• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2930-2942
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• 1998

전화 서비스는 우리가 일상생활에서 널리 사용하고 있는 서비스이며, ATM기반의 초고속정보통신망에서도 가장 많은 수요가 있을 것으로 기대되는 서비스 중의 하나이다. 따라서 ATM망과 PSTN망을 접속하여 ATM망에 접속된 컴퓨터와 기존 PSTN망의 가입자간에 전화 서비스를 제공해 주는 연동 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 ATM망에 접속된 클라이언트와 PSTN망에 접속된 전화 가입자간에 전화 서비스를 제공하는 연동 시스템을 설계하고 구현하였다. 연동 시스템은 PSTN I/F 모듈, 신호 처리 모듈, 음성 샘플링 모듈, 음성 재생 모듈, 전송 모듈, ATM I/F 모듈로 구성하였다. PSTN I/F 모듈과 ATM I/F 모듈은 상용 제품을 이용하여 구현하였고, 신호처리 모듈, 음성 샘플링 모듈, 음성 재생 모듈 및 전송 모듈은 윈도우95를 사용한 PC에서 소프트웨어로 구현하였다. 구현된 연동 시스템을 잉요하여 시험망을 구축하고 동작을 시험한 결과, ATM망의 클라이언트와 PSTN망의 전화 가입자간에 전화 서비스를 원활히 제공해 주었으며, 이를 통해 두 통신망간을 접속하는 연동 시스템이 올바르게 동작함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1008-1013
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• 2009

본 논문에서는 피실험자의 체온, 맥박, 호흡수, 혈압을 수집할 수 있는 무선 센서를 이용하여 수집된 생체 신호를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 생체 신호를 분석하기 위하여 전문가 시스템을 사용하여 역전파 신경망을 설계 하였다. 제안된 시스템은 하드웨어 (UStar-2400 ISP, UStar-2400, Wireless sensors) 부분과 소프트웨어 부분 (Knowledge Base module, Inference Engine module, User Interface module)으로 구성되며 소프트웨어 부분은 HOST PC에 삽입된다. 그리고 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였다. 지식기반 모듈에서 100개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 훈련하였으며, 지식기반 모듈의 128개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 약 95%의 정확도를 가졌으며, 무선 센서를 사용하여 13명의 학생을 대상으로 실험한 결과 약 85%의 정확도를 획득하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.209-215
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• 2006

This paper was proposed Intelligent and wireless USN/RFID module system that can overcome disadvantage of existing RFID system with no sensing module and wire communication. The proposed USN/RFID system was designed and fabricated. After fabricating new system, we analyzed the characteristics of USN/RFID module. After design VCO block that is point circuit to develop next generation system one chip of RFID system, we were carried out simulation and verified the validity. this paper was showed that VCO system was enough usable in wireless network module. USN/RFID Reader module shows superior result that validity awareness distance corresponds to 30 M in the case of USN and to 5 M in RFID Reader's case and 900 MHz of commercial frequency does practical use enoughly in range of high frequency. The USN/RFID Reader module is considered to act big role to Ubiqitous industry offering computing surrounding of new concept that is intelligence type service and that was associated to real time location system(RTLS), environment improvement/supervision, national defense, traffic administration etc.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.898-910
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• 2020

컴퓨터 비전에서 단일 영상 기반의 초고해상도 영상 복원의 중요성과 확장성으로 관련 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 딥러닝을 활용한 단안 영상 기반 초고해상도 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 딥러닝을 기반으로 하는 단안 영상 기반 초고해상도 복원 연구는 복원 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 구조, 손실 함수, 학습 방법에 초점이 맞추어 연구가 진행되었다. 한편, 딥러닝 네트워크를 깊게 쌓지 않고 초고해상도 영상 복원 성능을 향상시키기 위해 추출된 특징 맵을 강조하는 Attention Module에 대한 연구가 다양한 분야에 적용되어 왔다. Attention Module은 다양한 관점에서 네트워크의 목적에 맞는 특징 정보를 강조 및 스케일링 한다. 본 논문에서는 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 구조의 Channel Attention과 Spatial Attention을 설계하고, 다양한 관점에서 특징 맵을 강조하기 위해 다중 Attention Module 구조를 설계하여 성능을 분석 및 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.654-660
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• 2004

