• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.389-392
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• 2002

광선 추적 기법은 컴퓨터를 활용하여 사진과 같은 고해상도의 영상을 얻어내기 위한 렌더링 기법 중 하나이다. 그러나 이 기법은 이미지를 생성할 때 각 접마다 시뮬레이션을 하여 계산해 내므로 접의 수에 따른 계산량이 증가되고 그에 따른 계산 시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 많은 계산량을 처리하기 위해 병렬처리 기법을 활용할 수 있다. 본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface)를 이용한 병렬 광선 추적 기법을 제시하고 그러한 기법을 여러대의 PC를 이용한 PC Clustering 기법에 적용시켜봄으로써 복잡한 계산에 소요되는 시간을 단축시키고자 하였다. 또한 작업의 크기의 변화에 따른 작업 시간과 노드 수의 증가에 따른 속도 향상률을 알아보았다. 이러한 실험을 위해 병렬 프로그래밍 도구로는 Windows NT 기반의 MPICH를 사용하였고 노드의 수는 3대에서 30대까지 증가시켰다. 노드의 수가 증가함에 따라 렌더링에 소요되는 시간이 선형적으로 감소함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.295-301
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• 1993

제약이 없이 자유롭게 쓴 오프라인 필기체 한글을 인식하는 문제는 응용분야에 따른 도메인의 정보를 이용함으로써 보다 쉽게 접근할 수 있다. 본 연구는 오프라인 필기체 한글 인식을 위한 한 도메인으로 우편봉투를 대상으로 하였을 때, 우편번호가 할당된 지명과 건물명을 대상으로 글자의 종류와 빈도수를 통계 분석하였다. 분석 결과 가능한 한글 조합 11,172자중 403자만이 쓰이고 있음을 알았다. 이러한 정보는 자소 분할이 어려운 오프라인 필기체 한글 인식에 있어, 문자 단위 정합을 사용했을 때 인식속도 및 인식률 향상에 기여 할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.81-84
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• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.915-918
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• 2004

얼굴 인식을 위한 명도값 매칭 알고리즘들 중에서도 Continuous n-tuple classifier는 tuple의 무작위적 추출을 기본으로 하여 만들어 졌다. 무작위적 추출은 단순성과 빠른 속도 등의 장점에 반해 인식의 성능의 가변성을 단점으로 갖는다. 그리고 학습 데이터 추출 방법의 변화에 따른 인식률 변화라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 무작위적 추출이 가지는 여러 가지 약점을 보완하기 위해서, 유전 알고리즘을 이용하여 얼굴 인식에 효과적인 tuple을 선택하여 사용하였다. 유전 알고리즘을 이용함으로서 얼굴 인식에 효과적인 tuple의 필터링 효과를 기대할 수 있다. 또한 학습 데이터 추출 방법의 변화에 따른 인식 성능의 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.180-183
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• 2010

본 연구에서는 개선된 영역기반의 패턴매칭 기법을 사용하여 이동물체의 탐색과 검출을 수행하였다. 시간에 따라 변화하는 이동물체의 안정된 추적을 위해 매 영상 프레임마다 이동물체의 윤곽선을 탐지하여 다음 영상에서의 템플릿으로 사용하기 위해 갱신하였으며, 패턴매칭의 연산속도 향상을 위해 패턴 정합률에 따라 영상을 다른 비율로 압축하여 추적하는 방법을 제안하였다. 기존의 영상파일을 사용하여 시뮬레이션 한 결과 이동물체의 검출과 추적에 양호한 동작을 보여주었으며 제안된 방법의 실시간 동작 가능성을 조사하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.208-210
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• 2004

최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.139-142
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• 2015

