• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.89-100
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• 1998

다중 사용자를 위한 가상 현실 시스템은 하나의 가상 공간을 여러 사용자가 공유하여 동시에 접근할 수 있는 환경을 제공한다. 이런 시스템은 네트워크 환경을 전제로 하기 때문에 네트워크를 통한 효율적인 작업 능력이 시스템 성능을 좌우한다. 본 논문은 효율적인 가상 공유 공간을 위한 네트워크 환경으로 독립된 분산 구조를 갖는 클라이언트/서버 네트워크 구조를 제안한다. 이 구조는 전형적인 중앙 집중형 네트워크모델(Centralized network model) 의 구성 요소인 서버와 클라이언트 사이에 가상 공간 일부를 독립적으로 구성 관리하는 중간 계층의 그룹들을 분산 배치하므로써 기존 시스템의 문제점인 확장성을 보완하고, 과다한 메시지 전송의 부담을 줄이는 한편, 가상 공간과 공간사이에 일관성 유지를 위한 메시지 전송을 제거하여 메시지 전송의 지연성(latency) 문제를 해결하였다. 본 시스템은 실험 결과에서 보여준 바와 같이 LAN환경 뿐 아니라 WAN 환경에서도 기존의 방식에 비해 적은 오버헤드를 나타냈으며, 사용자 정의 형태의 메시지 프로토콜을 제공하는 메시지 핸들러를 두어 응용 시스템에도 적합한 네트워크 환경을 구성할 수 있는 틀을 제공하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.634-648
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• 2001

MSC는 통산 소프트웨어에서의 병행 수행 테스크들 사이의 상호작용을 기술하기 위해서 많이 사용되어져 왔다. 요구사항 단계에서 검증된 MSC 명세는 상태 기반의 설계 모델을 합성하는데 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 테스크 시퀀스 생성에 사용될 수도 있다. 지금까지는 MSC에 기술된 각 이벤트의 위치 정보만을 이용하여 전체 상태 그래프를 생성함으로써 검증을 수행하였다. 본 논문에서는 MSC의 조건문을 시나리오 활성화 조건과 상태 변경을 기술할 수 있도록 확장하고, 이를 이용하여 전체 상태 그래프를 생성함으로써 테스크 시퀀스 생성에 이용한다. 생성된 전체 상태 그래프인 GFSM은 시스템의 의미 있는 상태 정보와 가능한 메시지 시퀀스만을 가지게 된다. 생성된 GFSM에 기존인 FSM 기반의 테스팅 기법을 적용하여 테스크 시퀀스를 추출할 수 있다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제23권3호
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• pp.40-47
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• 2016

Background: Assessments of Sit-to-Stand (STS) and gait functions are essential procedures in evaluating level of independence for the patients after stroke. In a previous study, we developed the software to analyze center of pressure (COP) in standing position on Wii Balance Board (WBB). Objects: This purpose of this study is to measure test-retest reliability of ground reaction forces, COP and time using WBB on STS and gait in healthy adults. Methods: Fifteen healthy participants performed three trials of STS and gait on WBB. The time (s), vertical peak (%) and COP path-length (cm) were measured on both tasks. Additionally, counter (%), different peak (%), symmetry ratio, COP x-range and COP y-range were analyzed on STS, 1st peak (%), 2nd peak (%) of weight were analyzed on gait. Intra-class correlation coefficient (ICC), standard error measurement (SEM) and smallest real difference (SRD) were analyzed for test-retest reliability. Results: ICC of all variables except COP path-length appeared to .676~.946 on STS, and to .723~.901 on gait. SEM and SRD of all variables excepting COP path-length appeared .227~8.886, .033~24.575 on STS. SEM and SRD excepting COP path-length appeared about .019~3.933, .054~11.879 on gait. Conclusion: WBB is not only cheaper than force plate, but also easier to use clinically. WBB is considered as an adequate equipment for measuring changes of weight bearing during balance, STS and gait test which are normally used for functional assessment in patients with neurological problems and elderly. The further study is needed concurrent validity on neurological patients, elderly patients using force plate and WBB.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1015-1024
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• 2003

