• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.101-104
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• 2022

MPEG Immersive Video (MIV) 표준화 기술은 다시점 영상 부호화 시 비디오 코덱의 부담을 최소화하기 위해 각 시점 영상의 차분 정보만을 표현하는 처리 기술을 바탕으로 하고 있다. 본 논문에서는 시점 간 중복성 제거를 진행하는 과정인 프루닝(pruning) 과정에서 복잡도 절감을 위해 병렬처리에 용이하도록 구성되는 프루닝 클러스터 그래프에 대해 서술하고, 각 클러스터 그래프 별 구성 전략에 따른 성능 분석을 진행한다. 클러스터 그래프 내에서 중복성 제거를 진행하지 않고 완전한 정보를 보존하는 바탕 시점(basic view)의 개수가 적게 포함될수록 처리할 전체 픽셀 화소율(pixel rate)은 감소하지만, 복원 화질 역시 감소하며 프루닝 복잡도는 증가하는 경향을 보인다. 실험 결과를 통해 프루닝 클러스터 그래프 구성에 따른 트레이드오프를 탐색하고, 최적화된 그래프 구성 전략에 따라 몰입형 비디오의 효율적인 전송이 가능함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.171-174
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• 2024

IoT 가 전 산업에 널리 활용되면서 생성되는 데이터 양이 급증하고 있다. 그러나 경량, 저가, 저전력 IoT 는 대용량 데이터를 처리, 저장, 전송하기 어렵다. 그러나 이러한 문제를 해결하기 위한 종래의 방법들은 복잡도와 성능의 트레이드오프 문제가 있다. 본 논문은 IoT 기기의 효율적 리소스 사용을 위한 오토 인코더 데이터 압축 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 기법은 종래 기술에 비해 평균 60.61% 축소된 데이터 크기를 보였다. 또한, 제안된 기법으로 압축된 데이터를 사용하여 모델 학습을 진행한 결과에 따르면 RNN 과 LSTM 모델에 제안한 방법을 적용했을 때 모두 97% 이상의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.283-284
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• 2024

디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠에 정보를 삽입하는 기술이다. 종래의 디지털 워터마킹 기술은 견고성과 비가시성 사이에 트레이드오프 관계를 가지고, 변형 및 노이즈 공격 등에 취약하다. 본 논문에서는 호스트 이미지의 비가시성을 보장하면서 효율적인 공격 탐지와 소유자 식별이 가능한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방식은 주파수 분할 기반의 계층적 워터마킹 및 공격 탐지 시그니처 삽입을 통해 비가시성을 보장하며 용량과 견고성 측면에서 종래의 방법보다 향상된 성능을 보였다. 실험 결과에 따르면 종래의 디지털 워터마크가 무력화되는 왜곡 공격 상황에서 공격 탐지 시그니처 검출이 가능하여 워터마크 공격을 탐지하고 소유자를 식별할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.592-595
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• 2024

엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 추계학술발표대회
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• pp.1121-1124
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• 2024

응용 트래픽이 점점 복잡해지고 방대해짐에 따라, 정확하고 효율적인 트래픽 분류에 대한 수요가 커지고 있습니다. 일반적으로 분류 모델의 크기와 분류 속도는 트레이드오프 관계이므로 두 개의 성능 목표를 달성하기는 어려우나 실제 환경에 분류 모델을 배포하기 위해선 더 빠르면서도 정확한 분류기법이 필요합니다. 우리는 딥러닝 기반의 모델 선택기와 Gumbel-Softmax를 활용한 종단 간 앙상블 학습 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 두 개의 공개 데이터셋을 사용하여 평가되었으며, 7개의 기준 모델들과 비교한 결과, 다른 방법에 비해 평균 4%의 정확도 향상을 보이면서도 합리적인 분류 속도를 유지했습니다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 수산해양기술연구
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• 제36권3호
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• pp.257-265
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• 2000