데이터 센터에서는 물리적인 규모 증가와는 달리 별도의 처리 없이는 분산처리 프레임워크가 동일한 클러스터 내에서 복수로 동작할 수 없어 전체 환경을 정적으로 분할하여 이들을 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 최근 연구에서는 복수의 프레임워크를 한 클러스터 내에서 동작시킴으로써 클러스터의 활용률을 높이는 방향으로 이루어지고 있다. Mesos는 복수의 분산처리 프레임워크를 한 클러스터에서 동작시키기 위한 시스템 중 하나로 각 프레임워크 스케줄러의 스케줄링을 지원하는 단일 Allocation Module을 가진다. Allocation Module은 모든 Slave와 프레임워크 스케줄러들의 요청을 처리하는데, 시스템 규모가 커질수록 Allocation Module으로 집중되는 부하가 증가하여 이에 따른 할당 속도 저하로 정상적인 동작이 불가능해진다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Mesos 시스템의 Allocation Module 병렬화를 제안한다. 제안 방식을 통해 Allocation Module의 부하를 분산함과 동시에 Head-of-line Blocking으로 인한 스케줄링 지연 문제를 해결할 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.675-679
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• 2020

최근 이미지 분류의 성능 향상을 위해 깊은 레이어와 넓은 채널을 가지는 모델들이 제안되어져 왔다. 높은 분류 정확도를 보이는 모델을 제안하는 것은 과한 컴퓨팅 파워와 계산시간을 요구한다. 본 논문에서는 이미지 분류 기법에서 사용되는 딥 뉴럴 네트워크 모델에 있어, 프루닝 방법을 통해 상대적으로 불필요한 가중치를 제거함과 동시에 분류 정확도 하락을 최소로 하는 동적 필터 프루닝 방법을 제시한다. 원샷 프루닝 기법, 정적 필터 프루닝 기법과 다르게 제거된 가중치에 대해서 소생 기회를 제공함으로써 더 좋은 성능을 보인다. 또한, 재학습이 필요하지 않기 때문에 빠른 계산 속도와 적은 컴퓨팅 파워를 보장한다. ResNet20 에서 CIFAR10 데이터셋에 대하여 실험한 결과 약 50%의 압축률에도 88.74%의 분류 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.218-221
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• 2024

IT 기술과 매체의 발전으로 자료의 디지털화가 진행되면서 디지털 증거는 현대의 범죄 수사에서 중요한 부분을 차지하고 있다. 이러한 디지털 증거들이 암호화되어 있는 일이 빈번하게 발생함에 따라, 수사관은 수사 과정에서 직접 암호화를 해제해야 하는 어려움을 겪고 있다. 해당 문제에 대응하기 위해 암호화된 파일의 비밀번호를 복구하는 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 암호 연산을 빠르게 처리할 수 있는 프로세서를 활용하여 복구 속도를 향상시키는 방안 또한 연구되고 있다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 비밀번호 복구 도구들을 분석하고, 높은 사용률을 보이는 문서들의 비밀번호를 복구하는 기존 연구들과 함께 향후 연구의 방향성을 살펴본다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.521-524
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• 2008

MANET이 유연성 있고, 자유로운 네트워크로서 주목 받아감에 따라 MANET에서의 Routing 알고리즘이 중요한 논점이 되고 있다. 특히 MANET에서 각 Node에 대한 관리 방법은 향후 차세대 네트워크의 중요한 부분으로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 오버레이 멀티캐스트 Routing 알고리즘은 각 Node의 오버레이 ID 생성과 유지 및 전송에 관한 알고리즘으로 MANET의 여러 가지 제한 조건 및 환경에 따라 유연성 있게 작용하므로, 현재 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 오버레이 멀티캐스트는 일반적인 단일 레이어로 이루어진 Cluster에 한하여 그 알고리즘을 적용하고 있으며, Cluster의 구성 및 유지 또한 Node의 속성 구분에 따른 에너지 등을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서 제안하는 EOMM(Efficient Overlay Multicast for Multi-layer)은 오버레이 멀티캐스트를 다중 계층 구조 기반 Cluster에서 적용하였다. 또한 Node의 속성 정보를 고려하여 Clustering 알고리즘인 TICC을 지원하여, Masking 연산을 통하여, 처리속도를 향상시켰다. 그 결과 Routing delay와 packet 증가률을 감소시켜 성능을 향상시켰다.