• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.161-166
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• 2018

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 구조(Convolution Neural Network)에서 정규화 및 교차검증 횟수 감소를 위한 무작위로 풀링 연산을 선택하는 방법에 대해 설명한다. 컨볼루션 신경망 구조에서 풀링 연산은 피쳐맵(Feature Map) 크기 감소 및 이동 불변(Shift Invariant)을 위해 사용된다. 기존의 풀링 방법은 각 풀링 계층에서 하나의 풀링 연산이 적용된다. 이러한 방법은 학습 간 신경망 구조의 변화가 없기 때문에, 학습 자료에 과도하게 맞추는 과 적합(Overfitting) 문제를 가지고 있다. 또한 최적의 풀링 연산 조합을 찾기 위해서는, 각 풀링 연산 조합에 대해 교차검증을 하여 최고의 성능을 내는 조합을 찾아야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 풀링 계층에 확률적인 개념을 도입한 무작위 풀링 연산 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 풀링 계층에 하나의 풀링 연산을 적용하지 않는다. 학습기간 동안 각 풀링 영역에서 여러 풀링 연산 중 하나를 무작위로 선택한다. 그리고 시험 시에는 각 풀링 영역에서 사용된 풀링 연산의 평균을 적용한다. 이러한 방법은 풀링 영역에서 서로 다른 풀링 조합을 사용한 구조의 평균을 한 것으로 볼 수 있다. 따라서, 컨볼루션 신경망 구조가 학습데이터에 과도하게 맞추어지는 과적합 문제를 피할 수 있으며, 또한 각 풀링 계층에서 특정 풀링 연산을 선택할 필요가 없기 때문에 교차 검증 횟수를 감소시킬 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법은 정규화 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 및 교차 검증 횟수를 줄일 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권5호
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• pp.369-377
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• 2008

최근 컨테이너선의 대형화 추세와 항만간의 경쟁 가속화로 인해 컨테이너터미널의 효율적 운영과 생산성 향상에 대한 관심과 노력이 증대되고 있다. 특히 YT를 이용한 이송방식을 채택하고 있는 터미널의 경우 AGV(Automated Guided Vehicle)를 이용하고 있는 자동화터미널에 비해 상대적으로 경제성 및 운용효율성 측면에서 불리한 것이 사실이다. 최근 10여 년간 이와 같은 YT운용의 비효율성을 보완하기 위해 YT Pooling Operation 도입과 같은 노력이 계속되어 왔으나 개별 YT의 위치인식기능부재로 인한 제약으로 실질적인 효과는 미미한 수준이었다. 본 연구에서는 최근 주목받고 있는 RTLS(Real Time Location System) 기술을 활용하여 기존 YT Pooling Operation의 제약사항을 해결하는 새로운 개념의 YT Dynamic Operation 모델을 세안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1158-1165
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• 2021

본 논문은 메모리의 사이즈를 줄이기 위해 Pooling Layer가 MAC에 통합된 구조의 최적화된 CNN가속기를 설계하는 것을 제안한다. 메모리와 데이터 전달 회로의 최소화를 위해 MNIST를 이용하여 학습된 32bit 부동소수점 가중치 값을 8bit로 양자화하여 사용하였다. 가속기칩 크기의 최소화를 위해 MNIST용 CNN 모델을 1개의 Convolutional layer, 4*4 Max Pooling, 두 개의 Fully connected layer로 축소하였고 모든 연산에는근사화 덧셈기와 곱셈기가 들어간 특수 MAC을 사용한다. Convolution 연산과 동시에 Pooling이 동작하도록 설계하여 내장 메모리를 94% 만큼 축소하였으며, pooling 연산의 지연 시간을 단축했다. 제안된 구조로 MNIST CNN 가속기칩을 TSMC 65nm GP 공정으로 설계한 결과 기존 연구결과의 절반 크기인 0.8mm x 0.9mm = 0.72mm²의 초소형 가속기 설계 결과를 도출하였다. 제안된 CNN 가속기칩의 테스트 결과 94%의 높은 정확도를 확인하였으며, 100MHz 클럭 사용시 MNIST 이미지당 77us의 빠른 처리 시간을 획득하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2603-2609
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• 2010

최근 항만에서는 이송장비의 운영 효율성 제고를 위해 운영방식의 개선에 관한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 기존 조별운영 방식에서는 특정 안벽크레인에 지연이 발생하면 배정된 YT들도 함께 작업을 중단해야만 하는 문제가 생겼다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운영 방식을 풀링운영 방식으로 전환하고 운영 효과를 높이기 위해 장치장 내에 무선 측위 장비를 설치하고 YT의 위치와 혼잡도를 측정하였다. 본 연구를 통해 풀링운영을 위한 YT의 이동을 실시간으로 추적할 수 있게 되었고 장치장의 혼잡도를 객관적으로 분석하고 평가하는 작업통제 방법이 마련되었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권6호
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• pp.401-407
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• 2009

