• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.941-944
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• 2020

신경망 모델 데이터의 양자화는 모델 크기를 줄이고 추론 시간을 단축할 수 있다. 본 논문에서는 양자화를 지원하는 시뮬레이션 플랫폼의 전체 동작 관리를 위한 관리 모듈에 대해 기술한다. 시뮬레이션 플랫폼이 다중 사용자를 지원하고 다양한 기능을 지원하기 때문에 효율적인 관리 모듈의 구현은 중요하다. 관리 모듈은 웹 서비스의 후위단으로 설계되었으며 라우터와 이벤트 수신자, 프로세스 관리자, 파일 관리자, 세션 관리자, 보조 기능 등을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.296-298
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• 2020

이 논문은 공공 의료 빅데이터를 통해 약 처방 데이터베이스시스템을 구축하고 활용하는 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 약 처방 데이터베이스시스템 이용자가 원하는 목적에 따라 검색하여 처방 성분 별 제품, 기업 정보 및 약국운영 정보를 확인하여 의사결정을 도울 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하였고 정보의 비대칭 문제로 약품 시장에서 불리한 입지에 놓인 수요자 측면의 권익을 향상하는 방안으로 권익 확대 및 정책 방향을 제시한다. 더 나아가 고령인구를 고려한 정책 방안에 대해서도 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.534-535
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• 2023

최근 CNN 기반 객체인식 시스템은 고정밀도 모델을 기반으로 정확도를 높이고 있다. 하지만 고정밀도 모델일수록 모델의 크기가 늘어나고 더 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다. 따라서 모델 경량화 기술이 많이 연구되고 있으며, 그 중에 대표적인 경량화 기술이 양자화 기술이다. 양자화 기술은 파라미터의 크기와 연산 오버헤드를 줄이지만, 정확도 역시 줄어들게 된다. 영자화와 정확도의 상관관계를 분석하기 위해서 본 논문에서는 INT8 과 FP32 을 이용한 Mixed precision CNN 을 실행시키기 위한 프레임워크를 구성하고, 임베디드 시스템 환경에서의 INT8 연산에 기반하여 맞추어 각 layer 별 Mixed Precision 연산을 수행하여 보고, 모델의 정확도를 측정하여 분석하여 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.79-80
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• 2023

CPU 와 GPU 의 성능이 지속적으로 발전함에 따라 객체 인식 인공지능의 정확도와 추론 속도는 점차 향상되고 있으나 이러한 성능을 Edge Device 와 같은 제한된 환경에서 구현하기에 아직 여러 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 여러가지 Edge Device 에서 객체 인식을 위한 경량화 된 모델 중 하나인 SSD-Mobilenet-V2 를 활용하여 결과값을 통해 각 Device 간 경향성을 분석하였다. 본 결과를 바탕으로 다양한 환경에서의 객체인식 인공지능 모델의 성능 개선을 위한 연구에 활용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.835-838
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• 2008

FAT 파일시스템은 거의 모든 운영체제에서 지원하기 때문에 임베디드 환경과 이동식 저장장치에서 NAND 플래시 메모리의 파일시스템으로 널리 사용되고 있다. 그러나 FAT 파일시스템은 하드디스크 특성에 맞게 설계되어 NAND 메모리의 특성에 맞지 않는 부분들이 있다. 이로 인한 파일 시스템의 신뢰성 문제를 해결하기 위하여 새로운 FAT 파일시스템 저널링 기능을 제안한다. 제안된 기능은 WindowsCE 환경에서 구현되었으며 동작을 다양한 크래시 환경에서 검사하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.117-121
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• 2023

