• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.91-98
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• 2023

Human-object interaction(HOI) detection requires both object detection and interaction recognition, and requires a large amount of data to learn a detection model. Current opened dataset is insufficient in scale for training model enough. In this paper, we propose an easy and effective data augmentation method called Simple Quattro Augmentation(SQA) and Random Quattro Augmentation(RQA) for human-object interaction detection. We show that our proposed method can be easily integrated into State-of-the-Art HOI detection models with HICO-DET dataset.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.222-222
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• 2023

오픈 소스 유체역학 소프트웨어인 OpenFOAM은 다양한 유체 흐름에 적용 가능한 프로그램들로 구성되어 있다. 이 중 interFoam은 밀도가 다른 두 유체(i.e., 물, 공기) 간의 경계를 추적하는 기법을 기반으로 한 프로그램으로, 파랑의 거동 모의에 주로 쓰이고 있다. 파생형 프로그램으로는 동격자(dynamic mesh) 및 중첩 격자 기법(overset grid method)을 interFoam에 추가한 overInterDyMFoam이 있다. 두 기법을 사용하면 각각 여러 영역에서 유체흐름과 다중 물체 간의 상호작용을 효율적으로 모의할 수 있다. 본 연구에서는 overInterDyMFoam을 사용하여 두 개 수문의 개방 움직임을 구현하고 생성된 파랑이 포말대(swash zone)에 접근하였을 때의 흐름 특성을 조사하였다. 수치모형실험 결과 수문 개방 속도가 댐 붕괴 파랑 흐름 전파속도에 영향을 미치는 사실을 발견하였다. 또한, 처오름과 처내림의 상호작용에 의한 난류 운동 특성을 조사하기 위해 수문 개방시간 간격을 0초~3초로 설정하였다. 수치모형실험 결과는 수리모형실험의 수면 변동 시계열과 속도 시계열 결과와 비교하여 모형의 정확성이 검증되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.56-59
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• 2010

오늘날 임베디드 환경에서의 하드웨어의 발전에 더불어, 소프트웨어의 복잡도가 점점 증가하고, 유지보수에 대한 비용이 증가함에 따라 UML모델을 이용한 자동코드 생성에 대한 관심이 더욱 커지고 있다. UML을 이용한 코드 생성의 효과적으로 이루어지기 위해서는 설계된 모델의 무결성이 요구되고 이를 위해서는 모델의 논리적 검증이 선행되어야 한다. 아울러 설계자로 하여금 정의하는 모델이 명확하게 이해되고 구현될 있어야 한다. 하지만 코드 생성의 행위적 관점의 기본이 되는 상태머신 다이어그램에서 잘 드러나는 흐름과는 다르게 데이터의 사용은 다이어그램 내부에 숨겨져 있어 설계자로 하여금 모델에 대한 이해를 어렵게 하고 잠재적인 에러의 내포 가능성이 제기되어 왔다. 본 논문은 이러한 문제의 해결을 위해 코드 내포 상태머신 다이어그램의 데이터 시각화기법을 이용하고, 이러한 시각화 기법을 이용하여 데이터 사용관점에서의 모델의 이해를 도움과 동시에 이를 통하여 더욱 정확한 모델링을 수행하고 더불어 이를 통해 최종적으로는 더욱 효율적인 형태의 코드를 생성하는 코드 자동 생성기의 설계를 제안 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.14 no.4
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• pp.30-36
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• 2009

In this paper, we develop the next generation mobile system based on SBC(Server Based Computing). SBC is one of the popular topic and only one server system is used as multiple personal systems with a terminal, a monitor and a keyboard. The advantages of this system are easy-upgrade, low costs and convenience for each user. But it is difficult to design and manufacture the multimedia streaming system and devices control system for external devices. In this paper, we represent and develops the Mobile system based on SBC and the test performances shows that our system has good performances of multimedia system and security for internet.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1356-1359
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• 2011

