• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.232-234
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• 2003

자바가상기계는 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당할 공간이 없을 때 가비지 콜렉션과 함께 이미 해제된 힙과 자바 스택 영역을 재사용 가능하도록 메모리 공간을 재구성하게 된다. 한편 메모리 단편화로 인해 객체 또는 스택 프레임을 더 이상 할당하지 못하는 경우 자바가상기계는 컴펙션을 수행하여 메모리 단편화를 제거하면서 메모리를 재구성한다. 하지만 자바가상기계에서 메모리 재구성은 가비지 콜렉션및 컴펙션과 함께 길고 예측할 수 없는 지연시간에 의해 내장형 자바가상기계의 성능을 저하시키는 단점을 가진다. 본 논문은 소규모 내장형 자바가상기계의 성능을 개선하기 위한 방안으로, 가변 크기를 가지는 객체와 스택 프레임을 고정 크기로 변환하여 메모리를 할당하는 고정 크기 메모리 할당에 대해 기술하고 있다. 고정 크기 메모리 할당은 메모리 전체 사용율은 떨어지지만 외부 단편화가 발생하지 않기 때문에 회수된 메모리 공간을 재구성하지 않고도 힙 영역과 자바 스택 영역에 객체와 스택 프레임을 할당 가능하다. 본 논문에서 기술한 고정 크기 메모리 할당 방식으로 객체와 스택 프레임을 할당하게 되면 가변 크기 메모리 할당 보다 약 10% ~ 30% 효율향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.36-36
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• 2010

유기 반도체는 합성 방법의 다양함, 섬유나 필름 형태로 성형이 용이함, 경량성, 유연성, 전도성, 저렴한 생산비, 높은 생산성 등의 특성을 가지고 있으며, 무기물과 같이 벌크 성질을 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 분자 자체가 기능성을 가지므로 초박막의 형태에서도 기능성이 유지되어 새로운 초박막 기능성 전자소자 및 광소자의 개발이 가능하다. 특히 플라스틱과 같이 유연한 기판에 박막을 성형할 수 있기 때문에 기존의 고체 반도체로써 실현할 수 없는 두루마리 TV와 같은 flexible application에 적용할 수 있다. 본 발표에서는 유기반도체를 사용하는 유기소자 중 유기박막트랜지스터(Organic Thin Film Transistor; OTFT)에 대한 전반적인 기술동향과 동작원리 및 소자구조와 성능과의 관련성, 그리고 성능 개선을 위하여 시도되고 있는 여러 가지 공정 및 표면처리의 효과에 대하여 설명한다. 또한 본 연구실에서 수행하고 있는 OTFT 관련 연구현황을 소개하고 OTFT의 발전방향을 예측해 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.329-331
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• 2018

지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.968-971
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• 2013

이 논문에서는 FSM(Finite State Machine) 기반 온라인 게임 서버 테스트 자동화 시스템을 제안한다. 게임 서버의 테스트 자동화는 테스트로 인한 비용, 시간적 제약, 테스트 자원의 재사용 측면에서 이득이 있다. 기존의 테스트 자동화 방식은 사용자간의 상호작용을 고려하지 않기 때문에 게임 서버의 성능에 대한 정확한 측정이 어렵다. 또한, 실제 서비스 시에 수용할 수 있는 동시 접속 인원수를 예측하기 어렵다. 이 논문에서 가상 유저를 이용한 테스트를 할 경우 FSM 을 이용하여 가상유저간의 상호작용이 가능하게 한다. 이를 이용하여 게임 서버의 성능 측정의 정확도 개선이 가능하다. 제안 시스템을 검증하기 위해 상호작용을 고려하지 않은 테스트 방법과 비교 평가 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.802-805
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• 2008

RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 Improved Hybrid Query Tree algorithm 을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID 를 전송하는 시점을 전송 ID 상위 3 비트 내의 '1' 값을 이용하여 결정한다. 또한 전송받은 Tag 의 상위 3 비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.6
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• pp.679-686
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• 2020

