• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권3호
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• pp.177-186
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• 2012

본 논문에서는 실시간 손동작 분석을 위한 깊이정보 기반 손 영역 검출 및 추적 방법을 제안한다. 이를 위해 손 영역 검출단계에서는 깊이정보만을 이용하여 손 영역의 특징인 형태모델을 생성하고, 검출 시 움직임 정보와 영역 확장(Region Growing)을 통해 객체를 추출한다. 추출된 객체는 사전에 생성된 형태모델과 크기정보를 분석하여 최종 손 영역으로 판정한다. 판정된 손 객체는 추적단계에서 중심점 전이 과정을 통해 이전 중심점과의 최근접점을 획득하고, 최근접점으로부터 영역 확장과 깊이기반 적응적 평균 이동 기법(DAM-Shift)을 통해 새로운 중심점을 검출하여 추적한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 손 모양과 속도 및 위치에 대한 다양한 환경에서 실험하고, 검출속도와 추적된 궤적의 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 방법의 효율성을 입증한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.48-58
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• 2003

최근 각광받고 있는 공간정보 기술인 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 범세계 위치결정시스템인 GPS(global positioning system)를 활용함으로써 지표의 지형지물 및 정확한 현장 상황 파악뿐 만아니라 실시간 물체 이동상황과 이들의 위치정보 파악이 신속하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이런 최신의 GIS와 GPS 기술을 바탕으로 신속하고 효과적으로 대형 산불을 진화할 수 있는 클라이언트/서버 중심의 산불진화 헬리콥터 관리시스템을 구축하였다. 특히 GIS를 이용하여 산불진화 환경을 손쉽게 파악할 수 있도록 123여 정도의 주제도를 공간 DB로 구축하고 여러가지 속성자료와 관련 데이터를 DB화하였다. 아울러 GPS와 기존의 무선통신시스템을 통합하여 원거리에 위치한 산불진화업무 관리자에게 진화헬기나 차량 및 인력의 이동상황이 실시간으로 파악 가능되도록 하여 효과적으로 산불진화장비를 배치하고 관리하도록 하였다. 본 시스템을 통하여 산불진화 환경정보를 신속하고 정확하게 획득하고 산불진화 장비를 과학적이고 효과적으로 전진배치 및 관리함으로써 향후 대형산불에 적극적으로 대처할 수 있을 뿐만 아니라 피해상황을 최소화하고 진화업무의 효율성을 극대화할 수 있으리라 사료된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권5호
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• pp.875-888
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• 2021

본 논문에서는 경량 블록 암호 PIPO에 대한 인테그랄 구별자(integral distinguisher)을 탐색한 결과를 통해 8-라운드 PIPO-64/128에 대한 키 복구 공격을 수행한다. ICISC 2020에서 제안된 경량 블록 암호 PIPO는 고차 마스킹 구현을 고려한 설계를 통해 부채널 공격에 대한 저항성을 갖는 효율적인 구현이 가능하다. 동시에 차분 분석, 선형 분석 등의 다양한 분석법을 적용하여 PIPO의 안전성을 보였다. 그러나 인테그랄 공격에 대해, 5-라운드 이상의 인테그랄 구별자가 존재하지 않을 것이라고 제안되었을 뿐 인테그랄 공격에 대한 안전성 분석은 현재까지 수행된 바 없다. 본 논문에서는 MILP 기반 Division Property를 통해 PIPO에 대한 인테그랄 구별자를 탐색하는 방법을 제시하고, 기존의 결과와 달리 6-라운드 인테그랄 구별자가 존재함을 보인다. 뿐만 아니라, PIPO의 라운드 함수 구조를 활용하여 입출력에 대한 선형 변환을 고려하는 인테그랄 구별자 탐색 방법을 통해 총 136개의 6-라운드 인테그랄 구별자를 제시한다. 마지막으로, 획득한 6-라운드 인테그랄 구별자 중 4개를 이용하여 2^124.5849의 시간 복잡도와 2⁹³의 메모리 복잡도를 가지는 8-라운드 PIPO-64/128 키 복구 공격을 제안한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.162-162
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• 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
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• 제12권3호
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• pp.27-36
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• 2011

