• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.3-10
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• 2005

근거리 디지털 영상을 이용하여 도로 사면의 3차원 변형을 효율적으로 측정하고자 하였다. 두 시기에 각각 동일한 다중지점 기하배치 상에서 스틸비디오 영상을 취득하고 종래의 표준적 광속조정과 자유망 광속조정에 의하여 각각 사진삼각측량 처리를 행하고 또한 토털스테이션에 의한 측지학적 방법과 비교하였다. 1mm 이내의 표준오차와 $1/30,000{\sim}1/36,000$의 상대정확도로 대상점들의 3차원 좌표 및 변형량을 도출할 수 있었으며, 자유망 광속조정이 표준적 광속조정에 비해 13%까지 높은 정확도를 나타내었다. 자유망 광속조정법을 적용한다면 복잡한 산업현장에서 기준점측량을 병행하지 않고 신속하고 정확한 변형측량을 기대할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권1호
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• pp.34-42
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• 2009

본 논문에서는 패킷 오류가 빈번한 IP망을 통해 SVC 기반의 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위한 실용적인 복합형 전송 오류 제어 기법을 제안한다. 기존에 이미 다양한 부호화 표준을 대상으로한 전송 오류 제어 기법들이 논문과 문헌을 통해 많이 발표가 되었으나, H.264/AVC의 확장형 부호화 기술인 SVC와 같은 다중 계층 부호화 구조에 적합한 오류 제어 기법에 관한 연구결과는 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 SVC의 계층 부호화 구조를 고려하여 계층형 FEC(layered FEC)와 ARQ를 오류 강인 기법으로 적용하며 보다 효과적인 오류 강인 성능을 확보하기 위하여 이들 기법을 복합적인 형태로 동작시킬 수 있는 복합형 오류 제어 기법에 대해 제안한다. 제안된 복합형 기법에서는 ARQ의 NACK(Negative Acknowledgement) 메세지 기반의 기존 방법과는 달리 ACK(Acknowledgement) 메세지를 활용함으로써 복합형 오류 제어 기법 적용에 의한 효율(throughput)을 향상시킨다. 제안된 복합형 오류 강인 전송 및 제어 기법의 성능을 검증하기 위하여 패킷 손실 네트워크 환경을 NIST-Net 에뮬레이터를 활용하여 구축하며, 실험 결과를 통해 제안된 전송 오류 제어 기법의 성능이 우수함을 검증한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.229-236
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• 1995

문장의 개념세계는 체언과 용언으로서 이루어 진다. 문장의 의미적 중심은 용언 이고, 체언은 용언의 구속을 받으며, 이들은 다양하게 결합한다. 본 논문은 한국어의 문에서 체언과 용어의 결합관계를 분석하고, 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단 위문을 가변패턴네트를 구성함으로써 구문 및 의미해석을 하여 절형식의 개념단위를 추출한다. 또한 종래의 제한된 혼절 이론을 일반문에 확장하고, 장문을 단문으로 자동 분리하여 논리적인 개념단위의 절 형식으로서 지식베이스를 구축하고 질문응답시스템 으로의 응용을 시도하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.109-117
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• 2023

Defect detection is one of the key factors in fabric quality control. To improve the speed and accuracy of denim fabric defect detection, this paper proposes a defect detection algorithm based on cascading feature extraction architecture. Firstly, this paper extracts these weight parameters of the pre-trained VGG16 model on the large dataset ImageNet and uses its portability to train the defect detection classifier and the defect recognition classifier respectively. Secondly, retraining and adjusting partial weight parameters of the convolution layer were retrained and adjusted from of these two training models on the high-definition fabric defect dataset. The last step is merging these two models to get the defect detection algorithm based on cascading architecture. Then there are two comparative experiments between this improved defect detection algorithm and other feature extraction methods, such as VGG16, ResNet-50, and Xception. The results of experiments show that the defect detection accuracy of this defect detection algorithm can reach 94.3% and the speed is also increased by 1-3 percentage points.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.785-788
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• 2007

본 연구는 Ramadege 와 Wonham 의 Supervisor Control 을 기반으로 한다. 초기 이 이론은 오토마타를 이용하여 모델링 하였으며, 많은 연구가 활발하게 이루어져왔다. 그러나, 유한 오토마타는 병렬처리 및 동기화, 자원공유를 모델링하기 어렵다는 단점이 있다. 유한 오토마타를 기반으로 한 연구는 일반적으로 복잡한 시스템을 모델링 할 때 발생하는 결합 폭발성에 의한 제한성이 있다. 반면, 패트리 넷은 병렬처리나 동기화에 대한 모델링을 하기에 보다 더 강력한 도구이지만, 패트리 넷을 이용한 통합법은 아직까지 광범위하게 연구되지는 않았다. 따라서, 본 연구에서는 공장설비(plant)모델과 이 설비에 대해 사용자가 원하는 작업을 명시한 사용자 설계명세 (user specifications)모델을 패트리 넷을 이용하여 모델링하는 방법을 제안한다. 본 연구는 사용자 설계명세에 관련한 폐쇄 회로 패트리 넷(closed-loop PN)을 획득하고자 원시 공장설비 모델에 제어 플래이스(control place)를 추가하는 통합을 실행하기 위한 방법으로 Ghaffari의 영역 이론(Theory of Region )을 이용하여 연구개발 하였다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.468-470
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• 2022

