• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.742-753
• /
• 2022

최근 문화의 세계화와 K-컬처의 세계적인 유행은 한국의 전통문화를 더욱 발전시키고 알릴 수 있는 좋은 배경이 되고 있다. 그러나 한국의 전통음악에는 세종대왕이 개발한 정간보라는 우수한 기보법을 가지고 있음에도 불구하고 서양 기보법의 보편성으로 점차 사용되지 않고 있는 추세이다. 하지만 7차 교육과정 이후 초등 음악교육에서 정간보의 소개와 활용 비중이 늘어나고 있고, 이는 우리의 고유한 전통 기보법을 다시금 보편화 할 수 있는 좋은 기회가 되고 있다. 반면 기보법의 해석에 관한 연습 이외에 정간보 사보의 실습을 활성화하기 위해서는 더욱 다양한 도구가 필요할 것으로 보인다. 이에 본 연구는 설치나 다운로드가 없이 웹에서 정간보를 사보할 수 있는 웹 프로그램에 대한 설계를 연구하였다. 또한 정간보를 사보하는 과정에 사용자의 편의성을 증대하기 위해 자판을 건반처럼 활용하여 입력하는 방안과 입력된 음악 정보를 MIDI 기능을 통해 청취하고 파일로 저장할 수 있는 방법에 대해 설계하고 제안한다. 본 연구를 통해 누구나 쉽고 간단히 접근하여 실습하고 사보할 수 있는 웹 프로그램을 개발할 수 있으며, 이는 향후 국악의 기보 실습 혹은 전통음악 사보에 유용한 도구가 될 것으로 기대된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.162-162
• /
• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.57-70
• /
• 2007

본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권6호
• /
• pp.1153-1166
• /
• 2011

차량 네트워크에서 부정행위를 탐지하는 것은 안전 관련 응용 및 혼잡 완화 응용을 포함하는 광범위한 영향을 갖는 매우 중요한 문제이다. 대부분 부정행위 탐지 방법들은 악의적인 노드들의 탐지와 관련이 있다. 대부분 상황들에서, 차량들은 운전자의 이기적인 이유 때문에 틀린 정보를 보낼 수 있다. 합리적인 행위 때문에 부정행위를 하는 노드를 식별하는 것보다 거짓 경보 정보를 탐지하는 것이 더 중요하다. 이 논문에서, 우리는 경보 메시지를 전송한 후, 부정행위를 한 노드들의 행위를 관찰하여 거짓 경보 메시지를 탐지하는 가변 정밀도 러프집합 기반 부정행위 탐지 방법을 제안한다. 차량 네트워크에서 이동하는 노드의 타당한 행위들로부터 경보 프로파일인 경보 정보 시스템이 먼저 구축되어진다. 어떤 이동하는 차량이 다른 차량으로부터 경보 메시지를 받으면, 수신차량은 그 메시지로부터 경보종류를 알아낸다. 경과시간 후, 수신차량이 경보 전송차량으로부터 비콘을 받으면, 수신차량은 경보 정보 시스템으로부터 가변 정밀도 러프집합을 사용하여 상대적 분류 오차를 계산한다. 만일 그 상대적 분류 오차가 그 경보종류의 최대 허용 가능한 분류 오차보다 크면, 수신 차량은 그 메시지를 거짓 경보 메시지로 결정한다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험을 통하여 2가지 척도, 즉 정확률과 부정확률로 평가되어진다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.24-33
• /
• 2017

Multitemporal MODIS 식생 지수 (VI) 자료는 식생 활동의 프로파일을 제공하기 때문에 환경 및 기후 변화에 대한 식생 모니터링 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 MODIS 데이터에는 구름이나 대기 변동성 및 계측기 문제로 인해 노이즈가 발생하여 NDVI 시계열 데이터 분석과 애플리케이션 응용에 있어서 자료 정확성에 문제가 생기게 된다. 이러한 이유로, NDVI 자료를 이용한 VI 분석을 위해서는 잡음을 줄이고 고품질의 시계열 데이터 스트림을 재구성하기위한 전 처리가 필요하다. 본 연구에서는 NDVI 시계열 자료의 통계적 특성을 기반으로 불량 데이터 또는 미관측 데이터를 복원하기 위해 MODIS NDVI에 대한 데이터 재구성 방법을 제안하고 있다. 데이터 스트림 함수의 속성을 검사하면 급격한 증가나 감소와 같은 비정상적인 변화를 감지 할 수 있다. 본 연구에 제안하고 있는 방법은 정상적인 자료의 세부적 특징은 그대로 유지하면서 노이즈 자료만 수정하는 방향으로 자료를 복원할 수 있다. 제안된 기법은 시뮬레이션 데이터와 2006년부터 2012년까지의 북한지역 백두산을 대상으로 NDVI 시계열 자료를 사용하여 테스트하였고 시뮬레이션 테스트에서는 기존 wavelet이나 Gaussian 방법에 비해 본 방법이 에러율을 평균 70% 이상 줄일 수 있어 제안된 방법이 노이스가 있는 시계열 자료의 데이터 재구성에 있어 효과적임을 입증하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제29권7호
• /
• pp.1459-1473
• /
• 2016

