• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.3
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• pp.119-127
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• 2019

In this study, we investigated the application of deep learning to the manufacturing process of traffic and road signs which are constituting the road layer in map production with 1 / 1,000 digital topographic map. Automated classification of road traffic sign images was carried out through construction of training data for images acquired by using transfer learning which is used in image classification of deep learning. As a result of the analysis, the signs of attention, regulation, direction and assistance were irregular due to various factors such as the quality of the photographed images and sign shape, but in the case of the guide sign, the accuracy was higher than 97%. In the digital mapping, it is expected that the automatic image classification method using transfer learning will increase the utilization in data acquisition and classification of various layers including traffic safety signs.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.4
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• pp.65-82
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• 2021

The purpose of this research is to explore the phenomenon of the sharing, reuse, and citation of research software. These practices are playing an increasingly important role in scholarly communication. The researchers found that the citation and reuse of research software are currently uncommon or at least not reflected in the Data Citation Index (DCI). Such citation was observed, however, for the newer software in a number of prominent repositories. The repositories Comprehensive R Archive Network (CRAN) and Zenodo received the most formal software citations. The researchers observed both formal and informal forms of citation when researchers reused software. The latter form involves mentioning research software in passing in the main text of articles, while formal citations appear in the references section. In addition, our comparative analysis helps to explain the phenomenon of self-citation of research software.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.10
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• pp.935-943
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• 2017

CNN (Convolution neural network), which is used for image classification and speech recognition among neural networks learning based on positive data, has been continuously developed to have a high performance structure to date. There are many difficulties to utilize in an embedded system with limited resources. Therefore, we use GPU (General-Purpose Computing on Graphics Processing Units), which is used for general-purpose operation of GPU to solve the problem because we use pre-learned weights but there are still limitations. Since CNN performs simple and iterative operations, the computation speed varies greatly depending on the thread allocation and utilization method in the Single Instruction Multiple Thread (SIMT) based GPGPU. To solve this problem, there is a thread that needs to be relaxed when performing Convolution and Pooling operations with threads. The remaining threads have increased the operation speed by using the method used in the following feature maps and kernel calculations.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.1181-1184
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• 2005

In this paper, we proposed small scale real-time operating system for embedded system. Real-time system is characterized by the severe consequences that result if logical as well as timing correctness properties of system are not met. On real-time system, real-time operating system allows real-time applications to be designed and expanded easily. Functions can be added without requiring major changes to the software. We design small scale real-time operating system for preemptive kernel, and design kernel component such as multitasking, scheduler, task priority, semaphore, inter-task communication, clock tick timer, ISR(Interrupt Service Routine) mechanism has low interrupt latency.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.270-271
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• 2008

고품질, 고기능 오디오에 대한 대중적인 수요가 증대되고 있는데, 이는 첫째로 레코딩 기술의 발달, 둘째로 저장매체와 발달과 코딩기술의 발달에 의한 오디오 저장 데이터 량의 증가, 또한 디지털 출력회로에 의해 가능해진 저렴한 고음질 오디오 출력장치에 그 원인이 있다고 할 수 있다. 더구나, 발달된 디지털 신호처리 기술로 각종 필터의 구현, 음장제어, 3차원 사운드 효과 등이 가능해져서 시장에서의 수요를 견인하는 새로운 오디오 장치의 개발이 필요한 상황이다. 이러한 요구에 부응하여 디지털 음원들을 입력받아 임의의 필터링을 실행하고, 출력 유닛의 공간적, 음향적 특성을 상위제어기로부터 입력받아 전 신호경로 상에 디지털 신호처리 하여 출력신호를 생성하는 장치가 요구된다. 이는 단순히 청취만 가능했던 기존의 수동적이고 일방적인 오디오 서비스와 달리 청취자가 자신의 취향에 따라 음악을 들을 수 있는 능동적인 오디오 서비스가 가능해졌다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.181-184
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• 2009

기업의 비즈니스 시스템은 수시로 변화하는 고객의 요구사항과 새로운 기반기술의 출현 등에 따라 끊임없이 변화하고 있다. 따라서 기업은 비즈니스 환경변화에 유연하고 신속하게 대응할 수 있는 환경을 필요로 하고 있다. SOA는 이러한 요구에 적합하도록 설계된 아키텍처이다. SOA(Service Oriented Architecture)는 비즈니스를 세분화하여 반복 가능하고 가치를 지닌 단위 서비스들로 나누어 조립과 통합을 통해 새로운 가치를 만들어 낼 수 있도록 지원한다. 하지만 비즈니스 시스템의 많은 부분을 차지하던 Legacy 시스템에 이러한 아키텍처를 적용하기에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 Legacy 시스템으로부터 SOA의 서비스를 추출하는 방법을 제안한다. 서비스를 추출하는 과정은 3가지 단계를 거친다. 첫 번째 단계는 COBOL로 제작된 Legacy 시스템의 프로그램에서 DATA DIVISION으로부터 변수를 분류 및 그룹화하고 PROCEDURE DIVISION의 루틴간의 연관관계를 파악하여 객체화시킨다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 얻어진 변수들 중 핵심 변수를 식별하여 객체화를 통해 식별된 로직에서 서비스가 될수 있는 로직을 식별한다. 마지막으로 세 번째 과정은 식별된 서비스와 데이터를 사용하여 SOA 서비스를 구축한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2924-2926
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• 2005

몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발표되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이타에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 그러므로 연구자들은 각각의 소프트웨어 테스트 형태에 따라 이중하나의 적합한 형태를 사용해왔다. 테스트 노력이 어떤 형태의 그래프를 따르냐에 의해 신뢰도 예측 및 성장에 대한 평가가 달라지고 그에 따라 인도시기도 변한다. 따라서, 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 고찰한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행시기를 결정하는 문제를 연구한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.89-92
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• 2003

대규모 네트워크 망인 인터넷을 통한 실시간 멀티미디어 데이터 전송에 있어 다양한 수신자들의 요구를 충족시키기 위해 공유 대역폭(shared bandwidth)을 공정하게 사용해야 한다. 그러나, 공유 대역폭을 공정하게만 사용하기 때문에 혼잡이 발생할 경우 가용대역폭(available bandwidth)을 효율적으로 사용할 수 있는 기법이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 최상위 레이어의 손실률에 따른 패킷에 우선순위(priority)를 부여하여 패킷(Packet)을 선택 제거함으로써 혼잡이 발생하지 않는 세션에서는 공유 대역폭을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 기존기법 보다 공유 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.465-469
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• 2018

본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.262-263
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• 2008

수치지도는 다양한 GIS 어플리케이션의 기반데이터로 최신성이 무엇보다도 중요하다. 하지만 기존의 항공사진과 현지측량을 통한 갱신 방법은 짧은 주기로 변하는 현실 세계를 신속하게 반영하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 특히 수치지도에서 많은 부분을 차지하고 있는 건물은 신축, 개축, 증축이 수시로 일어나기 때문에 기존의 갱신 방안으로는 한계점이 존재하였다. 이를 위해 본 연구에서는 건축행정시스템(e-AIS)의 건축 도면 및 대장 정보를 이용한 수치 지도 갱신 및 검수 방안을 제시하였으며, 이를 시스템화 하였다. 본 연구의 성과로 수치지도의 갱신 주기를 단축시킬 수 있으며, 또한 기 구축된 자료를 재활용한다는 측면에서 효과적인 갱신 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.