• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.60-62
• /
• 2015

Dynamic Positioning System(DPS)은 동력, DP control 장치, DP 컴퓨터, 위치참조시스템(PRS), 센서, thruster 시스템 및 DP 운용자(DPO) 7가지로 구성되어 있다. DP 선박은 이들 구성요소들에 문제가 발생하면 그 기능을 상실할 수 있다. 본 연구에서는 2001~2010년까지 10년 동안 IMCA 보고된 DP 선박 관련사고 612건에 대한 분석을 바탕으로 DPS의 7가지 구성요소와 관련된 사고 원인을 파악하고 이들 중 가장 높은 비율을 차지하는 원인을 정성적, 정량적으로 상세 분석하여 요소별 관계와 주요 작용 요소를 확인하고자 한다. 이를 통해 DP 선박의 LOP사과 관련 분석에 있어 베이지안 네트워크의 활용성을 확인해 보았다. 10년 평균 가장 높은 비율을 차지한 DPS 사고원인 요인은 PRS이었으며 이를 전문가 브레인스토밍을 통해 작성된 flowchart를 바탕으로 베이지안 네트워크를 통해 상세 분석해 본 결과 PRS의 각 요소별 조건부 확률 확인할 수 있었다. DP 선박의 drive off를 발생시키는데 주요한 영향을 미치는 것은 DGPS, microwave radar 및 HPR 이었고 DGPS에 주요한 영향을 미치는 에러 요인은 signal blocked, electric components failure, relative mode error 및 signal weak or fail 이었다.

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.39 no.3
• /
• pp.149-156
• /
• 2015

The Dynamic Positioning System consists of 7 elements which are namely Power system, Human machine interface, DP Computer, Position Reference System(PRS), Sensors, Thruster system and DP Operator. Incidents like loss of position(LOP) on DP vessel usually occur due to errors in these 7 elements. The purpose of this study is to find out safety operation method of DP vessel through qualitative and quantitative analyze of DP LOP incidents which are submitted to IMCA every year. The 612 DP LOP incidents submitted from 2001 to 2010 were analyzed to find out the main cause of the incidents and its rate among other causes. Consequently, the highest rate of incidents involving DP elements are PRS errors. DP computer, Power system, Human error and thruster system came next. The PRS has been analyzed and a flowchart was drawn through expert brainstorming. Also, the conditional probability has been analyzed through Bayesian Networks based on this flowchart. Consequentially, the main causes of drive off incidents were DGPS, microwave radar and HPR. Also, this study identified the main causes of DGPS errors through Bayesian Networks. These causes are signal blocked, electric components failure, relative mode error, signal weak or fail.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.11 no.6 s.44
• /
• pp.113-123
• /
• 2006

Flash memory has been increasingly used in handhold devices not only for data storage, but also for code storage. Because NAND flash memory only provides sequential access feature, a traditionally accepted solution to execute the program from NAND flash memory is shadowing. But, shadowing has significant drawbacks increasing a booting time of the system and consuming severe DRAM space. Demand paging has obtained significant attention for program execution from NAND flash memory. But. one of the issues is that there has been no effort to bound demand paging cost in flash memory and to analyze the worst case performance of demand paging. For the worst case timing analysis of programs running from NAND flash memory. the worst case demand paging costs should be estimated. In this paper, we propose two different WCRT analysis methods considering demand paging costs, DP-Pessimistic and DP-Accurate, depending on the accuracy and the complexity of analysis. Also, we compare the accuracy butween DP-Pessimistic and DP-Accurate by using the simulation.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 2001.05a
• /
• pp.133-133
• /
• 2001

