• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권4호
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• pp.49-58
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• 2007

IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 기존의 Mobile IPv6에서 핸드오버 시 빈번한 바인딩 업데이트로 인해 발생하는 핸드오버 지연과 시그날링 오버헤드등 단점을 보완하기 위하여 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6)를 제안하였다. HMIPv6는 지역 Home Agent역할을 하는 MAP(Mobility Anchor Point)라는 새로운 개체를 도입하여 MAP 도메인 내에서의 마이크로 이동성을 지원하기 위한 방법이다. 그러나 HMIPv6는 특정 MAP로의 부하집중과 MAP도메인 간의 핸드오버 시에 큰 지연시간은 극복해야 할 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 멀티레벨 계층 구조에서 상위계층 MAP와 하위계층 MAP가 담당하는 노드들이 공존하는 가상도메인을 설정하여 노드의 이동방향에 따라 2계층 핸드오버 이전에 글로벌 바인딩 업데이트를 실시하여 MAP를 전환하는 방법을 제안한다. 제안방안은 MAP 도메인 간 핸드오버 시 LCoA의 바인딩 업데이트만으로 핸드오버를 완료할 수 있을 뿐만 아니라 가상 도메인에는 상위계층 MAP와 하위계층 MAP가 담당하는 MN들이 공존하기 때문에 특정 MAP로의 부하집중 문제를 해결할 수 있다. 제안방안의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 실행하고 HMIPv6와 비교 분석한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.457-464
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• 2021

빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권4호
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• pp.237-246
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• 2005

제품계열 공학(Product Line Engineering, PLE)은 핵심 자산을 이용하여 어플리케이션을 경제적으로 개발하는 대표적인 재사용 기술이다. PLE는 프레임웍(Framework) 공학과 어플리케이션 공학으로 구성된다. 프레임웍 공학은 한 도메인 내에 있는 여러 패밀리 멤버들이 가지고 있는 공통적인 기능인 핵심 자산을 개발하는 단계이고, 어플리케이션 공학은 핵심 자산을 패밀리 멤버에 맞게 인스턴스화하여 어플리케이션을 생산하는 단계이다. PLE는 핵심 자산을 이용하여 특정 어플리케이션을 개발함으로써 재사용성이 높을 뿐 아니라 어플리케이션을 적은 시간과 노력으로 만들 수 있으므로 개발하는 효율성도 높다. 그러나, PLE 개발 절차에 대한 산출물 정의 및 템플릿 제공이 미비하여 개발자들이 PLE 프로세스를 따라 산출물을 만드는데 어려움이 있고, 산출물간 관계 정의가 충분하지 못하여 산출물간 일관성을 유지하기 힘들어 개발자들은 PLE 프로세스의 실용적 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 rLE의 핵심단계인 프레임웍 공학 과정의 각 단계마다 도출되는 산출물의 메타모델을 정의하고 각 산출물간의 추적 관계를 추적성 맵(Traceabitliy Map)으로 나타내며 산출물간 추적 관계를 적용할 수 있는 지침을 제시한다 마지막으로, 추적성 맵에 대한 평가와 적용되는 방법을 제시한다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제39권2호
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• pp.140-145
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• 2011

돼지유행성설사 바이러스(porcine epidemic diarrhea virus: PEDV)는 자돈에게 감염 시 수양성설사를 동반한 급성 장염을 유발하며 매우 높은 폐사율을 보이는 그룹 1 코로나바이러스이다. PEDV는 다른 그룹 1 코로나바이러스와 마찬가지로 숙주 세포에 감염 시 aminopeptidase N (APN)을 세포 수용체로 이용한다고 알려져 있다. 코로나바이러스의 spike(S) 단백질은 숙주세포의 표면에 부착과 관련하여 감염 개시에 있어 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있으며 특히 S 단백질의 S1 도메인은 세포 수용체에 특이적인 결합을 매개하는 수용체 결합 도메인(receptor binding domain: RBD)을 포함하고 있는 것으로 알려져 있다. 이미 많은 코로나바이러스의 RBD의 위치가 확인되어져 있지만 PEDV의 RBD에 대해서는 아직까지 알려진 바가 없다. 본 연구에서는 돼지 APN 수용체와 결합을 매개하는 PEDV의 RBD를 규명하기 위해 S1 도메인을 주형으로 하는 일련의 재조합 truncated variant들을 제작하였고 각각의 truncated들이 실제로 pAPN과의 결합을 이루는지에 대하여 실험을 통해 확인하였다. 그 결과 S1 도메인의 N 말단 부분이 pAPN과의 결합에서 중요한 부위임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과는 향후 PEDV의 S 단백질과 pAPN간의 분자적 상호작용을 이해하는 데에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권7호
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• pp.74-80
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• 2002

SOC와 같은 VLSI 집적 회로는 기능적 이유 등으로 인해 다중 클락의 설계 기법을 필요로 한다. 테스트시 클락 오더링과 같은 문제의 효과적이지 못한 대응으로 인해 클락 도메인간의 전이에서 많은 오류들이 발생한다. 본 논문은 다중 클락 시스템에서의 새로운 자체 테스크 기법을 제시한다. 클락 스큐의 문제는 다중캡처의 동작으로 제거하며, 다른 클락 도메인간 혹은 같은 클락 도메인간의 테스트 모두를 동작속도에서 가능하게 한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권4호
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• pp.64-69
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• 2009