센서 네트워크 시스템의 센서 노드들은 싱크 노드와 무선으로 송수신하며 사람이 일일이 접근하기 힘든 방대한 지역의 센서 데이터를 획득 및 전송한다. 하지만 센서 노드들의 중복 센서 데이터의 비효율적인 반복 전송은 전체 시스템의 수명을 짧게 하고, 이때 발생하는 많은 양의 데이터들은 사용할 때 다시 선별해야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 네이밍 에이전트의 네임 스페이스의 메타 테이블로부터 제공되는 이주 대상 노드들을 차례로 방문하여, 사용자 조건에 따라 중복 센서 데이터를 제거하고, 용도 및 필요에 따라 센서 데이터를 수집 및 전송함으로써 센서 데이터의 과잉 송수신을 막고 전체 시스템의 수명을 늘릴 수 있는 이동 에이전트 미들웨어를 설계 및 구현한다. 또한, 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 고려한 조건 및 제한들을 적용한 이동 에이전트를 이용한 실험을 통하여 중복 센서 데이터의 제거 및 데이터 수집의 효율성을 보이고, 향후 제안된 이동 에이전트 미들웨어에 능동 규칙을 탑재하거나 능동 규칙 시스템과의 연계를 통하여 다양한 능동적 센서 네트워크 응용에의 적용 가능성을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.83-97
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• 2000

직접적인 신호제어 및 정보제공을 이용한 교통혼잡의 완화는 링크수준(Link-level)의 자료와 통행수준(Trip-level)의 자료를 동시에 이용하는 것이 효율적이나, 통행수준의 자료인 교통수요의 기점과 종점, 그리고 출발시간 등이 검지체계를 통해서 직접적으로 얻을 수 없어 이를 간접적으로 추정하는 것이 필요하다. 따라서, 본 연구의 목적은 기존의 기종점 추정 모형과는 달리, 교통류 시뮬레이션 모형이나 기종점 수요에 대한 시계열자료 등의 사전정보 없이도 링크교통량만을 가지고도 해당 네트워크에 가능한 모든 O-D조합에 대한 분할비를 동시에 시간 효율적으로 추정 가능한 모형을 개발, 비교하는 것이다 이 모형에는 비통행배정기반 모형에 적합한 칼만필터를 베이지안 갱신법에 기초하여 개발하고 최소자승법과 이를 토대로한 정규화 최소자승법도 함께 제시하였다. 본 연구에서 개발한 3가지의 모형을 가상의 고속도로 네트워크에 적용한 결과, 갑작스러운 수요 변화를 가지는 교통수요 패턴과 첨두를 3개 가지는 하루 24시간 교통수요 패턴에도 적응성 있는 결과를 보였다. 따라서, 본 모형은 연속류에서 수요관리 및 제어, 여행시간 예측과 동적통행배정, 차종분류 등의 기초적인 자료획득을 위해 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.507-518
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• 2021

자기공명영상(MRI)은 뇌의 구조적 및 기능적 연구에서 핵심 기술로 필요성이 증가하고 있다. Tractography 분석을 이용하는 뇌지도(Connectome)는 MRI를 통해 뇌의 구조적 연결성을 확인하고 연결성의 변동성을 이용해 질병 병리학에 대한 이해를 높이는 방법으로 인간을 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 하지만 마우스 같은 작은 동물의 경우 분석 방법의 표준화가 부족하고 영상에 대한 정확한 전처리 전략 및 아틀라스 기반 신경 정보학에 대한 과학적 합의가 없다. 또한, 인간의 뇌에 비해 마우스의 뇌는 매우 작기 때문에 높은 해상도를 갖는 영상을 획득하는 것에도 어려움이 있다. 연구에서는 구조적 영상과 확산 텐서 영상을 이용해 구조 영역 세분화를 포함한 구조적 연결성 분석을 가능하게 하고 마우스 뇌 데이터를 처리하는 Allen Mouse Brain Atlas 기반 영상 데이터 분석 파이프라인을 제시한다. 각 분석 방법은 마우스 뇌 영상 데이터의 분석을 가능하게 하고 이미 인간 영상데이터로 검증된 소프트웨어를 이용해 신뢰성을 가질 수 있게 하였다. 또한, 연구에서 제시되는 파이프라인은 복잡한 분석 과정과 다양한 기능들 중 마우스 Tractography에 필요한 기능들을 정리하여 사용자가 효율적으로 데이터 처리를 하는데 최적화되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권7B호
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• pp.632-641
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• 2006

