• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.452-455
• /
• 2018

휠로더는 붐과 버켓을 제어하여 굴삭 및 덤핑 작업을 수행한다. 휠로더 장비 운전은 반복 작업이 많고, 작업환경이 열악하지만 오직 사람에 의한 수작업으로 진행되고 있다. 최근 전장품에서도 무인 자동화 시스템을 적용하려는 요구가 점차 증가하고 있다. 휠로더의 자동화 시스템은 안정된 제어를 위해 정확한 각도 검출을 검출이 필수적이다. 본 논문은 노이즈에 강인 하면서 정밀 각도 제어를 위한 신호처리시스템을 제안한다. 제안 시스템을 구현하여 휠로더 붐각도 시스템에 적용한 결과 약 0.1도 각도 변화 검출이 가능하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제6권2호
• /
• pp.85-90
• /
• 2017

최근 모바일 컴퓨팅 환경의 발달로 다양한 모바일 장비들이 보급되고 있다. 특히 GPS가 탑재된 모바일 장비들의 보급이 활발해지면서 위치정보를 이용한 다양한 응용서비스들이 생겨나고 있다. 이 논문에서는 연속적인 시간에서 획득한 이동객체 위치 정보들의 집합, 즉 이동객체의 궤적을 저장, 관리하기 위한 시스템 모델 및 대용량 이동객체 데이터를 빠르게 질의할 수 있는 UDF (User-Defined Functions) 기반 궤적 인덱스 기법과 질의 선 실체화 테이블 기법을 제안하고 실험을 통해 각 기법들의 성능을 비교 평가한다. 실험에서 질의 선 실체화 테이블 기법이 UDF 기반 궤적 인덱스 기법보다 실행시간에서 약 1.2배 빠른 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권5호
• /
• pp.2754-2767
• /
• 2019

Cloud computing is widely used in information spreading and processing, which has provided a easy and quick way for users to access data and retrieve service. Generally, in order to prevent the leakage of the information, the data in cloud is transferred in the encrypted form. As one of the traditional security technologies, access control is an important part for cloud security. However, the current access control schemes are not suitable for cloud, thus, it is a vital problem to design an access control scheme which should take account of complex factors to satisfy the various requirements for cipher text protection. We present a novel access control scheme based on proxy re-encryption(PRE) technology (PreBAC) for cipher text. It will suitable for the protection of data confidently and information privacy. At first, We will give the motivations and related works, and then specify system model for our scheme. Secondly, the algorithms are given and security of our scheme is proved. Finally, the comparisons between other schemes are made to show the advantages of PreBAC.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.347-354
• /
• 2022

The synthetic aperture radar(SAR) is an equipment that can acquire images in all weathers day and night based on radar signals. The on-board processor of satellite SAR generates transmission signal by digital signal processing, converts it into an analog signal and transmits to antenna. Until the transmission signal generated by on-board processor is output, the signal passes the transmission cables and analog devices. At this time, these hardware distort the signal and makes SAR performance worse. To improve the performance, pre-distortion technique is used. But, general pre-distortion using taylor series is not sufficient to compensate for the distortion. This paper suggests transmit signal design method with improved pre-distortion. This paper uses envelop sampling method and interpolation filter for frequency domain compensation. The proposed method accurately compensates the hardware distortion and reduces resource usage of FPGA. To analyze proposed method's performance, IRF characteristics are compared when the proposed method applies to signal with errors.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.83-91
• /
• 2020

Language Models such as BERT has been an important factor of deep learning-based natural language processing. Pre-training the transformer-based language models would be computationally expensive since they are consist of deep and broad architecture and layers using an attention mechanism and also require huge amount of data to train. Hence, it became mandatory to do fine-tuning large pre-trained language models which are trained by Google or some companies can afford the resources and cost. There are various techniques for fine tuning the language models and this paper examines three techniques, which are data augmentation, tuning the hyper paramters and partly re-constructing the neural networks. For data augmentation, we use no-answer augmentation and back-translation method. Also, some useful combinations of hyper parameters are observed by conducting a number of experiments. Finally, we have GRU, LSTM networks to boost our model performance with adding those networks to BERT pre-trained model. We do fine-tuning the pre-trained korean-based language model through the methods mentioned above and push the F1 score from baseline up to 89.66. Moreover, some failure attempts give us important lessons and tell us the further direction in a good way.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제5권2호
• /
• pp.18-23
• /
• 2016

