• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.759-762
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• 2007

본 논문에서는 미래의 네트워크 모델에 적합하도록 설계한 생태계 모방 임베디드 미들웨어(BIEM : Bio Inspired Embedded Middleware)를 구현하고, 그의 구조와 특성을 기술하며, 성능을 평가하여 BIEM의 정확성을 검증한다. BIEM의 정확성을 검증하기 위해, BIEM 위에서 응용프로그램을 실행시켰을 때와 독립적으로 일반적인 해를 구했을 때의 결과를 비교한다. 또한 서비스 제공을 위해 요구되는 통신오버헤드를 측정하여, 오버헤드가 네트워크 트래픽에 얼마나 영향을 미칠지에 대해서 알아보고, 마지막으로는 이주서비스에 소요되는 시간을 비교 및 분석한다. 이를 통해, BIEM이 미래 네트워크에 이용될 수 있는 하나의 시스템임을 결론지을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.523-526
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• 2004

본 논문은 산업용 자동화기기에 사용되는 다수의 PLC(Programmable Logic Controller)를 모니터링하고 제어하기 위해, HMI(Human Machine Interface) 시스템에서 구동되는 저작 도구 응용프로그램을 설계 및 구현한다. HMI 저작 도구에서는 스크린이라는 가상화면 객체의 영역 안에서 태그라는 구성요소의 속성들을 편집하고 저장 및 전송하는 과정을 그래픽 화면을 통해 시각적으로 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.72-74
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• 2010

임베디드 시스템은 하드웨어 리소스가 매우 작다. CPU속도가 느리고 메모리 크기도 작다. 이런 환경에서의 소프트웨어는 최적화된 크기를 가지고 수행속도가 빠르며 병목 현상이 없어야한다. 이렇게 코드를 최적화하기 위해서는 현재 코드의 문제를 찾아내야 한다. 이것은 정적 분석으로 만으로는 부족하고 프로그램을 수행시켜가면서 정보를 수집하는 프로파일러가 필요하다. 기존의 프로파일러는 윈도우, 리눅스 상에서 수행되는 응용프로그램을 위한 것이기 때문에 저급 임베디드 시스템에서 프로파일러를 수행할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 임베디드용 프로파일러를 설계 및 구현 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.57-58
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• 2009

임베디드 시스템이 복잡해질수록, 성능 병목을 파악할 수 있는 성능 분석도구가 요구되고 있다. 현존하는 리눅스 기반의 소프트웨어 성능 분석 도구는 전체 시스템 관점에서 소프트웨어 계층에 따라 응용 소프트웨어의 실행 흐름을 파악하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 모든 소프트웨어 계층에서의 실행 흐름을 일관적으로 파악할 수 있는 문맥 분석 기법을 제안한다. 이 도구를 통해서 사용자 영역의 사용자 정의 함수와 라이브러리 함수, 커널 영역에서의 시스템 호출과 커널 이벤트에 대한 호출자와 피호출자에 대한 관계를 모두 파악할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.513-514
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• 2009

최근 네트워크 성능이 고도화됨에 따라 종단간 네트워크 가용대역폭을 측정에 관한 연구가 활발하다. 종단간 네트워크 가용대역폭을 측정함으로써 네트워크 접근제어, 서비스 받을 서버 선택 문제, 오버레이 네트워크에서의 최적의 경로 선택, 혼잡제어 등에서 다양하게 응용할 수 있다. 본 논문에서는 기존 종단간 네트워크 가용대역폭을 측정하는 기법의 장단점에 대해 알아보고 가용대역폭 측정 툴들을 비교 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.491-493
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• 2022

최근 스마트 기기에서 오디오 데이터를 이용하는 응용 기술들이 증가하면서, 오디오 데이터에서 관심 있는 구간을 찾아내는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 Perceiver 모델을 활용하여 오디오 데이터에서 사람의 음성 구간을 검출하고 축약하는 방법을 제안한다. Perceiver 모델은 복잡한 입력 데이터에 대하여 Self-attention을 기반으로 특징을 추출하면서 이전의 특징을 다음 입력으로 다시 학습하는 특징을 갖고 있어서 연속적인 데이터인 오디오에 효율적으로 적용할 수 있다. 외부 및 자체에서 수집한 음성과 비음성 데이터셋에 대하여 실험을 진행하였고, 10초 단위 세그먼트에서 대해서 92.4%의 검출 정확도를 달성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.737-739
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• 2008

제안된 시스템은 다가오는 유비쿼터스 시대에 요구되는 기반시스템으로써 가전 및 응용프로그램 제어, 그리고 온·오프라인 커뮤니티 확립 기능을 포함하고 사용자 요구 서비스를 제공한다. 시스템은 기존의 운영체제에서 제공하지 않던 커뮤니티의 정보를 편리하게 제공할 수 있으며 커뮤니티에서의 네트워크를 위한 모니터링 기능 및 관리 기능을 제공한다. 이를 기반으로 다 계층별 관리 및 서비스 기능을 포함한 프로그램 원격지 및 제어, 설치 및 운용을 할 수 있으며 분산처리를 위한 목적의 자원 모니터링 및 제공 서비스까지 할 수 있다. 무엇보다 이러한 기능을 제공할 수 있도록 하는 시스템에 이동 에이전트와 지능형 관리 에이전트 개념을 도입하여 계층의 관리와 서비스 및 서비스 제어에 대한 기능을 위임하고 이를 실행함으로써 원격지 자원을 최대한 활용하고 사용자의 요구에 필요한 서비스 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.826-827
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• 2023

본 연구는 이륜차를 운전함에 있어 기존의 스마트 AR 헬멧과 달리 비대면 음식 배달 서비스 사업에 보다 특화되고 안전에 중점을 둔 스마트 헬멧을 개발하는 방안을 제시하고 있다. 스마트 헬멧, 그리고 본 헬멧과 연동되는 어플리케이션의 개발을 진행하며 웹 대시보드를 통해 라이더의 실시간 위치를 확인하는 기능을 지원한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.918-919
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• 2023

딥러닝 기술이 발전함에 따라 모델의 복잡성 역시 증가하고 있다. 본 연구에서는 모델 경량화를 위해 Knowledge Distillation 기법을 Crowd Counting Model에 적용했다. M-SFANet을 Teacher 모델로, 파라미터수가 적은 MCNN 모델을 Student 모델로 채택해 Knowledge Distillation을 적용한 결과, 기존의 MCNN 모델보다 성능을 향상했다. 이는 정확도와 메모리 효율성 측면에서 많은 개선을 이루어 컴퓨팅 리소스가 부족한 기기에서도 본 모델을 실행할 수 있어 많은 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.231-232
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.