• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.19-25
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• 2022

공대생을 위한 물리학 교육은 주요 공학 용어들의 소개와 개념 정립을 위한 실험과 더불어 각종 실용 공학 장비에 적용되는 법칙과 그들의 기술적 운용이 수반되므로 다수의 교육 장해 학생이 발생된다. 교육이 진행됨에 따라서 자기주도학습이 습관화 된 학생들은 비교적 잘 적응하지만 극단적 교육장애자들은 교육자가 수업 방향을 분명히 잡고 강력하게 이끄는 이른바 직접교수법이 효과적인 교육 방법론이다. 임의의 두 학급의 학생 90명에 대해 문제해결에 대한 이해력, 추리력, 기억력, 문제해결속도를 측정하여 18명 (20%) 학생이 기초공학장애자로 나타났다. 한편, 직접교육법에 의한 교육을 통해 표본그룹(90명)의 중간고사와 기말고사에서 전체 평균성적이 각각 51.7점(100점 만점)과 58.0점의 성적을 거두어서 6.3점 증가를 보여주었으나 성적 50점 이하인 하위 그룹은 그룹 평균성적이 각각 26.7점와 24.5점를 거두어 오히려 감소하였다. 그러나 특별히 중간고사에서 성적 최하위 20점(100점 만점) 이하인 자 5명의 학생을 학습장애자로 선정하여 방과후에 직접교수법을 수행하였고 이들은 중간고사는 평균 17.9점 이였던데 반해 동일 수준의 기말고사는 평균 26.5점으로써 8.6점의 증가를 보여주어 학습장애자들에 대한 직접교수법이 실효가 있음을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.133-144
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• 2020

고령화로 인해 증가하는 노인 비율만큼이나 치매를 앓는 노인 수 또한 빠르게 늘고 있는데 이는 사회적, 경제적 부담을 발생시킨다. 특히, 간병인의 근무 시간 손실 및 간호 부담으로 인한 의료 비용 증가와 같은 간접비용을 포함하는 치매 관리 비용은 수년에 걸쳐 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 비용을 줄이기 위해 치매 환자를 돌보기 위한 관리 시스템 도입이 시급하다. 따라서 본 연구는 항상 치매 환자를 돌볼 수 없는 환경이나 독거노인을 관리하기 위한 센서 기반 이상 행동 탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구들은 단지 행동을 인지하거나 정상 행동 여부를 평가하는 정도였고 센서로부터 받은 데이터가 아닌 이미지를 처리하여 행동을 인지한 연구도 있었다. 본 연구에서는 실데이터 수집에 한계가 있음을 인지하여 비지도 학습 모델인 오토인코더와 지도 학습 모델인 장·단기 기억 모형을 동시에 사용했다. 비지도 학습 모델인 오토인코더는 정상 행동 데이터를 학습하여 정상적인 행동에 대한 패턴을 학습시켰고 장·단기 기억 모형은 센서로 인지 가능한 행동을 학습시켜 분류를 좀 더 세분화했다. 테스트 결과 각각의 모델은 약 96%, 98% 이상의 정확도를 도출하였고 오토인코더의 이상치가 3% 이상을 갖는 경우 장·단기 기억 모형을 통과하도록 설계했다. 이 시스템을 통해 혼자 사는 노인이나 치매 환자를 효율적으로 관리할 수 있으며 돌보기 위한 비용 또한 절감할 수 있을 것으로 전망된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권7호
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• pp.627-636
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• 2005

본 논문에서는 분산 VOD 서버의 내부 통신망에 발생하는 부하를 줄이기 위해 channel bonding 기반 M-VIA 및 인터벌 캐쉬를 적용하는 방법을 제안한다. 분산 VOD 서버의 각 노드는 클러스터상에 분산 저장된 비디오 데이터를 서버 내부 통신망을 사용하여 전송받아 사용자에게 제공한다. 이 때, 대량의 비디오 데이터가 서버 내부 통신망을 통하여 전송됨으로 서버 내부 통신망에 부하가 증가한다. 본 논문에서는 서버 내부 통신망의 부하를 감소시키기 위해서 두 가지 기법을 적용하였다. 첫째, channel bonding을 지원하는 M-VIA를 개발하여 Gigabit Ethernet기반 서버 내부 통신망에 적용하였다. M-VIA는 TCP/IP의 통신 오버헤드를 제거한 사용자 수준 통신 프로토콜로 통신에 소요되는 시간을 감소시켜준다. 이러한 M-VIA에 복수개의 네트워크 카드를 사용하여 통신이 가능하게 하는 channel bonding 기법을 적용함으로써 서버 내부 통신망 자체의 대역폭을 증가시켰다. 두번째, 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 원격 서버 노드에서 전송 받은 비디오 데이터를 지역 노드의 메인 메모리에 캐쉬함으로써, 서버 내부 통신망에 발생하는 통신량을 감소시켰다. 실험을 통하여 분산 VOD 서버의 성능을 측정하였으며, TCP/IP에 기반하고 인터벌 캐쉬를 지원하지 않는 기존의 분산 VOD 서버와 성능을 비교하였다. 실험결과, channel bonding 기반 M-VIA의 적용으로 약$20\%$의 성능 향상, 그리고 인터벌 캐쉬 기법을 적용하여 추가로 약 $10\%$의 성능 향상이 생겨 총 $30\%$의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.184-193
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• 2012

