• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.765-774
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• 2013

본 논문에서는 분산된 광대역 인지 무선 네트워크 환경에서 상관관계를 갖는 다중 신호를 위한 협력 압축 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 나이퀴스트율 (Nyquist Rate) 이하로 샘플링된 신호를 높은 확률로 복구할 수 있는 신호처리 기법으로 기존의 광대역 스펙트럼 센싱을 위해서 필요로 했던 고속의 아날로그-디지털 변환기 구현 문제를 해결할 수 있다. 압축 센싱에서는 압축된 신호를 원본 신호로 정확하게 복구하는 복구 알고리즘을 설계하는 것이 하나의 핵심 문제이다. 본 논문에서는 나이퀴스트율 이하로 압축된 신호의 복구 성능을 높이기 위하여 연속된 다중 입력 신호로 구성된 Multiple Measurement Vector 모델을 이용하였고, 입력 신호 사이의 시간적 상관관계를 이용하는 협력 베이지안 복구 알고리즘을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.11-17
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• 2021

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 스위치의 데이터 플레인에서 컨트롤 기능을 분리해 프로그램 가능한 네트워크 관리법을 제시하는 차세대 네트워킹 기술이다. 하지만 SDN 스위치는 패킷 포워딩에 쓰이는 플로우 테이블의 부족한 용량으로 인해, 플로우 엔트리를 충분히 수용하지 못하는 문제가 있다. 이는 플로우 테이블의 오버플로우 등을 야기해 네트워크 성능을 저하시킬 수 있으므로, 본 논문은 비활성화된 플로우를 적시에 방출해 플로우 테이블 사용량을 최적으로 유지할 수 있는 정책을 제안한다. 특히, 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP) 플로우 엔트리들의 정보를 주기적으로 샘플링하여 비활성화된 엔트리들이 조기에 방출될 수 있도록 한다. 트래픽에 기반한 실험을 통하여, 우리는 본 정책이 Random, FIFO 정책과 비교해 오버플로우 및 플로우 재설치 발생 횟수를 크게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.63-69
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• 2022

본 논문에서는 적응형 및 연속적인 부호 거리장을 빠르게 계산하기 위한 새로운 GPU 기반 프레임워크를 제안하고, 이를 활용한 렌더링/충돌처리 관련 사례를 살펴본다. 삼각형 메쉬로부터 구성된 쿼드트리를 GPU 메모리로 전달하고, 이를 활용하여 삼각형에 대한 유클리디안 거리를 각 스레드 별로 병렬 처리함으로써 적응형 격자 공간에서 불연속 없이 연속적인 최단 거리를 찾는다. 이 과정에서 적응형 부호 거리장의 절단면 보기, 특정 위치에서의 거리 값 조회, 실시간 레이트레이싱 및 충돌처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행될 수 있는지를 실험을 통해 보여준다. 제안하는 방법을 사용하면 하이폴리곤 메쉬에서도 1초 내외로 빠르게 적응형 부호 거리장을 계산할 수 있기 때문에 강체뿐만 아니라 변형체에서도 충분히 활용될 수 있는 방법이며, 다양한 모델에서도 정확하게 샘플링하고 거리 값을 나타낼 수 있는지 다양한 실험 결과를 통해 알고리즘의 안정성을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.401-410
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• 2019

본 논문에서는 SHVC 부호화 성능 개선을 위하여 딥러닝 기반 계층간 예측을 위한 참조 픽처 생성 방법을 제안한다. 새로운 참조 픽처를 생성하기 위하여 DCT-IF기반 업샘플링 된 픽처를 VDSR 네트워크를 이용한 필터링을 진행하는 구조와 SHVC 계층간 참조 픽처를 생성하기 위한 트레이닝 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법은 SHM 12.0 기반으로 구현되어 있다. 성능 평가를 위하여 사전 학습을 이용하여 계층간 예측 픽처를 생성하는 방법과 비교를 진행하였다. 그 결과 상위 계층의 부호화 성능은 사전 학습을 이용한 방법 대비 최대 13.14%의 비트 감소, SHM 대비 최대 15.39%의 비트 감소율을 보였고, 평균 6.46%의 비트 감소율을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권12호
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• pp.533-540
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• 2013

