• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권4호
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• pp.389-396
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• 2003

인피니밴드(InfiniBand) 기술은 클러스터 컴퓨팅용 고성능 시스템 연결망으로의 활용을 목적으로 컴퓨터 업계를 중심으로 활발히 개발되고 있는 차세대 시스템 연결망 기술이다. 본 논문에서는 고성능 클러스터 시스템을 위한 인피니밴드 시스템 연결망의 설계와 구현을 다루며, 특히 이중(dual) ARM9 프로세서를 기반으로 한 인피니밴드 호스트 채널 어댑터(host channel adapter HCA) 개발에 초점을 맞추어 기술한다. KinCA라는 코드명이 부여된 HCA는 클러스터 시스템의 각 호스트 노드(host node)를 하드웨어 및 소프트웨어적으로 인피니밴드 연결망에 연결한다. ARM9 프로세서 코어는 다중 처리기 구성을 위해 필요한 기능을 지원하지 않으므로, 두 개의 프로세서간 통신 및 인터럽트 메커니즘을 설계하여 Kinch 칩에 내장하였다. 일종의 SoC인 KinCA 칩은 0.18$\mu\textrm{m}$ CMOS 기술을 사용하여 564핀 BGA(Ball Grid Array) 소자로 제작되었다. KinCA는 호스트 노드에 장착되어 송신과 수신 각각에 대하여 10Gbps의 고속 대역폭을 제공함으로써 고성능 클러스터 시스템의 구현을 가능하게 해준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1149-1158
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• 2004

최근 다양한 무선 단말기의 보급과 네트워크 기술의 발전으로 인하여 무선 단말기를 이용한 인터넷 접속이 보편화되고 있다. 특히 디지털 방송의 도입에 따른 다양한 방송 프로그램과 방송사 뉴스 서비스는 무선 단말기의 제한된 환경에서의 이용률이 높다. 그러나 대부분의 방송사 웹 페이지들은 한 페이지에 많은 내용으로 인한 세분화된 섹션을 담고 있기 때문에 제한된 화면과 입력장치를 가진 무선 단말기를 이용하여 사용자가 원하는 부분에 접근하기까지 반복적인 스크롤링을 해야 하는 불편함이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 방송사 웹페이지 내에서 실시간으로 사용자가 선호하는 방송사 웹 페이지의 섹션을 추출하고, 무선 환경에 적합하도록 각 섹션의 순서를 재구성하여 무선 단말기에 제공해 주는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 통해 사용자는 무선 단말기의 단점을 극복함과 동시에 방송사 웹에서 선호하는 섹션의 맞춤형 방송사 웹 서비스를 제공받을 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권4호
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• pp.596-603
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• 2020

본 연구에서는 화학공정 최적화에 사용되는 생산계획최적기법을 도입하여 핵융합 공정에서의 삼중수소 재고량을 최소로 유지하는 수학적 모델을 구축하여 최적 운전 시나리오를 도출하였다. 핵융합 발전을 위한 공정 중 연료주기 공정(fuel cycle)은 반응연료인 중수소와 삼중수소를 저장 하고 공급하는 시스템과 핵융합 반응 배가스로부터 이를 회수 및 분리하는 세부 공정들로 구성되어 있다. 이들 공정들은 삼중수소가 방사성 물질이라는 것을 제외하면 대부분 촉매반응과 분리공정으로 이루어져 화공플랜트에 적용된 기술과 유사한 특성이 많아 화학공정에 사용되는 스케줄링 기법을 통해 최적 운전 시나리오를 도출 가능하다. 본 연구에서는 핵융합로의 다양한 장치의 특성을 반영해서, 펌프내부의 삼중수소량을 최소로 하는 최적 재생주기를 구하고, 구해진 최적 재생주기 결과를 반영하여 후단의 트리튬 플랜트에서의 최적 운전 시나리오를 확인해 보았다. 구축된 모델은 실제 토카막 시나리오에 적용되어 ITER 연료주기 내 공정의 연료흐름 및 밸런스 분석에 활용되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9A호
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• pp.867-875
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• 2005

