• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.695-698
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• 2000

본 논문에서는 이미지 데이터 컬러 속성을 기반으로 한 영상 검색 방법을 제안한다. 두 이미지 사이의 유사성을 측정하기 위하여 컬러 히스토그램의 분포 특성을 이미지 데이터베이스 영상과질의 영상에서 계산하여 유사도를 결정하도록 설계하였다. 두 영상의 유사도를 측정하기 위해 두영상의 R, G, B 히스토그램에 대해서 같은 값에 대한 빈도 수의 차를 거리로 측정한 후, 구해진 거리의 차를 비교한 방법과 히스토그램의 분포 곡선을 이루는 방정식을 구한 수 있도록 곡선 정합을 한 후에 두 영상의 컬러 특징 속성에 관한 특징 값의 추출을 위해서 다항식 보간법에 의한 방정식을 이용한 방법을 소개한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 질의에 대한 효율적인 처리를 위해 R-Tree와 최대 점을 이용하여 영상을 검색한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1343-1358
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• 2017

4차 산업혁명이 예견하는 변화가 머지않아 보편적으로 확산되고 우리의 삶을 유의미하게 변화시킬 것이라는 점은 부정하기 어렵다. 따라서 일부 선도적인 개인이나 기업의 노력에만 의존하는 것은 충분하지 않고. 국가 차원의 정책적 제도적 대응이 필요하다. 특히 UBS(2016)의 4차 산업혁명 준비수준 평가에서 세계 25위라는 기대 이하의 결과를 차지한 한국은 더욱 정확한 방향과 전략적인 수단으로 미래의 변화를 준비해야 한다. 따라서 정부와 기업의 선제적이고 적극적인 대응책 마련이 필요한 상황이다. 무엇보다 과감한 선제적 규제 개혁과 유인제도 도입으로 한국 경제 시스템 유연성을 강화하여 민간 부분의 역량을 최대한 발휘할 수 있는 시장여건 조성에 힘써야 한다. 이 논문에서는 4차 산업혁명 관련 산업을 효율적으로 견인할 수 있는 유인수단 중 기업투자관련 세제혜택, 입법방안 등의 내용을 중심으로 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.67-71
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• 2010

홍수기 다목적댐 운영의 목적은 홍수조절용량을 최대한 이용하여 하류 주요 지점의 첨두홍수량을 저감시키거나, 계획홍수량을 초과하지 않도록 방류량과 방류시점을 조절함으로써 홍수 피해규모를 최소화하는 것이다. 본 연구에서는 홍수기 다목적댐 운영에서 다목적 최적화의 한 형태인 goal programming의 적용성을 검토하였다. 실제 강우사상을 이용하여 단일저수지 운영과 저수지 연계운영을 실시하였다. 단일 저수지 운영을 적용하기 위한 시험유역으로는 충주댐 유역을 선정하였고 저수지 연계운영을 적용하기 위한 시험유역으로는 안동댐과 임하댐 유역을 선정하였다. goal programming의 결과 분석을 위해 저수지 모의운영 모형인 HEC-5 모형의 결과와 비교, 분석하였다. goal programming을 이용할 경우 HEC-5 운영결과보다 안정적인 운영결과를 얻을 수 있었다. goal programming을 이용한 최적화 운영의 경우 전구간의 유입량을 알고 있다는 점에서 실제 저수지 운영과는 차이가 있다. 그러나 적절한 제약조건을 적용하고 홍수예경보를 이용하여 예보된 유입량을 활용하면 최적의 방류시점과 방류량을 산정하여 홍수기 다목적댐을 효율적으로 운영할 수 있으며 주요 지점의 홍수량도 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.232-234
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• 2003

본 논문은 인터넷 기반의 유료 원격진료시스템에서 가족간의 유전성에 관련된 내용을 추출하여 관리하는 알고리즘을 제시하여 가족간 정보공유를 통한 효율적인 진단을 위한 병력기록관리에 대한 논문으로서, 환자의 일시적인 상황만 보고서 진단을 행하고 기본적인 검사와 치료를 행함으로서 오진의 확률이 빈번하며. 치료시간과 진료비 청구가 막대하게 지출될 수 가 있었으며, 급기야는 환자의 위급한 상황에 이르러 생명까지 앗아가는 경우가 발생할 것이다. 즉, 이러한 문제점을 최대한 줄이기 위한 방법이 바로 가족 구성간의 진료자료를 공유하여, 가족간의 체질과 환경을 이해하고 가족 중 비슷한 병을 앓았을 경우는 그 치료효과를 빠르게 가져올 수 있으며, 본 논문에서는 이런 문제해결을 위한 병력기록관리 데이터베이스에서의 알고리즘과 가족간 진료자료 공유 시뮬레이션 테이블을 통해서 해결점을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.118-120
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• 2019

