• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-24
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• 2017

최근 딥러닝, 즉 거대 또는 깊은 인공신경망을 사용한 기술이 놀라운 성능을 보이고 있고, 점차로 그 네트워크의 규모가 커지고 있다. 하지만, 신경망 크기의 증가는 계산양의 증가로 이어져서 회로의 복잡성, 가격, 발열, 실시간성 제약 등의 문제를 야기한다. 또한, 신경망 연결에는 많은 중복성이 존재한다, 본 연구에서는 이 중복성을 효과적으로 제거하여 이용하여 원 신경망의 성능과 원하는 범위안의 차이를 보이면서, 네트워크 연결의 수를 줄이는 방법을 제안하고 실험하였다. 특히, 재학습에 의하여 성능을 향상시키고, 각 계층별 차이를 고려하기 위하여 계층별 오류율을 할당하여 원하는 성능을 보장할 수 있는 간단한 방법을 제안하였다. 대표적인 영상인식 신경망구조인 FCN (전연결) 구조와 CNN (컨벌루션 신경망) 구조에서 대하여 실험한 결과 약 1/10 정도의 연결만으로도 원 신경망과 유사한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권6호
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• pp.659-672
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• 2004

모바일 애드_ 흑 네트워크(MANET, Mobile Ad hoc Networks)란 중앙 집중 형태의 제어나 인프라 구조가 없는 독립적인 모바일 컴퓨팅 노드들간의 집합을 의미한다. 애드 혹 네트워크에 연결을 원하는 모든 노드들은 네트워크 연결에 필요한 주소를 얻어야 한다. 만일 (Dynamic Host Configuration Protocol)와 같이 자동으로 주소를 할당해 주는 서버가 존재한다면 쉽게 주소를 얻을 수 있지만, 모바일 애드 혹 네트워크의 특성상 DHCP와 같은 서버의 존재를 가정하기 어렵다. 본 논문에서는 주소 예약(Address Reservation)과 낙천적 중복 주소 검색(Optimistic Duplicated Address Detection)을 이용한 분산형 자동 주소 설정 방법을 제시한다. 주소 예약은 주소 할당 시간을 줄이는 데 도움을 주고, 낙천적 DAD는 주소의 유일성을 보장하고 네트워크의 트래픽 오버헤드를 줄이는 데 기여한다 또한 제한된 방법은 모바일 애드 혹 네트워크의 분학과 합병에 대한 해결책을 제시한다. 마지막으로 ns-시뮬레이커를 사용한 모의 실험의 곁과를 통해 제안된 방법이 주소 유일성 보장, 주소 선정 시간과 통신 오버헤드 측면에 있어서 우수함을 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.804-816
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• 2007

기계 학습 과정에서 수집된 많은 정보들 중에는 학습하고자 하는 개념과 관련이 없거나 중복된 정보를 가진 경우가 많다. 또한 자료 자체에 오류가 있기도 하다. 이와 같이 학습 모델 생성을 위해 수집된 정보를 신뢰할 수 없다면, 학습 과정에서도 정확한 지식 습득이 어렵다. 그래서 기계 학습은 학습 과정에서 정확한 지식 습득을 위해 특징 선택 방법을 사용한다. 특징 선택은 학습할 클래스와 관련이 없거나 중복된 정보를 학습 모델 생성 이전에 제거함으로써 학습 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 기존의 특징선택 방법들은 적절한 특징을 선택하기 위하여 문서가 균등하게 분포되어 있다고 가정한다. 하지만, 실제로는 그렇지 않으며, 문서의 수 또는 문서의 길이가 모두 동일한 학습 예제를 준비하는 것도 매우 어렵다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 특징을 선택하기 위해 클래스 별 단어의 불순도와 문서의 불균등 분포를 고려한 특징 선택 방법을 제안한다. 클래스를 대표할 수 있는 특징 후보들을 단어의 불순도 측정을 통해 얻고, 문서의 불균등 분포를 고려하여 특징을 선택한다. 실험을 통해 보다 좋은 성능을 보임을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권2호
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• pp.121-131
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• 2001

