• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.56-59
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• 2019

분산 해시 테이블은 {Key-Value} 형태의 해시 테이블을 시스템 내 노드들이 나누어 가지는 분산 시스템이다. 분산 해시 테이블 중 Kademlia는 Binary Tree 구조를 통해 노드 확장성을 가지고 XOR Metric을 이용하여 빠른 노드 탐색으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 노드 탐색 시 실제 상황을 배제하고 논리적인 거리만을 고려하여 라우팅 경로를 설정한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 노드 탐색 시 노드 간의 대역폭과 물리적 거리를 고려하여 라우팅 테이블을 생성하는 Kademlia의 효율적인 노드 탐색 기법을 제안한다. 기존의 Kademlia와 유사한 수치의 Lookup Success Ratio와 Lookup Overhead Rates를 보이지만, End-to-End Delay가 감소한 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.310-313
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• 2006

본 논문은 스마트 무인항공기를 개발하거나 획득시에 요구되는 전투실험 수행 중 지능화 정도에 대한 평가 및 실험방향을 제시를 위한 지능화 성숙도 모델을 제안한다. 먼저 표적탐색 소요검증 전투실험 절차를 제시하고, 지능화 정도를 4단계로 나누어 단계별 요구되는 지능수준을 제시한다. 분류된 지능수준별로 기술수준, 동작수준, 상호운용성 수준 영역의 4단계 각 수준별 요구 능력을 분석, 제시하여 지능화 정도를 측정할 수 있는 지능화 성숙도 모델을 설계한다. 마지막으로 표적탐색 소요판단을 위한 전투실험시 활용 가능한 중점분야를 지능화 성숙도 모델 영역별로 식별하고, 단계별 식별된 중점분야를 실험할 수 있는 전투실험 평가요소를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.15-18
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• 2004

XML 검색을 위한 기존의 비트맵 인덱싱은 XML을 문서, 경로, 단어로 구성된 3차원 비트맵 인덱스에 매핑하고 이를 이용해 정보를 추출함으로써 뛰어난 성능을 입증하였다. 그러나 이것은 유사 문서를 수집하고 검색하기 위해 경로 전체를 인덱스 구성의 단위로 사용함으로써 유사 경로를 인식하지 못하는 문제를 초래하였으며 유사 경로를 인식하지 못함으로 인해 유사 문서 검색의 치명적인 성능 저하가 발생하게 되었다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 유사 경로 탐색을 위한 새로운 비트맵 인덱스를 설계하고 이를 통해 효과적으로 유사 문서를 검색할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 노드들을 단위로 하는 새로운 비트맵 인덱스를 구성하고 구성된 인덱스의 중심을 통해 유사 경로 탐색을 위한 클러스터들을 선별적으로 검색한다. 그리고 유사 경로 탐색을 통해 추출된 경로들을 유사 문서 검색에 활용함으로써 비트맵 인덱싱의 빠른 성능을 그대로 유지하면서 기존의 XML 검색을 위한 비트맵 인덱싱이 유사 경로를 인식하지 못함으로써 발생하는 유사 문서 탐색의 성능 저하를 효과적으로 해결한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.361-364
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• 2023

볼륨 렌더링은 3D 밀도 데이터를 가시화 할 때 활용되는 기술로써 이 알고리즘에서 중요한 것은 렌더링 시간 단축이며, 본 논문에서는 이 계산시간을 효율적으로 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다. 렌더링의 처리시간은 탐색하는 횟수에 따라 결과 차이가 발생하지만, 탐색 횟수가 적을 경우 렌더링의 품질이 저하되고 반대인 경우에는 화질의 표현력은 높으나 많은 처리시간이 소요된다. 따라서 화질이 떨어지지 않는 최소의 탐색 방법이 요구되므로 본 논문에서는 밀도의 탐색 최적화와 시간별 밀도가 존재하는 위치를 예측하여 계산을 효율적으로 처리 할 수 있는 PyCUDA 프레임워크에 대해서 소개한다.