본 논문은 NRD 가이드를 이용하여 10km이상의 장거리 무선통신이 가능한 밀리미터파 대역용 FM 송신기 및 수신기를 제작하였다. 40GHz 사용주파수의 반파장 크기의 간격을 가지는 상하도체판 사이에 PTEE 유전체선로상에 건발진기, FM변조기 및 안테나로 구성된 FM 송신기를 제작하고, 동일한 간격을 가지는 상하도체판 사이에 국부발진용 건발진기, 밸런스믹서, 3dB 방향성결합기 및 안테나로 구성한 FM 수신기를 각각 제작하였다. 또한 제작된 FM송신기 및 수신기를 이용하여 무선통신 영상전송시험을 실시하였다. 이때 전송거리 10km의 시험거리에서 영상신호를 송신측에서 보낸 후 수신측의 TV 수상기를 통해 선명한 영상을 실시간으로 재생할 수 있었다. 이에 개발된 40GHz 대역 FM 송신기 및 수신기는 CATV의 전송이나 광대역 전송이 필요한 무선통신 시스템으로 사용이 가능하며, 장거리 초고속통신망의 연결 장치로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4A호
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• pp.205-213
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• 2012

본 논문에서는 IEEE 802.11 무선 네트워크에서 재밍 (jamming) 공격에 효과적으로 대처할 수 있는 IEEE 802.11h 기반의 채널 도약 기법을 제안한다. IEEE 802.11h의 Dynamic Frequency Selection (DFS)은 현재 사용하는 채널에서 군 레이더와 같은 높은 간섭을 감지할 경우 임의의 채널을 선택하지 않고 전체 채널 측정을 통해 가장 좋은 채널로 도약하는 기법이다. 이러한 기법은 재밍 공격이 발생하는 환경에서는 채널 도약을 위해 모든 채널 측정을 위한 시간이 소요되며 그 시간만큼의 통신 단절이 발생해 네트워크 성능이 저하되는 단점을 가진다. 제안하는 기법에서는 기존의 기법과는 달리 재밍 공격 이전에 도약할 채널을 모든 단말이 알게 함으로써 재머에 대해 즉각적인 대처가 가능하다. 이를 위해 제안하는 기법에서는 비콘 (Beacon)을 통해 도약할 채널을 매번 갱신하며 이것은 이전 비콘 구간마다 전채널 상태 측정을 수행하는 것으로 가능하다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안 기법이 재머에 즉각적인 대응을 수행함으로써 네트워크 성능 저하를 완화할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권12호
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• pp.1289-1297
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• 2014

본 논문에서는 선박 내 IT 서비스에 대한 요구에 부응하기 위해 적응적이고 합리적으로 무선 주파수를 활용하는 인지무선 최초 표준인 ECMA-392 네트워크를 사용한다. ECMA-392 네트워크를 이용한 선박 내 멀티 홉 무선브릿지에서 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 QoS를 보장하는 ECMA-392 협력 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 ECMA-392 장치들 사이의 정보를 바탕으로 효율적인 경로를 선택하여 직접 전송을 하거나 릴레이 전송을 하기 때문에 장치의 QoS를 보장하는 통신을 제공한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 협력 MAC 프로토콜이 기존의 방식에 비해 데이터 수율을 향상 시키고 있음을 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권12호
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• pp.1267-1279
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• 2014

