• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권2호
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• pp.93-102
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• 2008

네트워크사업자, 인터넷 사업자, 및 엔터프라이즈 네트워크의 트래픽 현황을 파악하기 위한 방법으로 Network Weather Map (NWM)과 대역폭 시간추이 그래프를 많이 사용한다. 이들은 라우터나 스위치장비 내에 동작하는 SNMP 에이전트가 제공하는 MIB정보를 주기적으로 수집하여 DB에 저장하고, 사용자가 언제 어디서나 볼 수 있도록 웹으로 결과를 보여주는 형태로 구축된다. 현재의 엔터프라이즈 네트워크는 multi-Gbps를 지원하는 이더넷 스위치 중심의 트리 토폴로지 형태로 구축되고 있다. 본 논문은 현재의 엔터프라이즈 네트워크에 적합한 SNMP 기반의 Network Weather Map 구축에 있어 고려되어야 할 사항을 점검하고, 이를 바탕으로 엔터프라이즈 Network Weather Map 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 특히 엔터프라이즈 네트워크와 Core 네트워크의 토폴로지 상의 차이를 고려하여 효율적인 Network Weather Map 디자인을 제시하고, multi-Gbps 고속 링크를 지원하는 현재의 라우터/스위치장비에 SNMP MIB-II 사용의 문제점을 확인하고 이의 해결방안을 제시한다. 또한 SNMP의 사용에 따른 트래픽 발생량, 그리고 네트워크 장비의 부하를 조사함으로써 SNMP의 효율적 사용방법을 제시한다. 본 논문에서는 학교 캠퍼스 네트워크를 대상으로 Network Weather Map 시스템을 구축하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.37-45
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• 2020

딥러닝의 개발 프로세스는 대량의 수작업이 요구되는 반복적인 작업으로 그 중 학습 데이터 전처리는 매우 큰 비용이 요구되며 학습 결과에 중요한 영향을 주는 단계이다. AI의 알고리즘 연구 초기에는 주로 데이터 과학자들에 의해 완벽하게 정리하여 제공된 공개 DB형태의 학습데이터를 주로 사용하였다. 실제 환경에서 수집된 학습 데이터는 주로 센서들의 운영 데이터이며 필연적으로 노이즈가 많이 발생할 수 있다. 따라서 노이즈를 제거하기 위한 다양한 데이터 클리닝 프레임워크와 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 IoT환경에서 발생 될 수 있는 센서 데이터와 같은 시계열 데이터에서 노이즈를 감지하고 제거하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 선형회귀 방법을 사용하여 시스템이 반복적으로 노이즈를 찾아내고, 이를 대체할 수 있는 데이터를 제공하여 학습데이터를 클리닝한다. 제안된 방법의 효과를 검증하기 위해서 본 연구에서 시뮬레이션을 수행하여, 최적의 클리닝 결과를 얻을 수 있는 인자들의 결정 방법을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.887-892
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• 2019

건설현장 영상 자동 모니터링을 목적으로 많은 연구자들이 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 높은 성능의 영상분석기술을 개발하기 위해서는 다량의 고품질 학습용 이미지 데이터베이스(Database, DB)를 구축해야 한다. 하지만 기존의 학습 DB 구축 방법은 사람이 건설현장을 직접 방문하여 카메라를 설치하고 각각의 목적에 알맞은 영상을 수집하여 DB를 직접 구축하고 있기 때문에 이에 많은 비용과 시간이 요구된다. 뿐만 아니라 이 같은 사람 의존적인 방식은 건설현장의 다양한 특성을 모두 반영한 DB를 구축하는 것에 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 본 연구는 웹 크롤링(Web Crawling) 기법을 활용하여 건설현장 영상분석을 위한 학습 이미지 DB를 자동으로 구축하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크 검증을 위해 건설공종과 건설장비에 대한 학습 DB를 구축하여 영상분석모델을 학습 및 평가하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 건설현장 모니터링을 위한 학습용 이미지 DB를 자동으로 구축할 수 있었을 뿐만 아니라 이를 토대로 개발한 영상분석모델이 건설공종과 건설장비를 성공적으로 분류하는 것을 확인하였다. 결과적으로 기존의 방식보다 학습 DB를 구축하는 데 필요한 시간과 비용을 최소화할 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.49-58
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• 2023

