• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2359-2376
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• 2022

With the exponential growth of medical image big data represented by high-resolution CT images(CTI), the high-resolution CTI data is of great importance for clinical research and diagnosis. The paper takes lung CTI as an example to study. Retrieving answer CTIs similar to the input one from the large-scale lung CTI database can effectively assist physicians to diagnose. Compared with the conventional content-based image retrieval(CBIR) methods, the CBIR for lung CTIs demands higher retrieval accuracy in both the contour shape and the internal details of the organ. In traditional supervised deep learning networks, the learning of the network relies on the labeling of CTIs which is a very time-consuming task. To address this issue, the paper proposes a Weakly Supervised Similarity Evaluation Network (WSSENet) for efficiently support similarity analysis of lung CTIs. We conducted extensive experiments to verify the effectiveness of the WSSENet based on which the CBIR is performed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.128-130
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• 2021

Smart cities collect data from thousands of IoT-based sensor devices for intelligent application-based services. Centralized cloud servers support application tasks with higher computation resources but introduce network latency. Fog layer-based data centers bring data processing at the edge, but fewer available computation resources and poor task allocation strategy prevent real-time data analysis. In this paper, tasks generated from devices are distributed as high resource and low resource intensity tasks. The novelty of this research lies in deploying a virtual node assigned to each cluster of IoT sensor machines serving a joint application. The node allocates tasks based on the task intensity to either cloud-computing or fog computing resources. The proposed Task Allocation Strategy provides seamless allocation of jobs based on process requirements.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.383-384
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• 2022

Gas Combustion Unit (GCU) onboard liquefied natural gas carriers handles boil-off to stabilize tank pressure. There are many factors for LNG cargo operators to take into consideration to determine whether to use GCU or not. Gas consumption of main engine and re-liquefied gas through the Partial Re-Liquefaction System (PRS) are good examples of these factors. Human gas operators have decided the operation so far. In this paper, some deep learning neural network models were developed to provide human gas operators with a decision support system. The models consider various factors specially into GCU operation. A deep learning model with Sigmoid activation functions in input layer and hidden layers made the best performance among eight different deep learning models.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.279-286
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• 2015

최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.109-131
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• 2004

정보자원의 전달 매체와 형태가 다양화됨에 따라서 이에 대한 관리방법 또한 다양화되어 왔다. 도서관 환경에서는 정보자원를 위한 관리방법으로서 AACR, KCR 등의 목록규칙이 정립되었으며 이러한 목록규칙에 근거한 정보자원관리를 자동화하고자 하는 노력의 결과로서 MARC가 개발되었다. 하지만, MARC 레코드는 서지 레코드가 지니고 있는 의미적 관계의 표현을 지원하지 못하는 구조적 경직성으로 인해 다양하고 상이한 기술적 특성을 지니는 정보자원들을 적절히 기술하는데 제약이 따른다. 즉, MARC의 기본 설계 목적이 몇몇 정보유형에는 비교적 적합하더라도 새로운 형태의 정보유형의 다양성을 지원하는데 어려움이 있다. 또한 MARC를 활용한 정보자원 관리 방식에서는 정보자원 간 연결 관계의 표현을 지원하지 못한다. 즉, MARC의 데이터 모델은 자원기술의 대상을 단일의 객체로 파악하는 단층 데이터 모델이기 때문에 여러 객체들 간의 연결 관계를 설정할 수 있는 다층 데이터 모델을 이용한 정보자원 기술이 필요한 경우는 적절치 못하다. 본 연구에서는 다층 데이터 모델을 지원하는 IFLA FRBR 기본 모델을 기초로 하여 전자도서관에서 사용되는 고서, 고문서, 음악 자료, 학술회의 및 세미나 자료의 관리에 있어서 이용자의 정보요구를 최대한 수용할 수 있는 최적의 메타데이터 모델과 이에 대한 XML 스키마 기반의 표현 체계를 제시하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12B호
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• pp.1749-1757
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 QoS (Quality of Service) 만족을 위해 할당하는 통신 자원에 대한 비용을 최소화하는 기법을 제안한다. 전송 지연이나 손실과 같이 사용자의 QoS를 결정짓는 요소들은 링크 사용률에 의존하게 되므로 링크 사용률에 따른 비용함수를 정의한다. 우선 네트워크 효용 최대화 (Network Utility Maximization) 문제로부터 기본적인 용량 계획 문제를 만들고, 하나의 토폴로지를 예로 들어 기본적인 용량 계획 문제의 해법이 최적의 해법을 제시하지 못한다는 것을 증명한다. 기본적인 용량 계획 문제의 해법을 초기 값으로 설정하고 라우팅과 용량 증설의 계층간 최적화 기법을 통하여 최적의 용량 계획 방법을 제시한다. 이 용량 계획 방법은 점차 증가하고 있는 평균 트래픽 양을 고려했을 때, 어떤 링크에 얼마만큼의 추가 자원이 필요할지에 대한 효과적인 해법을 제시할 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제시한 토폴로지에서 최소 비용으로 수렴하는 것을 확인한 후에 좀 더 복잡하고 일반적인 네트워크에서도 수렴함을 보인다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제28권3호
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• pp.33-38
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• 2021