특정 어플리케이션을 주로 실행하는 소규모 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는데 있어서 가장 중요한 점은 해당 어플리케이션의 효율을 최대한 끌어내기 위한 하드웨어를 선택하는 것이다. 하지만 최근 고성능 컴퓨팅을 위한 프로세서의 다양성은 점점 심화되고 있고 이는 최적의 프로세서 선택 및 시스템의 구성을 힘들게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅에 주로 사용되는 주요한 프로세서를 사용한 시스템을 NAS 병렬 벤치마크를 기반으로 그 특성과 성능을 분석하여 응용프로그램의 특성에 적합한 프로세서 및 시스템의 선택을 지원하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.11a
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• pp.50-51
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• 2015

본 논문에서는 다수의 PV-부스트 컨버터를 입력으로 하는 계통연계형 풀브리지 인버터의 DC링크 커패시터간 전압 균등화 방법을 제안한다. 다수의 PV가 입력으로 연결된 인버터의 경우 각 PV의 부분 그늘짐 현상과 같은 조건에 따라서 최대 전력점이 달라질 수 있다. 각각의 PV와 연결된 부스트 컨버터의 출력 은 인버터의 DC링크 커패시터로서 각각이 직렬로 연결되는데 각 전압 분배는 PV의 입력에 따라 결정되게 된다. PV의 발전조건이 바뀌어 부스트 출력전압 편차가 극심해져서 더 이상 부스트 컨버터로서의 역할을 할 수 없는 조건이 갖춰진다면 PV에서의 안정적인 발전을 기대할 수 없을 것이다. 또한 DC링크 커패시터 간 전압의 불균형은 시스템을 설계함에 있어서 소자의 더 넓은 범위에서의 동작조건을 만족시켜야 하기 때문에 효율 면에서 나쁜 영향을 미치게 된다. 시뮬레이션을 통해서 DC링크 커패시터 간 전압 균등화 방법을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.324-328
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• 2007

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.307-307
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• 2019

General Ciculation Model (GCM) 모형에 대한 평가를 본 연구에서 수행한다. 모형의 적용을 위해서는 국지적 일 강우량 및 기온자료를 이용한다. 31개의 GCM 모의를 통해 도출되는 결과가 성능 평가에서 활용되었다. 일 최대, 최소 기온와 강우량이 파키스탄 지역을 대상으로 모의되었다. 모의를 위해서는 Gridded 데이터가 적용되었으며 각각 Asian Precipitation-Highly-Resolved Observational Data Integration Toward Evaluation, Berkeley Earth Surface Temperature, Princeton Global Meteorological Forcing, Climate Prediction Centre에 해당된다. GCM의 순위를 결정하기 위해서는 Symmetrical Uncertainty 방법이 이용된다. 결과를 통해서 Gridded 데이터의 종류에 따라 가장 높은 효율을 나타내는 GCM의 공간 분포가 달라진다는 점을 확인하였다. 이러한 특성은 기온과 강우량 자료 모두에서 확인된다. 기온의 경우에는 Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization, Australia-MK3-6-0과 Max Planck Institute-ESM-LR이 우수한 결과를 모의하는 것으로 나타났다. 반면 강우량의 경우에는 EC-Earth와 MIROC가 우수한 것으로 나타났다. 파키스탄 지역에서의 기온 및 강우량 자료의 합리적 반영을 위해서는 ACCESS1-3, CESM1-BGC, CMCC-CM, HadGEM2-CC, HadGEM2-ES, MIRCO5와 같은 6개 GCM을 이용하였을 때 다양한 기상 인자를 고려한 모의가 가능한 것으로 평가된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.712-715
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• 2023

딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.748-749
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• 2007

본 논문은 저전력이고 속도가 빠르면서도 작은 gate 면적만으로 JPEG2000 표준의 이산 웨이블릿 변환 (DWT)을 수행하는 VLSI 구조를 제안하였다. 제안한 구조는 line-based 와 convolution 방식을 사용하여 설계하였다. DWT 필터는 1 차원 구조로서 영상의 수평방향이나 수직방향을 차례대로 처리하였고, 16-비트 고정 소수점 형식의 Daubechies 9/7 필터 계수를 사용하였다. 기존의 DWT VLSI 설계에서 매우 큰 영역을 차지하는 multiplier 들을 shift-adder 들로 대체하여 기존 방식의 gate 사용 면적을 38.5% 로 크게 줄일 수 있었다. 또한 최대 지연시간과 총 소비전력은 각각 기존에 비해 78% 와 29.6% 로 개선되었다.