• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.81-83
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• 2018

Fully Convolutional Network(FCN)은 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였지만, FCN은 RGB 정보만을 사용하기 때문에 세밀한 예측이 필요한 장면에서는 다소 부족한 성능을 보였다. 이를 해결하기 위해 인코더-디코더 구조를 이용하여 RGB와 깊이의 멀티 모달을 활용하기 위한 FuseNet이 제안되었다. 하지만, FuseNet에서는 RGB와 깊이 브랜치 사이의 융합은 있지만, 인코더와 디코더 사이의 특징 지도를 융합하지 않는다. 본 논문에서는 FCN의 디코더 부분의 업샘플링 과정에서 이전 계층의 결과와 2배 업샘플링한 결과를 융합하는 스킵 레이어를 적용하여 FuseNet의 모달리티를 잘 활용하여 성능을 개선했다. 본 실험에서는 NYUDv2와 SUNRGBD 데이터 셋을 사용했으며, 전체 정확도는 각각 77%, 65%이고, 평균 IoU는 47.4%, 26.9%, 평균 정확도는 67.7%, 41%의 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.890-891
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• 2013

인터넷이 발달함에 따라 사용자들은 웹에서 여러 가지 일의 처리가 가능하게 되었다. 최근에는 휴대폰의 성능과 기능이 발달하고 스마트폰의 보급이 급속히 확산되면서 스마트폰을 사용하여 많은 양의 데이터들의 전달이 이루어지고 있다. 이러한 처리 과정에서 개인 및 기업정보들이 유출될 수 있는 위험이 증가하고, 스마트폰과 클라이언트 사이에서의 개인, 기밀 정보가 SSL (Secure Sockets Layer) 또는 TLS (Transport Layer Security)프로토콜을 통해 암호화 되어 전송 되어도 프록시 서버에서 인증서 변조를 통하여 유출될 가능성이 점점 높아지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 상의 안전한 통신을 위해 많이 이용되는 SSL/TLS의 전송구간에 대한 취약점 분석 등 보안 이슈와 연구 방향에 대해 논의한다.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.13 no.2
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• pp.50-56
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• 2021

The purpose of this study is to investigate vulnerable parts of tower crane structures by analyzing extensive non-destructive test data. Approximately ten percent of domestically registered tower cranes were inspected by using magnetic particle inspection. The testing was carried out as advised in KS B 0213. The non-destructive results was analyzed with respect to jib types, age and crane size. As a result, the number of crack occurrences were the largest in mast parts, followed by main jib part. Moreover, it was found that turntables were important parts deserved to be noticed at the perspective of safe maintenance.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.38 no.4
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• pp.1-7
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• 2023

The steel wheels of urban railway vehicles gather a lot of data through regular measurements during maintenance. However, limited research has been carried out utilizing this data, resulting in difficulties predicting the maintenance period. This paper studied a machine learning model suitable for mileage prediction by studying the characteristics of mileage change according to diameter and flange thickness changes. The results of this study indicate that the larger the diameter, the longer the travel distance, and the longest flange thickness is at 30 mm, which gradually shortened at other times. As a result of research on the machine learning prediction model, it was confirmed that the random forest model is the optimal model with a high coefficient of determination and a low root mean square error.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.1047-1050
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• 2010

축류팬(axial fan)은 냉장고, 에어컨 등 가전제품 뿐 아니라, 자동차, 중장비 등에 가장 널리 사용되는 팬의 형태로 제품의 성능과 소음에 많은 영향을 미치는 요소이다. 그러나 설계, 목업(mock-up)개발, 풍동실험 등의 시간과 비용적인 면에서 비효율적인 방법을 통해 개발이 이루어지고 있다. 따라서 범용으로 사용가능한 팬 설계 프로그램과 설계 인자의 입력만으로도 성능을 예측하여 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 활용하여 축류팬 형상변수의 변화에 대한 성능과 소음을 미리 해석한 후 그 결과를 지식형 데이터베이스로 저장하고, 팬 자동설계 시스템과 결합한다. 즉, 축류팬 설계 변수를 입력하면 팬의 형상을 CAD 파일로 자동 생성할 뿐 아니라, 지식형 데이터베이스을 기반으로 하는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 해당 모델의 성능과 소음을 예측한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.531-533
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• 2010