본 논문에서는 BLDC 서보모터의 속도 제어성 향상을 위해 속도제어계에 2자유도 적분형 최적 제어법을 적용하고 그 결과를 기존의 PI제어계 및 2자유도 PI제어계와 비교하였다. 2자유도 적분형 최적제어법은 PI제어법이 갖는 지령치 추종특성과 외란 억제특성간의 트레이드오프 문제를 해결하고, 제어계의 최적성을 확보하고자 도입되어졌으며, 시뮬레이션과 실험을 통해 그 유효성을 고찰하였다. 시뮬레이션을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. (1) 2자유도 적분형 최적제어계는 PI제어계에 비해 양호한 지령치 추종성과 외란 및 모델링 오차제거 특성을 보였다. (2) 2자유도 적분형 최적제어계는 제어파라미터인 하중행렬 Q, R 및 W에 대한 제약요건이 없을 경우, 모터의 정격조건 하에서 이들을 적절히 설정함으로써 2자유도 PI제어계보다도 양호한 지령치 추종성과 외란 및 모델링 오차 제거 특성을 얻을 수 있다. (3) 2자유도 적분형 최적제어계는 인가전압 및 전류의 크기를 2자유도 PI제어계의 그것과 동일하게 제약할 경우 2자유도 PI제어계에 비해 지령치 추종에 관한 정정시간 외에는 그다지 우수한 성능을 보이지 않았다. 또한, 실험을 통해 고찰한 PI 및 2자유도 PI제어계의 속도추종성능은 시뮬레이션 결과와 거의 동일하였다. 2자유도 적분형 최적제어계에 대한 실험결과는 논문에 나타내지 못하였으나, PI및 2자유도 PI제어계의 실험결과에서 알 수 있듯이 2자유도 적분형 최적제어계도 시뮬레이션 결과와 같은 경향을 보일 것으로 사료된다. 따라서, 본 논문에서 검토된 방법은 기존의 PI 제어계가 갖는 지령치 추종과 외란억제의 트레이드오프 문제를 상당부분 해결 가능할 것으로 보인다. 또한, 일정의 부하외란 및 모델링 오차내에서는 2자유도 PI제어계 보다 나은 제어성능을 보여 BLDC 모터의 속도 제어성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대가 된다. 향후, 2자유도 적분형 최적제어계의 실험결과를 통한 엄밀한 제어성능검증과 스텝외란 외의 주기성 외란 인가시 2자유도 적분형 최적제어계의 외란제거 방안 등이 검토되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.471-473
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• 2000

소프트웨어의 대형화, 복잡화에 따라 아키텍처의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 또한, 복잡한 사용자의 요구사항을 소프트웨어에 혹은 아키텍처에 잘 반영시킬 수 있는 방안이 연구되어지고 있다. 이 논문에서는 주요한 소프트웨어 아키텍처 분석, 검증 방법들 중의 하나인 ATAM을 지원하는 도구로서 WSMS를 제안하고 있다. WSMS는 웹 기반의 시나리오 관리도구로서, ATAM에서 아키텍처의 다양한 면을 기술하는 시나리오의 효율적인 관리를 위해 시나리오의 추출, 분류, 우선순위 결정, 변경관리 등의 기능을 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.583-585
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• 2004

컨텐츠 기반의 네트워크 상에서 효율적인 이벤트 전달 방법은 계속적으로 연구가 진행 중인 분야이다. 기존에는 컨텐츠 기반의 라우팅을 위한 방안으로 크게 필터 기반의 라우팅 방식과 멀티캐스트 기반의 라우팅 방식으로 나누어 접근해 왔다. 그러나 이 두 가지 방식은 라우팅 정보의 저장 및 관리 비용과 정확한 이벤트의 전달 간에 트레이드 오프가 발생한다. 본 논문에서는 해시 그룹 기반의 라우팅 기법을 제안하며, 이 방식을 통해 모든 노드에게 원하는 정보의 정확한 전달이 가능할 뿐 아니라, n개의 서로 다른 컨텐츠에 대해 각 노드에서 유지해야 하는 라우팅 엔트리의 수가 O(√n)이 됨을 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제15권6호통권66호
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• pp.118-127
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• 2000

DRAM 메모리는 FPM DRAM, EDO DRAM, SDRAM, DDR/DDR II SDRAM, RDRAM, FCRAM 등의 범용 구조와 VRAM, WRAM, CDRAM, MDRAM 등의 디스플레이용 구조로 크게 나눌 수 있다. DRAM의 가장 큰 어플리케이션은 PC 부문이며, DRAM은 각 어플리케이션별 비용/성능 트레이드 오프에 따라 선호되는 구조가 달라서 당분간은 여러 구조가 공존할 것으로 보인다.