최근 FCC에서는 허가된 무선 통신 시스템의 비어 있는 주파수에 대해 허가되지 않은 통신 시스템의 중복 사용에 대한 내용을 고려하고 있다. 하지만 허가된 시스템과 비허가 시스템의 공존으로 인해 기존의 허가된 무선 통신 사용자에게 유해한 간섭을 주어 심각한 통신 성능 저하를 초래할 우려가 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 우선 인지 기술(cognitive radio technology)을 기반으로 MAC(Medium Access Control) 계층에서의 동적 주파수 선택 방법에 대하여 제안한다. 동적 주파수 선택 방법은 기지국과 단말의 센싱을 통해 획득한 감지 정보를 바탕으로 비어 있는 주파수 대역을 검출하여 채널 리스트를 생성하고 허가된 무선 통신 시스템을 감지하면 능동적으로 사용 가능한 채널로 이동을 수행하는 방법으로, 이는 기존의 허가된 무선 통신 시스템에 간섭으로써 영향을 줄일 수 있는 동시에 비허가 시스템과 허가된 시스템의 공존을 가능하게 함으로써 채널의 효율성을 극대화시킬 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제6권1호
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• pp.1-6
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• 2003

대형 건설 공사, 토목 공사 및 지반 분석을 위한 지반조사에서 물리탐사를 적용하여 지반 정보에 대한 방대한 양의 데이터를 획득하고 있으나, 체계적으로 관리되지 못하여 한시적으로만 사용되고 있다. 이와 같은 문제에 대한 대안으로 본 연구에서는 GIS를 이용한 물리탐사자료 관리시스템을 개발함으로써 자료의 효율적 관리와 사용자의 자료 접근 용이성을 도모하고자 하였다. 물리탐사자료 관리시스템을 실무에 이용하면 자료의 체계적 관리와 표준화가 가능할 뿐만 아니라 자료의 중복 구축을 피하고 인터넷 등을 통한 자료의 공유가 가능해짐에 따라 지표 및 지하공간을 효과적으로 개발하고 보전할 수 있는 기초 자료 제공이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.29-37
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• 2017

산림경영 계획을 위한 필요한 산림재적을 보다 효율적으로 추정하기 위해서 다양한 연구가 요구되어져 왔는데, 이러한 산림구조에 관한 연구는 주로 현장조사와 위성영상을 이용하여 이루어진다. 현장조사를 통한 연구는 비교적 정확하나 시간과 비용이 많이 들 뿐 아니라 접근의 용이성이 떨어지는 지역이 있기 때문에, 넓은 지역의 조사가 어렵다는 단점이 있다. 최근에는 항공기에서 발사된 레이저 펄스가 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 대상의 3차원 좌표를 얻는 LiDAR (Light Detection and Ranging) 기술을 활용하여 획득한 정밀한 수치형자료를 이용한 산림의 구조에 관한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 산림재적을 추정하기 위해서 LiDAR자료를 이용한 수고자료와 산림 재적에 대한 회귀모형의 중요성이 점차 높아지는데, 국내의 경우 수목의 종류와 그 분포가 다르기 때문에 회귀모형만으로 재적을 추정하는 데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 산림의 수고와 흉고직경을 측정하여 재적값을 추정하고 산림의 공간효과를 고려한 계층적 베이지안 분석을 통해 관측되지 않은 전체 산림재적에 대한 추정을 하고자 한다.