• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.362-363
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• 2024

최근 자동차의 네트워크화와 연결성이 증가함에 따라, CAN(Controller Area Network) bus 의 설계상 취약점이 보안 위협으로 대두되고 있다. 이에 대응하여 CAN bus 의 취약점을 극복하고 보안을 강화하기 위해 머신러닝을 활용한 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 XGBoost 를 활용한 비정상 분류 방법론을 제안한다. 고려대학교 해킹 대응 기술 연구실에서 개발한 데이터 세트를 기반으로 실험을 수행한 결과, 초기 모델의 정확도는 96%였다. 그러나 추가적으로 TimeDiff(발생 간격)과 DataDiff(바이트의 차분 값)을 모델에 통합하면서 정확도가 3% 상승하였다. 본 논문은 향후에 보다 정교한 머신러닝 알고리즘과 데이터 전처리 기법을 적용하여 세밀한 모델을 개발하고, 업체의 CAN Database 를 활용하여 데이터 분석을 보다 정확하게 수행할 계획이다. 이를 통해 보다 신뢰성 높은 자동차 네트워크 보안 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.177-180
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• 2006

체감형 게임을 하기 위한 지형 인터페이스 모델로써 스노우보드 게임에서 사용되는 지형 Map Tool을 구현한다. 게임에 쓰이게 될 3D 지형을 하이트 2D 맵 편직기만을 이용해서 만들기는 힘들며 이러한 방법은 지형의 세밀함이 떨어지고 게임상에서 계속 불러들여 확인하는 것은 비효율적이다. 하이트맵을 3D 상에서 직접 불러와 편집을 하고 저장할 수 있게 된다면 훨씬 효율적이며 퀄리티를 높일 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.12-14
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• 2000

실제품과 동일한 물리적 특성과 기능적 특성을 갖는 디지털 모델을 만드는 가상 프로토타입핑 기술은 내장형 시스템이 복잡해질수록 더욱 중요시되는 기술이다. 가상 프로토타입핑 요소기술중 정형 명세언어인 Statechart는 제품의 기능적 특성을 나타낸다. 그러나 기존 가상 프로토타입핑에서 사용되고 있는 Statechart에서의 재사용은 단지 복사하여 붙이는 방법만 있어서 재사용시 시스템 설계자의 세밀한 분석이 요구된다. 본 논문에서 구현한 가상 프로토타입핑을 위한 Statechart 도구는 제품의 생명주기를 줄이고, 제품의 시장적기진입을 위해 컴포넌트 기법을 이용하여 보다 빠른 시스템의 설계를 지원한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.1 no.2
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• pp.9-11
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• 1988

PC는 기억용량, 계산속도 및 응용 소프트웨어 등에 있어서 구조공학 분야의 실무와 연구에 큰 지장이 없을 정도로 발전하였고, 대형 컴퓨터와 연결해서 사용할 수도 있으므로 앞으로 PC가 구조공학 분야에서 차지하는 비중이 날로 증가할 것으로 보인다. PC를 사용하여 대형구조물을 해석할 경우에는 기억용량이나 계산속도 등의 한계성으로 인하여 약간의 문제점이 발생하기도 하는데 이러한 문제를 해결하기 위해 어떠한 해결 방안이 있는지를 소개하고자 한다. 여기서 대형구조물이라 함은 구조물의 규모가 크다는 의미보다는 구성하고 있는 부재의 수가 많거나 형상이 복잡한 경우와 세밀한 해석 모델을 작성해야 하는 경우 등과 같이 PC가 기억하여야 할 입력자료가 많고 해석과정에 많은 계산이 요구되어 PC의 기억용량과 계산속도가 문제가 되는 경우를 의미한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.351-352
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• 2009

점자 체계와 CMYK 모델을 이용하여 시각 장애인과 일반인이 읽을 수 있는 책을 만들기 위한 방법론을 제시한다. CMYK 의 K 를 이용해 8 개의 점으로 구성된 셀 문자를 텍스트에 삽입하여, 텍스트 스캔 시 빠르고 정확한 문자 인식이 가능하게 한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.6
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• pp.181-190
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• 2021

Sports activities conducted by multiple people are difficult to proceed in a situation where a widespread epidemic such as COVID-19 is spreading, and this causes a lack of physical activity in modern people. This problem can be overcome by using online exercise contents, but it is difficult to check detailed postures such as during face-to-face exercise. In this study, we present a model that detects posture and tracks movement using IT system for better non-face-to-face exercise content management. The proposed motion tracking model defines a body model with reference to motion analysis methods widely used in physical education and defines posture and movement accordingly. Using the proposed model, it is possible to recognize and analyze movements used in exercise, know the number of specific movements in the exercise program, and detect whether or not the exercise program is performed. In order to verify the validity of the proposed model, we implemented motion tracking and exercise program tracking programs using Azure Kinect DK, a markerless motion capture device. If the proposed motion tracking model is improved and the performance of the motion capture system is improved, more detailed motion analysis is possible and the number of types of motions can be increased.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.51-54
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• 2024

본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.5
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• pp.49-56
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• 2012

Recently, various researches have been attempted to link or integrate BIM and GIS. In particular, some of the researches were progressed to convert the data model between the BIM standard model IFC and the GIS standard model CityGML. However, it is hard to utilize the previous research results yet because characteristics and domains of between two data models are very different, In order to obtain the correlation between BIM and GIS, in this research, we analyzed the characteristics between IFC and CityGML objects of each LOD, And, we analyzed the correlation of IFC and CityGML by performing mapping between IFC and CityGML objects from view point of building with these characteristics. In this research, based on these correlation analysis results, we proposed the efficient interrelation plan between IFC and CityGML.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.6 no.4
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• pp.767-776
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• 2020

GcGAN is a deep learning model to translate styles between images under geometric consistency constraint. However, GcGAN has a disadvantage that it does not properly maintain detailed content of an image, since it preserves the content of the image through limited geometric transformation such as rotation or flip. Therefore, in this study, we propose a new image-to-image translation method, MSGcGAN(Multi-Scale GcGAN), which improves this disadvantage. MSGcGAN, an extended model of GcGAN, performs style translation between images in a direction to reduce semantic distortion of images and maintain detailed content by learning multi-scale images simultaneously and extracting scale-invariant features. The experimental results showed that MSGcGAN was better than GcGAN in both quantitative and qualitative aspects, and it translated the style more naturally while maintaining the overall content of the image.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.8 no.1
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• pp.105-115
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• 2005

An environment model that is constructed using a single image has the problem of a blurring effect caused by the fixed resolution, and the stretching effect of the 3D model caused when information that does not exist on the image occurs due to the occlusion. This paper introduces the registration and integration method using multiple images to resolve the above problem. This method can represent parallax effect and expand the environment model to represent wide range of environment. The segmentation-based environment modeling method using multiple images can build a detail model with optimal resolution.