• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.33-45
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• 2011

본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.699-708
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• 2006

버스 분할 기법은 통신이 많은 모듈들을 가까이 배치하고 필요한 버스 단편만 사용함으로 버스 에너지 소비를 줄인다. 그러나 MPSoC와 같은 다중 프로세서 플랫폼에서는 캐시 일관성을 유지하기 위하여 모든 프로세서에서 버스 트랜잭션을 알아야 하므로, 기존의 버스 분할 기법을 적용할 수 없다. 본 논문에서는 공유 메모리 기반의 MPSoC 플랫폼에서 버스 에너지를 절감시키기 위한 버스 분할 기법을 제안한다. 제안된 버스 분할 기법은 비 공유 메모리와 공유 메모리의 버스를 분할함으로써, 캐시 일관성을 유지하며 비 공유 메모리를 참조할 때 소비하는 버스 에너지를 최소화시킨다. 또한, 태스크별 버스 트랜잭션 횟수를 기반하여 태스크를 할당함으로써, 공유 메모리를 참조할 때 소비하는 버스 에너지를 절감시키는 캐시 일관성을 고려한 태스크 할당 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 실험에서 제안된 버스 분할 기법은 비 공유 메모리 참조시의 버스 에너지를 최대 83%까지 절감시키며, 태스크 할당 알고리즘은 공유 메모리 참조시의 버스 에너지를 최대 36%까지 절감시키는 효과가 있음을 보여준다. 그럼으로 다중 프로세서 시스템에서도 버스 분할 기법을 적용하여 버스 에너지 절감 효과를 볼 수 있으며, 캐시 일관성을 고려한 태스크 할당 기법을 통해 추가적으로 버스 에너지를 절감할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.86-92
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• 2007

2D 영상의 특징점을 추적하는 이산동적 모델을 고안한다. 종래의 스네이크 접근은 내외 추진력으로 구성된 에너지함수를 최소화하도록 구획을 변형시켜가면서 영상 내의 원하는 특징에 밀착시켜간다. 이 때 스네이크화소를 중심한 인접화소군은 사각형 같은 평면 2차 행렬이다. 본 논문에서는 유사 특성점들을 상호 연결하는 모델 구조를 제시한다. 에너지모델은 그 국부최소점이 활성처리에 유용한 교차 해법에 적합하도록 설계한다. 추적시 선 형태의 1차 행렬 블록을 사용한다. 진행 방향의 반대 끝 라인으로부터 굴곡상태를 만족하는 시발점들을 선정하고 에너지 최소처리를 통해 이웃 라인으로 순차 자동 이동한다. 추적 경로는 상승 하강점 또는 극대 극소점과 같은 굴곡 한계에 의존한다. 이와 같은 층위적 접근은 인접데이터 라인 사이에 수직 또는 수평 방향으로 높은 상관성을 갖는 일방향 특성이 있는 디지털 영상의 특징점 추적에 유용하다. 그리고 인체 경동맥초음파영상에서 그 내 외막 시점을 추적하는 실험으로 알고리즘의 효과를 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.348-357
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• 2007

제한된 전원으로 동작해야 하는 센서 노드의 수명 연장을 위하여, 에너지 효율적인 센서 노드의 동작에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그들 중에는 주기적으로 무선 송수신 모듈을 활성화 / 비활성화 하면서 정보전달을 위하여 인접 노드가 깨어나는 시점에 대한 정보를 필요로 하는 기법들이 존재한다. 클락 동기는 이러한 기법들에서 무선 송수신 모듈의 활성화 / 비활성화 스케줄링을 위하여 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 센서 망에서 전역 클락 동기를 위하여 제안된 비동기 평균 알고리즘을 기반으로 주기적인 무신 송수신 모듈 활성화 / 비활성화 기법에서의 클락 동기 방법을 제안한다. 구체적으로 본 논문은 (1) 초기 자율적인 망 구성 시점에 필요한 신속한 클락 동기 방법과 (2) 에너지 소모를 최소화한 주기적인 클락 동기 방법 및 (3) 두 가지 동기 방법들 간의 전환 시점 판단 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 클락 오차 범위와 교환되는 메시지 수를 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.453-461
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• 2010

