• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.2
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• pp.103-110
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• 2015

This paper planned for the adjustment of unified control points by compared adjusted software for integrated network and the national integrated network. There may be some errors in the survey date and interpretation of data processing due to applying different software each year. To minimize errors, we performed a precision network adjustment by consolidating control points per observation session over years. Prior to perform the integrated network adjustment with the GPS analysis program (GLOBK) for the final integrated network adjustment, the Quasi-Observation Combination Analysis(QOCA), the Global Kalman filter VLBI and the GLOBK were compared and analyzed to perform an integrated network adjustment. The integrated network adjustment result indicates that the RMSE was rather big with ±0.03m along the vertical axis, but ±0.006m along the horizontal, that is not much different from the existing result.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.10
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• pp.836-850
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• 2006

Nowadays, due to the rapidly increasing number of package software products, quality test has been emphasized for package software products. When testing software products, one of the most important factors is to select metrics which form the bases for tests. In this paper, the types of package software are represented as characteristic vectors having probabilistic relationships with metrics. The characteristic vectors could be regarded as indicators of software type. To assign the metrics for each software type, the past test metrics are collected and analyzed. Using Bayesian belief network, the dependency relationship network of the characteristic vectors and metrics is constructed. The dependency relationship network is then used to find the proper metrics for the test of new package software products.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.32-33
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• 2024

온디바이스 환경에서 딥러닝 모델 최적화는 필수적이지만, 제한된 자원으로 고성능 모델을 직접 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 주요 기법인 가지치기, 양자화, 지식 증류, 신경망 아키텍처 탐색 및 이들의 결합 기법을 소개하고 분석한다. 각 기법의 정의와 특징, 적용 사례를 통해 성능 향상과 자원 효율성을 극대화하는 방법을 제시하며, 이를 바탕으로 최근 연구 동향을 소개한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.4
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• pp.937-950
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• 2004

With growing population of internet and web applications, distributed environment is considered to be the standard architecture of application. A network management systems(NMS) is necessary to control and monitor the complex network resources for providing and sharing the heft quality service. We recognize the NMS as a standard infrastructure for supporting efficient networking and a separate commercial applications. We believe every resource including software, hardware and environment for the network management should be separated from special protocols, vendors and applications. Therefore, We need a standard network management system that is efficient and consistent because of the heterogeous network features. In regards to software development, software reuse through assembling and extending the reusable elements such as patterns and components assures to realize the best productivity and quality The component based development(CBD) methodology that can assemble black box though well defined interfaces makes it possible to develop easer and quicker applications and is proved as the best software development solution involved in construction, selection and assembly of components. In this thesis, we describe the architecture for the network management and identify, define and design the components through analysis and design in the network management domain and Identified components mapped to the component architecture. We also specify the component development and design and implement the component for developing the network management. Implemented components apply to the component repository system that register, retrieve and understand the components. We analyze, design and implement the entire network management system based on configuration, connection, performance and fault management through the pre-developed components.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.26 no.6
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• pp.549-559
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• 2008

This study verified the limitations of commercial GPS data processing software and the applicability on precise positioning through comparing the processing results between Bernese and TGO under various conditions. To achieve the goal, we selected three nationwide station data and two smaller local data to constitute networks. By using Bernese and TGO, those networks are processed through the baseline analysis and the network adjustment. The comparative analysis was carried out, in terms of software, baseline length and network scale, observation duration, and number of fixed points. In the comparison between softwares, the scientific software was excellent in accuracy. It was confirmed that, as GPS-related technology is developed, the performance of the receiver was enhanced. And, in parallel with this, even the functionalities of the commercial software were tremendously enhanced. The difference, however, in result between the scientific and commercial software are still exist even if it is not big. Therefore, this study confirms that the scientific software should be used when the most precise position is necessary to be computed, especially if baseline vectors are big.

• Proceedings of the Korean Society of Dyers and Finishers Conference
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• 2011.11a
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• pp.44-44
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• 2011

