• Journal of Biosystems Engineering
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• 제24권3호
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• pp.267-274
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• 1999

An internet and network based software and related interface have been developed, which can remotely control and manage an on-site operating system. Developed software modules were composed of two parts: monitoring/management modules and control/diagnosis modules were developed for the network status, warehouse, production and selling status. Modules of control with diagnosis were developed for the on-site operating system and interface. Each module was integrated and the whole modules have been tested with an automatic mushroom grading/sorting system which was built in a laboratory. Developed software modules worked successfully without any uncommon situations such as system down caused by the software or data transfer error. Each software module was developed independently in order to apply easily to other existing on-site systems such as rice processing centers, fruit and vegetable sorting, packaging and distribution centers scattered over the country.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.159-163
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• 2004

현재 복수개의 엘리베이터를 최적 제어하기 위해서 엘리베이터 군 제어 시스템이 사용되고 있다. 일반적인 엘리베이터 군 제어 시스템에서는 임의의 층에서의 호출(Hall Call)에 대해 복수개의 엘리베이터로부터 정보를 받는다. 다음으로 각 엘리베이터의 매력함수값을 산출, 매력함수들을 비교 한 후 가장 큰 값을 갖는 엘리베이터를 호출한 층으로 보내는 작업을 수행한다. 본 논문에서는 16개의 엘리베이터와 정렬 네트워크(Sorting Network)를 이용하여 각 엘리베이터들의 매력함수값의 비교를 수행하는 엘리베이터 군 제어부를 설계한다. 이를 통해 제어부에서 매력함수값들의 비교 연산에 소요되는 처리속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-7
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• 2020

현대 사회에서는 기술의 고도화와 인간의 생활 영역이 확대됨에 따라 시간과 장소의 제약 없이 고품질 음성, 영상 등의 통신 서비스를 제공 받고자하는 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 대응하여 지역적인 거리에 영향을 받지 않고 광범위한 통신 반경을 제공하고 다중접근이 가능한 위성 통신 시스템이 나날이 발전하고 있으며 DVB-RCS, WIN-T 등의 위성 통신 체계에서는 효율적인 자원 할당을 위해 복수의 주파수 대역에서 시간을 분할하여 할당하는 기법인 MF-TDMA DAMA 다중접속 방식을 사용하고 있다. 이 방식의 경우, 망제어기에 위성 단말들이 주기적으로 자원을 요청하고 이에 따라 망제어기는 동적으로 자원을 할당하게 되므로 수시로 자원할당 정보의 정렬이 필요하다. 이런 정렬 시간의 단축은 원거리 송수신에 의해 긴 전송지연 시간이 발생하는 위성 통신 시스템에서는 더욱더 중요한 요소로 작용한다. 본 논문은 MF-TDMA DAMA 위성통신 시스템에서 자원할당 정보 정렬 시 최대 프레임 개수를 임계값으로 두고 임계값을 기준으로 정렬 알고리즘을 교차 선택하여 정렬 시간을 단축하는 정렬 알고리즘 가변 선택 기법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.224-229
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• 2005

일반적으로 유전 알고리즘은 전형적인 프로세서에서 수행할 경우 매우 큰 시간 공간 복잡도를 가진다. 따라서 유전 알고리즘 처리를 위해서는 고성능$\cdot$고가격의 프로세서를 필요로 하게 된다. 또한 이것은 유전 알고리즘을 소형 이동 로봇과 같이 비교적 간단한 룰을 필요로 하는 실제 하드웨어에 적용하는데 있어 큰 장벽으로 작용한다. 이러한 문제의 해결을 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘의 신속한 처리를 위해 강화된 프로세서 구조를 보인다. 정렬 네트워크와 residue number system (RNS)를 이용하여 일반적인 프로세서의 구조를 유전 알고리즘의 처리에 효율적이도록 강화할 수 있다. 정렬 네트워크는 유전 알고리즘에 필수적인 해들의 품질 비교를 하드웨어적으로 처리할 수 있게 하여 수행에 요구되는 시간을 줄일 수 있다. RNS는 산술 연산의 속도를 좌우하는 bit 사이즈를 줄여 전체적인 로직의 사이즈를 줄이고, 산술 연산의 처리 속도를 빠르게 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1511-1517
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• 2018

모바일 Device-to-Device(D2D) 캐싱 네트워크는 다수의 모바일 사용자들 사이에서 인기 있는 멀티미디어 콘텐츠들을 사전에 캐싱 서버 단말 (CSD: Caching Server Device)들에 분산 저장한 후 네트워크 인프라를 거치지 않고 사용자들에게 직접 데이터를 전송할 수 있다. 이를 통해서 유선 트래픽과 서비스 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 D2D 캐싱 네트워크에서 모바일 사용자가 요구하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 활용하여 네트워크의 전송 효율을 높일 수 있는 효율적인 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법은 각 모바일 사용자가 전송 받기를 희망하는 콘텐츠를 캐싱하고 있는 다수의 CSD들을 채널 이득에 따라서 정렬하여 최적의 CSD 조합을 선택함으로써 기존의 Brute-force 탐색 기반의 최적 방식 대비 복잡도를 획기적으로 줄일 수 있으며, Blanket 전송 방식과 Opportunistic 전송 방식 대비 높은 네트워크 전송 효율을 얻을 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제24권2호
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• pp.153-158
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• 1999

As a basic research for the development of the automatic grading and sorting system for dried oak mushrooms, the device to acquire both cap and gill side images of mushroom has been developed and neural network based side recognition and quality grading has been proposed via inputting both side images. 20 quality grades have been selected considering the requirement of grade classifications imposed by the mushroom company. Developed DC motor driven‘V’type reversing device for the image acquisition of both side images of mushroom showed more than 95% success. Most error was caused by very small size mushrooms with a radius of around 1cm. However, it required a further research to reduce the reversing time. Grading and side recognition were performed via inputting normalized size factors and average gray levels of $8{\times}8$ grids converted from the raw images of both surfaces to the multi-layer back propagation(BP) network. Accuracy of the grading showed about 88.5% and the total grading time including reversing operation was around 2 seconds.

