• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.457-459
• /
• 2015

Bluetooth Low Energy 기술은 IoT 환경의 개인 영역 통신 시스템의 발달과 함께 저전력 근거리 통신 기술의 대표되는 기술로써 현재까지 에너지 효율을 우선시하여 개발되어 왔다. 하지만 홈 네트워크 환경이나 공공지역에서 서비스되는 음성안내 등의 환경에서 Bluetooth Low Energy 기술이 적용될 경우 Broadcast 형태의 음성 데이터 전달이 요구될 수 있으며, 이 경우 Bluetooth Low Energy를 포함한 대부분의 저전력 근거리 통신 기술에서는 Duty Cycle 등의 에너지 고효율 정책으로 인하여 Broadcast 데이터 수신에 대한 신뢰성이 보장되기 힘들기 때문에, 보편적으로 n-repetition 방식의 데이터 전달 방식을 적용하고 있다. 본 고에서는 이러한 n-repetition 방식의 데이터 전달에 대한 중복 송신에서 발생되는 에너지 소모를 개선시키고자 Nack 기반의 선택적 재전송 형태의 새로운 Broadcast 기법을 제안하며, 실험을 통하여 이에 대한 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.263-264
• /
• 2013

기존의 도서관 정보서비스는 도서관 업무담당자에 의한 1:n 방식의 온라인 지식서비스만을 강조하였다면 스마트 도서관시스템에서는 빅데이터를 통해 지식을 생성, 검증, 분류하여 지능형지식, 실감형지식, 맞춤형지식, 체험형지식 등을 제공할 수 있다. 또한 빅데이터를 활용한 다자간 콘텐츠 공유, 상호 의견 교환이 가능하며, 집단지성에 의해 구축되는 학습 콘텐츠 및 지식 베이스는 국가의 지식자원 경쟁력을 향상시킬 수 있으며, 차세대 이러닝 환경에서의 지능형 튜터링을 통해 창의적 인재육성, 공교육의 질적 향상, 사교육비 절감, 교육 기회 균등 배분, 지역 및 계층 간 위화감 해소 등 국가정책 목표 실현할 수 있다. 제안된 빅데이터 기반의 스마트도서관 정보서비스시스템에서는 멀티테넌트 환경에서 구현이 가능한 핵심요소들을 개발하였다. 그러므로 초기 투자비용이 거의 없고, 쉽고, 간편하며, 저비용 IT 서비스가 가능한 SaaS 기반의 소프트웨어 온-디멘드 방식의 서비스 모델로 시스템을 구현하였다. 또한 연결방식으로는 N고객:1인스턴스, 제공 프로그램은 동일한 코드 사용, 커스터마이징은 고객이 테넌트별 환경 설정을 통해서 직접 수정가능, 데이터는 테넌트별 자료를 공유해서 사용할 수 있으며 기존의 디지털도서관 시스템 서비스의 단점을 해결할 수 있도록 성능을 개선하였다.

• Informatization Policy
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.30-47
• /
• 2017

The Korean government developed an organizational maturity model for public data quality management based on international standards to evaluate the data quality management level of public organizations, However, as the model has too many indicators to apply on the site, a new model with reduced number of indicators is proposed in this paper. First, the number of processes is reduced by integrating and modifying the processes of the previous model. Second, a new maturity evaluation method is proposed based on capability levels focused on the activity, not on the process. Third, the maturity level of public data quality management is represented by five discrete levels or real values of 1 through 5. Finally, characteristics of the proposed model are compared with those of the previous model.

• Composites Research
• /
• v.36 no.5
• /
• pp.329-334
• /
• 2023

The classical multiscale finite element (FE² ) method involves iterative calculations of micro-boundary value problems for representative volume elements at every integration point in macro scale, making it a computationally time and data storage space. To overcome this, we developed the data-driven multiscale analysis method based on the mean-field homogenization (MFH). Data-driven computational mechanics (DDCM) analysis is a model-free approach that directly utilizes strain-stress datasets. For performing multiscale analysis, we efficiently construct a strain-stress database for the microstructure of composite materials using mean-field homogenization and conduct data-driven computational mechanics simulations based on this database. In this paper, we apply the developed multiscale analysis framework to an example, confirming the results of data-driven computational mechanics simulations considering the microstructure of a hyperelastic composite material. Therefore, the application of data-driven computational mechanics approach in multiscale analysis can be applied to various materials and structures, opening up new possibilities for multiscale analysis research and applications.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.118-122
• /
• 2020