[1]에서 우리는 내장 소프트웨어의 시나리오들을 합성하여 테스트 모델 (GFSM)을 구하는 방법을 제안하였다. 이때 사용된 각각의 시나리오는 내장 소프트웨어가 받아들이는 외부 입력 사건에 대한 태스크들 사이의 상호작용을 기술하고 있다. 외부 입력 사건은 선택적 또는 병행적으로 발생할 수 있는데, [1]에서는 선택적인 관계만을 고려하였다. 본 논문에서는 병행적 시나리오들을 합성하여 GFSM을 생성할 때 발생하는 전이 수의 급격한 증가를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 비동기적 메시지 전송을 수행하는 태스크들의 행위를 보존하도록 하면서 동기적으로 해석함으로써 GFSM의 전이 수를 줄이고, 또한 시나리오 기술에 사용된 MSC 명세로부터 독립 구역을 자동으로 찾아내어 인터리빙의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 독립 구역은 최종 시스템의 상태에 변화를 주지 않는 메시지 전송들을 포함한다. 제안된 방법을 디지털 TV 소프트웨어의 시나리오에 적용하여 전이 수의 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.487-492
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• 2017

클러스터링은 빅데이터 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 데이터 간 유사성을 파악하기 위해 사용하는 기법으로 다양한 클러스터링 기법 중 범주적 데이터를 위해 k-Modes 알고리즘이 대표적으로 사용된다. k-Modes와 같이 반복적 연산이 집중된 작업의 속도를 향상시키기 위해 많은 관심을 받고 있는 분산 병행 프레임워크 스파크는 하둡과 달리 RDD라는 추상화 객체 개념을 사용하여 대용량의 데이터를 메모리 상에서 처리 가능한 환경을 제공한다. 스파크는 다양한 기계학습을 위한 라이브러리인 Mllib을 제공하고 있으나 연속적 데이터만 처리 가능한 k-means만 포함되어 있어 범주적 데이터 처리가 불가능한 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 스파크 환경에서 범주적 데이터 클러스터링을 위한 k-Modes 알고리즘을 위한 RDD 설계하고 효과적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 스파크 환경에서 선형적으로 증가한다는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.367-373
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• 2022

딥러닝 기반 자율 주행 기술이 발전함에 따라 다양한 목적의 인공지능 모델이 연구되었다. 연구된 여러 모델들을 동시에 구동하여 자율주행 시스템을 개발한다. 그러나 동시에 인공지능 모델을 사용하면서 많은 하드웨어 자원 소비가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 백본 모델을 공유하며 다중 태스크를 고속으로 수행할 수 있는 Multi-Task CNN 모델을 제안한다. 이를 통해 AI모델을 사용하기 위한 백본 수의 증가를 해결할 수 있었습니다. 제안하는 CNN 모델은 기존 모델 대비 50% 이상 웨이트 파라미터 수를 감소시키며, 3배 이상의 FPS 속도를 향상시켰다. 또한, 차선인식은 Instance segmentation 기반으로 차선검출 및 차선별 Labeling을 모두 출력한다. 그러나 기존 모델에 비해 정확도가 감소하는 부분에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.305-307
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• 2021

Alzheimer's Disease (AD) is a cognitive disorder characterized by memory impairment that can be assessed at early stages based on administering clinical tests. However, the AD pathophysiological mechanism is still poorly understood due to the difficulty of distinguishing different levels of AD severity, even using a variety of brain modalities. Therefore, in this study, we present a hybrid EEG-fNIRS modalities to compensate for each other's weaknesses with the help of Machine Learning (ML) techniques for classifying four subject groups, including healthy controls (HC) and three distinguishable groups of AD levels. A concurrent EEF-fNIRS setup was used to record the data from 41 subjects during Oddball and 1-back tasks. We employed both a traditional neural network (NN) and a CNN-LSTM hybrid model for fNIRS and EEG, respectively. The final prediction was then obtained by using majority voting of those models. Classification results indicated that the hybrid EEG-fNIRS feature set achieved a higher accuracy (71.4%) by combining their complementary properties, compared to using EEG (67.9%) or fNIRS alone (68.9%). These findings demonstrate the potential of an EEG-fNIRS hybridization technique coupled with ML-based approaches for further AD studies.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.289-334
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• 2018