IT 프로젝트는 많은 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 불확실성은 프로젝트의 성공적인 수행에 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 이처럼 악영향을 미치는 근본적인 이유는 프로젝트가 가지고 있는 잠재적 위험(Risk)이 중요한 원인이라 할 수 있다. CMMI-DEV(Capability Maturity Model Integration for Development, version 1.2)모델을 기반으로 IT 프로젝트를 수행하는 많은 조직에서 소프트웨어 개발시 실제 CMMI-DEV 모델을 적용하여 IT 프로젝트의 위험관리를 수행하고 있다. 그러나 대다수 기업에서 위험을 관리하기 위한 프로세스의 범위(영역)를 선정하는 것에는 많은 노력을 기울이지만 단위 프로세스별로 어떠한 방법(How)과 도구 및 관리기법을 사용하여 위험을 정량적으로 관리하고 완화시킬지에 대한 구체화된 노력은 미흡한 것이 사실이다. 본 논문에서는 CMMI-DEV 모델의 RSKM(Risk Management) 프로세스와 PMBOK(Project Management Body of Knowledge, 4th Edition)의 위험관리 지식영역(Knowledge Area)을 프로세스의 지속적인 개선을 위하여 PDCA(Plan-Do-Check-Action) Cycle의 각 단계별 목적에 맞게 통합(Integration)시켜 IT 프로젝트를 위한 개선된 위험관리 프로세스를 제안하였다. 제안 프로세스의 개선효과를 검증하고 분석하기 위하여 측정지표를 제시하였으며, 개선 프로세스의 적용 전후 결과를 정량적으로 비교 및 분석함으로써 개선효과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.401-403
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• 2021

본 연구는 한국지능정보사회진흥원에서 제공한 2018년 스마트폰 과의존 실태조사에서 사용된 11개 변수와 스마트폰 과의존과의 관계를 탐색하고, 이를 통해 딥러닝 기반 스마트폰 과의존 분류 분석 모델을 개발하고자 시행되었다. 학습데이터셋은 전국 10,000개 가구내 만 3-69세 스마트폰 이용자 25,465명의 스마트폰 이용 형태 및 개인적 특성에 관한 데이터이다. 딥러닝은 심층신경망(DNN)을 설계하였으며, 은닉층(hidden layer)은 4개층으로 구성하였다. 입력한 데이터는 각각 200개, 150개, 100개, 50개, 2개 노드를 거치면서 최종 출력 정보인 스마트폰 과의존 분류율로 나타나는 모델이다. 이때 스마트폰 과의존 분류률을 높이기 위해 학습률(learning rate)과 같은 하이퍼 파라미터를 활용하여 세부조정하면서 가장 잘 학습하는 값을 찾아내었다. 연구결과, 학습횟수가 300번으로 학습율(learning.rate)이 0.01일때 훈련데이터에서 97.43%, 검증데이터에서 98.06%로 가장 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.45-46
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• 2021

본 논문에서는 제조산업의 제품 품질검사의 자동화를 위한 딥러닝 기법을 제안하고 모델의 성능 최적화를 위한 특징 추출 필터의 크기를 비교한다. 이미지 특징을 자동 추출할 수 있는 CNN을 사용하여 전문인력 없이 제품의 표면 결함을 검출하고 제품의 적합성을 판단할 수 있는 이미지 처리 알고리즘을 구축하고 산업 현장에 적용하기 위한 검증 지표로 검출 정확도와 연산속도를 측정하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 확인한다. 또한 연산량에 따른 성능 비교를 위해 필터의 크기에 따른 CNN의 성능을 비교하여 결함 검출 알고리즘의 성능을 최적화한다. 본 논문에서는 커널의 크기를 다르게 적용했을 때 빠른 연산으로 높은 정확도의 검출 결과를 얻었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.06a
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• pp.51-57
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• 2020