CORBA 응용에서는 서버 객체가 수행되는 노드 및 네트웍에 오류가 발생할 경우 전체 서비스가 중단되는 결과를 초래한다. 이 같은 문제를 해결하는 방법 중 하나는 동일한 서버 객체들을 여러 노드에 중복 수행시키는 것이다. 여러 노드에 중복되어 동일한 업무를 수행하는 객체들을 객체그룹이라 한다. 본 논문은 서버 객체의 고장감내를 지원하기 위하여 능동복제 방식의 객체그룹을 지원하는 고장감내 CORBA 모델을 제안하고 구현한 결과를 기술한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 클라이언트와 서버 사이에 IIOP를 사용하기 때문에 기존의 CORBA 제품들과 상호 운용될 수 있을 분 아니라 추가되는 응용 프로그래밍 인터페이스를 최소화하는 장점을 제공한다. 또 응용의 특성에 따라 상태일치 과정을 피할 수 있게 하는 IDL구문을 제공함으로써 불필요한 성능저하를 방지할 수 있게 한다. 현재 능동 복제만을 지원하고 있지만 능동 복제를 지원하는 구조를 변경하지 않고 수동 복제 방식도 쉽게 지원할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.13-21
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• 2003

우리나라는 연간 물동량의 약 90% 이상이 선박에 의해 이루어지고 있으나 이러한 선박을 통한 막대한 물동량을 효율적으로 처리하기 위한 위치검색시스템의 구축은 미진한 상태이다. 이를 위해 국가에서는 이러한 화물의 위치검색시스템의 구축을 위하여 다각적인 노력을 하고 있는 실정이다. 이러한 해양물류의 위치검색시스템의 구축에 있어서 중요한 문제점은 각 선사별, 물류회사별로 공통 업무에 대해 각기 다른 시스템과 데이터베이스를 운영함에 있다는 것이다. 이와 같은 독립적 시스템의 운영은 동일 업무에 대한 중복투자를 유발하게 되어 많은 시간 및 비용을 소요하게 되며, 원활한 정보교환에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국제적인 표준안이 마련되어 있는 전자해도(ENC, Electronic Nautical Chart)를 이용하여 클라이언트-서버 방식의 관리자용 선박 및 화물 위치검색시스템을 구현하였으며, 추후 다른 항만에서도 사용이 가능한 독립적 시스템의 운영으로 인한 중복투자를 방지할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.33-41
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• 2011

본 논문에서는 지상라이다를 사용해 구조물을 측정한 점군데이터가 갖는 중복성을 피하고, 목표 구조물외에 불필요한 정보의 수를 감소시키도록 하는 점군데이터의 무손실 압축 기법을 제안한다. 제안된 방법을 적용하기 위해, 호프 변환을 이용하여 구조물과 지상라이다의 수평방향 사이의 각도를 찾아, 이를 점군데이터의 회전 변환에 적용하였다. 이로써 x축에 평행하도록 구성된 점군데이터에 대한 y좌표의 중복성은 기존의 데이터보다 많아지고, 따라서 압축률도 향상시킬 수 있다. 추가로, 불필요한 데이터를 찾아 정보량을 감소시키는 방법을 적용한다. 하나는 점군데이터를 데시메이션하는 것이고, 다른 하나는 목표 구조물이 갖는 y좌표의 범위를 찾아 목표로 하는 범위내 점군데이터만 추출하는 것이다. 제안한 방법은 실험을 통해 압축률이 향상되었음을 확인할 수 있다. 또한, 별도의 추가 정보 없이 점군데이터의 위치 정보만으로 데이터를 압축할 수 있고, 이 압축알고리듬으로 처리속도를 높일 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.245-250
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• 2008

