• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.159-167
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• 2017

Software safety is a key issue in embedded system of automotive and aviation industries. Various software testing approaches have been proposed to achieve software safety like ISO26262 Part 6 in automotive environment. In spite of one of the classic and basic approaches, stack memory is hard to estimating exactly because of uncertainty of target code generated by compiler and complex nested interrupt. In this paper, we propose an approach of analyzing the maximum stack usage statically from target binary code rather than the source code that also allows nested interrupts for determining the exact stack memory size. In our approach, determining maximum stack usage is divided into three steps: data extraction from ELF file, construction of call graph, and consideration of nested interrupt configurations for determining required stack size from the ISR (Interrupt Service Routine). Experimental results of the estimation of the maximum stack usage shows proposed approach is helpful for optimizing stack memory size and checking the stability of the program in the embedded system that especially supports nested interrupts.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.188-196
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• 2003

본 논문에서는 지상파 디지털 방송에 적용 가능한 MPEG-2 트랜스포트 스트림(Transport Stream)용 demultiplexer를 개발하였다. Demultiplexer는 MPEG-2 형식의 멀티미디어 데이터에서 영상부분, 음성부분, 그리고 데이터 부분을 분리하여 각각의 디코더로 전송하는 기능을 담당한다. 현재 대부분의 MPEG-2 transport stream용 demultiplexer들은 하드웨어 시스템으로 구성되어졌으나, 고성능 컴퓨터의 빠른 발전으로 인하여 소프트웨어적으로도 실시간으로 동작 할 수 있게 되었다. 개발되어진 소프트웨어 demultiplexer는 윈도우즈 환경에서 동작할 수 있도록 하기 위하여 COM(Component Object Model)기반의 Microsoft의 Directshow를 이용하여 filter형태의 소프트웨어 모듈로 개발하였다. Demultiplexer의 동작은 GraphEdit tool을 사용하여 확인하였으며, 이를 위해 MPEG-2 transport stream 형식의 테스트 파일을 랜더링 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.314-316
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• 2023

최근 수많은 오픈소스로 공개되면서, 대부분의 소프트웨어가 오픈소스를 활용하여 구현되고 있다. 하지만, 오픈소스에 적용되어 있는 라이선스 간의 충돌 문제가 발생하면서, 라이선스 위반 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 문제를 사전에 방지하기 위해 소스코드 분석이 필수적이지만, 다양한 기능이 실행되는 소스코드 특성 상 소스코드만 봤을 경우 직관적으로 분석이 어렵다는 문제점이 있다. 최근 소스코드의 효과적인 분석을 도와주는 다양한 도구들이 개발되었고, 그 중 한 가지 방법은 소스코드를 그래프로 변환하여 시각적인 편의성을 제공하는 방법이다. 그래프로 변환된 소스코드는 해당 시점에는 분석이 가능하지만, 분석이 필요할 때마다 변환을 해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 저장하는 방법이 요구되었는데, 그래프 데이터베이스의 경우 특정 파일 형식만 지원하기 때문에 그래프 데이터 저장에 어려움이 존재한다. 본 제안방식에서는 소스코드를 변환한 그래프 데이터를 그래프 데이터베이스에 효과적으로 저장하고, 분석이 요구될 때마다 데이터베이스 상에서 즉각적으로 분석이 가능한 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1428-1444
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• 1999

MSC는 ITU에 의해 표준화된, 병행 시스템의 명세를 기술하기 위한 그래픽 형태와 텍스트 형태를 제공하는 언어로서 실시간 시스템 특히 통신 교환 시스템의 특성을 기술하기 위해 자주 사용된다. 통신 시스템이 제대로 동작함을 보이기 위해서는 정형적인 방법을 사용하여 시스템 행위를 검증할 필요가 있다. 통신 소프트웨어를 검증하는 방법 중 하나의 방법으로 유한 상태를 기반으로 하는 방법이 있다. 유한 상태를 기반으로 하는 방법에서는 먼저 시스템 명세에 해당하는 전체 상태 전이 그래프를 생성한 후 이를 바탕으로 model-checking 등의 방법을 사용하여 시스템의 특성을 검증한다. 본 논문에서는 MSC로 기술된 통신 소프트웨어 명세로부터 전체 상태 전이 그래프를 생성하는 방법에 초점을 맞추었다. 시스템 명세에 해당하는 상태 전이 그래프를 생성하기 위해 보다 직관적으로 MSC의 의미론을 표현할 수 있고, 또한 쉽게 전체 상태 전이 그래프를 생성할 수 있는 행위 종속 그래프를 제안하였다. MSC 명세는 일단 행위 종속 그래프로 변환이 되고 이 행위 종속 그래프를 이용하여 전체 상태 전이 그래프가 생성된다.Abstract Message Sequence Chart (MSC) standardized by International Telecommunication Union is a graphical and textual language for describing the specification of concurrent systems. It is frequently used both formally and informally for specifying the behavior of real-time systems, in particular telecommunication switching systems. To ensure that a communication system operates properly, the verification process showing the correctness of system's behavior formally is necessary. One of the verification methods is a finite-state method. In the finite-state method, the global state transition graph (GSTG) is constructed and then safety and liveness properties of systems are verified through a well-known method such as model checking. In this paper, we forcus on the construction of GSTG from the specifications of telecommunication software written in MSC. We suggest Action Dependency Graph (ADG) which can present the semantics of MSC intuitively and also provide a GSTG construction method from ADG. MSC specifications are translated to ADGs and, in turns, the GSTGs are constructed by using these ADGs.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1280-1290
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• 1999