무선 근거리 지역망(Wireless LAN;WLAN) 환경에서 다중 채널을 이용하여 실시간 서비스를 제공하기 위한 매체 접근제어 계층에서의 채널의 사용 구간 할당 방법을 제안하고, 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제한된 방식의 실시간 서비스 지원 성능과 채널의 사용 효율을 분석한다. 제안한 채널 사용 구간 할당 방안은 개선된 매체 접근 제어 프로토콜 RICH-DP (Receiver-Initiated Channel-Hopping with Dual Polling)를 바탕으로 한다. 무선 환경에서 RTS-CTS를 사용하는 프로토콜은 SRMA, MACA, MACAW, IEEE 802.11, FAMA 등이 있다. 최근에 단일 채널을 환경에서 RICH(Receiver Initiated Channel-Mopping) 프로토콜이 제안되었다. RICH는 충돌 회피를 위해서 경쟁 구간에서 충돌 감지(carrier sensing)을 사용한다. RICH는 제한된 어플케이션에 국한되는 단절이 있다. 반면에 RICH-DP는 다중 채널 환경에서 충돌 감지와 특별한 코드(spreading code) 할당 없이 일반화된 충돌 회피를 제공한다. 실시간 서비스를 이용하자 차는 단말들로 하여금 RICH-DP를 사용하여 서비스를 제공할 때, 대역폭에 대한 정보를 AP(Access Point)로 전송토록 함으로써 비경쟁 구간에서 뿐 아니라, 경쟁구간에서도 높은 채널 효율이 얻어질 수 있도록 하고 있다. 제한된 방안의 성능 평가를 위한 모의 실험은 OPNET를 이용하여 실시간 서비스 데이터를 7개의 상태 천이를 갖는 VBR 소스로 모델링하고 비동기 트래픽들은 Poisson 소스로 모델링하여 실시간 서비스 단발들의 이용 대역폭과 채널 처리율과 시스템 지연시간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.35 no.8C
• /
• pp.680-688
• /
• 2010

In this paper, we present a dynamic programming(DP)-based stereo matching method using image segmentation algorithm. DP has been a classical and popular optimization method for various computer vision problems including stereo matching. However, the performance of conventional DP has not been satisfactory when it is applied to the stereo matching since the vertical correlation between scanned lines has not been properly considered. In the proposed algorithm, accurate edge information is first obtained from segmented image information then we considers the discontinuity of disparity and occlusions region based on the obtained edge information. The experimental results applied to the Middlebury stereo images demonstrate that the proposed algorithm has better performances in stereo matching than the previous DP based algorithms.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.489-498
• /
• 2023

Advancements in hardware performance and computing technology have facilitated the progress of climate prediction models to address climate change. The Korea Meteorological Administration employs the GloSea6 model with supercomputer technology for operational use. Various universities and research institutions utilize the Low-GloSea6 model, a low-resolution coupled model, on small to medium-scale servers for weather research. This paper presents an analysis using Intel VTune Profiler on Low-GloSea6 to facilitate smooth weather research on small to medium-scale servers. The tri_sor_dp_dp function of the atmospheric model, taking 1125.987 seconds of CPU time, is identified as a hotspot. Nonlinear regression models, a machine learning technique, are applied and compared to existing functions conducting numerical operations. The K-Nearest Neighbors regression model exhibits superior performance with MAE of 1.3637e-08 and SMAPE of 123.2707%. Additionally, the Light Gradient Boosting Machine regression model demonstrates the best performance with an RMSE of 2.8453e-08. Therefore, it is confirmed that applying a nonlinear regression model to the tri_sor_dp_dp function during the execution of Low-GloSea6 could be a viable alternative.