• 벤처창업연구
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• 제13권2호
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• pp.101-113
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• 2018

오늘날 역동적이고 불확실성이 큰 시장 환경 속에서 급진적 혁신의 성과를 높이는데 있어서 외부지식 탐색 전략의 중요성은 커지고 있다. 하지만 외부지식 탐색 전략에 대한 기존의 연구들은 지식의 원천을 구분하지 않고 모호하게 측정하였기 때문에 외부지식 탐색 전략이 급진적 혁신성과에 미치는 영향에 대해 상반된 결과들이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 급진적 혁신을 위한 새로운 지식이 다른 환경에서 배태되었을 경우 각기 상이한 특성을 지닐 수 있음을 고려하여, 외부지식 탐색 전략을 '시장 관계'와 '비시장 관계'로 나누어 이들이 급진적 혁신성과에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. '시장 관계'는, 기업이 시장에서 직접적으로 맞닿게 되는 행위자들로 구성된 원천으로 이들을 통해 시장지식(Market Knowledge)을 제공하는 반면에, '비시장 관계'는 시장 내에서 기업들이 직접적으로 경쟁하는 관계가 아니지만 시장지식을 넘어서는 새롭고 참시한 기초 과학적 지식(Basic Scientific Knowledge)을 습득할 수 있게 한다. 이렇게 외부지식의 원천을 구분함으로써 각각 이들이 제공하는 지식의 고유한 특성과 급진적 혁신 성과 간의 관계에 대한 이해를 보다 깊이 하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술정책연구원(STEPI)에서 제공하고 있는 제조업 분야의 431개 기업 데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 분석 결과 외부지식 탐색 전략 중 '시장 관계'에 기반을 둔 광범위하고 심도 있는 외부지식 탐색은 모두 급진적 혁신 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, '비시장 관계'를 통해 탐색된 외부지식은 급진적 혁신 성과에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 기업이 급진적 혁신성과를 향상시키기 위해서는 시장 내의 행위자들과 상호 협력적인 관계를 유지해 나가면서 시장 지식을 효율적으로 활용할 필요성이 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.13-24
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• 2008

오늘날 멀티 로봇에 대한 연구는 단순한 싱글 로봇들의 효율적인 운영을 넘어 공간탐색의 효율성 극대화 및 넓은 공간에서 각 로봇간의 중복작업 및 충돌 회피를 위한 부분에 집중되어 있다. 이러한 멀티 로봇을 효율적으로 운영하기 위해서는 각 싱글 로봇을 제어하고 효율적으로 작업을 할당 할 수 있는 관리체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 RFID를 기반으로 각 싱글로봇의 탐색공간을 효율적으로 할당함으로서 싱글로봇간의 중복 탐색을 최소화 할 수 있는 멀티로봇관리시스템을 제안한다. 또한, 탐색 작업의 완료 보장과 탐색 성능의 향상을 위하여 장애가 발생한 싱글 로봇을 탐지하고 대체 할 수 있는 고장 허용 기법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 정확한 위치 파악이 힘들었던 기존 중앙 서버의 단점을 RFID 시스템과 홈로봇을 활용하여 극복하였다. 지정된 홈로봇은 각각의 싱글 로봇을 효율적으로 관리하며, RFID 태그의 위치 정보를 활용하여 각 싱글로봇에게 최적의 탐색 공간을 할당 한다. 제안하는 멀티로봇 관리 시스템은 공간 할당, 위치 추정 기법, 맵 생성 기법(Localization및 Mapping)을 효율적으로 수행하기 위해 RFID를 기반으로 하며, 싱글 로봇 시스템과 비교하여 시스템 운영의 효율을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 각 싱글 로봇의 상태와 주변 상태를 고려한 고장 허용(fault tolerance)을 제공함으로써 로봇 운영의 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안한 시스템을 적용한 멀티로봇 시스템과 기존의 멀티로봇 시스템의 탐색 소요시간 및 중복 탐색율을 비교하여 제안한 시스템의 효율성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.363-370
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• 2022