기존의 수정 영향 분석은 단일 환경을 기반으로 하기 때문에 분산 환경에 직접 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 분산 환경에서 객체지향 소프트웨어의 수정 영향을 분석한다 객체지향 소프트례어의 수정을, 자료, 매소드, 클래스의 집합으로 구분 하여 수정 영향을 분석하였으며, 분석 결과를 DPDG(Oistributed Program Dependency Graph)에 표현하였다. DPDG는 분산 환경에서의 객체지향 소프트웨어들의 관계를 메소드, 자료요소, 클래스, 설계 문서, 서버 등을 사용하여 그래프에 표시한다 DPG는 소프트웨어에 수정 발생 시, 재시험하여야하는 소프트웨어 요소를 찾기 위한 그래프이다 따라서, DPDG를 통해 재 시험에 드는 노력을 절약할 수 있다 본 논문에서는,OPDG를 통해 발견된 절약된 재시험 요소를 방화벽 테이블로 나타내었 으며, 이를 구현하여 본 논문에서 설계한 시험 지원도구 VIST(Visua! Infonnation Structure Tester)에서 사용하였다. VIST 는 절약된 방화벽을 사용하여, 분산 객체지향 소프트웨어 시험에 드는 노력과 비용을 절약하는 도구이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.217-219
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• 2003

최근 반도체 설계 및 생산 공정의 급속한 발달로 내장형 시스템이 대중화되는 추세이고 비용이나 제품 출시 기간에 있어서 내장형 소프트웨어는 중요한 하나의 요소로 대두되고 있다. 내장형 시스템은 일반 PC와는 다르게 메모리 크기. 전력 소비, 신뢰성, 사이즈. 비용 등과 같은 제약사항들을 내포하기 때문에 제한된 자원의 효율적인 이용과 소프트웨어의 최적화를 위해 소프트웨어의 성능을 분석하기 위한 필요성이 대두된다. 본 논문에서는 소프트웨어 성능분석 도구인 'Cinderella'를 확장하기 위하여 현재 가장 널리 사용되고 있는 이진 실행 파일인 ELF파일에서 성능을 측정하기 위한 기본 요소로서 Control flow graph를 추출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 향후 ARM기반의 머신에서 ELF파일의 내장형 소프트웨어의 시간분석에 필요한 요소이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2162-2176
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• 2018

Chemical reactions have an intricate relationship with the search for better-quality neighborhood solutions to optimization problems. A catalytic reaction for chemical reactions provides a clue and a framework to solve complicated optimization problems. The application of a catalytic reaction reveals new information hidden in the optimization problem and provides a non-intuitive perspective. This paper proposes a new simulated catalytic reaction method for search in optimization problems. In the experiments using this method, significantly improved results are obtained in almost all graphs tested by applying to a graph bisection problem, which is a representative problem of combinatorial optimization problems.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권2호
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• pp.34-46
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• 2023

A growing number of large scale knowledge graphs raises several issues how knowledge graph data can be organized, discovered, and integrated efficiently. We present a novel semantic-based mashup platform for contents convergence which consists of acquisition, RDF storage, ontology learning, and mashup subsystems. This platform servers a basis for developing other more sophisticated applications required in the area of knowledge big data. Moreover, this paper proposes an entity matching method using graph convolutional network techniques as a preliminary work for automatic classification and discovery on knowledge big data. Using real DBP15K and SRPRS datasets, the performance of our method is compared with some existing entity matching methods. The experimental results show that the proposed method outperforms existing methods due to its ability to increase accuracy and reduce training time.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.88-97
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• 2023

Traffic flow prediction is of great significance in urban planning and traffic management. As the complexity of urban traffic increases, existing prediction methods still face challenges, especially for the fusion of spatiotemporal information and the capture of long-term dependencies. This study aims to use the fusion model of graph neural network to solve the spatio-temporal information fusion problem in traffic flow prediction. We propose a new deep learning model Spatio-Temporal Information Fusion using Graph Neural Networks (STFGNN). We use GCN module, TCN module and LSTM module alternately to carry out spatiotemporal information fusion. GCN and multi-core TCN capture the temporal and spatial dependencies of traffic flow respectively, and LSTM connects multiple fusion modules to carry out spatiotemporal information fusion. In the experimental evaluation of real traffic flow data, STFGNN showed better performance than other models.