본 연구에서는 직물조직의 분석과정을 자동화할 수 있는 전용 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하였다. 직물조직의 분석은 직물 설계 및 품질관리 단계에서 매우 중요한 공정이나 현재까지도 확대경과 분해침에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있는 것이 실정이라 자동화가 절실히 요구되는 분야라고 할 수 있다. 최근 컴퓨터 기술의 발달로 섬유산업 분야에서도 자동화 관련 연구가 많이 이루어지고 있으며 직물 분석 과정에 대한 연구도 여러 차례 시도된 바 있다. 여기에는 주로 디지털 영상으로부터 특징을 찾아내고 분석하는 이미지 프로세싱 기법이 쓰였는데 이는 재현성, 정확성, 속도 등에서 육안에 의한 방법과는 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 카메라의 한계로 인해 주로 저해상도의 이미지를 가지고 작업을 하거나, 이미지 프로세싱 또는 인공 신경망을 단독으로 적용하는 등의 한계를 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 초고해상도 직물 이미지를 획득한 뒤 이로부터 직물의 교차점을 인식하는데 필요한 파라미터를 추출하고 이를 인공 신경망에 학습시켜 직물 설계에 필요한 조직도를 생성하는 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨터로 컨트롤이 가능한 직물 분석 전용 초정밀 XY 스테이지의 하드웨어를 설계 제작 하였으며 각종 이미지 분석 및 하드웨어 컨트롤에 필요한 전용 소프트웨어를 개발하였으며 그 결과 각종 직물의 조직을 매우 정확히 인식할 수 있게 되었다. 향후 이미지 획득 과정의 보완, 새로운 파라미터의 정의 및 신경망의 반복 학습을 통해 본 시스템이 보다 보완된다면 직물 분석 작업의 자동화를 통한 제품 개발과 생산에 소요되는 시간을 단축 및 품질 관리 공정의 자동화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11b
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• pp.1147-1150
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• 2002

가입자 망 기술의 발달과 멀티미디어 통신 필요의 증대로 댁내에서도 다수의 PC 와 정보가전기기를 하나로 묶는 홈네트워크가 구축되고 있으며, 이를 외부와 안전하게 연결하기 위한 요구가 증대되고 있다. 따라서, 초고속 외부망과 내부의 정보가전망을 하나로 연결하기 위한 홈게이트웨이가 개발 및 보급되고 있으며 홈게이트웨이 시스템에서 소프트웨어 혹은 하드웨어 방식으로 네트워크 보안 기능을 제공하고 있다. 그러나 하드웨어 방식을 사용하지 않는 임베디드 시스템 기반의 VPN 시스템은 대부분의 처리 시간의 암호화에 소요함으로 실제적인 사용자 요구사항에 정의된 통신 속도에 미치지 못한다. 이 글에서는 IPSec 기반 VPN 보안 기능을 모토롤라의 MPC180 보안 프로세서를 사용하여 하드웨어적으로 홈게이트웨이 시스템에 구현하여 그 성능을 분석한 결과 소프트웨어적으로는 만족할 수 없는 사용자 요구사항인 통신속도를 만족할 수 있음을 보였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.30 no.3
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• pp.36-42
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• 2013

소프트웨어 정의 네트워크 (Software Defined Network: SDN)은 기존 네트워크의 구축/운용/관리에서의 높은 비용 및 복잡성을 근본적으로 해결하기 위해 등장하였다. 현재 SDN은 연구/개발의 초기 단계로 데이터 센터 네트워크, 캠퍼스 네트워크, 그리고 엔터프라이즈 네트워크와 같은 중소규모의 네트워크를 중심으로 연구가 진행되고 있다. 하지만, 향후에는 인터넷 서비스 제공업체 (Internet Service Provider: ISP)의 망과 같은 대규모 네트워크에서도 SDN을 적용하여 네트워크 운용 및 관리의 효율성을 도모할 것이고, 이를 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본고에서는 대규모 SDN 구축을 하는데 있어서 고려되어야 할 이슈를 정리하고, 이를 해결하기 위한 구조적인 방안과 프로토콜적인 방안에 대해서 자세히 알아본다. 또한, 이를 바탕으로 향후의 연구 이슈에 대해서 살펴보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.236-239
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• 2001

광 인터넷의 서비스는 단일서비스 모델과 도메인 서비스 모델로 구분된다. IETF는 단일서비스 모델의 제어 평면을 위하여 GMPLS를 정의하고 있으며, OIF 및 ODSI는 도메인 서비스 모델 기반의 O-UNI 규격을 정의하고 있다. 광 인터넷을 위한 망 관리 기능은 제어 기능에 비하여 표준화가 활발히 진행되고 있지 않으며, OIF 및 ODSI에서 O-UNI의 구성 및 연결 관리를 위한 MIB를 정의하고 있다. 본 논문에서는 광 네트워크의 제어평면 및 관리평면과 전달평면사이의 개방형 인터페이스 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 모델은 네트워크 장비들에게 시스템 관리 기능을 최소화 시키므로 새로운 서비스의 창출 및 소프트웨어의 유지보수를 용이하게 한다.

• ETRI Journal
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• v.10 no.1
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• pp.14-21
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• 1988

전전자 교환기인 TDX-10 개발에 CCITT No.7 신호시스팀의 메시시 전달부에 대한 기능을 정의하였으며 그 하드웨어 구조 및 소프트웨어 구현 기술을 제시하였다. 메시지 전달부의 신호링크 기능은 firewate 형태로 설계되었으며 신호망기능은 기능 분할에 따른 소프트웨어 block들로 구성되며 high level language로써 구현된다.