효율적인 서비스 검색 기법은 무선 애드-혹 네트워크의 유용성을 위해 중요한 특성이다. 무선 애드-혹 네트워크는 어떤 기존의 네트워크 하부구조 또는 중앙 관리 체계의 도움 없이 무선 이동 노드들만으로 구성되는 임시 네트워크이다. 본 논문에서는 무선 애드-혹 네트워크를 위해 중복을 허용하는 다중 경로 라우팅 프로토콜을 사용하는 효율적인 서비스 검색 기법을 제안한다. 이 기법은 다중 경로 소스 라우팅 프로토콜의 장점뿐만 아니라 크로스-레이서 서비스 검색의 장점 역시 갖는다. 시뮬레이션을 통해서 이 기법이 각 노드에서 다중 라우팅 경로를 유지함으로써 경로 단절시 보다 빠른 라우팅 복구가 가능하며, 다중 경로의 수를 제한하고 링크/노드 중복을 허용하는 다중 경로를 유지하도록 함으로써 라우팅 유지 오버헤드를 줄인다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권9호
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• pp.695-699
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• 2009

본 논문에서는 기울기와 밝기값 분포 정보를 고려하여 전립선 객체를 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 네 단계로 이루어진다. 첫째, 일정 간격으로 방사선을 생성한다. 이 때, 방사선의 시작 위치와 길이를 산정함으로써 잡음의 영향을 최소화 한다. 둘째, 방사선에서 얻은 프로파일을 기울기 기준으로 경계점 후보들을 정렬하고 정렬 된 순서에 따라 우선순위를 부여한다. 셋째, 기울기 우선순위와 자기값 분포를 사용하여 경계점을 추출한다. 마지막으로 경계점 추출 오류를 줄이기 위하여 추출된 경계점을 B-스플라인 보간으로 보정한다. 정확성 평가를 위하여 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 결과간 평균거리차이 측정과 중복지역비율 측정을 수행한다. 실험결과 평균거리차이는 1.09mm, 표준편차는 $\pm0.20mm$로 측정되었고, 중복지역비율은 92%로 측정되었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권10호
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• pp.595-602
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• 2003

본 논문은 표준 셀을 효율적으로 배치하는 하이브리드 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 레이아웃 영역을 n${\times}$m 그리드로 분할하고, 분할된 그리드의 각 빈에 셀을 배치함으로 광역 배치를 얻는다. 광역배치를 얻은 후 Relaxation-Based Local Search (RBLS)라 불리는 해석적 최적 기법[12］을 사용하여 배치를 개선시킨다. 이 기법을 사용하면 배치 전체를 개괄적으로 볼 수 있게 되어 배치가 국부 최적에 빠지지 않도록 할 수 있다. 이 기법의 핵심은 중복을 해결하기 위한 매우 효율적인 적법화 알고리즘이라고 볼 수 있는데, 이에 대해 본 논문은 자세히 설명한다. 광역배치가 더 이상 개선되지 않으면 이를 상세 배치로 변환시킨다. 상세 배치를 얻은 후“최적 인터리빙”이라 불리는 기법[13］을 사용하여 이를 더욱 개선시킨다. MCNC 벤치마킹 회로에 대한 실험 결과는［14]에서 보여준 Feng Shui의 결과와 필적할 만하다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권2호
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• pp.33-40
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• 2000

본 연구에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 2-D 영상내에 포함되어 있는 물체들의 복잡한 형상을 형태론적 연산을 이용하여 단순한 원시형상 요소들로 분해하는 방법에 관해 연구하였다. 기존의 형태론적 형상분해 알고리즘에서 가장 큰 문제점은 형상을 표현하고 기술하는데 필요한 원시형상 요소의 수가 너무 많이 생성된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 형상의 기하학적인 특징과 가장 유사한 원시형상 요소와 4개의 스캔모드를 사용하는 형상 분해법을 새롭게 제안하였다. 제안된 알고리즘은 4개의 스 캔모드를 사용해서 원판, 정사각형, 마름모 꼴 등으로 구성되는 원시형상 요소를 추출하는 방법이다. 이와 같은 알고리즘은 기술 오차를 줄이면서 원시형상 요소의 수를 줄여 기술효율을 높일 수 있는 방법으로 최소의 중복성을 보장할 수 있으며, 알고리즘이 단순하고 계산 시간이 감소한다는 특징이 있다.