In this thesis, an enhanced method for the feature extraction of vocal source signals and score combination using an MCE-Based weight estimation of the score of multiple feature vectors are proposed for the performance improvement of speaker recognition systems. The proposed feature vector is composed of perceptual linear predictive cepstral coefficients, skewness, and kurtosis extracted with lowpass filtered glottal flow signals to eliminate the flat spectrum region, which is a meaningless information section. The proposed feature was used to improve the conventional speaker recognition system utilizing the mel-frequency cepstral coefficients and the perceptual linear predictive cepstral coefficients extracted with the speech signals and Gaussian mixture models. In addition, to increase the reliability of the estimated scores, instead of estimating the weight using the probability distribution of the convectional score, the scores evaluated by the conventional vocal tract, and the proposed feature are fused by the MCE-Based score combination method to find the optimal speaker. The experimental results showed that the proposed feature vectors contained valid information to recognize the speaker. In addition, when speaker recognition is performed by combining the MCE-based multiple feature parameter scores, the recognition system outperformed the conventional one, particularly in low Gaussian mixture cases.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.1
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• pp.7-15
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• 2023

Recently, as interest in air quality in vehicles increases, the use of fine dust detection sensors for air quality measurement is becoming common. An axial-flow fan is inserted in the fine dust sensor installed in the air conditioning system in the vehicle to prevent dust from sinking directly on the sensor. When the sensor operates, the flow noise caused by the rotation of the axial-flow fan acts as a major noise source of the fine dust sensor. flow noise is recognized as one of the product competitiveness of fine dust sensors. In this study, the noise was gradually reduced at the same flow rate by improving the flow performance of the small axial flow fan. First, a virtual fan performance tester consisting of about 20 million grids was developed to analyze the aerodynamic performance of the target small axial-flow fan. In addition, the flow field was simulated by using compressible Large Eddy Simulation for direct computation of flow noise as well as high-accurate prediction of flow rate. The validity of numerical method are confirmed through the comparison of predicted results with experimental ones. After the effects of pitch angle on flow performance were analyzed using the verified numerical method, the pitch angle was determined to maximize the flow rate. It was found that the flow rate was increased by 8.1 % and noise was reduced by 0.8 dBA when the axial-flow fan with the optimum pitch angle was used.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.13 no.5
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• pp.39-50
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• 2017

Moving object tracking techniques can be considered as one of the most essential technique in the video understanding of which the importance is much more emphasized recently. However, irregularity of light condition in the video, variations in shape and size of object, camera motion, and occlusion make it difficult to tracking moving object in the video. Swarm based methods are developed to improve the performance of Kalman filter and particle filter which are known as the most representative conventional methods, but these methods also need to consider dynamic property of moving object. This paper proposes adaptive parameter control method which can dynamically change weight value among parameters in particle swarm optimization. The proposed method classifies each particle to 3 groups, and assigns different weight values to improve object tracking performance. Experimental results show that our scheme shows considerable improvement of performance in tracking objects which have nonlinear movements such as occlusion or unexpected movement.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.21 no.3
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• pp.347-362
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• 2019

Underground excavation using TBM machines has been increasing to reduce complaints caused by noise, vibration, and traffic congestion resulted from the urban underground construction in Korea. However, TBM excavation design and construction still need improvement because those are based on standards of the technologically advanced countries (e.g., Japan, Germany) that do not consider geological environment in Korea at all. Above all, although TBM performance is a main factor determining the TBM machine type, duration and cost of the construction, it is estimated by only using UCS (uniaxial compressive strength) as the ground parameters and it often does not match the actual field conditions. This study was carried out as part of efforts to predict penetration rate suitable for Korean ground conditions. The effective parameters were defined through the correlation analysis between the penetration rate and the geotechnical parameters or TBM performance parameters. The effective parameters were then used as variables of the multiple regression analysis to derive a regression model for predicting TBM penetration rate. As a result, the regression model was estimated by UCS and joint spacing and showed a good agreement with field penetration rate measured during TBM excavation. However, when this model was applied to another site in Korea, the prediction accuracy was slightly reduced. Therefore, in order to overcome the limitation of the regression model, further studies are required to obtain a generalized prediction model which is not restricted by the field conditions.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.3
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• pp.829-835
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• 2018

Recently, studies have been actively conducted to reduce spare power that is unnecessarily generated or wasted in existing power systems and to improve energy use efficiency. In this study, smart meter, which is one of the element technologies of smart grid, is implemented to improve the efficiency of energy use by controlling power of electric devices, and predicting trends of energy usage based on deep learning. We propose and develop an algorithm that controls the power of the electric devices by comparing the predicted power consumption with the real-time power consumption. To verify the performance of the proposed smart meter based on the deep running, we constructed the actual power consumption environment and obtained the power usage data in real time, and predicted the power consumption based on the deep learning model. We confirmed that the unnecessary power consumption can be reduced and the energy use efficiency increases through the proposed deep learning-based smart meter.