방안이 연구되어야 한다. 이 논문에서는 클라이언트-서버 시스템에서 이미 전송 받은 객체의 효율적인 캐슁 기법을 제안하고자 한다. 또 캐슁된 데이터의 재이용과 원시 데이터의 재전송 방법의 장단점에 분석하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.59-67
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• 2001

컴퓨터를 비롯한 통신의 영역과 가전제품의 영역이 교차되면서 새로운 차원의 정보가전제품들이 등장하고 있으며 이들 제품들에게 있어 사용자 인터페이스는 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 특히 영상기기류에 장착되는 OSD와 리모컨은 사용자 인터페이스의 핵심적인 요소로서 본체의 매력적인 스타일링 못지않게 심도깊은 연구가 필요한 부분이다. 그럼에도 불구하고 OSD 디자인에 대한 담당자나 영역이 불명확하여 회로기술자들이 단순기능의 이전모델부터 해온 경험과 단순한 직관을 바탕으로 사용자의 시각이 아닌 엔지니어의 시각에서 설계하여 왔다. 이에 본 연구에서는 기업에서의 개발사례를 바탕으로 인터페이스 디자이너에 의한 사용자 중심의 OSD 개발 프로세스를 규명하고 OSD의 특수성 즉 OSD가 제한된 용량의 마이컴과 메모리에 저장되어 제품에 내장되고 디스플레이되는 매체도 해상도에 제약이 있는 TV화면으로 하드웨어적인 사양에 많은 영향을 받으며, 입력장치가 리모컨으로 제한된 수의 입력버튼을 가지고 모든 조작이 가능해야 한다는 점 등 을 고려한 실행단계별 가이드라인을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.199-204
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• 2006

센서 네트워크는 센싱(sensing), 연산(computation), 통신(communication) 능력을 갖춘 센서 노드들의 무선 네트워크라고 할 수 있다. 각각의 센서 노드들은 노드에 있는 하나 이상의 센서들에 의해 얻어지는 데이터아이템들을 생성한다. 이러한 특징은 센서 네트워크가 분산 데이터베이스 시스템과도 유사한 특징을 가지고 있음을 알 수 있다. 그러나 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 전력(power)과 메모리 자원은 가장 큰 단점이며 주요 연구 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 센서 네트워크 환경에서 발생되는 데이터 즉, 센서 데이터 스트림을 제한된 자원을 효율적으로 활용하면서 질의에 대해 효율적으로 응답하는 방안을 여러 가지 측면에서 모색해 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.73-74
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• 2017

SVM(Support Vector Machine) 알고리즘은 대표적인 기계 학습 분류 알고리즘으로 감정 분석, 제스처 인식 등 다양한 분야의 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. SVM 알고리즘은 분리경계면(Hyper-Plane) 또는 분리경계면 집합 중 지지벡터(Support Vector)라 불리는 특정한 점들로 이루어진 두 그룹 간의 거리 차이(Margin)를 최대로 하는 분리경계면을 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이다. 높은 정확도를 제공하지만 처리 속도가 느리며 학습을 위해 대량의 데이터 및 메모리가 필요하기 때문에 자원이 제한적인 IoT 환경에서 사용이 어렵다. 본 논문에서는 자원이 제한된 IoT 노드를 기반으로 효율적으로 데이터를 학습하기 위해 K-means 알고리즘을 이용하여 SVM 알고리즘의 저전력화 방안을 연구한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.201-204
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• 2002

클라이언트에서 검색한 지도를 스크롤할 경우 이미 전송 딴은 객체를 캐슁하여 무선 데이터 전송량을 줄일 수 있지만, 클라이언트 내에서 데이터 좌표 변환, 선택적인 객체 삭제, 압축 단계가 부가적으로 요구된다. 특히 좌표 변환 연산은 모바일 휴대폰의 낮은 계산 능력, 적은 메모리 용량 등과 같은 제한적 자원으로 많은 시간이 요구된다. 따라서 휴대폰 기반 모바일 지도 서비스에서 효과적인 지도 제어 연산을 수행하기 위해서는 휴대폰의 제한적인 자원을 극복함과 동시에 무선 네트웍 대역폭을 줄이는 방안이 연구되어야 한다. 이 논문에서는 클라이언트-서버 시스템에서 이미 전송 딴은 객체의 효율적인 캐슁 기법을 제안하고자 한다. 또 캐슁된 데이터의 재이용과 원시 데이터의 재전송 방법의 장단점에 분석하고자 한다.