본 논문에서는 근거리 레이더의 특성 분석을 통한 선박 내 안전을 위한 물체탐지 시스템의 개발에 초점을 두었다. 근거리용 레이더들은 가격이 저렴한 대신에 자동차와 같은 특수 용도로 개발되었으므로 다른 곳에 적용하기 위해서는 기기의 특성 분석과 다양한 환경에서의 실험을 통한 데이터 특성 분석이 필수적이다. 또한 본 연구의 목표인 사람 및 물체의 정확하고 신속한 감지 시스템의 구성을 위해서는 입력되는 많은 반사 신호들 중에서 이동하는 물체만을 정확하게 분류하여 표시하기 위한 데이터 클러스터링 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위해 반사되는 데이터들의 궤적정보와 속도 및 RCS 값을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안 하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.539-554
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• 2018

최근 등장하는 다양한 사물인터넷 기기 혹은 상황인식 기반의 인공지능에서는 사용자와 기기의 상호작용이 중요시 된다. 특히 인간을 대상으로 상황에 맞는 대응을 하기 위해서는 인간의 표정을 실시간으로 인식하여 빠르고 정확한 판단을 내리는 것이 필요하다. 따라서, 보다 빠르고 정확하게 표정을 인식하는 시스템을 구축하기 위해 얼굴 이미지 분석에 대한 많은 연구들이 선행되어 왔다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공한 48*48 8-bit grayscale 이미지 데이터셋을 사용하여 얼굴인식과 표정분류로 구분된 두 단계를 거치는 얼굴표정 자동 인식 시스템을 구축하였고, 이를 기존의 연구와 비교하여 자료 및 방법론의 특징을 고찰하였다. 분석 결과, Face landmark 정보에 주성분분석을 적용하여 단 30개의 주성분만으로도 빠르고 효율적인 예측모형을 얻을 수 있음이 밝혀졌다. LDA, Random forest, SVM, Bagging 중 SVM방법을 적용했을 때 가장 높은 정확도를 보이며, LDA방법을 적용하는 경우는 SVM 다음으로 높은 정확도를 보이며, 매우 빠르게 적합하고 예측하는 것이 가능하다.

• 상하수도학회지
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• 제31권6호
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• pp.567-575
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• 2017

It is not cost effective to raise the density of catch basins in preparation for heavy rainfall in terms of construction and maintenance. Our researchers have developed the new catch basin for increasing interception capacity of runoff with internal filtration structure. To compare interception capacity of an existing catch basin with the invented catch basin, a hydraulic experiment device with 4% of road gradients and 0.2% of road gradients was constructed. For runoff conditions of 4.4 l/s, 6.7 l/s and 10.4 l/s, capability of runoff and separation capability of debris (sand and leaves) were evaluated. As the main experimental results, the effectiveness of the developed catch basin has been verified with an increase in interception rate of approximately 22% for the runoff of 6.7 l/s as heavy rainfall. However, the results of invented catch basin showed only 4.5% of settlement rate of debris regarding sand. Therefore, the authors proposed an improved tilted screen structure additionally. After reviewing the performance of improved catch basin, application of the invented catch basin is expected to drain runoff effectively when it is applied to the faulty road drainage section.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제45권6호
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• pp.797-808
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• 2017

Automatic wood species identification systems have enabled fast and accurate identification of wood species outside of specialized laboratories with well-trained experts on wood species identification. Conventional automatic wood species identification systems consist of two major parts: a feature extractor and a classifier. Feature extractors require hand-engineering to obtain optimal features to quantify the content of an image. A Convolutional Neural Network (CNN), which is one of the Deep Learning methods, trained for wood species can extract intrinsic feature representations and classify them correctly. It usually outperforms classifiers built on top of extracted features with a hand-tuning process. We developed an automatic wood species identification system utilizing CNN models such as LeNet, MiniVGGNet, and their variants. A smartphone camera was used for obtaining macroscopic images of rough sawn surfaces from cross sections of woods. Five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch) were under classification by the CNN models. The highest and most stable CNN model was LeNet3 that is two additional layers added to the original LeNet architecture. The accuracy of species identification by LeNet3 architecture for the five Korean softwood species was 99.3%. The result showed the automatic wood species identification system is sufficiently fast and accurate as well as small to be deployed to a mobile device such as a smartphone.