본 연구는 B2B (business-to-business) 비즈니스 모델 혁신(business model innovation, BMI)이 B2C (business-to-consumer) 비즈니스 모델 혁신 대비 혁신성과에 미치는 상대적 효과를 실증적으로 검증하고자 한다. BMI의 하위요인을 가치창출(value creation), 가치제안(value proposition), 가치획득(value capture)으로 나누어 각각의 요인 간의 관계를 구체적으로 분석한다. 본 연구는 실증분석을 위해 2022년 기업가정신 실태조사(기업편) DB의 3,120개 기업을 활용하였다. 분석 결과, BMI 중 가치창출은 B2B (vs. B2C) 혁신성과에 미치는 영향이 더 크며 유의한 것으로 나타났다. 반면 가치제안은 B2C (vs. B2B) 혁신성과에 미치는 영향이 더 크며 유의한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 주 비지니스 대상에 따라 BMI가 혁신성과에 상이한 영향을 미친다는 것을 실증했다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 기업 특성에 따른 차별화된 BMI를 추구하는 것이 중요하다는 실무적 시사점을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.591-594
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• 2007

프로그래밍 과제는 자료구조 및 알고리즘에 관련된 이론을 습득하고, 문제해결 능력을 기르는 효과적인 교육방법 중 하나이다. 최근 교수-학습 과정에서 컴퓨터의 활용성을 고려할 때, 과제를 출제하고 평가, 피드백을 제공하는 과정이 자동화 된다면, 일련의 과정을 수행하는데 드는 시간과 비용, 그리고 노력의 절감이 가능할 것이다. 따라서 본 논문에서는 과제의 출제와 제출, 평가, 피드백을 제공할 수 있는 일련의 시스템을 설계하고 개발 하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.151-156
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• 2021

Low-end IoT devices do not have enough computation and memory resources for DNN learning and inference. Integer quantization of real-type neural network models can reduce model size, hardware computational burden, and power consumption. This paper describes the design and implementation of a web-based quantization platform for CNN deep learning accelerator chips. In the web service platform, we implemented visualization of the model through a convenient UI, analysis of each step of inference, and detailed editing of the model. Additionally, a data augmentation function and a management function of files that store models and inference intermediate results are provided. The implemented functions were verified using three YOLO models.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.445-447
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• 2014

최근에 전자문화지도에 대한 관심이 늘어나면서 다양한 주제를 기반으로 한 전자문화지도들이 연구 및 개발되고 있는 추세이다. 그러나 기존의 전자문화지도들은 대부분 단일 주제로 제작되므로 주제들 간의 연관성 분석이 어렵고, 전자문화지도들이 서로 연계되어 있지 않아 다양한 관점을 기반으로 한 활용이 미흡한 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 전자문화지도에 레이어 기능을 활용하여 다양한 주제들을 표현하는 방안을 제시한다. 또한, 이를 기반으로 전자문화지도에서의 주제별 중첩 기능을 활용하여 주제들 간의 연계 관계를 효율적으로 파악하고 다양한 주제들의 연관 관계를 통해 새로운 지식을 도출해 낼 수 있는 활용 방안을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권4호
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• pp.163-170
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• 2019

한국어는 "을/를/이/가/와/과"와 같은 조사가 체언에 붙어 문장의 의미를 더해준다. 문장 중에 외국어 표기를 그대로 사용하는 경우나 외국어의 약자가 포함되어 있는 경우, 외국어의 발음에 따른 적절한 조사가 연결되지 않는 경우가 있다. 때로는 문장의 자연스러운 표현을 위하여 "을(를)"과 같이 괄호 형식으로 표현하여 조사를 두 개 다 수용 가능한 형태로 사용되어지기도 한다. 본 연구에서는 문장 내에 외국어가 포함되어 있는 경우, 조사가 부자연스럽게 연결되는 예를 찾고 체언의 종성 발음을 학습하여 자연스러운 조사 연결을 위한 방법을 알아보고자 한다. 제안하는 방법은 순환신경망 모델을 이용하여 외국어에 연결된 조사를 자연스럽게 표현하는 것이다. 제안된 모델로 학습 및 테스트하여 방법의 필요성을 입증함으로써, 향후 기계 번역에서 영문 약자나 새로운 외국어 삽입 시 자연스러운 조사 연결로 완전한 문장을 연결하는데 사용될 수 있을 것으로 기대한다.