• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제25권4호
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• pp.63-67
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• 2012

다양한 분야에서 빠르게 대용량의 자료가 생성됨에 따라 이를 처리하기 위해 분산 프로그래밍 모델인 MapReduce의 활용이 도입되고 있다. 본 논문에서는 SUN Blade150에 Solaris와 Linux 환경의 클러스터 시스템을 구축한 뒤 해당 환경에서의 MapReduce 미들웨어인 Hadoop 에서 응용수행에 대한 평균 시간 및 표준 편차를 평가하여 Hadoop 기반 MapReduce 구현이 어떠한 클러스터 시스템에 의해 성능이 영향을 미치는지를 보인다.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권2호
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• pp.61-72
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• 2020

Recently, researches that are using deep learning technology in various fields are being conducted. The fields include geographic map processing. In this paper, I propose a method to infer where the map area included in the image is. The proposed method generates and learns images including a map, detects map areas from input images, extracts character strings belonging to those map areas, and converts the extracted character strings into coordinates through geocoding to infer the coordinates of the input image. Faster R-CNN was used for learning and map detection. In the experiment, the difference between the center coordinate of the map on the test image and the center coordinate of the detected map is calculated. The median value of the results of the experiment is 0.00158 for longitude and 0.00090 for latitude. In terms of distance, the difference is 141m in the east-west direction and 100m in the north-south direction.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권7B호
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• pp.991-1000
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• 2010

HMIPv6는 로컬 네트워크상에 이동성 지원 포인트(Mobility Anchor Point ; MAP)라는 기능을 도입하여 MAP 하부에서의 이동은 MAP가 관리함으로써 지연과 오버헤드를 줄이고 이동 노드의 핸드오프를 효율적으로 관리하는 방법이다. 그러나 이동 노드가 새로운 도메인에 들어올 경우 최상위 MAP에 이동 노드의 등록이 집중되어 성능을 저하시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 게임이론 중에서 내쉬 교섭 해(Nash Bargaining Solution ; NBS) 이론을 적용하여 HMIPv6상에서 상위 MAP에 이동 노드의 등록이 집중되지 않고 거리(Distance), 등록된 노드 수, 데이터 전송량 등의 MAP 자원 사용 비율에 따라 여러 MAP로 부하를 분산시키는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 상위 MAP로의 부하 집중을 방지할 수 있었고, MAP자원의 사용비율에 따라 가중치를 실시간으로 그리고 능동적으로 부여함으로써 도메인내의 MAP를 효율적으로 사용하여 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.65-68
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• 2007

DOCSIS 3.0 MAC프로토콜은 MAP 메시지를 통하여 CM과 CMTS의 채널 전송 시간을 조정하므로 프로토콜 성능에 영향을 미치게 된다. 하지만 MAP의 구성요소와 용도에 대한 정의만 표준안에 언급이 되어 있고, MAP 메시지의 전송주기에 대한 정의는 언급되어 있지 않다. 본 논문에서는 DOCSIS 3.0에서 MAP 전송주기에 따른 프로토콜의 성능을 평가하고, 평가 결과를 바탕으로 최적의 MAP 전송주기를 제안하였다. 평가 결과로 MAP 전송주기는 0.05sec일 때 최적의 프로토콜 성능을 보임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 DOCSIS 3.0 기반 케이블망의 구축을 위한 중요한 성능 요소로 사용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.136-139
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• 2001

This paper develops a sensor based navigation method that utilizes fuzzy logic and the Dempster-Shafer evidence theory for mobile robot in uncertain environment. The proposed navigator consists of two behaviors: obstacle avoidance and goal seeking. To navigate reliably in the environment, we make a map building process before the robot finds a goal position and create a robust fuzzy controller. In this paper, the map is constructed on a two-dimensional occupancy grid. The sensor readings are fused into the map using D-S inference rule. Whenever the robot moves, it catches new information about the environment and replaces the old map with new one. With that process the robot can go wandering and finding the goal position. The usefulness of the proposed method is verified by a series of simulations. This paper deals with the fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which conventional and mathematical models may fail to give satisfactory results. Finally, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1056-1059
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• 2003

Self-Oranizing Map(SOM) is an unsupervised neural network providing cluster analysis of high dimensional input data. The output from the SOM is represented in map that help us to explore data. The weak point of conventional SOM is when the map is large, it take a long time to train the data. The computing time is known to be O(MN) for trainning to find the winning node (M,N are the number of nodes in width and height of the map). This paper presents a new method to reduce the computing time by creating new map. Each node in a new map is the centroid of nodes' group that are in the original map. After create a new map, we find the winning node of this map, then find the winning node in original map only in nodes that are represented by the winning node from the new map. This new method is called "High Speed Self-Oranizing Map"(HS-SOM). Our experiment use HS-SOM to cluster documents and compare with SOM. The results from the experiment shows that HS-SOM can reduce computing time by 30%-50% over conventional SOM.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.173-178
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• 2012

본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge), HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다. 제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.36-41
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• 2006

본 논문에서는 Max-Log-MAP 방식을 이용하여 M-ary QAM Demapper를 구성하고 이 출력을 터보 복호기에 입력시켜 반복 복호 결과를 보인다. Demapper는 일반적으로 널리 사용되는 Max-Log-MAP 방식과 이 방식의 구현 복잡도를 줄인 근사형 수식을 이용하고 실제 설계 방안도 제시한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Max-Log-MAP 방식에 비해 근사형 방식은 성능의 저하를 보이지만 설계 복잡도가 낮은 장점을 가지고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2450-2452
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• 2004

Map building is essential to a mobile robot navigation system. Localization and path planning methods depend on map building strategies. A topological map is commonly constructed using the GVG(Generalized Voronoi Graph). The advantage of the GVG based topological map is compactness. But the GVG method have many difficulties because it consists of collision-free path. In this paper, we proposed an extended map building method, the AVG (Areal Voronoi Graph) based topological map. The AVG based topological map consists of collision-free area. This feature can improve map building, localization and path planning performance.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.73-80
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• 2010

본 논문은 광선 추적법 텍스쳐 매핑에서 MIP-Map 알고리즘 사용 시 텍스쳐 이미지들의 MIP-Map 수준을 선택하는 효과적인 방식을 제안한다. 이는 렌더링 시 물체와 교차하는 광선의 길이만을 사용하여 해당 물체의 텍스쳐 MIP-Map 수준을 선택하는 방법이다. 본 방식은 MIP-Map을 지원하지 않는 방식에 비하여 텍스쳐 알리아싱 면에서 우수하고 성능 저하는 미비하다.