본 논문에서는 고속 직렬 링크에 사용할 수 있는 5비트 2.0GS/s 2-way time interleaved 파이프라인 ADC 기반의 수신기를 소개한다. 샘플링 주파수를 높이기 위해, ADC 각 단은 트랙킹과 증폭이 동시에 수행되는 전류 모드 구조를 사용하였다. 또한 ADC 각단에 1-tap FIR 등화기를 탑재하여 별도의 디지털 후처리 없이 채널의 ISI를 감소시켰다. 제안한 수신기는 110nm 공정을 사용하여 설계하였다. 메모리를 제외한 수신기는 $0.58{\times}0.42mm^2$의 크기를 갖고, 동작전압 1.2V에서 91mW의 전력을 소모한다. 시뮬레이션 결과 2.0GS/s 샘플링 주파수에서 20MHz의 입력 주파수와 Nyquist 주파수인 1.0GHz 입력신호에 대하여 동일하게 26.0dB의 SNDR과 4.0비트의 ENOB특성을 확보하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.661-675
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• 2009

인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 무분별한 불법 콘텐츠들의 유통으로 인한 저작권 침해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있어, 불법 복제 영상을 검출하는 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 공간영역 상에서 다양하게 변형된 복제 영상과 원본 영상간의 통계적 특성을 이용하여 그 유사도를 측정하고 복제 여부를 판단하는 계층적 구조의 불법 비디오 감식 방법을 제안한다. 영상의 대표적 특성인 휘도 성분에 따라 순위를 매김으로써 공간적 변형에 영향을 받지 않도록 하였으며, 데이터베이스에 저장된 방대한 양의 영상들에 대한 검색시간과 계산량을 줄이기 위해 순위 표본 프레임을 이용하여 유사한 후보 영상군을 추출한다. 이러한 후보 영상군을 대상으로 일반적인 불법 복제 비디오의 형태를 감안하여 각 프레임의 가장자리에 위치한 검은색 영역을 제외함과 동시에 영상의 중앙 영역을 포함하여 통계 검정을 이용함으로써 복제 여부를 판단한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 이전 방법에 비해 순위 표본 프레임의 정확도가 유사하면서 선택된 순위 표본 프레임 수가 약 61% 가량 적게 추출하여 특징 정보에 저장되는 메모리 양을 절약할 수 있었다. 또한 영상의 화질 열화, 대비 변형, 확대 및 축소, 화면비 변환, 자막 삽입 등 다양한 공간적 변형에도 포괄적으로 복제 여부를 판단할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권5호
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• pp.395-408
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• 2015

고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권3호
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• pp.105-112
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• 2017

PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 인하여 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 업계 표준의 버스 기술이다. PCI Express는 최근 고성능 컴퓨터나 클러스터/클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 시스템 인터커넥션 네트워크로서 그 활용가능성을 검증하고 있는 추세이다. PCI Express가 시스템 인터커넥션 네트워크로서 활용가능하게 된 계기는 PCI Express에 NTB(non-transparent bridge) 기술이 도입되면서부터이다. NTB 기술은 물리적으로 두 PCI Express subsystem을 연결가능하도록 하지만, 필요할 경우 논리적인 격리(isolation)를 제공하는 특징이 있다. 또한, PGAS(partitioned global address space)와 같은 공유 주소 공간(shared address space) 프로그래밍 모델은 최근 멀티코어 프로세서의 보편화로 인하여 병렬컴퓨팅 프레임워크로 각광받고 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 병렬컴퓨팅 플랫폼을 위하여 PCI Express 환경에서 OpenSHMEM을 구현하기 위한 초기 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 구현한 15가지 OpenSHMEM API의 정확성을 검증하기 위해서 Github의 openshmem-example 벤치마크의 수행을 통하여 확인하였다. 현재 시중에서는 PCI Express 기반 인터커넥션 네트워크는 가격이 매우 비싸고 아직 일반인이 사용하기 용이하도록 NIC형태로 널리 보급되지 않은 실정이다. 이러한 기술개발 초기단계에서 본 연구는 PCI Express 기반 interconnection network를 RDK(evaluation board) 수준에서 실제로 동작하는 실험환경을 구축하고, 여기에 추가로 최근 각광받는 OpenSHMEM software stack를 자체적으로 구현하였다는 데 의의가 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권4호
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• pp.341-346
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• 2004