웹상에서 영어 이외의 언어들로 이루어진 정보가 빠르게 증가하고 있지만, 여전히 영어 정보가 가장 큰 비중을 차지함에 따라 공통어(lingua franca)로서의 지배적인 영향을 미치고 있다. 따라서 영어가 비모어인 이용자들이 보다 다양하고 풍부한 정보를 획득할 수 있도록 하기 위해서는 비영어권 화자의 모어 정보검색행위와 영어 정보검색행위에 대한 조사를 통해 주요 특징 및 차이점을 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 한 사립대학의 대학생 24명을 대상으로 동시적 사고구술 기법을 적용한 정보검색 실험을 실시해 한글 정보검색행위 및 영어 정보검색행위와 인지과정을 조사하였다. 관찰데이터 및 사고구술데이터의 정성적 데이터를 기반으로, 검색 언어에 따른 웹 정보검색행위의 양상 차이에 대한 빈도분석을 실시하였다. 연구 결과, 한글 검색에서 능동적이고 적극적이며 독립적인 특성의 양상이, 영어 검색에서 수동적이고 소극적이며 의존적인 특성의 양상이 나타났다. 한글 검색에서는 이용자, 태스크, 시스템 등 다양한 출처에서 용어를 추출 조합한 검색어 구성, 여러 수준에서의 검색범위 조정, 검색엔진 검색결과페이지 내 탐색대상 아이템의 선택과 관련한 원활한 필터링, 다수 아이템의 탐색 및 비교, 웹 페이지의 전체 내용 브라우징 등이 주요 특징으로 확인되었다. 반면, 영어 검색에서는 주로 태스크 추출 용어 중심 검색어 구성, 제한된 검색범위 선호, 카테고리나 링크 등 아이템과 아이템 간 관련성에 의존한 탐색 대상 아이템 선택, 동일 아이템의 반복적 탐색, 웹 페이지의 일부 내용 브라우징, 그리고 사전 및 번역기와 같은 언어지원도구의 빈번한 사용 등이 두드러진 특징으로 파악되었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권5호
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• pp.71-81
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• 2008

본 논문에서는 새로운 On-Chip 버스로 다중처리 기반의 GALDS 버스 구조를 제안하였고 성능을 검증하였다. 제안된 GALDS 버스 구조는 멀티 마스터 멀티 슬레이브의 다중 처리를 지원하는 세그먼트(segment) 기반의 고성능의 양방향 다중처리 버스 구조(bi-direction multitasking bus architecture)이다. 또한, 시스템의 태스크(task) 분석에 의해서, 버스는 버스 동작 주파수의 배수 값을 갖는 주파수 사이에서 각각의 IP에 최적화된 동작 주파수를 선택하기 때문에 전체 전력 소모를 줄일 수 있다. 서로 다른 동작 주파수를 입력받은 IP들 간의 효율적인 데이터 통신을 위하여, 본 구조에서는 비동기 양방향 FIFO를 기반으로 하는 비동기 Wrapper 설계하였다. 또한, 버스 세그먼트의 추가만으로 시스템의 쉬운 확장이 가능하기 때문에, 제안된 구조는 IP 재사용 및 구조적 변경이 용이한 장점을 갖는다. 제안된 버스의 검증을 위해 4-마스터/4-슬레이브를 가지는 4-세그먼트의 버스와 비동기 Wrapper를 Verilog HDL을 이용하여 구현하였다. 버스의 다중처리동작 검증은 버스와 IP의 동작 주파수 비가 1:1, 1:2, 1:4, 1:8인 경우를 기준으로 시뮬레이션을 통해 마스터 IP에서 슬레이브 IP 사이의 데이터 읽기 및 쓰기 전송 동작을 확인하였다. 데이터 전송은 Advanced Microcontroller Bus Architecture(AMBA)과 호환 가능한 16 Burst Increment 모드로 하였다. 제한된 GALDS 버스의 최대 동작 지연시간은 쓰기 동작 시 22 클럭, 읽기 동작 시 44 클럭으로 확인되었다.