본 논문은 모바일 디스플레이모듈의 signal integrity와 power integrity의 시뮬레이션 방법에 관한 것이다. 본 제안 방법은 커넥터, FPCB, 드라이버IC를 포함하는 회로모듈 해석에 사용할 수 있다. 최근에 모바일 디스플레이 업계의 시리얼 인터커넥션기술에 대한 필요성 대두로 시스템오동작 방지 및 전자기파 발생을 억제하기 위해 신호선과 전원전압에 대한 섬세한 컨트롤이 필요하다. S파라미터와 Z파라미터 분석으로 주파수 도메인과 시간 도메인에서의 상관관계를 분석한다. 멀티포트 매크로를 이용하여 시간 도메인에서 sigh integrity를 power integrity에 함께 분석할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.538-545
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• 2001

본 연구에서는 오픈 도메인에서 동작할 수 있는 질의 응답 시스템(Open-domain Question Answer ing System)을 구현하고 영어권 TREC에 참가한 결과를 기술하였다. 정답 유형을 18개의 상위 노드를 갖는 계층구조로 분류하였고, 질문 처리에서는 LSP(Lexico-Semantic Pattern)으로 표현된 문법을 사용하여 질문의 정답 유형을 결정하고, lemma 형태와 WordNet 의미, stem 형태의 3가지 유형의 키워드로 구성된 질의를 생성한다. 이 질의를 바탕으로, 패시지 선택에서는 문서검색 엔진에 의해 검색된 문서들을 문장단위로 나눠 정수를 계산하고, 어휘체인(Lexical Chain)을 고려하여 인접한 문장을 결합하여 패시지를 구성하고 순위를 결정한다. 상위 랭크의 패시지를 대상으로, 정답 처리에서는 질문의 정답 유형에 따라 품사와 어휘, 의미 정보로 기술된 LSP 매칭과 AAO (Abbreviation-Appositive-Definition) 처리를 통해 정답을 추출하고 정수를 계산하여 순위를 결정한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해 TREC10 QA Track의 main task의 질문들 중, 200개의 질문에 대해 TRIC 방식으로 자체 평가를 한 결과, MRR(Mean Reciprocal Rank)은 0.341로 TREC9의 상위 시스템들과 견줄 만한 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.3-16
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• 2001

인터넷의 발달과 함께 인터넷 기술을 기반으로 하는 인트라넷이 널리 보급되고 있다. 인트라넷은 기업, 연구소, 학교 등 같은 목적을 가지는 조직의 정보 공유를 위하여 사용되는 일종의 사설 네트워크이다. 인트라넷 사용의 증가와 함께 인트라넷 환경은 여러 인트라넷이 연관 관계를 가지는 익스트라넷 환경으로 발전하고 있다. 현재 이러한 인트라넷 및 익스트라넷 환경에서는 상호간 정보 공유에 있어 발생 할 수 있는 보안 문제를 해결하는 것이 무엇보다도 중요하다. 따라서 본 논문에서는 인트라넷 및 익스트라넷에서 사용자의 편리성 향상을 위한 단일 인증과 권한 부여 기능을 제공하는 단일 인증 시스템을 제안하고, 제안한 모델을 PKI(Public Key Infrastructure) 기반의 상호 연동을 통해 다중 도메인간에 상호 인증이 가능함 모델로 확장한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권9호
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• pp.9-20
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• 2022

심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.66-71
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• 2021

본 연구는 한국어 자질 기반 감성분석(Feature-based Sentiment Analysis: FbSA)을 위한 대규모의 학습데이터 구축에 있어 반자동 언어데이터 증강 기법(SSP: Semi-automatic Symbolic Propagation)에 입각한 자질-감성 주석 데이터셋 FeSAD(Feature-Sentiment-Annotated Dataset)의 개발 과정과 성능 평가를 소개하는 것을 목표로 한다. FeSAD는 언어자원을 활용한 SSP 1단계 주석 이후, 작업자의 주석이 2단계에서 이루어지는 2-STEP 주석 과정을 통해 구축된다. SSP 주석을 위한 언어자원에는 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 스키마와 한국어 기계가독형 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COréen)가 활용되며, 본 연구에서는 7개의 도메인(코스메틱, IT제품, 패션/의류, 푸드/배달음식, 가구/인테리어, 핀테크앱, KPOP)에 대해, 오피니언 트리플이 주석된 FeSAD 데이터셋을 구축하는 프로세싱을 소개하였다. 코스메틱(COS)과 푸드/배달음식(FOO) 두 도메인에 대해, 언어자원을 활용한 1단계 SSP 주석 성능을 평가한 결과, 각각 F1-score 0.93과 0.90의 성능을 보였으며, 이를 통해 FbSA용 학습데이터 주석을 위한 작업자의 작업이 기존 작업의 10% 이하의 비중으로 감소함으로써, 학습데이터 구축을 위한 프로세싱의 소요시간과 품질이 획기적으로 개선될 수 있음을 확인하였다.