다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제35권3호
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• pp.470-474
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• 2003

식중독은 세균에 의한 발병이 대부분이다. 따라서 식품에서 식중독 원인균을 신속하게 탐색하게 식중독으로부터의 되면 피해를 줄일 수 있을 것이다. 고전적인 식중독 원인균 탐색은 증균, 선택적 배지를 이용한 isolation, 생화학적 특징을 활용하는 분석이 있으나 많은 시간이 소요되는 단점을 갖고 있었다. 본 연구는 16S rRNA gene(16S rDNA)로부터 얻은 DNA 염기 서열을 이용 식중독 원인균의 특이적 oligonucleotide probe을 제작 reverse dot blot hybridization과 PCR 방법을 이용하여 고전적인 방법보다 빠른 시간 내에 식품에서 원인균을 탐색 할 수 있었다. 우유를 인공적으로 본 연구에서 사용한 균주로 오염시킨 후 DNA를 추출하여 PCR 증폭산물과 oligonucleotide probe를 hybridization 시킨 결과 oligonucleotide probe를 hybridization 시킨 결과 oligonucleotide probe가 위치한 곳에서 발색 반응이 나타났다. 본 연구에서 본 연구를 통해 DNA microchip으로 활용 짧은 시간 내에 많은 종류의 식중독 원인균을 탐색 할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권4호
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• pp.459-466
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• 2002

최근의 내장형 시스템은 유연성을 유지하고 시간 제약사항을 만족하기 위해서 일반적인 프로세서와 FPGA와 같은 재구성 가능한 부품을 결합하는 Hybrid 시스템을 사용하는 추세이다. 이러한 내장형 시스템은 구축하는 설계 시간을 단축하여 짧은 시간 안에 시장에 진입하는 것이 아주 중요하다. 새로이 주목받고 있는 연구분야인 설계공간탐색은 실제 시스템을 제작하지 않고도 시스템 수준에서 어플리케이션의 성능을 분석하여 최소의 비용으로 시스템에서 요구하는 제약사항을 만족하는 구조를 예측하는 것을 가능하게 한다. 본 논문에서는 Hybrid 내장형 시스템의 설계공간탐색을 위한 시간분석 시뮬레이터를 선계하고 구현하였다. 시스템 설계변수를 변화하면서 정량적인 성능 데이타를 이용하여 설계공간 탐색을 가능하게 하는 Y-Chart 방법을 Hybrid 시스템의 경우에 적용하여 시뮬레이터를 확장 구현하였으며, 기존의 소프트웨어 시간 분석 도구 및 하드웨어 시간분석도구를 활용한다. 본 논문에서 제시하는 시간분석 시뮬레이터는 Hybrid 내장형 시스템의 설계 비용과 시간을 현저하게 줄이면서, 최적의 하드웨어 구성을 찾는 설계공간탐색의 핵심 모듈로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1566-1573
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• 2021

Rendezvous는 인지통신에서 사용자간의 탐색을 지원하는 프로세스이다. 공통채널을 알 수 없고 채널의 숫자만 알려진 인지통신 환경에서 통신을 원하는 두 사용자가 상대방을 인식하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 시델니코프 수열을 채널 탐색 수열로 활용하여 두 사용자가 가용채널을 탐색하고 서로를 인지하는 방안을 제시하고 분석하였다. 또한, Rendezvous까지 소요시간의 기댓값을 수학적으로 분석하였다. 또한, 2명의 사용자 환경 하에서 모의실험을 통하여 기존의 알고리듬인 JS알고리듬과 GOS알고리듬과의 성능을 비교하여 새로 제안된 수열의 Rendezvous 성능을 TTR 관점에서 검증하였다. 새로 제안된 수열의 성능은 GOS 알고리듬보다 우수하고 JS 알고리듬과 비슷하였다. 그러나 M이 p보다 많이 작은 경우에 대해서는 새로 제안된 수열의 성능이 JS알고리듬보다 우수하였다.