• 정보화사회
• /
• s.20
• /
• pp.56-69
• /
• 1989

정보문화의 달이기도 했던 6월은 고도정보화사회를 앞당기는 일련의 획기적인 조치들이 취해져 관련업계의 관심을 크게 집중시키고 있다. 정부는 정보통신회선 사용상의 제한을 대폭 완화하여 민간기업이 실질적으로 VAN사업에 참여할 수 있는 길을 열어놨고 종래 규제일변도였던 전파정책을 권장행정으로 전환하는 전파관리법도 입법예고했다. 정부가 마련한 정보통신회선사용제도 개선조치는 DB, DP만 제공할 수 있도록 되어있는 정보통신역무제공업자의 사업범위를 불특정다수인을 대상으로 한 정보교환 및 타인통신매개행위를 허용했고 지금까지 9600bps급 이하의 저속회선에서만 접속이 허용되어온 다중화장치(MUX)의 사용범위를 대폭확대하여 64kbps급 이상의 고속회선에서도 접속사용할 수 있도록 허용했다. 또한 그룹 VAN의 경우에도 업무상 긴밀한 관계자 등만 이용할 수 있게 한 제한사항도 폐지해 국내 VAN시장에 대한 민간기업의 참여를 전면적으로 허용했다. 이외에도 정보통신역무제공업자가 DP.DB제공을 위해 필요한 경우 컴퓨터 본체에서의 부수적인 정보교환행위를 허용하여 DB내용 갱신(up-data) 등을 위한 중도컴퓨터의 접속도 가능토록 했다. 그런데 그룹 VAN의 경우 이용대상의 제한을 없앴으나 그룹망 중 타인사용특례를 받은 업체 이외의 망에는 이용자가 접속할 수 없도록 되어있기 때문에 각 업체에서는 시스템 통합화를 추진할 확률이 높다. 또한 고속회선에 대한 다중화장치(MUX) 사용을 허용하고 있으나 개방에 대비해 각 업체에서 이미 보유하고 있는 노드 프로세서(Node Processor)를 전용교환기로 간주, 이의 사용을 제한하고 있는 실정이다. 업계에서는 중도컴퓨터의 접속은 허용하고 있으면서 통신과 컴퓨터의 중간자적 기능을 갖고 있는 노드프로세서의 사용을제한한다는 데에 있어서는 의견을 달리하고 있다. 우리 협회에서는 이달 법제위원회를 개최하여 이번 조치에 대한 검토와 함께 전파관리법 입법예고안에 대한 업계의 의견을 수렴, 정부에 건의할 예정이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.65-72
• /
• 2020

Today, the Internet of Things is used in many places, including homes, industrial sites, and hospitals, to give us convenience. Many services generate new value through real-time data collection, storage and analysis as devices are connected to the network. Many of these fields are creating services and applications that utilize sensors and communication functions within IoT devices. However, since everything can be hacked, it causes a huge privacy threat to users who provide data. For example, a variety of sensitive information, such as personal information, lifestyle patters and the existence of diseases, will be leaked if data generated by smarwatches are abused. Development of IoT must be accompanied by the development of security. Recently, Differential Privacy(DP) was adopted to privacy-preserving data processing. So we propose the method that can aggregate health data safely on smartwatch platform, based on DP.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.8 no.2
• /
• pp.1-7
• /
• 2003

This study is a research on character recognition based on image processing, using only color tape to mark guidelines instead of magnetic tape or electric wire used by existing AGV. AGV must follow given courses, and stop recognizing signs such as marks and numbers that indicate destinations. In this study. marks to stop AGV employed blue characters of the same font and size as those of number plates. Yellow driving lines and blue numeric characters were marked in corridors. AGV ran ing the characteristics of colors and detecting lines, and temporarily stopped recognizing numbers of 100％ through DP pattern matching. This study presented the image processing technique and the result of operating AGV.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.16 no.5
• /
• pp.307-314
• /
• 2023

As supercomputing and hardware technology advances, climate prediction models are improving. The Korean Meteorological Administration adopted GloSea5 from the UK Met Office and now operates an updated GloSea6 tailored to Korean weather. Universities and research institutions use Low-GloSea6 on smaller servers, improving accessibility and research efficiency. In this paper, profiling Low-GloSea6 on smaller servers identified the tri_sor_dp_dp subroutine in the tri_sor.F90 atmospheric model as a CPU-intensive hotspot. Applying linear regression, a type of machine learning, to this function showed promise. After removing outliers, the linear regression model achieved an RMSE of 2.7665e-08 and an MAE of 1.4958e-08, outperforming Lasso and ElasticNet regression methods. This suggests the potential for machine learning in optimizing identified hotspots during Low-GloSea6 execution.