솔리드 텍스처 합성에서 최종 결과의 품질과 마찬가지로 텍스처 합성에 필요한 계산을 단축하는 것은 중요하다. 최근 연구에서는 데이터 차원 감소나 k-coherence search 같은 매칭 가속화 방법을 사용해서 솔리드 텍스처 합성 시간을 단축하였다. 본 논문에서는 빠르게 2D 이미지로부터 솔리드 텍스처 합성을 할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본 아이디어는 주어진 이미지를 다수 영역으로 분할하여 형상 매칭(feature matching) 과정에서 사용되는 후보 수를 줄이는 것으로, 사물을 이루는 복셀과 관련한 픽셀이 포함된 분할 영역내의 후보들과 비교함으로써, 보다 빠르게 최적의 결과값을 제공한다. 실험적으로 본 방법은 k-coherence search 알고리즘에서 k 값을 1 로 사용했을 때보다 빠르거나 비슷한 시간을 갖는다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.219-220
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• 2009

과학 기술의 발전과 함께 함정에 탑재되는 무기와 각종 장비들은 컴퓨터 시스템에 의해 통제, 조작되는 형태로 변하고 있다. 다수의 장비들에 대한 모니터링 정보를 비롯한 다수의 메시지와 이를 조작하는 다양한 프로세스들을 관리해야 할 필요성이 증가하고 있다. 대규모의 실시간 메시지와 분산 환경의 감시의 일관성을 위해 해외에서는 기술표준화 작업이 진행되고 있으며, 이는 DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 구성되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 시스템에 대한 통제를 위해 OMG의 DDS(Data Distribution Service) 통신 미들웨어와 공개 프로젝트인 Fuse를 이용하여 분산 환경의 모니터링 및 파일 복제 서비스를 제공하는 전투 체계 관리 소프트웨어인 CSIMS를 설계, 구현한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.613-616
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• 2008

그리드는 분산된 이기종 자원을 활용하는 컴퓨팅 패러다임으로 초기 그리드 자원을 활용하기 위한 표준으로 OGSA(Open Grid Service Architecture)가 제안되었다. 글로버스 툴킷3은 사용자가 OGSA에 표준에 맞게 그리드를 구성할 수 있는 기능을 제공했다. 하지만 그 이후 웹 서비스 표준의 발전에 따라 그에 맞는 새로운 표준인 WSRF(Web Service Resource Framework)가 정의 되었고, 현재 WSRF 표준에 따라서 GT4가 개발되어 발표된 상황이다. 이에 본 논문에서는 기존의 OGSA 표준에 맞게 구축된 그리드 정보검색 서비스들을 WSRF 표준에 맞도록 새로운 표준 인터페이스를 정립하고, OGSA-DAI(Data Access & Integration) 컴포넌트를 통한 데이터 관리 기능을 추가함으로써 새로운 그리드 정보검색 서비스 프로토타입을 정의하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.22 no.5
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• pp.483-490
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• 2019

Due to the high complexity and diversity of the problems of the future society, it is getting harder to solve with the traditional single technology. In recent years, there has been a growing interest in convergence technology, which combines or connects different types of technologies to create new technologies and industries. In this study, we explored the convergence R&D area of ICT technology related to landslide prevention/response. It is true that the world has been exposed to various disasters due to recent climate change. As a result, there is a tendency to use Big Data and ICT for disaster preparedness and recovery. Especially, in the case of landslides, it is a natural disaster that requires research not only to study actual landslides but also to predict potential landslides. Therefore, in this study, we analyzed what kind of convergence R&D is being carried out in the field of ICT for preventing and responding to landslide. Therefore, in this study, Web of Science article data were analyzed by using the scientometric analysis and 51 landslide-related ICT convergence R&D areas were derived.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.58 no.3
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• pp.193-216
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• 2024

Academic information providers are working on developing and establishing new types of content in response to the diverse academic content needs of researchers. To efficiently build and manage a wide range of content, these institutions are establishing digital curation platforms. These platforms apply digital transformation technologies to automate the collection, construction, and management of academic content, supporting researchers' activities by providing necessary content. To operate these platforms efficiently, it is essential to establish criteria that can effectively address the diverse content needs of users. We developed indicators for selecting new content and applied these selection priorities on a trial basis to the digital curation platform. The indicators for new content selection include content value, user demand and satisfaction, and the ease and efficiency of content collection, construction, and management. These indicators can be utilized during the acquisition and selection stages of the digital resource lifecycle.