• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1627-1634
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• 2021

본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛², Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.128-133
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• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.4884-4890
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• 2015

전 세계의 인구가 1인 평균 2대의 모바일 디바이스를 소지하는 시대가 다가오고 있으며 무선 네트워크 시장이 점차 확장되고 있다. 모바일 기기의 활용도가 높아짐에 따라서 와이파이(Wi-fi, Wireless Fidelity=Wireless LAN)가 선호하는 네트워크로 떠오르고 있다. 와이파이를 기반으로 공공기관, 의료, 교육러닝 및 콘텐츠, 제조, 리테일 등 다양한 영역에서 새로운 가치를 창출해가고 있으며, 글로벌 네트워크가 구축되어 복합적인 서비스를 제공하고 있다. 하지만 차세대 무선 네트워크 환경에서 무선 디바이스 식별자 취약, MAC 위조를 통한 네트워크 자원의 불법 이용, 무선 인증키 크래킹, 미허가 AP/디바이스에 대한 공격과 같은 취약점이 존재하고 있다. 또한 인증 고도화 및 안전한 고속 보안 접속과 같은 보안기술연구가 거의 진행되고 있지 않다. 그러므로 본 논문에서는 차세대 무선 네트워크 환경의 메시지 보호를 위한 디바이스 식별과 콘텐츠 분류 및 저장 프로토콜을 설계하여 안전한 통신 시스템을 설계한다. 제안한 프로토콜은 기존의 무선 네트워크 환경에서 발생하는 보안취약점에 관하여 안전성을 분석하였고 기존의 무선 네트워크 환경의 암호기법을 비교분석하여 보안성을 분석하였다. 기존의 암호시스템 WPA2-PSK보다는 대략 0.72배 느리지만, 보안성에서는 안전성을 강화되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.139-148
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• 2022

평생교육원은 성인을 대상으로 요람에서부터 무덤까지의 배움을 모토로 사람들에게 제공하는 교육 시스템이다. 본 연구는 평생교육원의 서비스 품질과 긍정심리자본, 심리적 안녕감에 관한 선행연구들을 근거로 평생교육원의 서비스 품질이 긍정심리자본을 통해 심리적 안녕감에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 규명하고자 하였다. 본 연구는 평생교육원을 다니는 학생 212명을 대상으로 하여 2021년 11월 1일부터 11월 14일까지 설문지를 배부하고 회수하였다. 연구 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 평생교육원의 서비스 품질은 긍정심리자본 중 자기효능감에 모두 아무런 영향을 주지 않았지만, 희망에는 모두 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 평생교육원 서비스 품질 중 확신성과 반응성은 탄력성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났고, 반응성은 긍정심리자본 중 낙관주의에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 마지막으로, 긍정심리자본 중 희망과 탄력성 그리고 낙관주의는 심리적 안녕감에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 평생교육원 학습자들에게 더 좋은 품질의 평생교육원 서비스를 제공하기 위한 정책 방향에 자료로 활용할 수 있으리라 본다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.107-116
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• 2015

고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.155-169
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• 2014

다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.201-210
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• 2018

한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다. 월드잡플러스는 지원서비스의 혁신화와 무결성 유지를 위해 머신데이터 분석플랫폼인 스플렁크를 활용하여 웹사이트에 축적된 로그파일 분석을 시도하고 있다. 기술적 예측적 분석도구를 이용하여 구직자 니즈와 프로필 기반의 맞춤형 매칭 서비스를 제공하며 구직자를 위한 최적 구직 성공요건 및 최적 구인기업에 대한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 월드잡플러스가 스플렁크를 활용하여 해외취업을 지원하는 몇 가지 서비스에 대한 사례를 제시해보고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.13-20
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• 2020

빅 데이터 관련 주요 논제 중의 하나는 방대한 시간 기반 또는 원격 측정 데이터의 가용성에 관한 문제이다. 현재 저비용 획득 및 저장 장치의 등장은 더 세밀한 분석에 사용될 상세한 시간 데이터를 얻을 수 있어서 배후 시스템에 대해 여러 가지 지식을 갖거나 미래의 이벤트를 더 정확히 예측할 수 있다. 특히, 스마트 미터가 설치된 수많은 가정 및 기업 등을 대상으로 전기 사용에 관한 고객 맞춤형 계약을 정의하는 것은 다른 무엇보다도 중요한 문제이다. 수많은 스마트 미터 데이터를 바탕으로 공통적인 전력 소비 형태를 몇 가지 그룹으로 구분할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 미터 측정 관련 공개 데이터와 자바 기반 공개 소스인 KNIME 플랫폼을 사용하여 스마트 미터 관련 빅 데이터 변환과 클러스터링을 나타낸다. 빅 데이터 구성 요소는 공개 소스는 아니지만, 시험판으로 사용할 수 있다. 스마트 미터 빅 데이터를 가져오고, 정리하고, 변환한 후 전력 사용량 행위와 관련된 각 미터 ID의 해석과 클러스터링에 적합한 DTW 접근 방식을 통해 전력 사용 행위에 관한 스마트 계약을 정의할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.331-367
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• 2008

웹 기반 신경심리검사의 타당도를 저해할 수 있는 요인들에 대한 해결책의 일환으로 검사 툴의 인터페이스 디자인을 개선하고자 세 단계를 거쳐 연구를 진행하였다. 연구 1은 곽호완의 웹 기반 신경심리검사 중 주의력 검사 툴의 UI 디자인 문제점을 파악하기 위한 것으로, 전문가에 의한 발견적 시찰법을 실시하였다. 그 결과, 이 검사 툴의 지시 화면, 조사 양식, 과제 화면, 결과 화면 등의 디자인에서 세부적인 사용성 문제점들이 드러났다. 연구 2는 찾아낸 사용성 문제점을 해결하기 위해 웹 기반 주의력 검사에 특화된 11개 디자인 가이드라인을 도출하였다. 이를 토대로 사용자의 작업 흐름에 맞추어 화면 구성과 사이트 구조 등을 최적화하고 재미 요소를 가미하여 검사 툴을 새롭게 디자인 한 다음, JAVA를 이용하여 프로토타입을 개발하였다. 이렇게 구현한 개선 툴(그래픽 툴)이 기존 툴(텍스트 툴)에 비해 더 효과적임을 검증하기 위해, 연구 3에서 사용자들을 대상으로 수행 측정과 설문 조사를 실시하여, 실수 유형과 출현비율 및 UI 만족도를 측정하였다. 수행 측정 결과, 그래픽 툴이 텍스트 툴에 비해 UI 디자인 문제들로 인해 발생하는 사용자 실수 유형과 출현비율이 유의하게 감소하였다. 사후 설문 조사 분석 결과, 텍스트 툴에 비해 그래픽 툴은 전반적인 만족도, 화면, 용어와 시스템 정보, 학습 용이성, 시스템 성능 등의 만족도 측면에서 우수한 것으로 입증되었다.