Cell walls of microalgae consist of a polysaccharide and glycoprotein matrix providing the cells with a formidable defense against its environment. Anaerobic digestion (AD) of microalgae is primarily inhibited by the chemical composition of their cell walls containing biopolymers able to resist bacterial degradation. Adoption of pre-treatments such as thermal, thermal hydrolysis, ultrasound and enzymatic hydrolysis have the potential to remove these inhibitory compounds and enhance biogas yields by degrading the cell wall, and releasing the intracellular algogenic organic matter (AOM). This paper preproposal stage investigated the effect of different pre-treatments on microalgae cell wall, and their impact on the quantity of soluble biomass released in the media and thus on the digestion process yields. This Paper present optimum approach to degradation of the cell wall by ultra-sonication with practical design specification parameter for ultrasound based pretreatment system. As a result of this paper presents, a microalgae system in a wastewater treatment flowsheet for residual nutrient uptake can be justified by processing the waste biomass for energy recovery. As a conclusion on this result, Low energy harvesting technologies and pre-treatment of the algal biomass are required to improve the overall energy balance of this integrated system.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제45권6호
• /
• pp.55-59
• /
• 2008

야외 환경에서 무인차량의 자율주행에 있어서 효과적인 기동제어를 위해서는 장애물 탐지나 지형의 기하학적인 형상 정보외에 탐지된 장애물 및 지형 표면에 대한 재질 유형의 인식 및 분류 또한 중요한 요소이다. 영상 기반의 지표면 분류 알고리듬은 입력 영상에 대한 전처리, 특징추출, 분류 및 후처리의 절차로 수행된다. 본 논문에서는 컬러 CCD 카메라로부터 획득된 야외 지형영상에 대해 색상 및 질감 정보를 이용한 지형분류 기법을 제시한다. 전처리 단계에서 색공간 변환을 수행하고, 색상과 질감 정보를 이용하기 위해 웨이블릿 변환 특징을 사용하였으며, 분류기로서는 SVM(support vector machine)을 적용하였다. 야외 환경에서 획득된 실영상에 대한 실험을 통하여 제시된 알고리듬의 분류 성능을 평가하였으며, 제시된 알고리듬에 의한 효과적인 야지 지형분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제5권10호
• /
• pp.2600-2608
• /
• 1998

본 논문은 한글이나 한자처럼 문자 부류의 개수가 많은 경우에 효과적인 오프라인 필기 문자인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 간단하며 구현하기 쉬운 최소거리 분류법에 기반을 두고 있는데, 최소거리 분류법의 인식 성능을 향상시키기 위해 다단계 선인식(multi-stage pre-classification) 및 신경망을 이용한 후보문자 재정렬(candidate reordering)의 두 가지 전략이 첨가되었다. 제안된 알고리즘의 성능은 PE92 데이터베이스 상의 574 종의 한글 문자들에 대한 실험을 통해 입증하였는데, 인식률은 86%, 처리 속도는 초당 15자로서 기존의 연구 결과보다 우수함을 관측하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.240-243
• /
• 2022

프로그램 결함에 대한 위치 추적은 소프트웨어 유지 및 보수를 위해 필수적인 요소이다. 대부분은 버그리포트가 제출되었을 때, 결함 추적이 개발자들의 수작업으로 이루어지기 때문에 비용 소모가 많은 작업에 속한다. 현재까지 많은 연구자가 해당 작업을 자동화시키기 위하여 노력해 왔지만 보고된 결과에 따르면, 현업에서 사용되기에 아직도 부족한 성능을 보이는 추세이다. 이에, 본 연구에서는 많은 양의 버그 리포트 데이터와 관련 최신 연구들을 분석하여, 기존 연구들이 하나의 전처리 방법을 모든 버그 리포트에 일괄적으로 적용하고, 이런 방법은 위치 추적에 악영향을 준다는 것을 파악하였다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 선택적인 전-후처리 방법론을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.687-688
• /
• 2023

Bone age assessment is a crucial task in pediatric radiology for assessing growth and development in children. In this paper, we explore the potential of Vision Transformer, a state-of-the-art deep learning model, for bone age assessment using X-ray images. We generate heatmap outputs using a pre-trained Vision Transformer model on a publicly available dataset of hand X-ray images and show that the model tends to focus on the overall hand and only the bone part of the image, indicating its potential for accurately identifying the regions of interest for bone age assessment without the need for pre-processing to remove background noise. We also suggest two methods for extracting the region of interest from the heatmap output. Our study suggests that Vision Transformer holds great potential for bone age assessment using X-ray images, as it can provide accurate and interpretable output that may assist radiologists in identifying potential abnormalities or areas of interest in the X-ray image.