시간의 흐름에 따라 관측되는 경시적(longitudinal) 자료의 경우, 경시적 자료와 생존(survival) 자료가 종종 동시에 수집된다. 이 때 경시적 자료에서 발생하는 결측이 생존자료와의 연관성으로 인해 발생한 무시할 수 없는 결측(non-ignorable missing)이라면, 경시적 자료분석 방법만으로는 두 자료 간의 연관성을 고려하지 않아 독립변수에 대한 효과는 편향된 결과를 얻게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 결측의 원인이 생존시간과 연관되어 있으므로 생존모형을 고려하여 불편추정량을 얻기 위해 경시적 자료와 생존자료의 결합모형에 대한 연구가 이루어져 왔다. 본 논문은 경시적 자료의 형태가 영이 많이 존재하는 영과잉 가산자료(zero-inflated count data)와 생존자료의 결합모형을 연구하였다. 경시적 영과잉 가산자료와 생존자료는 각각 허들모형(hurdle model)과 비례위험모형(proportional hazards model)의 부 모형을 적용하였고, 두 부 모형들의 변량효과가 다변량 정규분포를 따른다는 가정을 통하여 결합하였다. 모수의 최우추정법으로 EM 알고리즘을 활용하였고, 추정된 표준오차를 계산하기 위해 프로파일 우도(profile likelihood)를 이용하였다. 최종적으로 모의실험을 통해 두 부 모형의 변량효과 간 상관관계가 존재하는 경우 결합모형이 개별적 모형보다 편의와 포함확률(coverage probability)의 측면에서 더 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권2호
• /
• pp.110-119
• /
• 2010

본 논문에서는 MR 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 이용한 전립선 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 적응적 밝기값 프로파일과 다해상도 기법을 이용하는 활성형상모델을 통해 전립선 표면을 추출한다. 둘째, 표면 형상의 지역적 최적화로 인한 흘을 방지하기 위하여 기하학 정보를 이용한 흘 제거 기법을 수행한다. 셋째, 해부학적으로 변이가 큰 표면 형상은 2차원 기울기 정보를 이용하여 보정한다. 이때, 보정된 표면 형상은 한정된 정점의 개수로 산정되어 매끄럽게 표현되지 않기 때문에 표면재구성 및 평활화 기법을 이용하여 부드러운 형상으로 표현한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 두 명의 임상전문의의 수동분할 결과와 자동분할 결과 간의 평균거리차이와 중복볼륨비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 0.3${\pm}$0.21mm 측정되었고, 중복볼륨 비율은 96.31${\pm}$2.71% 측정되었다. 20명의 환자 데이터에 대한 전체 수행시간은 평균 16초로 측정되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권9호
• /
• pp.817-827
• /
• 2007

유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제38권2호
• /
• pp.33-41
• /
• 2001

최근 멀티미디어 분야 중에서 가장 중요한 기술 중의 하나가 압축이다. 오디오 파일들은 인터넷을 중심으로 급속히 전파되어가고 있으며, 그 중에서 가장 유명한 것이 MP-3(MPEC-1 Layer3)인데, MP-3는 128Kbps에서 CD음질을 얻을 수 있지만 64Kbps 이하에서는 음질이 급속히 떨어진다. 반면에 MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding)는 MPEG-1과 호환성을 무시하지만 MP 3보다 1.4배의 높은 압축 율을 갖으며, 최대 7.1채널과 96KHz의 샘플 율을 갖는다. 본 논문에서는 MPEG-2 AAC 인코더 부분에서 막대한 연산 량을 갖는 심리음향 모델을 최적화하여 AAC 인코딩 연산 량을 감소시키며 처리속도를 증가하는 알고리즘을 제안한다. 심리음향 모델 최적화 응용 프로그램은 C++언어를 이용하여 구현하였으며, 실험결과 심리음향 모델은 SMR(Signal to Masking Ratio)을 위하여 44.1KHz의 샘플 율을 갖고 2048포인트의 FFT(Fast Fourier Transform)연산을 수행하며, 인코더 블록의 제어를 위하여 서브밴드 필터에 각각의 엔트로피 값들이 입력된다. 제안된 심리음향 모델은 비 예측성 값의 최적화로 인하여 빠른 속도로 수행되었다. 또한 비 예측성 값을 순음지수로 변화 시, 고 주파수 영역의 순음지수 값의 최적화로 연산처리 속도가 증가하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제9권5호
• /
• pp.45-52
• /
• 2008

본 연구에서는 지반 및 구조물의 문제점을 이상화 하는데 필요한 응용기술을 개발하기 위해 공개되어 있는 소프트웨어 즉 도스용 프로그램을 윈도우상에서 OpenSees 말뚝의 정적 지지지력과 침하를 분석할 수 있도록 하여 윈도우상에서 사용자가 편리하게 전 처리와 후 처리 및 경제조건 처리가 가능하도록 OpenSees프로그램을 개선하였다. 본 연구에 사용된 지지력 분석은 유한요소 해석과 합성된 하중전이함수에 근거한 수치해석방법이다. 본 연구에서는 흙-말뚝의 상호작용에 의한 마찰력과 선단 지지력을 각각 모델링하기 위해 경험적인 비선형 T-z과 Q-z곡선에 의한 하중전이법을 이용하여 하중재하에 따른 침하조건에서의 흙-말뚝의 반응을 나타내었다. 본 연구에서 예측한 정적 지지력과 침하량은 문헌에 의한 정적재하시험 결과와 잘 일치하는 것으로 나타나 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.