인터넷의 발달의 주요 요인 중 하나인 익명성은 다수 사용자들의 자유로운 개인 의사 표현을 도와 다양한 인터넷 기반 분산시스템을 활성화 하는데 있어 큰 도움이 되어 왔다. 하지만, 익명성은 개인의 정보가 외부로 알려지지 않는 다는 점 때문에 악용될 소지도 다분하다. 특히 분산시스템은 한 명의 악의적인 사용자가 다수의 가짜 신분을 생성하고 조정하는 시빌 어택(Sybil Attack)에 매우 취약하게 된다. 시빌 어택을 막기 위해서 분산시스템 상에서 신분 생성 작업의 복잡도를 높이는 방식이나 시스템상의 신분과 현실상의 신분의 연결 고리를 만드는 방법을 생각 할 수 있다. 하지만 복잡도를 높이는 방식은 가짜 신분이 만들어지는 시간을 늘리는 효과만 있을 뿐, 일단 가짜 신분이 만들어진 이후에 대한 대응법이 부족하다. 또한, 현실상의 신분과의 연결을 사용할 경우 온라인 사용자의 익명성이 훼손당할 우려가 있다. 최근 온라인 소셜 네트워크의 대중화와 함께 소셜 네트워크 그래프 정보를 사용해 시빌 어택에 대응하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 특성을 이용해 임의의 사용자에 대한 시스템 차원 시빌-저항 신뢰도(System-wide Sybil-resistant trust value) 추출 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 소셜 네트워크 전체 그래프를 이해 할 수 있는 서비스 제공자들을 위한 방법으로, 샘플링 및 판단방법에 따라 3가지 종류의 세부 기법들을 제안한다. Facebook에서 추출한 온라인 소셜 네트워크 샘플 그래프를 이용하여 제안된 기법들의 성능을 분석 및 비교한다. 또한 시빌 어택의 특성을 이해하기 위해 서로 다른 노드 특성을 가지는 노드들이 시빌 어택에 의해 받는 영향을 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.87-107
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• 2016

융합을 통한 기술과 제품의 혁신을 이해하는 것은 중소기업의 생존을 위한 필수가 되었다. 특히, 이종 산업간 융합을 통한 제품 혁신과 성공을 위해서는 융합 가능한 아이템 즉, 제품과 기술, 아이디어를 탐색하고 대안을 찾는 것이 중요하다. 기존의 융합연구는 크게 두 가지의 한계를 갖는다. 첫째, 특허와 논문 등 기술정보를 기반으로 하는 기술융합 발굴은 시장의 수요를 인식하는데 한계가 있다. 본 논문은 중소 창업기업에 적용할 수 있는 시장융합(Market convergence)의 관점에서 새로운 융합 기회를 식별하려고 시도하였다. 이를 위해 세계 중소 수출입 기업이 이용하는 글로벌 B2B e-마켓플레이스의 제품 데이터베이스를 활용하였다. 둘째, 기존의 융합기회 발굴 연구는 이미 융합되어 존재하는 제품 또는 기술 기반의 연관성 및 관계를 파악하는데 집중하였다. 본 연구에서는 융합 가능한 새로운 사업기회의 발굴을 목적으로 구조적공백(Structural Hole) 이론을 적용하여, 상이한 산업군에서 서로 직접적인 연결 관계가 없는 키워드 간의 네트워크를 분석하여 융합의 가능성이 있는 새로운 융합 사업 테마를 도출하고자 한다. 이를 위해 제품명과 제품 기술서를 기반으로 제품 및 기술 용어 사전과 텍스트마이닝 을 활용하여 제품과 서비스의 특성을 추출하고, 이들 특성간 연관관계분석을 수행한 후, 네트워크 분석을 진행 하였다. 실험 데이터는 시장의 최신 동향을 파악하기 위해 2013년 1월 부터 2016년 7월까지 등록된 24만건의 e-카탈로그를 대상으로 하였으며, 분석의 효율성을 높이기 위해 기술 범위를 IT로 제한하고, IT 기술을 매개로 한 "Health & Medical"과 "Security & Protection" 카테고리 간의 융합 기회를 도출 하였다. 실험을 통하여 융합연관규칙 1,729을 추출하였으며, 지지도를 기반으로 100개의 규칙을 샘플링 하여, 구조적 공백을 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.153-170
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• 2021

