• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권10호
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• pp.415-420
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• 2017

OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권2호
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• pp.107-117
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• 2017

비전공 학부생을 대상으로 SW 교육을 시행하는 대학들이 점차 늘어가고 있다. 그러나 비전공 학생들은 프로그래밍 언어를 습득하는 과정에서 다양한 어려움들을 겪고 있으며, 그 효용성 측면에서 반대의 의견도 있는 것도 사실이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 디자인기반 소프트웨어 교육 모델(DBSEM: Design based software education model) 및 교육과정을 개발하고 지난 8년 동안 학부 비전공 학생들에게 적용하였다. 제안 기법에서는 '블록기반의 프로그래밍 도구'와 같은 특화된 교육 도구를 제공하되 컴퓨팅 사고 형성을 위한 '핵심모듈' 및 개념학습 모듈을 개발하고 이를 기반으로 하는 프로토타입 설계 모듈 그리고 코팅전략을 적용하였다. 그 결과 비전공의 학부 학생들도 누구나 쉽게 블록 기반의 스크립팅 도구를 학습하고 이를 통하여 컴퓨팅 사고의 핵심개념을 습득하는 성과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.533-540
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• 2022

전문의는 피부암을 조기에 발견하기 위해 피부경을 사용하여 진단하지만 다양한 형태로 인해 피부 병변을 판단하는 데 어려움이 있다. 최근 높은 성능을 보인 딥러닝을 이용한 피부 병변 분할 방법이 제안되었지만 피부와 피부 병변 경계가 명확하지 않아서 피부 병변을 분할하는 데 문제점이 있었다. 이러한 문제를 개선하기 위해 제안하는 방법은 효과적으로 피부 병변을 분할하기 위해 트랜스포머 블록을 구성하였으며, 네트워크의 각 계층마다 윤곽선 디코더를 구성하여 피부 병변을 자세히 분할하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 Dice coefficient 기준 0.041 ~ 0.071, Jaccard Index 기준 0.067 ~ 0.112의 성능 향상을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.391-404
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• 2022

Aron Gohr는 경량 블록암호 Speck에 대해 딥러닝 기술에 기반한 암호분석 기법을 제안하였다. 이는 기존의 차분분석 방식보다 높은 정확도로 선택적 평문 공격을 가능하게 한 방법이다. 본 논문에서는 이러한 딥러닝 기반 암호분석의 동작 원리에 대해 확률분포를 이용하여 분석하고 이를 경량 블록암호 Simon에 적용한 결과를 제시한다. 또한, 암호분석 알고리즘 내부에서 신경망의 예측값 확률분포가 Speck과 Simon의 각 라운드 함수 특성에 따라 차이가 있음을 규명한다. 이를 통해 Aron Gohr가 제시한 암호분석의 핵심기술인 신경망 구분자의 성능 개선 방향을 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.703-712
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• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 그 대표적인 방법으로 영상의 특징 맵 기반 웨이블릿 계수 학습을 통해 고해상도 영상을 복원하는 WaveletSRNet이 있다. 하지만 복잡한 알고리즘으로 인해 계산량이 증대되어 처리 속도가 늦고 특징 추출할 때 특징 맵을 효율적으로 활용하지 못 한다는 단점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 단일 영상 초해상도 RDB-WaveletSRNet 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔여밀집블록(Residual Dense Block)을 사용하여 저해상도의 특징 맵을 효과적으로 추출하여 초해상도의 성능을 향상시키고 적절한 성장률을 설정하여 복잡한 계산량 문제까지 해결하였다. 또한 웨이블릿 패킷 분해를 사용하여 확대율에 맞게 웨이블릿 계수를 획득하므로 높은 확대율의 단일 영상 초해상도를 얻게 하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여, 제안하는 기법이 기존 기법보다 수행시간이 빠르며 영상 품질도 우수함을 입증하였다. 제안하는 방법은 기존 방법보다 화질은 PSNR 0.1813dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.399-407
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• 2002

본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 분류 (block classification)와 다층 퍼셉트론 (multi-layer perceptron, MLP) 모델을 이용한 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록을 DCT 계수의 분포 특성에 따라 네 개의 클래스로 분류한 다음, 인접한 두 블록의 클래스 정보에 따라 수평 및 수직 블록 경계 영역에 대하여 적응적으로 신경망 필터를 적용한다. 즉, 평탄한 영역, 수평 방향 에지 영역, 수직 방향 에지 영역, 및 복잡한 영역에 대하여 각각 서로 다른 신경망 필터를 수평 및 수직 방향으로 적용하여 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-10
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• 2018

초중등 프로그래밍 교육에서 Scratch로 대변되는 블록 프로그래밍 환경은 학습자의 특성과 인지수준에 적합하여 활용이 권장되고 있을 뿐 아니라 프로그래밍 초보자도 쉽게 사용할 수 있어 전세계적으로 활용되고 있다. 블록 프로그래밍 환경 이후 데이터 처리과정에 대한 이해, 알고리즘의 정교성과 효율성 측면에 대한 이해, 간단한 SW를 제작하는 활동을 위해 텍스트 프로그래밍 환경으로의 전이는 필수적일뿐 아니라 교육과정에서도 단계적으로 제시하고 있다. 본 연구에서는 블록 프로그래밍 환경에서 텍스트 프로그래밍 환경으로 전이하기 위한 목적으로 온라인 평가 시스템인 WithBlock를 개발하였다. 개발한 시스템은 동일한 알고리즘 문제를 블록과 텍스트 프로그래밍 환경 모두에서 풀이가 가능할 뿐 아니라 작성한 코드를 자동으로 채점하여 즉시적인 피드백을 제공할 수 있어 초중등 프로그래밍 교육에 활용할 수 있다. 개발한 시스템의 프로그래밍 교육에 적용 가능성을 분석하기 위한 목적으로 사용성, 학습 가능성, 흥미와 만족을 설문하였고, 설문결과 프로그래밍 교육에 활용 가능함을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.539-548
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• 2007

모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권2호
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• pp.37-44
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• 2020

본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 아동학회지
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• 제37권4호
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• pp.159-168
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• 2016

Objective: This study investigated the age at which monolingual children can understand that different languages are different conventional systems of communication. In particular, we investigated when children can suspend using the mutual exclusivity (ME) assumption that a label solely refers to one category when interpreting novel words from foreign languages. Methods: Two-year-olds (n = 16) and 3-year-olds (n = 16) participated in the procedure, which consisted of three blocks. In the first block, a Korean speaker taught the children a novel word, muppi, referring to a novel object. The children were presented with two objects, muppi and another novel object. The Korean speaker then asked the children to find a referent of either muppi or the other novel Korean label, kkati. In the second block, a foreign language (either English or Spanish) speaker asked children to find the object for a foreign novel word, sefo, presenting two objects: muppi and the third novel object, which had not been presented before. The procedure of the third block was identical to that of the first block. Results: Three-year-olds exploited the ME assumption when interpreting a Korean novel word but not when interpreting a foreign novel word. In contrast, 2-year-old children did not use the ME assumption when interpreting native and foreign words. Conclusion: Children acquire an understanding that native and foreign languages have different words for an object at least by 3 years of age.