에너지 관리 시스템 중 공장 에너지 관리 시스템은 제 3차 에너지 기본 계획과 전세계적 에너지 비용 증가, 환경·기후 문제등에 의해 급격히 성장하고 발전하고 있다. 하지만 이러한 공장 에너지 관리 시스템은 한정된 공간 등의 공장의 특성 상 에너지 관리 시스템의 데이터 수집을 위해 필수적인 데이터 수집 시스템의 구축이 공간적, 환경적, 에너지적으로 어려움을 지닌다. 본 논문은 이러한 공간, 환경, 에너지 관련 문제를 개선하기 위해 엣지 기반 경량화 플랫폼으로 데이터 수집 시스템을 구축하여 엣지 디바이스에서 데이터베이스 구동에 대한 비교 및 평가를 진행한다. 이를 평가하기 위하여 기존 실증 중에 있었던 공장의 특성을 활용하여 CDI Benchmark라는 평가 도구를 개발하여 평가를 진행한다. 평가 결과 MySQL과 같은 RDBMS는 대량 데이터 삽입 시 구동 문제가 발생하여 사용에 부적합 하며, InfluxDB의 경우 높은 압축률을 지닌 압축 알고리즘으로 인해 평가에 따라 MyRocks보다 최대 6배 작은 데이터베이스 크기를 지니지만, MyRocks의 경우 InfluxDB에 비해 최대 80배가량 적은 시간을 소모하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.52-56
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• 2004

주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.11-13
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• 2021

본 논문에서는 시계열 데이터 분류를 통한 음성 감정 인식을 제안한다. mel-spectrogram을 사용하여 음성파일에서 특징을 뽑아내 다변수 시계열 데이터로 변환한다. 이를 Conv1D, GRU, Transformer를 결합한 딥러닝 모델에 학습시킨다. 위의 딥러닝 모델에 음성 감정 인식 데이터 세트인 TESS, SAVEE, RAVDESS, EmoDB에 적용하여 각각의 데이터 세트에서 기존의 모델 보다 높은 정확도의 음성 감정 분류 결과를 얻을 수 있었다. 정확도는 99.60%, 99.32%, 97.28%, 99.86%를 얻었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권7호
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• pp.116-124
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• 2002

The planning of part feeder and other manufacturing automation equipments is almost always underestimated. Planning ahead for those crucial pitfalls can permit steps to take to minimize heir impacts, especially if the problems can be discovered in the planning phase, not on the shop floor. Planning process is an engineering process, namely a series of trade-offs. The effective trade-offs in the shortest amount of time can be possible with the help of a computer-aided ngineering (CAE) technique. The main parts of CAE fur part feeder are database system of fabricated workpiece parts, part feeders, part feeder components. In this study, a planning process of part feeder is presented. Especially, a systematic analysis of workpiece parts and part feeders is performed for the design of databases of CAE system.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.803-809
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• 2023

본 논문은 공장에너지관리시스템에 필수적인 데이터 수집 시스템을 엣지 기반 경량화 플랫폼에서 최적으로 구축하고자 분석 및 평가한다. 실증 중인 제조 공장의 센서를 기반으로 시뮬레이션 하여 센서/OPC-UA 시뮬레이터를 개발하였으며, 개발한 시뮬레이터를 통해 엣지 디바이스의 스토리지 엔진을 평가한다. 엣지 디바이스에서 스토리지 엔진에 따른 성능을 평가하여 최적의 스토리지 엔진을 제시한다. 실험 결과 스토리지 엔진을 RoccksDB로 사용하였을 때 InnoDB를 사용하였을 때에 비해 절반 이하의 메모리와 데이터베이스 크기를 지니며 3.01배 빠른 소요시간을 지니는 것을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 디바이스에서 시계열 데이터를 관리할 때 유리한 스토리지 엔진을 선택할 수 있으며, 센서/OPC 시뮬레이터를 통한 해당 분야 추가 연구에 기여한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.463-466
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• 2009

수질 및 유량 등에 관한 하천유역의 종합적이고 체계적인 관리를 위하여 GIS의 도입을 통한 물통합관리시스템의 구축 방안을 제시하였다. 이를 위하여 물통합관리에 필요한 각종 정보요소를 파악하여 GIS와 연계할 수 있는 DB의 주요 항목과 주제도의 내용을 제시하였다. 개별 오염원의 공간적인 위치정보와 함께 다양한 조건에서 발생하는 오염부하량, 유역 내수문변화를 모의하고 이로 인한 하천의 유량 및 수질변화 추적을 위한 DB의 종류 및 구성 내용도 제시하였다. 위치자료와 속성정보의 연계, 관측 자료의 검색과 시계열 분석, 각종 위치관련 정보를 시각적으로 확인할 수 있는 기능 등 GIS와 연계된 물통합 정보 제공 기능도 정리하였다. 또한 기존의 물환경정보시스템, 오염총량관리지원시스템, 각 시군구에서 자체적으로 추진하고 있는 수질 및 수량 측정자료들과의 연계와 통합 DB 구축 및 물통합관리 데이터 웨어하우스 구축을 제안하였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.29-40
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• 2011

정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.