본 논문에서는 편재형 컴퓨팅(pervasive computing)환경을 제공하는 홈네트워크으로서 보다 향상된 사용자 중심의 홈네트워크를 편재형 홈 네트워크라 정의한다. 이를 위해 사용자가 다른 홈네트워크의 장치를 사용하고자 할 경우 이를 직접 제어하고 설정할 필요가 없도록 이동에이전트 개념을 도입하였고, 이러한 홈네트워크 환경에서 이동 에이전트는 다른 홈네트워크로 이동하여 필요한 장치들을 제어할 수 있다. 또한, 이와 같이 제안한 홈네트워크 환경에서 사용자와 원격 흠 네트워크를 접근하는 상대방 홈 서버를 인증하고, 홈 네트워크 사이에 전송되는 텍스트 및 멀티미디어 데이터와 이동 에이전트를 보호하기 위하여 키 교환 프로토콜을 설계하였다. 키 교환 프로토콜은 데이터 종류에 따라 인증 및 데이터 암호화를 수행하기 위하여 본 논문에서 제안한 프로토콜과 IPSec을 선택적으로 사용하는 다중모드를 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.809-817
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• 2020

소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.21-29
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• 2020

Accurate estimation of human pose relies on backbone method in which its role is to extract feature map. Up to dated, the method of backbone feature extraction is conducted by the plain convolutional neural networks named by CNN and the residual neural networks named by Resnet, both of which have various architectures and performances. The CNN family network such as VGG which is well-known as a multiple stacked hidden layers architecture of deep learning methods, is base and simple while Resnet which is a bottleneck layers architecture yields fewer parameters and outperform. They have achieved inspired results as a backbone network in human pose estimation. However, they were used then followed by different pose estimation networks named by pose parsing module. Therefore, in this paper, we present a comparison between the plain CNN family network (VGG) and bottleneck network (Resnet) as a backbone method in the same pose parsing module. We investigate their performances such as number of parameters, loss score, precision and recall. We experiment them in the bottom-up method of human pose estimation system by adapted the pose parsing module of openpose. Our experimental results show that the backbone method using VGG network outperforms the Resent network with fewer parameter, lower loss score and higher accuracy of precision and recall.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4439-4455
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• 2021

Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.571-575
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• 2004

Having age of ubiquitous ahead, existing IPv4's address space insufficiency phenomenon appears because of increasing network usage as well as multimedia data transmission becomes much, necessity of new IP address system that guarantee QoS are needed. IPv6 was made to solve these problem. IPv6 solves address space insufficiency phenomenon offering by 128bit address space, and also offers hierarchical address layer that support improved QoS. IPv6 defines relation between surrounding node using Neighbor Discovery protocol. Used Neighbor Discovery messages, grasp surrounding node, include important informations about network. These network information outcrops can give rise in network attack and also service that use network will paralysis. Various kinds of security limitation was found in Present Neighbor Discovery protocol therefore security function to supplement tris problem was required. In this thesis, Secure Neighbor Discovery protocol that add with security function was design and embody by CGA module and SEND module.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권6호
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• pp.155-163
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• 2003

As vehicles become more intelligent for convenience and safety of drivers, the in-vehicle networking(IVN) systems and smart modules are essential components for intelligent vehicles. However, for wider application of smart modules and IVN's, the following two problems should be overcome. Firstly, because it is very difficult that transducer manufacturers developed the smart module that supports all the existing IVN protocols, the smart module must be independent of the type of networking protocols. Secondly, when the smart module needs to be replaced due to its failure, only the transducer should be replaced these without the replacement of the microprocessor and network transceiver. To solve these problems, this paper investigates the feasibility of an IEEE 1451 based smart module. More specifically, a smart module for DC motor control has been developed. The module has been evaluated for its delay caused by the IEEE 1451 architecture. In addition, the time required for transducer replacement has been measured.