Recent livestock people concern not only increase of production, but also superior quality of animal-breeding environment. So far, the optimization of the breeding and air environment has been focused on the production increase. In the very near future, the optimization will be emphasized on the environment for the animal welfare and health. Especially, cattle farming demands the precision livestock farming and special attention has to be given to the management of feeding, animal health and fertility. The management of individual animal is the first step for precision livestock farming and animal welfare, and recognizing each individual is important for that. Though electronic identification of a cattle such as RFID(Radio Frequency Identification) has many advantages, RFID implementations practically involve several problems such as the reading speed and distance. In that sense, computer vision might be more effective than RFID for the identification of an individual animal. The researches on the identification of cattle via image processing were mostly performed with the cows having black-white patterns of the Holstein. But, the native Korean and Japanese cattle do not have any definite pattern on the body. The purpose of this research is to identify the Japanese black cattle that does not have a body pattern using computer vision technology and neural network algorithm. Twelve heads of Japanese black cattle have been tested to verify the proposed scheme. The values of input parameters were specified and then computed using the face images of cattle. The images of cattle faces were trained using associate neural network algorithm, and the algorithm was verified by the face images that were transformed using brightness, distortion, and noise factors. As a result, there was difference due to transform ratio of the brightness, distortion, and noise. And, the proposed algorithm could identify 100% in the range from -3 to +3 degrees of the brightness, from -2 to +4 degrees of the distortion, and from 0% to 60% of the noise transformed images. It is concluded that our system can not be applied in real time recognition of the moving cows, but can be used for the cattle being at a standstill.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.103-108
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• 2012

최근 고성능 모바일기기의 보급과 멀티미디어 콘텐츠의 활용이 커짐에 따라 저해상도 영상을 고해상도로 재구성하는 초해상도(super resolution) 기법이 중요하게 대두되고 있다. 모바일기기에서는 초해상도를 사용하기 위해서는 연산량과 메모리 등의 제한적인 자원의 사용을 고려한 초해상도 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 모바일기기에 적용하기 위해 단일영상을 통한 빠른 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 인간의 시각인지 특성이 가장 뚜렷한 밝기정보인 V만 처리한다. 먼저 잡음제거 및 속도향상을 고려하여 개선된 고속 back projection에 의해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 2차 미분을 사용하는 LoG (laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 신뢰할 수 있는 에지 맵을 추출한다. 최종적으로 에지 정보와 개선된 back projection 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 최소화하여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법이나 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고, 객관적으로 우수한 성능을 나타냄을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.35-46
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• 2010

순차 패턴 탐색은 데이터 마이닝의 주요 기법 중의 하나로서 웹기반 시스템, 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같은 여러 컴퓨터 응용 분야에서 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하기 위하여 널리 활용되고 있다. 한편 이들 응용 분야에서 생성되는 정보들은 근래들어 한정적인 데이터 집합이 아닌 구성요소가 지속적으로 생성되는 데이터 스트림 형태로 생성되고 있다. 이러한 상황을 고려하여 데이터 스트림에서 순차패턴 탐색에 대한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 하지만 이전의 연구들은 주로 분석 대상 데이터 스트림에서 단순 순차패턴을 구하는 과정에서 마이닝 수행 시간이나 메모리 사용량 등을 줄이는데 초점을 맞추고 있으며, 따라서 해당 데이터 스트림의 특성을 효율적으로 표현할 수 있는 보다 중요하고 의미있는 패턴들을 탐색하기 위한 연구는 거의 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 보다 의미있는 순차패턴을 탐색하기 위한 방법으로 구성요소의 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 먼저 발생 간격 정의 기준 및 발생 간격제한 빈발 순차패턴의 개념을 제시하고, 이어서 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 적용하여 빈발 순차패턴을 효율적으로 탐색할 수 있는 마이닝 방법을 제안한다.