• 자원리싸이클링
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• 제26권6호
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• pp.73-83
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• 2017

소형가전 제품은 종류가 다양할 뿐만 아니라 구성부품의 재질도 복잡하여 폐기시 재활용이 매우 어려운 실정이다. 특히, 폐소형가전의 경우 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 재질이 다양하여 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱의 재질을 인식하여 효율적으로 선별 회수하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 기존 선별기술이 가지고 있는 흑색 플라스틱의 재질별 선별에 대한 기술적 한계 및 단점을 보완하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 기반으로 하는 흑색 플라스틱의 재질별 자동선별 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 정량 공급장치, 위치 자동인식 장치, 레이저유도기반분광분석(LIBS) 장치, 선별분리장치 및 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저유도붕괴분광법(LIBS)을 이용하여 흑색 플라스틱의 재질별 특성 스펙트럼 데이터를 획득하고, 인공지능형 알고리즘을 적용한 분류기를 설계하여 적용함으로써 흑색 플라스틱의 재질을 효율적으로 인식하고 분류할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방사형기저함수신경회로망(RBFNNs) 분류기의 분류율은 약 97% 이상으로 나타났으며, 자동선별 시스템의 흑색 플라스틱의 재질별 인식률은 약 94.0% 이상, 선별효율은 80.0% 이상으로 조사되었다. 본 연구에서는 실험실 규모의 자동선별장치를 개발하였으며, 본 장치에 대한 실험결과를 바탕으로 흑색 플라스틱 재질인식 및 선별효율 등을 분석하므로써 향후 폐소형가전의 재활용 현장에 적용할 예정이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권10호
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• pp.550-560
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• 2002

병렬 외부정렬을 클러스터형 분산 컴퓨터에서 실행하는 경우에는 순수하게 주메모리에서 부분적인 정렬과 머지를 위해 실행되는 과정(순수 계산)뿐만 아니라 디스크로부터의 입출력 과정 및 각 노드들간의 데이타 교환에 따르는 통신과정을 적절히 배치, 설계함이 필요하다. 그 주된 이유는 전체 수행시간이 순수 계산시판보다는 디스크 입출력에 소요되는 시간 및 통신의 소요시간의 비중이 크기 때문이다. 본 연구에서는 저속 네트웍 PC 클러스터를 계산도구로 하여 단위시간당 정렬 자료규모를 최대화함을 목표로 하여, 알고리즘적인 최적화를 통해서, 즉, 정렬 도중 통신과정에서 발생하는 지체시간을 최소화하여 전체적인 통신 성능을 높이고, 디스크 입출력 작업은 전송 규모와 횟수를 조절하여 계산과 통신작업등과의 중첩정도를 극대화시켜 외부정렬의 성능을 개선하였다. 실험 결과 새 알고리즘이 기존의 NOW-sort 알고리즘[1]에 비해서 동일한 PC 클러스터 경에서 최대 45% 정도까지 실행시간을 단축시킬 수 있고, 확장성 면에 있어서도 더 우수한 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권3호
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• pp.12-23
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• 1997

In this paper, we propose a new cell switch fabric for increasing the performance of ATM switching systems. Proposed switching network consists of a sorting network and a routing network. Both of these are multistage networks where each stage performs a fixed permutation on the incoming lines, and then routes them through a clumn of 2x2 switching elements. It is designed for distributing inputs and parallel processing to reduce the hardware complexity and obtain high performance of switching network. The structure and the operation of th eswitching network aredescribed and the performanceof the switching network is anlyzed under uniform traffic models. In this result, though the size of proposed network is increased the large scale, it has always the same throughput as the that of genral output queueing system with N=2. So, it is found that our proposed network is appropriate for the high apeed and lrger size of ATM switching systems.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.93-98
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• 2023

Instagram is one of the fastest-growing online photo social web services where users share their life images and videos with other users. Image tagging is an essential step for developing Automatic Image Annotation (AIA) methods that are based on the learning by example paradigm. Hashtags can be used on just about any social media platform, but they're most popular on Twitter and Instagram. Using hashtags is essentially a way to group together conversations or content around a certain topic, making it easy for people to find content that interests them. Practically on average, 20% of the Instagram hashtags are related to the actual visual content of the image they accompany, i.e., they are descriptive hashtags, while there are many irrelevant hashtags, i.e., stophashtags, that are used across totally different images just for gathering clicks and for search ability enhancement. Hence in this work, Sorting instagram hashtags all the way through mass tagging using HITS (Hyperlink-Induced Topic Search) algorithm is presented. The hashtags can sorted to several groups according to Jensen-Shannon divergence between any two hashtags. This approach provides an effective and consistent way for finding pairs of Instagram images and hashtags, which lead to representative and noise-free training sets for content-based image retrieval. The HITS algorithm is first used to rank the annotators in terms of their effectiveness in the crowd tagging task and then to identify the right hashtags per image.