문화재 영상 데이터는 방대한 양으로 인해 고해상도로 모두 저장이 어렵거나 시간이 지나 상대적으로 화질이 낮은 영상들이 다수 존재하기에 초해상화가 필요한 상황이 많다. 따라서 본 논문에서 처음으로 문화재 영상에 특화된 4 배 및 8 배 딥러닝 기반 초해상화 방식을 제안한다. 문화재 영상 데이터는 배경이 단조롭고 물체가 영상 중간에 위치한다는 특징이 있어 이를 고려해 중간 부분에서만 패치를 추출하는 방식을 적용하여 의미 있는 패치로 학습이 되도록 한다. 또 자연 영상 데이터 셋인 DIV2K 를 사용해 학습하는 방식과 직접 구성한 문화재 데이터 셋을 이용해 학습하는 방식, 그 둘을 적절히 함께 사용하여 학습하는 전이 학습 방법까지 세 가지로 학습하여 초해상화의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 그 결과, 쌍삼차 보간법(Bicubic interpolation)보다 4 배 초해상화에서는 약 1.25dB, 8 배 초해상화에서는 약 1.26dB 의 성능 개선을 확인하였으며, 단순 DIV2K 로 학습한 방식보다는 4 배에서는 0.06dB, 8 배에서는 0.17dB 의 성능 개선을 확인하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.40 no.2
• /
• pp.87-110
• /
• 2009

This study examined and compared existing national library RFID data models, especially for Denmark, Finland, Netherlands, France, the U.S., Australia and South Korea. Four European country models(i.e., Danish, Finnish, Dutch, and French models) and South Korea use prescriptive data model(fixed encoding approach), while The U.S. and Australia adopt object-based data model, which is based on the data encoding rules of ISO/IEC 15962. This study expects to allow fertile ground for discussion on RFID data models in South Korean library environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.105-108
• /
• 2003

데이터블레이드는 물건의 재질에 파라 칼날을 바꾸어 사용하듯이 필요한 모듈을 골라 삽입함으로써 또 다른 새로운 데이터 타입을 다룰 수 있도록 확장하는 것이다. 이러한 모듈과 결합된 ORDBMS는 다양한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 확장된 SQL 질의언어를 사용함으로써 관계형 모델을 매우 강력하게 만들어준다. 뿐만 아니라, 데이터 타입별로 내용 중심적 질의, 최적화되어 있는 질의계획, 고성능 저장, 검색 등의 기능을 제공해준다. 본 논문에서는 RDBMS에서의 BLOB 방식과 ORDBMS에서의 데이터블레이드 방식의 장단점을 분석하고, 데이터블레이드를 사용하여 웹기반 호텔정보검색시스템을 구현하는 방법을 연구하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.41 no.2
• /
• pp.9-22
• /
• 2004

This paper presents a parallel genetic algorithm for the Multi-disk data allocation problem an NP-complete problem. This problem is to find a method to distribute a Binary Cartesian Product File on disk-arrays to maximize parallel disk I/O accesses. A Sequential Genetic Algorithm(SGA), DAGA, has been proposed and showed the superiority to the other proposed methods, but it has been observed that DAGA consumes considerably lengthy simulation time. In this paper, a parallel version of DAGA(ParaDAGA) is proposed. The ParaDAGA is a 2-dimension torus-based Parallel Genetic Algorithm(PGA) and it is based on a distributed population structure. The ParaDAGA has been implemented on the parallel computer simulated on a single processor platform. Through the simulation, we study the impact of varying ParaDAGA parameters and compare the quality of solution derived by ParaDAGA and DAGA. Comparing the quality of solutions, ParaDAGA is superior to DAGA in all cases of configurations in less simulation time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.552-555
• /
• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.67-70
• /
• 2018

다수의 계산노드를 초고성능 상호연결망으로 연결하여 클러스터 시스템으로 구성하는 HPC에서 인터 콘넥션 기술로 Infiniband, Ethernet등의 기술이 많이 사용된다. PCIe 기반의 노드간 직접 연결 기술로는 NTB(Non-Transparent Bridge) 기반의 인터콘넥션 기술이 있으나, NTB의 기본은 두 노드간에 분리된 메모리를 공유하는 방식이다. 본 논문에서는 다중 NTB 포트에 직접 연결된 다수의 호스트들간에 무스위치 네트워크를 구성하여 NTB 통신을 이용한 데이터 공유 방법의 설계와 구현에 대해서 다룬다. 각 호스트에 연결된 두 개의 NTB포트를 이용해서 링 네트워크를 구성하고, 링 네트워크 상에서 NTB 인터컨넥션을 이용한 데이터 공유 방식의 구현을 하였다. 이와 같이 PCIe 기반 무스위치 네트워크를 통해서 Cost-Effective한 HPC 상호연결망을 구성할 수 있다.