최근 유연 디스플레이에 관한 대중의 관심이 증대됨에 따라 롤러블(rollable), 폴더블(foldable) 디스플레이와 같은 우수한 폼 팩터(form factor)를 지닌 차세대 유연(flexible) 디스플레이가 주목받고 있다. 유연 디스플레이의 기계적 신뢰성 확보 측면에서, 내부 절연막으로 활용되는 실리콘 질화물(SiN_x) 박막은 구동 중 발생하는 응력에 매우 취약하므로 기계적 물성을 정확히 파악하여 파손을 예측하고 패널의 전기적 단락을 방지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는, ~130 nm, ~320 nm 두께의 SiN_x 박막 박막 상부에 ~190 nm 두께의 유기 나노 보강층(PMMA, PS, P3HT)을 코팅하여 이중층 구조로 인장함으로써 매우 취성한 SiN_x 박막의 탄성 계수와 인장 강도 및 연신율을 측정하는 데 성공하였다. 챔버 압력 및 증착 파워를 조절한 공정 조건(A: 1250 mTorr, 450 W/B: 1000 mTorr, 600 W/C: 750 mTorr, 700 W)을 통해 제작된 ~130 nm SiN_x 의 탄성계수는 A: 76.6±3.5, B: 85.8±4.6, C: 117.4±6.5 GPa로, ~320 nm SiN_x는 A: 100.1±12.9, B: 117.9±9.7, C: 159.6 GPa로 측정되었다. 결과적으로, 동일 공정 조건 하에서 SiN_x 박막의 두께가 증가할수록 탄성 계수가 증가하는 경향을 확인하였으며, 유기 나노 보강층을 활용한 인장 시험법은 파손되기 쉬운 취성 박막의 기계적 물성을 높은 정밀도로 측정하는 데 효과적이었다. 본 연구에서 개발된 방법은, 취약한 디스플레이용 박막의 정량적인 기계적 물성 파악을 가능케하여 강건한 롤러블, 폴더블 디스플레이의 설계에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국결정성장학회지
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• 제23권6호
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• pp.265-271
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• 2013

Czochralski(CZ) 성장공정은 LED 기판용 고품질의 사파이어 단결정을 성장시키기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 300 mm 길이의 사파이어 단결정 위한 유도 가열방식의 CZ 성장공정을 FEM으로 수치적 해석하였다. 또한 도가니의 형상 및 상부 단열재 보강 등 hot zone 구조를 변경하고, 결정의 온도 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과, 고-액 계면의 높이는 성장 속도의 균형이 이루어져 초기에 80 mm 부터 중기 이후 40 mm 정도까지 감소하였다. 또한 CZ 성장로의 최적 입력 전력은 도가니 형상 변경 및 상부 단열재 보강에 의한 보상효과로 기존 300 mm 용 CZ 성장로 조건과 유사하다. 그리고 Hot zone 구조를 변경한 CZ 성장로를 이용해 성장시킨 결정의 온도는 기존 보다 약 10 K 정도 상승 되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 결과를 CZ 성장공정에 적용하여 300 mm 길이를 갖는 c-축 사파이어 단결정을 성공적으로 성장시킬 수 있었고, 단결정 성장공정에 대한 시뮬레이션 분석기법의 타당성 및 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.391-403
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• 2005

IPv6 기반 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6, Hierarchical Mobile IPv6, Fast Handovers over Mobile IPv6가 IETF를 통해서 제안되었다. 한편, 이동 인터넷 서비스를 위해서 IEEE 802.11 네트워크가 최근에 널리 이용되고 있다. 그래서 가까운 장래에 IEEE 802.11 네트워크에서 IPv6 이동성 지원기술은 All If 기반 이동성 지원 서비스를 실현하는 핵심 기술이 될 것이다. IPv6 이동성 지원 프로토콜들의 적절한 응용 개발을 위해서는 먼저 이들의 성능을 분석할 필요가 있다. 이런 분석에는 프로토콜에 의해 요구되는 시그널링 비용, 핸드오버시 지연 시간, 핸드오버시 손실되는 패킷의 수 및 이 손실을 줄이기 위해서 필요한 버퍼의 크기 등이 포함되어야 하며, 또한 IEEE 802.11 과 같은 하위 계층 프로토콜이미치는 영향을 분석해 볼 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.11 네트워크에서 IPv6 이동성 지원 프로토콜들을 분석하기 위한 프레임워크를 개발하고 각각의 프로토콜들에 대한 성능 비용 함수를 제시한다. 프레임워크 제안을 위해서 본 논문에서는 패킷 트래픽 모델, 네트워크 시스템 모델 및 단말의 이동성 모델 둥을 정의한다. 또한, 다양한 파라미터를 사용하여 그들이 각 프로토콜의 성능에 미치는 영향을 분석하고 비교한다. 분석결과로서 각 프로토콜들이 각기 상호보완적인 혹은 대조적인 성능을 보이기 때문에, 임의의 프로토콜이 다른 프로토콜들 보다 비교 우위를 차지하는 일이 없음을 알 수 있다

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.123-136
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• 2005

본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.