이 연구는 선수, 구단, 연맹, 에이전시 등 프로스포츠 관계자를 대상으로 심층인터뷰를 실시하여 승부조작 유발요인을 탐색하고 이를 바탕으로 예방전락을 도출함으로써 프로스포츠 활성화를 위한 전략적 시사점을 도출하고자 시도되었다. 스노우볼 샘플링 기법을 활용하여 프로스포츠계에서 근무한 경력이 3년 이상인 사람을 8명 선정하였다. 이들을 대상으로 반구조화된 심층인터뷰 방법을 적용하여 자료를 수집·분석하였다. 분석결과 승부조작 유발요인으로 첫째, 대학 진학을 위한 카르텔로부터의 학습효과 둘째, 합숙환경에서 학습된 문화 셋째, 잠재학습 효과의 발현 넷째, 인적 네트워크의 부정적 효과 다섯째, 개인의 성향을 핵심범주로 도출하였다. 승부조작 예방 전략으로는 첫째, 개인능력 중심으로의 대학입시제도 개선 둘째, 학생선수 교육시스템의 개선 셋째, 예방시스템의 구축 넷째, 지속적인 교육 다섯째, 에이전트 제도의 활성화를 핵심범주로 도출하였다. 도출된 연구결과에 대한 시사점과 향후 연구방향에 대하여 논의하였다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.274-283
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• 2023

자연기반해법 중 하나인 홍수터는 블루-그린 네트워크로서 유역의 환경, 사회 및 경제적 이점을 제공한다. 본 연구는 용담호 지류의 수질에 대한 홍수터의 적용 효과를 평가하였다. 특히, 홍수터의 문제점과 개선점을 파악하고 제시하였다. 2021년 9월부터 2022년 4월까지 용담호 내 총 6개 지점에서 수질 및 토양 시료를 채취하였다. 수질 분석 결과, 모니터링 지점 중 상전면 갈현리 하류(SG_W_D2)에서 탁도, 총 부유물질(TSS), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN) 농도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 9월과 10에 실시된 샘플링은 녹조발생에 기여 가능한 것으로 분석되었다. 또한, 토양 오염도 분석을 통해 모든 농경지에서 높은 TN및 TP 농도를 보여 농경지의 영양물질 축적량이 높은 것으로 평가되었다. TN 농도는 정천면 월평리 농경지(JW_S_A), 주천면 신양리(JS_S_A) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 곳은 상전면 갈현리 원지반(SG_S_O)로 조사되었다. 본 연구에서 확인된 홍수터 유형 중 II-A 유형, II-B 유형, III 유형은 블루-그린네트워크의 기능을 갖는 것으로 나타났다. 그러나, 초기 홍수터의 경우 블루-그린네트워크를 고려하지 않아 설계가 부실 및 성능이 저하되는 결과가 초래되기에, 이러한 홍수터의 성능을 최적화하기 위해서는 블루-그린 네트워크를 고려한 설계 개선 및 보수가 필요하다. 본 연구 결과는 향후 홍수터 설계시 활용 가능할 것을 사료된다.