최근 글로벌 경제의 중장기적 불황과 성장률 하락에 기인하여, 대내외적으로 불투명한 환경하에서 생존하고 발전하기 위한 새로운 대안으로 새로운 상품이나 서비스를 탄생 시키고 생산방식의 변화와 업무 혁신을 통해 조직의 지속가능성을 높이는 조직구조에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 이런 분위기에서 중소벤처기업의 성장은 국가경제에 미치는 영향이 매우 지대하다는 것을 모두 공감 하고 있으며, 이러한 중소벤처기업이 기업 성과를 높이고 그러한 성과를 지속할 수 있도록 구성원들의 기술혁신역량을 높이기 위한 다양한 노력들이 지속되고 있다. 본 연구의 목적 역시 중소벤처 기업의 기술혁신 역량이 지식경영의 성과와 어떠한 상관관계를 가지고 있는가를 조사하고 기업의 전략적 활동을 조직화하여 가치창출에 사용될 자원 및 조직 능력을 외부 네트워크로부터 획득하게 하는 네트워크 역량이 어떤 역할을 수행하는지에 대해 분석 하는데 있다. 즉, 중소벤처기업의 기술 혁신역량이 네트워크 역량을 매개변수로 하여 지식경영 성과에 미치는 영향에 관한 연구를 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 기술혁신역량이 중소벤처기업의 네트워크 역량을 매개로 삼아, 기술혁신역량이 지식경영성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하고자 한다. 기술혁신역량을 기반으로 한 경제활동의 불확실성이 높아진 환경 하에서 새로운 변화에 신속히 대응하며, 장기적 경기 침체 극복은 물론이고 거시적 경제 성장과 발전을 이끌어 조직의 지속적 성장과 생존뿐 아니라, 국가의 신성장 동력이 될 수 있도록 하여야 한다. 그리고 조직 내의 가장 중요한 지식경영 성과를 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.60-62
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• 2023

인공지능의 학습 작업은 연산량이 많아 고성능 연산 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)를 필요로 하며, GPU 장치의 성능은 학습 작업의 실행 성능에 직접적으로 영향을 미치는 요소 중 하나로 작용한다. 인공지능 작업을 처리하기 위해 많이 사용되는 텐서플로의 경우 GPU를 사용해 연산을 수행할 때 기본적으로 거의 모든 GPU 메모리 영역을 단일 학습 작업이 점유하도록 GPU 메모리를 관리한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원 중 확장성이 가장 낮은 GPU 메모리의 단편화를 방지하기 위해 사용되는 방법이지만, 하나의 학습 작업이 GPU를 점유하게 되면, 실제 GPU 메모리 사용량과 상관없이 다른 프로세스는 GPU를 사용할 수 없는 문제를 유발한다. 특히, 전이학습, 소규모 학습과 같이 상대적으로 작업 규모가 작은 경우에는 전체 GPU 메모리 용량 중 대부분의 영역이 낭비된다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 텐서플로의 기본 GPU 메모리 사용 방식으로 인해 다수의 학습 작업을 동시 실행하는 것이 불가능한 문제를 확인하고 GPU 메모리 사용량을 제한한 경우와 하지 않은 경우에 실제 GPU 메모리 사용량과 학습 작업의 실행 시간에 대한 성능 비교를 통해 GPU 메모리의 단편화 방지가 성능에 유의미한 요소인지 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.189-190
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• 2023

IT 산업의 발전으로 인하여, 이동식 저장장치의 빠른 발전에도 불구하고, 대중적으로 사용되는 USB 저장 장치의 분실 및 탈취로 인한 민감 데이터의 노출 문제가 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 다양한 인증 방식을 적용한 보안 USB 저장장치가 등장하였지만, 소프트웨어의 구조적인 문제점으로 인하여, 사용자 인증정보를 검증하는 함수가 노출되는 것과 같은 인증 과정에서 발생하는 취약점을 악용함으로써, 보안 USB 저장장치에 안전하게 저장된 민감한 데이터를 보호하지 못하는 보안 위협이 발생하는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 보안 USB 저장장치 중, F 제품을 대상으로, 지문 인증과정에서 발생하는 취약점을 분석하고 실증한다. 본 논문의 결과는 보안 USB 저장장치의 데이터 보호 및 인증기술을 더욱 안전하게 향상시키기 위한 참고 자료로 활용될 것으로 사료된다.