• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.381-389
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• 1996

본 논문은 신경망에서 불필요한 연결자(weights and biases)를 제거하기 위한 일반적인 back-propagation 알고리즘의 간단한 변형을 소개한다. 이는 연결자들의 절대치 크기의 분포, 분할 경계선의 분석 및 sigmoid 함수의 비선형성에 기초하여 개발되었다. 신경망의 초기 학습 후, 이 알고리즘은 그 절대치의 크기가 임계치 (threshold) 보다 적은 모든 연결자들의 값을 영으로 할당 함으로서 이들을 제거하게 된다. 그런후, 중요한 연결자들의 복구를 위해 모든 연결자들을 포함하여 반복 학습을 실시한다. 이진함수 들을 이용한 학습에서, 이 알고리즘은 이론적 최소 구조를 실현하 였고, 함수를 푸는데 불필요한 연결자들을 제거하였다. 모의 랜덤 신호 분류에 응용에 있어서, 본 알고리즘으로 부터 얻어낸 결과는 쉬운 문제가 간단한 신경망을 필요로 하며 낮은 오분류율을 발생한다는 일반적인 개념과 일치 하였다. 또한, 본 제안된 알고리즘 은 overfitting과 형태소 (patterm) 암기의 문제점들을 줄임으로서 기존의 알고리즘보 다 더 좋은 결과를 보여주었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권9호
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• pp.663-670
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• 2001

본 논문은 여러 이산 신호 처리(Digital Signal Processing)에서 많이 사용되는 FIR Filter의 전력 소모를 줄이는 새로운 방법을 제안한다. FIR Filter에서 소모되는 전력 중 곱셈기가 차지하는 비중이 매우 높다라는 사실과 2D 영상에서 이웃한 픽셀 값의 공간 상관성이 높다라는 성질을 이용하였다. 곱셈기의 입력인 영상 데이터를 상대적으로 상관성이 높은 상위 비트(MSBs)와 상관성이 낮은 하위 비트(LSBs)로 구분하고, 각각에 대해서 필터링을 수행하도록 하였다. 또한, 입력의 상위 비트와 필터 계수와의 곱셈 결과는 캐쉬 (cache)에 저장하여 재사용함으로써 불필요한 상위 비트의 연산을 줄이도록 하였다. 이러한 방법을 SMT(Separated Multiplication Technique)라 부르기로 한다. FIR Filter를 사용함에 있어 제안된 SMT를 이용하였을 경우에 15%정도의 전력 이득 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권6호
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• pp.696-704
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• 2005

애드 혹 네트워크에서 플러딩(flooding)은 통신범위내에 있지 않은 노드로의 다중 흠 경로를 찾기 위해 자주 이용된다. 그러나 기존의 플러딩기법들은 주기적인 메시지 교환, 잦은 충돌(collision)발생, 그리고 불필요한 패킷의 방송으로 인해 네트워크의 성능을 저하시킨다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 보다 새롭고 효율적인 플러딩방법이 요구된다. 본 논문에서는 요구형 클러스터 구성을 이용하여 플러딩을 수행하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 요구형 클러스터 구성기법과 같이 지나가는 패킷(ongoing packet)을 이용하여 클러스터를 구성한다. 그러나 제안하는 방법은 기존의 요구형 클러스터 구성기법과는 다르게 유니캐스트 패킷 전송을 이용하여 충돌횟수를 줄이고 이웃 플러딩 후보들을 용이하게 파악한다. 따라서 제안하는 방법은 다른 기법들에 비해 보다 작은 수의 플러딩노드를 생성한다. 실험결과들은 제안하는 방법이 다른 기법들에 비해 패킷전송 횟수 및 충돌횟수를 감소시킴을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.670-677
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• 2019

음성 또는 음향 이벤트 신호에서 발생하는 배경 잡음은 인식기의 성능을 저하시키는 원인이 되며, 잡음에 강인한 특징을 찾는데 많은 노력을 필요로 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 다중작업 오토인코더(Multi-Task AutoEncoder, MTAE) 와 와설스타인식 생성적 적대 신경망(Wasserstein GAN, WGAN)의 장점을 결합하여, 잡음이 섞인 음향신호에서 잡음과 음성신호를 추정하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MTAE-WGAN는 구조는 구배 페널티(Gradient Penalty) 및 누설 Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) 모수 Parametric ReLU (PReLU)를 활용한 변수 초기화 작업을 통해 음성과 잡음 성분을 추정한다. 직교 구배 페널티와 파라미터 초기화 방법이 적용된 MTAE-WGAN 구조를 통해 잡음에 강인한 음성특징 생성 및 기존 방법 대비 음소 오인식률(Phoneme Error Rate, PER)이 크게 감소하는 성능을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.643-650
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• 2014

TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기 하드웨어를 구현한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 벡터링 모드를 이용하여 아크탄젠트 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 잉여 이진 수체계와 파이프라인 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. TSMC $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 테스트 칩을 제작하였으며, 테스트 결과 정상 동작함을 확인하였다. 약 82,000 게이트로 구현되었고, 400MHz@1.8V로 동작하여 400 MS/s의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.80-86
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• 2005