컨테이너 터미널의 경쟁력을 높이기 위해서는 터미널 생산성 향상이 중요한 요소라고 할 수 있다. 이러한 생산성에 영향을 줄 수 있는 요인은 다양하다. 그 중 야드이송장비의 경우, 특정 선석크레인(QC, Quay Crane)에 야드트랙터(YT, Yard Tractor)가 고정 할당되는 방식에서 타수 QC들의 작업을 처리하는 풀링 방식으로 전환하여 YT의 생산성을 올리고 있다. 현재 국내 터미널에서도 YT 풀링을 도입하고 있는 실정이다. 하지만 아직 적절한 풀링 범위 및 효과적인 YT 할당 계획에 대한 노력은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 YT 풀링 운영을 더 효율적으로 할 수 있도록 YT 풀링이 담당할 작업범위 결정에 미치는 요인의 도출과 상황에 따른 YT의 작업할당 모형에 대해서 제시하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제23권1호
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• pp.120-125
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• 2015

Passengers and Airlines wish neither delay nor cancellation due to aircraft defects. However, about 1 delay or cancellation case occurs out of 100 departures worldwide whereas 1 quarter case does in Korean domestic industry. Independent LCC carriers in Korea have almost double case. Most cases are recovered by replacing aircraft components. Airlines have prepared the spare components based on the reliability data by manufacturers to rectify defects or perform preventive maintenances. The total value for initial spares including engine is 40% of the aircraft price when they operate less than 5 aircraft. The more airlines operate the aircraft, the less the ratio of the investment for spares reflecting the economy of scale. This study intends to suggest how to improve the efficiencies as well as the safety of LCC throughout parts pooling including engines.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.377-382
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• 2005

본 연구에서는 이송장비의 조별운행방식과 Pooling 운행방식에 따른 컨테이너 터미널의 하역시스템 생산성을 비교분석하였다. 기존 컨테이너 터미널에서는 다수의 이송장비가 1개조로 구성되어 하나의 컨테이너 크레인(C/C)에 대해서만 양 ${\cdot}$ 적하작업을 지원하는 고정할당방식을 채택하고 있다. 이러한 할당방식은 하역작업시 혼선이 적고 차량이 일괄적 운행경로를 가지므로 지금까지 매우 광범위하게 적용되어 왔다. 그러나, 각기 다른 조에 편성된 이송장비간에는 상호지원을 하지 않기 때문에 이송장비의 작업융통성이 떨어진다고 볼 수 있다. 이에 비해 본 연구에서는 이송장비의 작업조를 편성하지 않고 투입된 모든 이송장비가 자유롭게 다수의 C/C에 대한 이송작업을 지원할 수 있는 4가지의 동적할당기법을 제시한다. 제시된 4가지의 동적할당은 차량할당시에 C/C의 순번(Se), 대기시간(Qt), 생산성(Pr), 차량할당수(Nv), 버퍼수(Nb)를 고려하는 것으로 연구결과에서 C/C의 현재대기시간, 할당수, 버퍼수를 동시에 고려한 동적할당방식이 가장 효율적이였고, 그 다음으로 할당순서에 기준한 방식이 우수한 결과를 보였다. 그러나, C/C의 현재생산성이나 대기시간만을 고려한 할당방식은 상대적으로 고정할당방식보다 낮은 효율성을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.175-180
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• 2018

본 논문에서는 몰포러지 연산만을 적용하여 특징을 추출하고, 물체를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 특징추출에서 사용한 몰포러지 연산은 에로전과 다이레이션, 에로전과 다이레이션을 연계한 오프닝과 크로우징, 몰포러지 연산을 이용한 에지 및 스케리톤 검출 연산 등이다. 특징을 기반으로 물체를 인식하는 과정에서는 차원을 축소하기 위해서 풀링 연산을 사용하였다. 다양한 형태소 중에서 $3{\times}3$ Rhombus, $3{\times}3$ Square, $5{\times}5$ Circle 형태소를 임의로 선정하여 몰포러지 연산을 수행하였다. 무작위 인터넷 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 물체인식 분야에서 유용한 알고리즘으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권10호
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• pp.935-943
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• 2017

많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.567-572
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• 2019

본 논문에서는 이진영상과 이진커널을 사용하여 컨볼루션, 풀링, ReLU 연산을 수행하는 이진 CNN 연산 알고리즘을 제안한다. 256 그레이스케일 영상을 8개의 비트평면으로 분해하고, -1과 1로 구성되는 이진커널을 사용하는 방법이다. 이진영상과 이진커널의 컨볼루션 연산은 가산과 감산으로 수행한다. 논리적으로는 XNOR 연산과 비교기로 구성되는 이진연산 알고리즘이다. ReLU와 풀링 연산은 각각 XNOR와 OR 논리연산으로 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 증명하기 위한 실험을 통해, CNN 연산을 이진 논리연산으로 변환하여 수행할 수 있음을 확인한다. 이진 CNN 알고리즘은 컴퓨팅 파워가 약한 시스템에서도 딥러닝을 구현할 수 있는 알고리즘으로 스마트 폰, 지능형 CCTV, IoT 시스템, 자율주행 자동차 등의 임베디드 시스템에서 다양하게 적용될 수 있는 시스템이다.