본 논문은 강화학습 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process) 알고리즘을 사용하여 자갈밭과 같은 비평탄 지형을 극복하는 4족 보행 지능로봇을 설계하고 딥러닝 기법을 사용하여 사람을 검출한다. 로봇의 임베디드 환경에서 1단계 검출 알고리즘인 YOLO-v7과 SSD의 기본 모델, 경량 또는 네트워크 교체 모델의 성능을 비교하고 선정된 SSD MobileNet-v2의 검출 속도를 개선하기 위해 TensorRT를 사용하여 최적화를 진행하였다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.40-43
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• 2007

보안운영체제에서는 등급기반 사용자, 프로세스, 파일에 대한 영역분리 및 등급별 보안관리를 하는 다중등급보안(Multi Level Security)을 구현하고 있다. 안전한 운영체제에서는 사용자가 등급 즉, 자신의 보안등급과 보호범주를 설정하기 위해 권한 인증절차를 수행한다. 권한은 보안운영체제에서 강제적 접근 제어(Mandatory Access Control)의 기본이 되므로 그 보안에 중요성이 크다. 따라서, 권한 인증 절차의 보안이 부각되고 있다. 본 논문에서는 PKI 기반 전자서명 인증절차를 이용하여 신원 확인과 권한 인증을 한번에 수행할 수 있는 방법을 제시한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권6호
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• pp.614-634
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• 2013

The proliferation of real-time multimedia services requires huge amounts of data transactions demanding strict quality-of-service (QoS) guarantees. Multicast transmission is a promising technique because of its efficient network resource utilization. However, high head-of-line (HOL) blocking probability and lack of service-specific QoS control should be addressed for practical implementations of multicast networks. In this paper, a topology aware fanout set division (TAFD) scheme is proposed to resolve these problems. The proposed scheme is composed of two techniques that reduce HOL blocking probability and expedite packet delivery for large-delay branches regarding multicast tree topology. Since management of global topology information is not necessary, scalability of the proposed scheme is guaranteed. Mathematical analysis investigates effects of the proposed scheme and derives optimal operational parameters. The evaluation results show that the TAFD scheme achieves significant delay reduction and satisfies required delay bounds on various multicast networks.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.209-216
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• 2019

Over the past decade, researchers were able to solve complex medical problems as well as acquire deeper understanding of entire issue due to the availability of machine learning techniques, particularly predictive algorithms and automatic recognition of patterns in medical imaging. In this study, a technique called transfer learning has been utilized to classify Magnetic Resonance (MR) images by a pre-trained Convolutional Neural Network (CNN). Rather than training an entire model from scratch, transfer learning approach uses the CNN model by fine-tuning them, to classify MR images into Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI) and normal control (NC). The performance of this method has been evaluated over Alzheimer's Disease Neuroimaging (ADNI) dataset by changing the learning rate of the model. Moreover, in this study, in order to demonstrate the transfer learning approach we utilize different pre-trained deep learning models such as GoogLeNet, VGG-16, AlexNet and ResNet-18, and compare their efficiency to classify AD. The overall classification accuracy resulted by GoogLeNet for training and testing was 99.84% and 98.25% respectively, which was exceptionally more than other models training and testing accuracies.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권9A호
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• pp.856-867
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• 2006

This paper proposes a new algorithm for opportunistic scheduling that take advantage of both multiuser diversity and power control. Motivated by the multicast RTS and priority-based CTS mechanism of OSMA protocol, we propose an opportunistic packet scheduling with power control scheme based on IEEE 802.11 MAC protocol. The scheduling scheme chooses the best candidate receiver for transmission by considering the SINR at the nodes. This mechanism ensures that the transmission would be successful. The power control algorithm on the other hand, helps reduce interference between links and could maximize spatial reuse of the bandwidth. We then formulate a convex optimization problem for minimizing power consumption and maximizing net utility of the system. We showed that if a transmission power vector satisfying the maximum transmission power and SINR constraints of all nodes exist, then there exists an optimal solution that minimizes overall transmission power and maximizes utility of the system.