유도전동기는 프로세스산업과 다른 산업분야에 광범위하게 적용되는 매우 중요한 기기이다. 프랜트를 운전함에 있어서 이의 신뢰성, 효율 및 성능은 매우 중요한 관심사항이다. 특히 유도전동기의 고장을 미리 검출하여 진단하고 고장 아래에서도 시스템이 안전하고 신뢰성 있는 성능을 가질 수 있는 고장허용제어의 실현이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고정자전류신호 검출과 디지털 신호 프로세싱에 의한 효과적인 유도전동기의 베어링 고장검출 및 진단 기반을 가진 고장허용제어 시스템을 구축하였다. 또한 모타 고장허용제어에 기본이 되는 제어 하드웨어 구조를 제시하였으며 실험을 통하여 이 시스템의 실시간 데이터 취득 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권9호
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• pp.465-474
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• 2005

고집적 SoC 설계시에 버스방식의 온칩 통신은 대역폭이 제한되는 문제점이 있고 NoC (Network-on-Chip) 방식에서는 구현의 복잡도가 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하는 새로운 온칩 통신 규격인 SNP(Soc Network Protocol)를 소개한다. SNP는 기존 버스의 신호선들을 세 가지 그룹인 제어(control), 주소(address), 데이타(data)로 나눈 뒤 하나의 채널을 통해 전송함으로써 신호선의 수를 줄인다. SNP 채널은 대칭구조로 사용되기 때문에 마스터-슬레이브 통신 방식뿐만 아니라 마스터-마스터 통신도 효율적으로 지원한다. 하나의 전송에 필요한 신호 그룹의 진행 규칙을 SNP 규격으로 정의하고, 동일한 정보가 반복적으로 전달되는 것을 방지하는 페이즈 복원 기능을 제안하여 통신대역을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 산업계 표준 규격인 AMBA AHB와 비교한 결과 멀티미디어 타입의 데이타 전송시에 $54\%$의 신호선수만으로도 대등한 대역폭을 지원할 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.311-326
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• 2024

The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.145-155
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• 2013

본 연구에서는 8K UHD($7680{\times}4320$) 영상을 실시간 부호화하기 위한 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기를 제안한다. 연산처리성능을 향상시키기 위해 보간 연산을 $4{\times}4$ 블록 단위로 병렬화시켰으며, 병렬 보간 연산에서 필요한 메모리 대역폭을 확장하기 위해 $10{\times}10$개의 메모리 어레이를 가진 2D 캐쉬 버퍼 구조를 설계하였다. 그리고 2D 캐쉬 버퍼는 검색영역 간 재사용 기법을 적용하여 참조화소의 중복저장을 최소화하였으며, $4{\times}4$ 블록 병렬 보간 필터는 3단(수평 수직 1/2부화소, 대각선 1/2부화소, 1/4부화소) 평면 보간 연산 파이프라인 구조로 설계하여 연산회로를 고속화시켰다. 0.13um 공정에서 시뮬레이션한 결과, 436.5K게이트의 $4{\times}4$ 블록 부화소 움직임추정기는 동작주파수 187MHz에서 8K UHD급 동영상을 초당 30프레임으로 실시간 처리하는 성능을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.41-48
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• 2005

오늘날 디지털혁명을 기반으로 한 세계화속에서 우리나라는 1990년대 후반부터 'IT 강국'으로 급부상하였으나, 이러한 정보화에 따른 역기능으로 해킹, 바이러스유포, 스팸릴레이, 피싱 등의 보안 침해사고가 매년 증가하여 정보사회 구현에 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 이처럼 정보화의 역기능은 우리군의 국방체계에 대한 침해로 자연스레 연결되고 있으며, 이에 군은 국방체계에 대한 정보보호를 위해 다양한 노력을 기울이고 있으나, 점차 자동화, 지능화, 대중화, 분산화, 대규모화되고 있는 해킹수법들과 알려지지 않은 취약점이나 새로운 공격기법에 대해 효율적으로 대응하는데 한계가 있다. 따라서 국가안위와 직접적으로 연관될 수 있는 현 국방체계의 주요 운용 자원들(Resources)에 대한 가용성(Availability), 신뢰성(Reliability), 무결성(Integrity) 및 기밀성(Confidentiality) 등의 보장뿐만 아니라, 운용 시스템에 대한 예상치 못한 공격이나 침입행위가 발생하거나 또는 시스템 결함이 발생할 경우에도 무중단 시스템 운영을 보장하기 위한 체계 안정성(Safety)과 지속성(Maintainability)을 충족시켜주는 '의존성'(Dependability)에 대한 보장이 절실히 요구된다 하겠다. 본 연구는 국방체계의 의존성 보장을 통해 보안 및 무중단운영 요구를 충족시키고자 침입감내기술을 기반으로 하는 보안구조 설계 완성을 목표로 하였다. 이를 위해 침입감내시스템 구축에 요구되는 핵심기능들을 관련연구로 식별하였으며, 국방체계들중 구현대상체계로 선정한 워게임체계의 구조분석을 통해 보안상의 문제점을 식별하여 단계별 계층별 보안 메커니즘 제시하고 식별된 핵심 요구기능들을 구현하여 침입감내기술 기반의 국방체계 보안구조 설계를 완성하였다