무선 센서 네트워크의 센서 노드들은 한정된 자원을 가지고 있으며 배터리의 교체가 어렵다는 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 효율적으로 사용하는 기법은 매우 중요하다. 지금까지 이러한 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위하여 다양한 스케줄링 문제 및 해결 방안에 관한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 CTC(Connected Target Coverage) 문제는 타겟 커버리지와 연결성을 동시에 고려하여 센서 노드들의 효율적인 상태 전이 시점을 결정하는 대표적인 스케줄링 문제로 간주된다. 본 논문에서는 중복되어 센싱되는 타겟을 고려한 보다 올바른 센서 에너지 소비 모델을 제안하고 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장 할 수 있는 CMTC(Connected Multiple-Target Coverage) 문제를 제시한다. 또한, 이 문제를 해결하기 위한 SPT(Shortest Path based on Targets) Greedy 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안기법이 기존기법보다 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장하는 기법임을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.76-87
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• 2014

오늘날 ICT 네트워크에서 에너지 소모는 전체 에너지 소모의 10% 내외로, 가까운 미래에 에너지가 현저하게 증가 할 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 품질을 보장하면서 에너지 절감이 가능한 방법을 검토한다. IP 네트워크에서 처리하는 총 트래픽 량이 일정 값 이하가 될 때, 네트워크 내의 특정 링크를 sleep 상태로 하여, 링크 양단의 NIC(Network Interface Card)에서 소모되는 에너지를 절감시키는 방안이다. 본 논문에서는 sleep 상태로 둘 링크를 최대한 도출하고, 이로 인한 노드의 경로(SPT: Shortest Path Tree)변경이 최소화되도록 한다. 우선 target 링크를 선정하고, 선정된 target 링크가 sleep 상태로 두는 것이 가능한지를 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안에 의해 결정하는 방법을 제안한다. 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안에서, 시뮬레이션을 통해 min_used traffic 및 min_path의 입력 유형의 특성을 평가한다. Min_used traffic 입력을 이용한 heuristic 방식이 min_path 입력 방식에 비해 링크 절약 효율은 대체적으로 5% 정도 우수하지만, 각 노드의 SPT의 길이는 반대로 평균 약 0.2홉 정도 증가하고 있다. 그러나 이 두 방식은 random 입력 방식에 비해 링크 절약 효율과 SPT 경로 감소 면에서 상당히 우수하다. 또한 본 알고리즘 수행 중 링크 freezing 방법에 따라 링크 절약 효율이 최대 80% 정도 향상되므로 에너지 절감 효과가 크다. 따라서 본 논문에서 위임/수탁 라우터 기반의 heuristic 라우팅 방안을 적용하여 네트워크 품질 유지하면서 에너지를 절약 할 수 있음을 확인 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.19-27
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• 2015

대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.513-516
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• 2008

USN의 장점이 크게 부각되고 이에 대한 연구 개발이 활성화됨에 따라, 가까운 미래에는 하나의 USN을 통해 다양한 응용 서비스가 제공될 것으로 예상된다. 따라서 다수의 응용은 주기적 데이터 리포팅, 연속적인 정보 모니터링, 이벤트 드리븐 데이터, 쿼리 기반 데이터 등 데이터 패턴을 요구하게 되므로 각 응용에 맞는 QoS를 보장해 줄 수 있는 매커니즘을 필요하다. 본 논문에서는 USN에서 각 응용에 적합한 QoS를 제공하기 위해 S-MAC를 기반으로 listen과 sleep시간을 동적으로 변경시키는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 QoS에 적합하게 동작함으로써 불필요한 에너지의 소비를 최소화하고, 전체 네트워크 수명을 향상 시킬 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.441-448
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• 2008

분자 도킹 실험은 일반적으로 계산 량이 매우 많아 슈퍼 컴퓨팅 파워를 요구하는 실험이다. 따라서 시간이 많이 소요되기 때문에 일반적으로 CPU가 탑재된 컴퓨터를 여러 대 묶어서 사용하는 분산 환경 혹은 그리드 환경에서 실험을 수행하고 있다. 이와 같은 실험 환경은 시간적, 공간적 제약성이 많아 일반적으로 과학자들이 접근하기가 어렵다. 그래서 근래에는 많은 CPU를 사용하기 보다는 월등히 성능이 높은 GPU를 병렬 화하여 과학 분야에 계산하는 연구가 매우 활발히 이루어지고 있는 추세이다. CUDA는 병렬 GPU 프로그래밍을 가능하게 하는 공개 기술이다. 본 논문에서는 이러한 CUDA 기술을 사용하여 분자 도킹 실험을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 분자 도킹 실험에 있어서 중요한 에너지 최소화 계산을 병렬 화하는 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 실험을 검증하기 위해 본 논문에서는 일반적인 CPU에서 분자 도킹 실험 시간과 본 논문에서 제안한 병렬 CPU 기반의 분자 도킹 시간을 비교 분석 하였다.